Como punto de partida, antes de una inversión de un sistema de Inteligencia de Negocios, resulta conveniente reconocer que las ventajas competitivas que las empresas generan pueden provenir de sus valores intangibles, como son los datos y la información empresarial. Una vez valorados los datos e información, éstos deben ser gestionados de tal forma que mantengan un “gobierno” para conservar su unicidad, homologación en estructuras, semántica y reglas de negocio.

Consecuentemente, y entendiendo que las empresas generan cantidades voluminosas de datos, resulta necesario elegir cuidadosamente qué datos, información e indicadores son los adecuados para descubrir el comportamiento y desempeño de las organizaciones. Así el alcance de la Inteligencia de Negocios va desde convertirse en un mecanismo de control -identificando la causa-raíz de resultados operativos, financieros y comerciales-, hasta mantener el monitoreo de indicadores futuros de desempeño para revisar la alineación o desviación en objetivos e iniciativas de mejoramiento. Asimismo, permitirá conocer la efectividad y el nivel de incremento en la rentabilidad de las estrategias de penetración en mercados, porcentajes de aumento en ventas cruzadas con promociones u ofertas de productos, etc. En pocas palabras, servirá como un sistema de análisis forense y, sobre todo, como una brújula para mantener la correcta dirección en la estrategia y las iniciativas derivadas de las mismas.  

Pero ¿Cómo se puede incrementar la probabilidad de éxito en la implementación de un sistema de Inteligencia de Negocios?

Primero, es necesario identificar cómo y dónde aporta valor un sistema de BI dentro de la estrategia empresarial, entendiendo qué tipo de información es clave para saber qué datos, indicadores, reportes y análisis son los que permitirán controlar, monitorear y permitir la toma de acciones oportunas para el cumplimento de los objetivos empresariales, por área o por proceso de negocio.

Segundo, resulta importante identificar y reconocer la estructura organizacional de toma de decisiones; es decir, aquellos que dentro de la organización tendrán la capacidad de accionar la información una vez que la reciban para que, con ello, se dimensione correctamente el grado de utilización y forma de cómo impactará el uso del sistema en el negocio.

Tercero, que las áreas de tecnología trabajen mano a mano con los usuarios de negocio para comprender las necesidades en formato, frecuencia y flexibilidad de consulta que estos usuarios requirieran y, por otra parte, que una figura de gerenciamiento de proyectos pueda validar que estos requerimientos del usuario sean coherentes y se organicen en torno a las necesidades, presupuesto y objetivos empresariales.

Finalmente, pero no menos importante, deben ser analizadas las capacidades de la arquitectura de las bases de datos, pues éstas podrán habilitar o inhibir el potencial del sistema de Inteligencia de Negocios. Por esto, es recomendable pensar en una base de datos relacional -con un modelo de datos en tercera forma normal- que evite la duplicidad de los datos, contribuyendo a la integridad, homologación y al estructuramiento detallado de éstos. Sólo esto permitirá que los sistemas de explotación y análisis no queden limitados en profundidad, historia y detalle y, por otro lado, se asegure el desempeño de la plataforma para dar acceso de manera simultánea o concurrente a quienes sea necesario..

Entonces, podríamos decir que la implantación de un sistema de BI puede considerarse exitosa si podemos medir un incremento en el grado de la utilización de la información que el sistema provea, el grado de impacto que esta información cause en la empresa, la agilidad en la toma de decisiones, y por el grado de planificación en la toma de decisiones de acciones previas a que ocurra un evento no deseado (llevándolo al plano de la integración de datos en tiempo real).

El BI ha dejado de ser moda para convertirse en un eje fundamental para la integración de la cadena de valor y creación de ventajas competitivas de las organizaciones.

*Diana Ramírez Viniegra. Consultora Regional de la Industria Financiera de Teradata. Cuenta con más de 12 años de experiencia en proyectos de optimización en planeación estratégica y eficiencia operativa.