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Los primeros pasos hacia la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence).


Haciendo una recapitulación del último post de Inteligencia de Negocios y Business Analytics, habíamos hablado de la importancia de generar datos, analizarlos a profundidad y tomar decisiones con ellos.


Para esto habíamos hablado también que hay herramientas tecnológicas, incluso open source que nos pueden ayudar a manejar la montaña de datos que podamos tener y por eso se llaman sistemas de minería de datos, el nombre es bastante literal.


Ahora, ¿qué necesitamos para llegar a ese punto? ¿A analizar los datos y poder tomar decisiones? Bueno, pues para empezar como ya dijimos: datos.


¿De donde pueden venir esos datos? En las empresas que aún no tienen la información organizada, los datos vienen generalmente de hojas de Excel, Word o cualquier otro medio, aunque estos son los más comunes. Aquí viene la buena noticia… no importa, pues hay sistemas (la mayoría de ellos) que pueden trabajar con información simple en presentación simple.


Sin embargo, si realmente queremos sacarles el jugo a nuestros datos y de paso facilitarnos la vida, lo que deberíamos tener datos centralizados y no, no me refiero a un ERP, me refiero a un data warehouse o un datamart dependiendo de la complejidad y el tamaño de la empresa.


Imaginen por un momento una empresa que tiene sus documentos impresos, cada uno en su área, si queremos buscar un documento, nos tenemos que levantar, caminar hasta el área específica, buscar el documento, buscar la parte del documento que nos interesa y regresar a nuestra oficina.


Ahora, imaginen que tienen todos esos documentos en una plataforma digital, indexado por palabras, ustedes ponen el buscador el o las palabras que te interesan y te salen los documentos relacionados. En un simple movimiento encontraste lo que te tomaba minutos y hasta horas buscar.


Eso es un data warehouse, tener todos los datos de una organización en un solo sitio, ordenados e indexados, de tal manera que todo el mundo pueda acceder a ellos (si deseas, sino pones restricciones) y además manipularlos, a que me refiero con manipularlos?: el área de ventas puede cotejar sus datos con datos de recursos humanos o de compras o de producción y encontrar interrelaciones útiles y sobre todo, respuestas a muchos por qué. ¿Por qué aumento mi número de clientes pero bajan las ventas? Las posibles respuestas son infinitas, pero los análisis que probablemente haces a mano o te rompes la cabeza para encontrar una solución, estarían entonces alcance de unos cuantos clicks. No me voy a meter a explicar la arquitectura de un data warehouse ni lo que es una consulta OLAP o cubos multidimensionales, lo que sí no puedo enfatizar suficiente la inmensa utilidad que tiene un data warehouse o un data mart.


Ahí viene la buena noticia número #2, en este mundo globalizado y de trabajo colaborativo, también hay herramientas open source que pueden manejarte un data warehouse o un data mart, e incluso llegan a ser más amigables para el usuario que las pagadas. Cuando contratas un sistema, plataforma o software de data warehouse tú pagas por mes y por usuario. En las open source pagas una sola vez (porque alguien tiene que hacer la instalación y la capacitación del uso) la creación de entradas dadas las características de tu empresa y tus datos y listo! Todo el mundo lo puede usar! Y ahora si estamos listos para minar esos datos y encontrar puro oro.


Hasta ahí llegaste a Inteligencia de Negocios, a realizar consultas ad hoc (o sea lo que tu quieras) para contestar tus por qué.


Ahora, ese mismo data warehouse puede alimentar tu software de Business Analytics para responder ahora a tus “Y si...?”, es decir, para predecir y mejorar todo lo que se te pueda ocurrir en tu organización: pronóstico de ventas, mejorar tu segmentación de mercado, prevenir fugas de clientes, mantenimiento preventivo, como dije antes las oportunidad son infinitas y los resultados invaluables.


¿Tu qué opinas sobre darle una oportunidad a la minería de datos en tu empresa?


¿Cuáles crees que serían tus mayores inconvenientes?


¿Y si no se te ocurre ninguno, entonces qué esperas para echar mano a esos datos y hacerlos rendir...?





#businessintelligence #BigData #InteligenciadeNegocios #Datos

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