Sistemas de Información. El Business Intelligence.
Desde hace muchos años venimos hablando de los sistemas de información como los sistemas automatizados que nos ayudan a administrar, recolectar, recuperar, procesar, almacenar y distribuir datos relevantes para los procesos fundamentales y las particularidades de cada organización con propósito de apoyar procesos de toma de decisiones.
Todo iba bien hasta ahí, pero en la actualidad contamos con datos menos estructurados, datos de fuentes mas diversas y con usuarios que requieren tomar decisiones en tiempos mas cortos y con decisiones que de alguna forma requieren de un proceso analítico y funcional mucho mas elaborado incluso accesando desde dispositivos de diversas tecnologías hasta desde dispositivos IoT (Internet de las cosas )
Un sistema de información se caracteriza principalmente por la eficiencia que procesa los datos en relación al área de acción. Los sistemas de información se alimentan de los procesos y herramientas que buscan la eficiencia de procesos .
Debemos hacer algunas consideraciones previas :
- Los departamentos de tecnología ya no serán mas los dueños de los proyectos que tengan que ver con datos para tomar decisiones ( Los conocidos proyectos de Business Intelligence o su evolución conocida ahora como Inteligencia Analítica) (serán participantes si, pero no los «dueños»)
- Las iniciativas de Inteligencia Analitica son proyectos integradores y transversales, son proyectos que están destinados a resolver la problemática de la Gobernanza de los datos ya que de alguna forma desafían los desarrollos particulares de los departamentos y de la consiguiente propiedad de los datos.
- Los proyectos de Inteligencia Analitica son un reto Organizacional porque en la actualidad integran arquitecturas funcionales y técnicas , tienen requerimientos técnicos altamente demandantes, incorporan análisis de datos, asi como de sus fuentes, procesos de extracción, transferencia y carga de datos, el uso de herramientas de análisis multidimensional, minería de datos, aplicaciones, bases de datos, habilidades de visualización y presentación de datos, seguridad de las infraestructuras e incluso optimización de rendimientos dado que obtener información analítica usualmente demanda capacidades de procesamiento mayores que es necesario optimizar para mejorar el rendimiento global de los procesos.
- El liderazgo directivo es vital para crear una cultura de toma de decisiones basada en datos (data driven mindset) y no la tradicional toma de decisiones basada en intuición u opiniones.
La Inteligencia Analítica no solo aportan información para la toma de decisiones a nivel de la alta gerencia sino que también aportan datos para las actividades operativas.
Los Sistemas de Información Modernos
Desde esta perspectiva podemos concluir que los sistemas de Información en la actualidad son estructuras mas complejas ya que integran elementos novedosos y que gracias al Internet y las nuevas tendencias han venido a ser mas completos pero también mas complejos)
En la actualidad hablamos de los SIE ( Sistemas de Información Empresariales ) como las estructuras que integran una serie de subsistemas necesarios en cualquier Organización de mediana a grande. Hablamos de subsistemas tales como:
- Los sistemas de gestión de contenidos y documentos ( Content Management Systems CMS)
- Los sistemas de gestión de Procesos ( Business Process Management BPM )
- Los sistemas de Inteligencia Analítica ( Business Intelligence)
- Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (Decision support Systems )
- Los sistemas de Gestión de conocimiento (Knowledge Management Systems, KMS )
Los sistemas de Información empresariales u Organizacionales en la actualidad ya incluyen en alguna medida algunos de estos componentes y funciones.
Para que usamos los datos hoy en día en Las Organizaciones ?
Según Davenport la información, dependiendo del tipo de Organización se puede utilizar para múltiples propósitos, algunos autores incluso mencionan que a ésta lista debería de agregarse propósitos tales como «experimentar» y «recompensar» de ahí que «Earl diga que: Las Organizaciones modernas que utilizan estos esquemas serán las que podrán convertir datos en Información e Información en conocimiento. Repasemos estos 3 conceptos Originales:
Datos: Reflejan eventos ligados a una transacción u operación y que de alguna forma tienen relación con procesos operativos
Información: Resulta de la interpretación humana de esos datos a través de alguna clase de manipulación. También es la capacidad de establecer u juicio a partir de los datos y con ello poder tomar decisiones. Dentro de la información es posible encontrar patrones y tendencias.
Conocimiento: Es la experiencia, el aprendizaje , el entendimiento y el juicio experto . El conocimiento se basa normalmente en la elaboración de información objetiva y el juicio experto (más o menos automatizado) a partir de un mayor número de dimensiones y variables, y aporta un nuevo entendimiento de la realidad, la capacidad de realizar experimentos y de predecir su comportamiento.
De los datos al conocimiento
La siguiente figura muestra las diferencias y evolución que relacionan los datos con la información y ésta con el conocimiento:
La multiplicación exponencial de la información está sobrepasando las capacidades analíticas y de las herramientas de las Organizaciones . Este fenómeno que Gartner llama el «Extreme Information Management». “La gestión efectiva de la información debe empezar por pensar cómo la gente usa la información y no cómo usa las máquinas” (Davenport, 1997).
Niveles de Información
Los sistemas de información utilizan datos de diverso tipo para diseñar los procesos que apoyan la toma de decisiones . Si visualizamos la Organización como una pirámide de tres niveles tenemos:
En el nivel inferior: ( Gestores Operativos) Tenemos la gestión pura y dura diaria, de tipo operativa, transaccional en donde se dispone de información muy estructurada , y en donde las decisiones se toman dentro de reglas y protocolos, buscando el seguimiento de objetivos e indicadores de orden operativo.
En el nivel Intermedio: (Mandos medios) La información de la que se dispone está semis-estructurada, entran en juego los planes Operativos previsiones y presupuestos, hay ciertos protocolos y procedimientos de trabajo y se dispone de algunos indicadores intermedios.
En el Nivel Superior: (Alta Gerencia) Se dispone de información des estructurada , hay planes estratégicos , las decisiones se toman con Base en servicios y necesidades de las personas y se dispone de indicadores clave.
Sin embargo la Organizaciones no funcionan de una forma tan estructurada y usualmente a lo largo de ésta pirámide se producen interacciones, conflictos Organizativos tanto de orden técnico como tecnológico que distorsionan la calidad de los datos.
Los Management Information Systems (MIS) y los Executive Information Systems (EIS)
Por eso se habla de los MIS ó Management Information Systems, cuyos usuarios son los cuadros intermedios y de los EIS ó Executive Information Systems, dirigidos a la alta dirección, aunque las diferencias entre ambos se van diluyendo cada vez más.
En su expresión perfecta, los sistemas transaccionales se van agregando por niveles para ser usados por los departamentos y las direcciones operativas y así sucesivamente hasta el nivel superior, para ser usados por la alta dirección.
Toda ésta información está accesible gracias a portales empresariales también llamados Intranet, los cuales a través de permisos establecen quienes lo pueden ver y que cosas pueden ver.
Los sistemas de Business Intelligence:
Segun Conesa y Curto, Llamamos inteligencia de Negocio (Business intelligence) a las metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades para la creación y administración de datos, información y conocimiento, que permiten a los gestores y usuarios tomar mejores decisiones.
En un sentido mas amplio, los sistemas de información proporcionan a los cuadros intermedios y la alta dirección la información agregada o resumida que necesitan para tomar decisiones. Esta información procede de los sistemas transaccionales que registran y almacenan las operaciones de la Organización y que se usas para hacer el seguimiento y control del negocio, asegurar el cumplimiento de los objetivos, analizar las desviaciones y realizar previsiones.
Sin duda las Organizaciones cada vez giran alrededor del elemento mas valioso en la actualidad: «El dato». Ahí es donde surge la figura del Chief Data Officer CDO como el elemento donde convergen los procesos de Información Organizacional. Curto y Conesa han incluido también algunos elementos que resultan cruciales en la puesta en operación de un Sistema de Información de Inteligencia Analítica.
De dónde se obtienen los datos para los sistemas de BI ?
Se obtienen de muy diversas fuentes, la mas importante es de los mismos datos de los sistemas de información, pero también se obtienen de la relación con terceros y del entorno. Sin duda el reto mas importante lo constituyen los datos de entornos colaborativos, del los datos que puedan obtenerse de redes sociales, de los dispositivos IoT y de los dispositivos móviles.
Que sistemas vemos ligados a la Inteligencia Analítica ?
- El Sistema de Gestión de Datos Maestros (Master Data Management)
- El sistema de almacenamiento y gestión de datos (Data Warehouse)
- El sistema de extracción, transformación , carga e Integración de datos ( ETL systems)
- El sistema de Procesamiento analítico en línea (cubos OLAP)
- El Diseño y producción de reportes o informes
- El sistema de Cuadros de mando Integral (Balanced Scorecard )
- El sistema de inteligencia analítica para la toma de decisiones (Analytics)
- El sistema de gestión de Macro Datos ( BIG Data)
- El sistema de Optimización de Procesos.
La evolución del Business Intelligence
La afluencia del diluvio de datos (Big data) han sido recientemente caracterizado por los profesores Brynjolfsson y McAfee, responsables del Center for Digital Business del MIT, como “la nueva revolución del management”, un nuevo estadío de la inteligencia de negocios de características cuantitativa y cualitativamente distintas. A este concepto le llamamos Inteligencia Analítica. Tomemos en cuenta que según estos autores la “revolución” que ha producido esta transformación de los sistemas de inteligencia de negocio en sistemas de inteligencia analítica, es gracias al BIG DATA , y está permitiendo a las empresas “experimentar, medir, compartir y replicar”.
Por un lado, se ha multiplicado la velocidad, el volumen y la variedad y tipología de datos, mientras que se ha dividido el coste de su producción, tratamiento y almacenamiento. Hoy día se crean 2,5 hexabytes de datos al día. La duplicación de datos dura apenas 3.5 años O sea, en un día se produce tanta información como toda la que contenía Internet hace 20 años.
Arquitectura de un Sistema de Business Intelligence:
Tradicionalmente se habla de tres capas:
a.) EXTRACCIÓN o proceso ETL (extraer, transformar y cargar) es el sistema que importa los datos de los sistemas transaccionales típicamente de las bases de datos de los ERP (Sistemas de Manejo administrativo) los convierte en datos «útiles» y con sentido y los carga de manera estructurada en repositorios de Business Intelligence.
b.) ALMACENAMIENTO / Repositorio de Datos . Contiene los datos que utilizan los usuarios desde el punto de vista lógico y físico
c.) ANÁLISIS y Aplicaciones de Gestión. Son las que permiten hacer búsquedas, informes , análisis y fabricar los cubos multidimensionales, también llamados cubos OLAP, MOLAP etc.
Cada una de estas capas se sostiene a través de software intermediario o Middleware. Las bases de datos no sólo almacenan datos de las operaciones sino que además contenidos de texto, gráficos, opiniones, y mucha información no estructurada de los que llamamos Minería de datos específica (text and content mining, web mining, y social networks mining)
Todo estos insumos pueden alimentar sistemas de Información Geográfica con información espacial o también pueden alimentar sistemas de soporte a la toma de decisiones ó DSS (Decision Support Systems)
Los sistemas de Información ejecutiva (Enterprise Information Systems)
La capa superior de los sistemas de inteligencia de negocio (BI), que típicamente es la usada por la alta dirección, se suele llamar sistema de información ejecutiva (EIS) y, más recientemente, se agrupa bajo el concepto de gestión del funcionamiento (o rendimiento) de la empresa. Esta capa permite a la alta dirección seguir el cumplimiento de los planes estratégicos y operativos, así como dar seguimiento de otros indicadores financieros y de metas. Durante los últimos años las empresas utilizan una combinación de los sistemas de Cuadro de Mando Integral -CMI- ó Balanced Scorecard , y el Dirección por Objetivos -DPO- ó Management by Objectives.
Los Sistemas de Información Ejecutiva aportarán información para la toma de decisiones en los niveles mas altos de una Organización, y que gracias a su estructura piramidal por agregación permiten potencialmente realizar un seguimiento permanente, multidimensional y detallado del funcionamiento de toda la Organización . A partir de información agregada, permiten descender (drill down) al detalle de cada indicador y establecer el origen y las causas de las desviaciones. Idealmente, si toda la compañía usa la misma información, los ejecutivos intermedios saben lo que se espera de ellos y el diálogo directivo es más sencillo y directo, eliminando filtros y capas innecesarias.
La Dirección Por Objetivos, los planes estratégicos se descomponen en planes operativos y presupuestos para las diferentes unidades de negocio y funciones de la Organización. Los planes operativos y los presupuestos establecen una previsión o un objetivo, contra el cual se compara periódicamente contra la realización actual. El rendimiento (éxito o desviación) de cada dimensión seleccionada, se mide a través de los indicadores clave de negocio.
El Cuadro de Mando Integral, creado por los profesores Kaplan y Norton en 1992, y desarrollado más ampliamente a lo largo de la década del
2000, es un enfoque un poco más amplio, que incluye dimensiones no solo internas sino también externas. Se llama integral o equilibrado
(balanced) porque no se centra en resultados de un solo tipo. Y teóricamente, porque no solo permite el análisis del pasado (post mortem), propio de los sistemas de control de gestión tradicionales, sino también la realización de previsiones, cambios y pruebas para monitorizar el comportamiento de los «clientes», de los usuarios, de los proveedores , y de los procesos internos.
Los elementos básicos de la Inteligencia de Negocios son:
Medición: la BI debe empezar por elegir métricas que representen las Misión y Objetivos de la Organización y establecer algunas pruebas que pueden medir las desviaciones entre los objetivos buscados y los alcanzados a través de relaciones causa-efecto de manera confiable ( o sea de forma predecible y persistente )
Responsabilidad: Se establecen indicadores básicos de la Organización con sus responsables ya sea individuales y grupales que puedan ser medidos, esto busca manejar el talento, recompensando los mejores.
Ejecución: La idea es lograr que las cosas se hagan con ayuda de otros. Larry Bossidy resumió los principios de la ejecución en un libro excelente y en donde los define así:
– Conoce a tu gente y tu negocio.
– Insiste en el realismo. El realismo es el corazón de la ejecución.
– Establece objetivos y prioridades claras.
– Perseguirlas y asegurar su cumplimiento: quién es responsable de qué y para cuándo.
– Recompensa a los que ejecutan.
– Desarrolla las capacidades de tu gente.
– Conócete a ti mismo.
El presente articulo ha sido escrito y adaptado por Juan Ignacio Barrios a partir de mi experiencia personal, de mi trabajo académico y de diversas fuentes. 2019.
3 Responses
,,,aun falta desarrollo con 5G vendra mas informacion
Sin duda. Esto apenas comienza pero la proyección es enorme. Sin embargo la diseminación no ha sido tan rápida. Acá lo anunciaron hace un poco ma de un año en sólo un proveedor, pero la falta de terminales compatibles sin duda le resta posibilidades. En salud lo estamos aprovechando muchisimo en Telemedicina.
Excelente artículo!