Las herramientas y aplicaciones de inteligencia de negocios buscan mejorar la toma de decisiones de un problema de negocio del mundo real, y del cual se desprenden las opciones más adecuadas, sobre las que deben decidir las organizaciones. Para su utilización, también resulta clave contar con profesionales capacitados en el área, por lo que hoy existe una alta demanda de ellos.
¿Cuál es el portero mejor posicionado entre Thibaut Courtois y Heurelho da Silva Gomes para atajar un gol? “En base a un análisis de datos sobre el lugar donde se para un portero al momento de recibir un remate y qué tan lejos se encuentra la posición óptima”, es posible determinar el que tiene mejor rendimiento en ese ámbito. En este caso, “se ve que Courtois es el portero que tiene mayor densidad de posicionamiento en el lugar óptimo”, explicó Josué Salinas, en el Workshops ¿Cómo Agregar Valor atu Organización a través de la Inteligencia de Negocios? Caso aplicado con Power BI y SAS, organizado por la unidad de Educación Ejecutiva (UEjecutivos) del Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile, en el marco del diplomado en Business Intelligence.
Este corresponde a un ejemplo de aplicación de herramientas de inteligencia de negocios en analítica de datos, fuera del ámbito de los negocios. Explicó que su uso extendido en varios sectores permite realizar este tipo de análisis, mejorando la toma de decisiones, lo que termina generando valor agregado a las organizaciones. “Se trata de hacer buenas decisiones de negocios, en base a la entrega de información que no solo considere números, sino que entregue información con sentido”, indicó.
La introducción de estas herramientas también crea otro tipo de beneficios para las organizaciones. La inversión en este tipo de tecnología tiene un impacto en la utilidad de las operaciones. Así lo señala un estudio de la consultora Mckenzie. Aquellas organizaciones, cuya inversión supera el 15% en proyectos de analítica e Inteligencia Artificial, generan 3,4 más utilidades en la operación, que quienes invierten entre un 5% y 10%, indicó Salinas.
Valor agregado
De una industria analítica 1.0, en la que la proporción de datos disponibles era muy pequeña, y en la que se utilizaba un análisis de back office y analítica descriptiva, transitamos, en la actualidad, a una industria 4.0, en la que se usa tecnología cognitiva, analítica incrustada, y automatizada.
Josué Salinas explicó que las herramientas y aplicaciones de inteligencia de negocios buscan mejorar la toma de decisiones sobre un problema de negocio del mundo real, y del cual se desprenden las opciones más adecuadas. Estas aplicaciones pueden transitar de un análisis visual, identificando tendencias y patrones, hasta complejas técnicas de Aprendizaje Automático, que puede ser unaregresión lineal, árbol de decisión o una red neuronal.En cada problemática, se puede utilizar un modelo distinto y su resultado depende de las transformaciones que se quieran realizar en la organización, subrayó.
“Antes de construir cualquier modelo, se debe entender el problema al que se busca dar solución”, comentó. Para ello, un buen punto de partida es identificar los problemas en los diferentes niveles de la organización (estratégico, táctico y operativo). En el ámbito estratégico, dijo que es necesario resolver problemas de asignación de recursos, temas de inversión y el lanzamiento de nuevos productos o servicios, por lo que las decisiones se toman a largo plazo. En el nivel táctico, señaló que existen problemáticas asociadas al manejo de presupuestos y resultados, por lo que se pueden encontrar soluciones a partir de predicción de demanda. En este caso, las herramientas de inteligencia de negocios deben proporcionar información para evitar los quiebres de stock. Y, en el nivel operacional, las problemáticas se asocian a la identificación de cuellos de botella, análisis de productos y colaboradores, alcanzar metas y desempeños, entre otros. Se requiere, para este caso, contar con información en tiempo real, destacó.
Añadió que es importante considerar que en todas las áreas de un negocio existen datos, por lo que en todas ellas se pueden aplicar herramientas de inteligencia de negocios.
Herramientas y aplicaciones
Para poder resolver cualquier problema de negocio, ya sea para generar un análisis simple o crear un modelo predictivo, existe una metodología, que permite sacar el mayor provecho de los datos, explicó Salinas. Esta se denomina Knowledge Discovery in Databases (KDD), bajo la cual se seleccionan los datos, que luego pasan a una etapa de pre-procesado. A partir de ello, estos datos se transforman, para aplicar minería de datos, y luego puedan ser analizados y evaluados. Esto genera nuevo conocimiento, el cual es aprovechado por los tomadores de decisiones.
Mencionó dos herramientas ampliamente utilizadas para la inteligencia de negocios: Power BI y el software SAS Enterprise Miner. La primera “es una colección de servicios de software, aplicaciones y conectores, que funcionan en conjunto, para convertir las fuentes de datos no relacionadas en información coherente, visualmente inmersiva e interactiva”, dijo. En tanto, la segunda, es “un potente software de data mining, que permite desarrollar modelos predictivos de forma simple, intuitiva y cómoda, para diferentes tipos de usuarios”, agregó.
Cada una, proporciona información sobre el “desempeño de los modelos, a través de diferentes métricas y otorga un ratio de error”, enfatizó.
Recalcó la importancia de alimentar con datos al modelo, cuando se trabaja con variables predictivas, puesto que los datos impactan el pronóstico que da el modelo.
Surge entonces otro elemento clave para agregar valor a las organizaciones: las personas. En este caso, señaló que estas deben contar con conocimientos en analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, y en herramientas tecnológicas, software, procedimientos y algoritmos, para poder integrar la inteligencia de negocios con los procesos regulares de la organización.
Finalmente, indicó que hoy existe una alta demanda de profesionales asociados a esta área, puesto que hoy “los datos son el petróleo de este tiempo”.
