Por Jorge Varela Dorbecker
El gran número de datos que manejan las compañías, crea la necesidad de adoptar soluciones que transformen esta información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones.
El objetivo final de analizar la información que genera la empresa debe ser el conocer más el negocio y su entorno, para así tomar mejores decisiones, sin embargo, habitualmente ésta sólo se usa para controlar la operación a través de los reportes clásicos, como son: cuentas por cobrar, avance de proyectos, oportunidades de ventas, estados financieros, entre otros.
Rara vez, especialmente en las Pymes, se cuenta con las herramientas o los datos necesarios para que la dirección pueda efectuar simulaciones del lanzamiento de un nuevo producto, analizar alternativas de crecimiento geográfico y conocer el comportamiento de sus clientes y/o productos en el mercado, por mencionar algunas necesidades estratégicas.
En la mayoría de los casos, estas situaciones se visualizan con base en la intuición del director respecto al negocio y mercado, pero con un respaldo pobre de información, lo que aumenta la posibilidad de error con las consecuentes repercusiones negativas para la empresa, en tiempo, dinero y oportunidad.
El concepto de Business Intelligence (BI) surgió por la necesidad que tenían los directivos de una manera sencilla e intuitiva, pero a la vez profunda, de analizar la información y poder crear escenarios que les sirvieran como base en la planeación del negocio.
Las herramientas de BI ofrecen estas posibilidades pero, sólo si la información necesaria existe y cumple con ciertos requisitos de formato y confiabilidad. En otras palabras, una solución de este tipo por sí sola, no será de mayor utilidad si primero no se define un modelo de datos con el input clave y necesario para visualizar el futuro de la empresa.
Uno de los problemas más comunes para concretar un modelo de datos es la diversidad de estructuras, plataformas y herramientas que se utilizan dentro de la empresa para generar y manejar la información. Esto ocasiona que el usuario final tenga que analizar distintos reportes y tipos de datos para poder formarse una idea integral de lo que ocurre en su área, ya no digamos en la empresa, o que tenga que pasar varios días concentrando archivos y números de las diferentes fuentes, antes de poder tomar una decisión.
Ante esta problemática, es primordial enfatizar la necesidad de contar con políticas y prácticas que permitan estandarizar la información proveniente de las distintas fuentes, que garanticen su integridad y confiabilidad, la cual podrá ser aprovechada a través de las herramientas especializadas de BI.
Es indispensable que el mayor esfuerzo en este tipo de proyectos, vaya orientado a conocer el estado real de la información, así como las necesidades de la misma por parte de todos los afectados.
El usuario nunca debe perder de vista que el éxito de un programa de BI depende en gran medida de él y de qué tan claro tenga sus requerimientos de información o qué tan consciente esté de su desconocimiento de los mismos. Es fundamental recordar siempre que en éste, como en otros campos de la tecnología, no existen remedios mágicos.
El Business Intelligence no es la solución a todos los problemas, es tan sólo un paso, aunque muy importante en el sinuoso camino de construir un modelo de información integral coherente y confiable para la dirección.
El reto es grande, pero la recompensa de hacerlo adecuadamente es poder anticipar el desempeño del negocio y adaptarlo oportunamente a las siempre cambiantes condiciones del mercado.