Cómo implantar un Sistema de Business Intelligence
Los datos nos inundan en nuestro día a día en las empresas. Precisamos de sistemas que nos permitan analizar la ingente cantidad de información que recibimos y creamos diariamente, procesarla y transformarla para poder utilizarla en la toma de decisiones.
Implantar un Sistema de Business Intelligence o Inteligencia de negocios responde precisamente a esta necesidad, pretendiendo ofrecer modelos de predicción en base a datos históricos que nos brinde a las empresas un mejor posicionamiento competitivo y una mayor satisfacción de tus clientes.
Algunos de los modelos predictivos que podemos utilizar son: la realización de previsiones de tesorería tanto de bancos y caja, preveer el comportamiento de los consumidores en una determinada fecha del año, realizar previsiones de ventas, detectar cuál es la mejor ubicación para abrir un negocio, previsión de los costes a los que vamos a hacer frente mensual o anualmente.
¿Qué es inteligencia de negocios?
Se entiende por Business Intelligence al conjunto de tecnologías, metodologías y estrategias enfocadas a tratar los datos que tiene una empresa y convertirlos en conocimiento útil que permita tomar mejores decisiones y mejorar su eficacia y competividad.
Pasos a seguir en el proceso de Business Intelligence
El proceso de Business Intelligence conforma los siguientes pasos:
- Origen de datos
- Carga de datos en un repositorio central
- Transformación de datos
- Extracción de datos
- Dataware House
- Minería de datos y modelado
- Olap-Oltp
- Presentación de la información
- Informes
- Cuadros de mando
¿Para qué sirve la Inteligencia de Negocios o Business Intelligence?
Estas son algunas situaciones en las que la implantación de un sistema de Business Intelligence es necesaria:
- Toma de decisiones sin fundamento
- Problemas de comunicación dentro o fuera de la empresa
- Uso masivo y descentralizado de tablas Excel
- La información no fluye entre departamentos o llega duplicada
- Hay silos de información
- Tareas de ventas y marketing ineficaces
- Volumen excesivo de información que la hace inmanejable
- Procesos manuales
La implantación de un proyecto de inteligencia de negocio es un proceso complejo para el que es preciso seguir unas buenas prácticas, coordinando de manera efectiva tecnologías, estrategias y metodologías.
Herramientas de business intelligence
Aunque son muchas las herramientas tecnológicas que forman parte de Business Intelligence, podemos centrarnos en 4 principales:
1. INTEGRACIÓN DE DATOS (ETL)
Incluye los procesos y tecnologías para extraer y recopilar los datos de las diferentes fuentes (ERP, CRM, ficheros Office, web services, etc…), limpiarlos y transformarlos a formato estándar y finalmente cargarlos en una base de datos central.
Algunos de los programas que más se utilizan para integración de datos son:
- Ab Initio
- Benetl
- BITool – ETL Software
- CloverETL
- Cognos Decisionstream
- Data Integrator
- Eti Solution
- IBM Websphere DataStage
- Microsoft Integration Services
- Oracle Warehouse Builder
- WebFocus-iWay DataMigrator Server
- Pervasive
- PowerCenter
- Oxio Data Intelligence ETL full web
- SmartDB Workbench
- Sunopsis (Oracle)
- SAS Dataflux
- Sybase
- Syncsort: DMExpress
- Opentext
- Pentaho Data Integration
- Scriptella Open Source ETL Tool
- Talend Open Studio
- Jitterbit
2. DATA WAREHOUSE
El data warehouse o almacén de datos, es una base de datos integral que almacena todos los datos ya elaborados y los estructura o agrupa por unidades de negocio. Cada una de estas clasificaciones o “vistas” por unidad de negocio es lo que se conoce como DataMart.
Cómo implantar un Data Warehouse en tu empresa
Estos son algunos ejemplos de programas con los que podéis montar un Data Warehouse:
- Snowflake
- Amazon Redshift
- BigQuery
- IBM Db2
- Pivotal Greenplum
- Teradata Vantage
- IBM Pure Data System for Analytics (PDA)
- Azure SQL Data Warehouse
- IBM Netezza Data Warehouse Appliances
- Panoply
3. ANÁLISIS OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING). MINERÍA DE DATOS
Una vez coleccionados todos los datos en un repositorio central, es preciso realizar trabajos de “minería” o procesos OLAP, mediante los cuales, se clasifica, se enriquece la información, se complementa, etc. para que los datos dejen de ser cifras o números aislados y se conviertan en información significativa.
Utiliza el análisis OLAP para la toma de decisiones
Estos son algunos ejemplos de herramientas para este propósito:
- Libra Business Intelligence
- Tableau
- QlikView
- IBM Cognos Content Analytics
- Jet Reports
- SAP Business Objects
4. DASHBOARDS
Por último, es preciso presentar la información en cuadros de mando estándares o integrales, en donde prima una buena presentación de esta de forma clara y concluyente que nos permita analizarla rápidamente y tomar decisiones.
Las mejores herramientas para construir dashboards
- PowerBi
- Cyfe
- Chart.io
- Klipfolio
- Pirendo
- Clicdata
- Qlik
- Sweetspot Intelligence
- DashThis
- Visually
- Geckoboard
