Tema 5. Software de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence).

 Competencia específica

Conoce y analiza las herramientas de la inteligencia de negocios que facilitan el análisis de información contenida en bases de datos para implementarlas en las empresas como apoyo en el proceso de toma de decisiones. 

 Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) es un tipo de software que se alimenta de datos de negocios y presenta reportes, paneles, tablas y gráficos de forma amigable para el usuario.

De acuerdo a Gartner, empresa líder en consultoría e investigación en el mercado de las nuevas tecnologías, Business Intelligence (BI) es "un término genérico que incluye las aplicaciones, las infraestructuras y las herramientas, así como las mejores prácticas, que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento de una empresa."

 Herramientas tecnológicas de BI

Las herramientas de Business Intelligence están pensadas y diseñadas para ayudar al personal de las empresas y son necesarios para lograr cosas como; el crecimiento, resolver problemas urgentes, recopilar todos los datos en un solo lugar, prever resultados futuros, entre otros. Algunas de estas herramientas son:

• Power BI

Se trata de un servicio de análisis empresarial de Microsoft cuyo objetivo es proporcionar visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial con una interfaz lo suficientemente simple como para que los usuarios finales creen sus propios informes y paneles.

• Tableau

Es un software que permite compartir y administrar datos e información en las instalaciones físicas o en la nube pública. Su principal servicio es el desarrollo de productos de visualización de datos interactivos​ que se enfocan en inteligencia empresarial.

• QlikView

Es otra herramienta imprescindible de Inteligencia Empresarial de software que combina todos los datos, ayuda a crear informes y a obtener conocimientos empresariales de forma rápida.

• SAP BI

Es un software que transforma los datos en información estratégica útil, disponible en cualquier momento y lugar.

• Pentaho

Esta herramienta permite simplificar las operaciones de datos y democratizar el acceso a la información para todas las partes interesadas de la empresa, con automatización basada en políticas y gestión de datos basados en metadatos.

• MicroStrategy Workstation

Ofrece lo necesario para acceder, visualizar y analizar los datos de forma gratuita y sin claves de licencia. Sin versión de prueba. Además ofrece análisis rápidos y flexibles para ayudar a maximizar el impacto de los datos.

• SAS Business Intelligence

Ayuda a los usuarios a tener la información correcta para quien necesite, integrar y descubrir datos por su propia cuenta. Además, con esta herramienta se puede compartir informes interactivos y revisar análisis fáciles de usar.

• Sisense

Es una herramienta analítica que permite preparar, analizar y explorar fácilmente datos en crecimiento de múltiples fuentes. Las principales funciones de esta herramienta de BI ayuda a simplificar análisis de datos y desbloquear datos de la nube para que todos puedan analizar los datos y generar mejores resultados.

• Oracle BI

Esta herramienta sirve a las personas de toda la organización para tomar decisiones comerciales más rápidas, más informadas y habilitadas para dispositivos móviles.

• Zoho Analytics

Es un software de inteligencia empresarial, generación de informes y análisis de datos que permite analizarlos visualmente y descubrir información en cuestión de minutos.

 Almacenamiento de datos (Data warehouse)

Un Data Warehouse es un almacén electrónico donde generalmente una empresa u organización mantiene una gran cantidad de información. Los datos de un data warehouse deben almacenarse de forma segura, fiable, fácil de recuperar y fácil de administrar. (Power Data, 2022)

Arquitectura de un data warehouse
La arquitectura de un data warehouse puede ser dividida en tres estructuras simplificadas:

• Con una estructura básica, sistemas operativos y archivos planos proporcionan datos en bruto que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería.
• Al añadir un área de ensayo que se puede colocar entre las fuentes de datos y el almacén, ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. 
• Se puede hacer agregando data marts, que son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.

📌Aspectos importantes e interesantes de Data Warehouse 

En un mundo en el que los datos circulan en grandes cantidades, contar con un repositorio o almacén de datos se vuelve un requisito fundamental para lograr una mayor capacidad de organización y tomar decisiones de una forma acertada y veloz.

Entre 2010 y 2020, la cantidad de datos creados, capturados, copiados y consumidos en todo el mundo aumentó de 1,2 billones de gigabytes a 59 billones de gigabytes, lo que representa un crecimiento de casi el 5.000%. (Forbes 2020)

Entre los elementos que componen el almacén de datos se encuentran los siguientes:

• Servicios de acceso a datos.
• Preparación de datos.
• Modelado.
  
• Metadatos.

📌 Los data warehouse concepts que debes conocer

• Back-end tool: este tipo de herramienta es una aplicación de software, normalmente residente tanto en el cliente como en el servidor, ayuda en el proceso de extracción de datos de producción.
• Data mart: un mercado de datos es un subconjunto de datos orientado a un objeto. Su principal característica es su diseño clásico, que facilita su uso.
• Front-end tool: mediante esta herramienta de cliente se pueden obtener o manipular los datos almacenados en una base de datos racional.
• Gigabyte: un gigabyte es una unidad de medida de capacidad que equivale a 1 billón de bytes.
• Metadatos: explican el tipo de información que se ha de contener en cada campo de las tablas.
• OLAP: es un conjunto de herramientas de software que proporciona un marco tridimensional para la toma de decisiones.
• HTTP:  conjunto fijo de comandos que se utilizan durante un enlace de hipertexto entre un cliente y el servidor.

📌 ¿Cómo optimizar la arquitectura de un data warehouse?

El objetivo último de cualquier proyecto de optimización de la arquitectura de un data warehouse debería orientarse a lograr:

1. Tolerancia a fallos garantizada.
2. Minimización del consumo de recursos.
   
3. Sencillez de uso.

Para proceder a la optimización de la arquitectura de un data warehouse, y teniendo los 3 objetivos últimos en mente, cabría plantearse las siguientes metas:

• Lograr un alto rendimiento en OLAP, mejorando la eficiencia de la minería de datos de forma simultánea.
• Asegurar que la arquitectura apoya el almacén de datos complejos.
• Mejorar la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en información útil.
• Conseguir el almacenamiento de datos en tiempo real.
  

Tableros de control 

Conocido también como Cuadro de Mando Integral (CMI) o tablero de comando o balanced scorecard, es un sistema de gestión para hacer frente a los fracasos, desarrollado para la medición de procesos financieros, el cual se ha convertido en un reconocido Sistema Integral de Administración de la Eficiencia o del Desempeño.

 

La funcionalidad del Tablero de Control, está en que moviliza a la gente hacia el cumplimiento de la misión a través de canalizar las energías, habilidades y conocimientos específicos de las personas en la organización hacia el logro de metas estratégicas.

¿Cómo usar un tablero de control?

💬Para sacarles el mejor provecho, es necesario seguir estos consejos:

1. Colocar todos los indicadores en una sola pantalla.
2. Contextualizar la información que se está analizando.
3. Acotar la precisión de los datos y redondearlos.
4. Elegir una medición que tenga sentido y sea comprensible para quien da seguimiento a los datos.
5. Diseñar un tablero sencillo que permita la detección rápida de los problemas para que se tomen decisiones oportunamente.

 Indicadores clave de rendimiento 

Los indicadores claves de rendimiento o KPI (Key Performance Indicators) miden el desempeño de cada uno de los procesos que hacen parte de una estrategia de negocio, estos ayudan a las empresas a comprender la eficacia de los procesos con relación al logro de los objetivos. (Salcedo, 2016)

Beneficios de los indicadores clave de rendimiento

• Aumento de productividad.
• Motivación a empleados.
• Cumplimiento de metas.
• Incremento de la competitividad.
  

Ejemplos de KPIS

• KPIs para sitio web 💻

De este modo, se tendrán cifras precisas y claras para optimizar los objetivos estratégicos de la empresa y medir el comportamiento de los usuarios en el sitio. Estos pueden ser:

• KPIs para medir la audiencia y el rendimiento de tu campaña.
• KPIs para medir tus ventas o contactos.
• KPIs para medir la relevancia de tu contenido.
• KPIs para medir la lealtad.

• KPIs para redes sociales 📲

Los cinco KPIs para redes sociales más comunes que debes medir en Facebook:

• Interacciones totales en Facebook.
• Tasa de interacción en Facebook.
• Interacciones promedio en Facebook por publicación.
• Tasa de interacción en Facebook por tipo de publicación.
• Tasa de interacción en Facebook por día de la semana.

• KPIs para Call Centers 📞

Estos ayudan a tener mayor detalle de los datos que necesitas para obtener mejores resultados en tu centro de atención a clientes. Estos son algunos KPIs para Call Centers básicos a los que debes dar seguimiento:

• Venta por agente.
• Llamadas activas en espera.
• Ingreso por llamada exitosa.
• Costo por llamada.
• Satisfacción del cliente.
• Tiempo de espera.
• Costo por contacto .

• KPIs para ecommerce 💳🖳

Estos son algunos KPIs para ecommerce que podrías considerar adoptar, o modificar, para tu propia tienda de comercio electrónico:

• Tasa de conversión
• Número de visitas al sitio web
• Ingresos
• Valor promedio del pedido
• Tasa de abandono del carrito

 Ejemplos de empresas que lo utilicen 

• Netflix

Con aproximadamente 100 millones de usuarios, los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc.

• Amazon 

Amazon es el rey del ecommerce porque adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de búsqueda y de compra de una persona. Por eso, son los mejores en temas como optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes.

 Fuentes de consulta 

AMAZON. (2021). ¿Qué es un almacenamiento de datos? | Conceptos clave | Amazon Web Services. Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/es/data-warehouse/

Bello, E. (2022, 5 enero). Guía de Procesos ETL: Qué son, cómo usarlos y herramientas clave. Thinking for Innovation. https://www.iebschool.com/blog/que-son-los-procesos-etl-big-data/

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Fleitman, J. (2015). La importancia de los tableros de control.

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