Análisis: la estrella de la Inteligencia (de Negocio)

6 mayo, 2013

Desde comienzos de este año, analistas, consultores y fabricantes están publicitando el estado de situación y tendencias de casi cualquier cosa, también de la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence) o como cada uno decida llamarle o definir sus partes, desde luego en inglés: Business Analytics, Big Data, Performance Management, etc. En todo caso, la temperatura de la fiebre analítica no ha bajado y sigue contando en los primeros puestos de inversión, adopción y crecimiento. La semana de los Big Data, celebrada hace unos días, ha desbordado de optimismo.

Para Gartner (“Predicts 2013: Information Innovation”, G00246040), pasados los años de prueba y adopción minoritaria y temprana, estaríamos en el año verdadero de la incorporación a gran escala. El ciclo de evolución (hype cycle) mostraría un estado ya de madurez de las tecnologías de analítica web, análisis de las redes sociales y reconocimiento de voz, entre otras muchas (G000235042). (Hemos explicado esta clase de instrumentos de análisis de Gartner en otra entrada.)

Personalmente, no soy tan optimista, al menos en una perspectiva europea y española. Una diferencia radical entre la inteligencia de negocio y otras tecnologías es la velocidad y peculiaridad del ciclo de adopción individual, o sea en cada empresa. Se requiere una inversión relativamente elevada y sostenida en diferentes clases de capacidades (tecnológicas, pero también organizativas y de gestión de la información), una combinación de proyectos largos y resultados a corto (quick-wins) y una extensión del número y tipo de usos y usuarios como la del aceite en el agua. Hace unos meses, presentábamos aquí el célebre modelo de evolución de Davenport y algunas encuestas de situación más detalladas.

A mí me parece que lo que se está produciendo es una evolución hegeliana (si se me permite la excentricidad), es decir, una acumulación de cambios en cantidad que acaban produciendo cambios en competencia y calidad. Si uno ha usado sistemas de información descriptiva y retrospectiva con un número más pequeño de datos para un área del negocio o para agregarlos en el cuadro de mando de la dirección, después usa más datos de más áreas de negocio y prueba análisis más sofisticados y granulares (por ejemplo, para entender el comportamiento de las ventas por canales y geografías). Si uno lleva un tiempo usando simulaciones y análisis what if en el área comercial con datos internos, es más probable que los usuarios quieran probar datos desestructurados, información de las redes sociales o de los distribuidores e introducir herramientas predictivas.

Si hasta ahora los usuarios eran un grupo de analistas un poco freakies que utilizaban programas de oficina, alguna aplicación de acceso libre o las capacidades de reporting del ERP con un poco de artesanía y cierta complicidad del departamento de informática, ahora puede haber llegado el punto de atraer la atención y el liderazgo del director financiero (el que prepara la información del comité de dirección o del Consejo) o del propio dirección general. Puede ser en algunas empresas el momento de la inteligencia de negocio “estratégica” y un poco más masiva e industrial; y, también la ocasión para revisar, racionalizar y planificar la arquitectura de BI a largo plazo (Chandler, G00247189, otra vez en Gartner).

En realidad, la diferencia la pone el uso que hace la empresa de los datos; y el uso es el análisis, o sea la capacidad de elaborar y proporcionar información y conocimiento para gente de muchos niveles y áreas de la organización que toma en tiempo real o diferido decisiones de negocio: conceder un crédito, ofrecer un producto o un descuento, retener a un empleado, evitar el abandono de un estudiante, financiarse en el mercado o arañar un voto en unas elecciones. Empresas que, también según la investigación académica, ganan más.

En La Casa Rusia (1989, uno de los últimos clásicos del espionaje de guerra fría de John Le Carré), el jefe de la oficina americana (o sea, la CIA) dice que «para Washington, la inteligencia tiene que ser útil, y ésto quiere decir que tiene que ser usada, no contemplada con una especie de distanciamiento socrático». La CIA entrega a sus mejores hombres una distinción que casi siempre permanece secreta: se llama la Intelligence Star.

Nota: Tenía ganas de proponeros alguno de los extraordinarios bodegones de Luis Meléndez (1716-1780) del Museo del Prado. Naturalezas muertas e ideales que queremos y tememos comer, como la inteligencia de negocio. Y este post no es un elogio de la CIA… por si hay que decirlo.

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Autor / Autora
José Ramón Rodríguez
Profesor de Dirección de Sistemas de Información, Gestión de Proyectos y Business Intelligence de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC y consultor de empresas independiente.
Comentarios
Jose Andres2 junio, 2013 a las 9:44 pm

Buenas,
Comentar que no soy un experto en la mataria, estoy empenzando.
Me ha surgido una duda, se comenta que BI esta formado por Business Analytics, Big Data, Performance Management, etc…

Sin embargo en wikipedia: http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data
se comenta que las dificultades más habituales de Big Data en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis y visualización.

Exactamente donde esta la linea entre BI y BigData?¿

Según lo entiendo big data sería el concepto y entrando en detalle por ejemplo podriamos tener:

bbdd cassandra (nosql: no tengo muy claro porque no se habla nunca de bbdd ACID) – http://cassandra.apache.org/
JMS para darle visibilidad – http://es.wikipedia.org/wiki/Java_Message_Service
Hadoop – http://hadoop.apache.org/
storm – http://storm-project.net/

entiendo que cassandra y JMS serían BigDta pero hadoop y storm ya serían BI…

Gracias de antemano
un saludo

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análisis de negocio19 julio, 2013 a las 9:09 am

Desde mi corta pero intensa experiencia creo que es imprescindible disponer de una herramienta de análisis de negocio, y más en los tiempos actuales dónde todo debe estar medido y estudiado al milímetro!

Rafael

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