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Evento

Todo sobre la inteligencia en el negocio

[03/05/2013] Como en oportunidades anteriores, nuestro foro comenzó con una sala muy nutrida. Los CIO de diferentes compañías y diferentes industrias acudieron entusiasmados por recibir una perspectiva distinta y bien informada de la inteligencia de negocios (business intelligence o BI, en inglés), esa forma de agrupar tecnologías y procesos que ya tiene un buen tiempo entre nosotros, pero que no acabamos de aprovechar del todo.
Habíamos diseñado el programa de tal forma que la audiencia pudiera escuchar no solo una exposición por cada proveedor, sino que pudiera atender también a las explicaciones que sobre la industria daba un analista del sector; además de conocer el caso de éxito de una organización del Estado peruano y el análisis del tema por parte de un grupo de reconocidos CIO locales.
La combinación nos fue muy favorable. La asistencia se enganchó rápidamente con los expositores gracias a la pertinencia de sus enfoques, y a la variedad de puntos de vista -incluso polémicos- que nos ofrecieron la mañana del martes pasado.
Nosotros deseamos compartir con ustedes lo que se vivió aquella mañana.
Y por ello lo que a continuación leerán y verán -a través de textos y videos- es la cobertura que ponemos a su disposición para que se sienta casi como si hubiera estado ahí. Esperamos que con ella pueda compartir la misma sensación que tuvieron nuestros asistentes o, si asistió, reviva cada una de las exposiciones que los ejecutivos nos brindaron aquella mañana.
Comienza el día
Luego de las presentaciones de rigor, el primer expositor fue Luis Barragán, consultor y catedrático de Esan quien presentó el tema ¿Está el Perú listo para utilizar Big Data?. Para responder a esta pregunta, Barragán dividió su exposición en tres partes. En la primera de ellas realizó una definición de lo que es big data, en la segunda planteó cuáles son los retos para las empresas peruanas, mientras que en la última parte planteó la pregunta de qué es mejor: ¿ser grande o ser rápido?
De acuerdo a la definición mostrada por Barragán, big data es -en el sector de las tecnologías de la información y comunicaciones- una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos -los llamados data sets. De acuerdo también al expositor las dificultades más habituales en este campo se centran en la captura, almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis y visualización de los mismos.
Barragán también sostuvo que la evolución de la tecnología nos ha llevado por una trayectoria que ha partido desde los datos generados por los ERP y ha pasado por los datos generados por los sistemas CRM y por la Web, hasta llegar al actual conjunto de big data. Y si en un inicio encontrábamos datos del tipo registro de compras (ERP) y pasamos a los detalles de ofertas (CRM) y al search marketing (Web), ahora tenemos que lidiar con los Exabytes que encontramos en los videos de alta definición, la web móvil o las redes sociales.
Esta evolución o crecimiento ha generado la necesidad de una plataforma unificada que no solo permita capturar y refinar datos, sino también analizar los datos estructurados y descubrir y explorar los datos no estructurados.
Barragán pasó entonces a señalar cuáles son los retos del big data que requieren enfrentar las empresas peruanas. El primero de ellos es priorizar el negocio sobre la tecnología, el segundo es lograr una visión global del negocio, mientras que el tercero es reclutar personal especializado.
En el primero de los retos Barragán, sostuvo que tradicionalmente las organizaciones se han aferrado a un modelo en el cual se tomaban datos, se los analizaba en un data warehouse o data mining, y con los resultados de este trabajo se buscaba incrementar las ventas y reducir los costos. El modelo también puede verse en sentido contrario, pues al priorizar el negocio los resultados de las ventas y reducciones de costos pueden generar datos que sirvan como insumo para pasarlos por el data warehouse y el data mining.
El segundo reto trata de lograr una visión global del negocio, y para ello el expositor propuso un conjunto de etapas para un proyecto de inteligencia de negocios. La primera etapa consiste en el modelo de negocio, en ella es necesario identificar la estructura del negocio y definir el modelo de análisis. La segunda etapa es la de la semántica, la cual consiste en la alimentación de los datos que alimentarán el modelo de negocios. La tercera es la implementación de lo ya descrito anteriormente.
Finalmente, el tercer reto es encontrar personal especializado en big data. Barragán sostuvo en su exposición que las empresas van a necesitar un área de big data analytics, además de definir quién será el dueño de los datos ¿un chief big data analytics officer?
Lamentablemente, el expositor también señaló que es difícil encontrar personal especializado en big data; además, las universidades no se encuentran listas para educar a estas personas. Esto hace pensar que en el futuro cercano se van a generar más escuelas de big data y que el papel del Científico de Datos es el papel del futuro.
En cuanto a la última parte de su exposición, Barragán discutió acerca de qué es más conveniente para una organización: ¿ser grande o ser rápida? La discusión la zanjó con una sola frase: no es el grande el que se come al chico, sino el rápido el que se come al lento. Y ¿cómo ser más rápido? Usando la computación en la nube, el big data, el data warehouse, la data mining y la movilidad.
Caso de negocios de una empresa manufacturera
Luego de la exposición de Barragán fue el turno de Roberto Zegarra, gerente general de MIT Soluciones, firma representante de Board en el Perú. Zegarra, realizó una presentación llamada La nueva frontera de la BI & CPM en memoria; esta presentación fue eminentemente práctica ya que básicamente mostró el funcionamiento de la solución de Board ante los CIO presentes.
Con la demo Zegarra explicó el caso de negocios de una empresa manufacturera. En lugar de trabajar en compartimientos estancos, se busca trabajar la información de manera transversal y poder utilizar un modelo what if (qué pasa si) con diversos supuestos y generar cambios con respecto a los resultados esperados. Aquí la herramienta de inteligencia de negocios sirve como una solución para poder trabajar el alineamiento estratégico y el alineamiento operativo.
Zegarra, como ejemplo, realizó la formulación de un presupuesto para el 2014. Se partió de un escenario limpio, donde no se tienen datos para el 2014 y lo que hizo posteriormente fue proyectar todos los cubos hacia el 2014 basándose en tres supuestos básicos del mercado. El primero de ellos está referido a los factores competitivos, el siguiente fueron los factores internos y el tercero fueron los factores tecnológicos, todos los cuales afectaban los supuestos del presupuesto para el año 2014.
El ejecutivo mostró a la audiencia la forma en que la solución de inteligencia de negocios no solo puede ayudarles a saber lo que está ocurriendo en la organización, sino también a adelantarse a futuros comportamientos para tomar acciones y aprovechar el nuevo escenario. El panel que mostraba Zegarra cambiaba mostrando nuevos entornos y nuevas formas de encarar los resultados del negocio.
Business Analytics
El tercer expositor de la mañana fue Alan Schcolnik, ejecutivo de business analytics para IBM Latinoamérica. El ejecutivo presentó una exposición denominada Convirtiendo oportunidades de negocio en rentabilidad para nuestra organización.
La analítica es fundamental para el éxito, sostuvo el ejecutivo. Prueba de ello son las tendencias que se pueden apreciar en su desarrollo. La analítica ha pasado de ser iniciativas de negocio a convertirse en imperativos para los negocios. Gracias a ellas, por ejemplo, las compañías que tienen una mayor sofisticación en su uso han superado al resto de empresas; de hecho, de acuerdo a las cifras de IBM, las organizaciones que alcanzan una ventaja competitiva con la analítica tienen 2,2 veces más probabilidades de superar sustancialmente a sus pares.
Además, la analítica está pasando de lo posible a aquello que se encuentra probado, como los 300 millones de dólares que obtuvo la empresa Ceridian -dedicada a la administración del capital humano- en ahorros y reducción de fraudes, o el 40% de reducción en crímenes que logró el departamento de policía en la ciudad de Richmond al utilizar esta tecnología.
Adicionalmente, la analítica se está expandiendo y ha pasado de los datos corporativos al big data, como lo son los 12 terabytes de tuits creados al día -que se tienen que capturar para los análisis de sentimiento-, o los cinco millones de transacciones que se producen por segundo y que deben ser analizados para la detección de fraudes.
Y por el lado de los usuarios también se pueden encontrar que los retos van en aumento. Por ejemplo, los usuarios no consiguen la información a tiempo, o no consiguen la información correcta. Los volúmenes de datos crecen incontrolablemente y con ellos la inconsistencia de los mismos.
Esto hace que las organizaciones estén funcionando con varios puntos ciegos. De acuerdo al expositor, uno de cada tres líderes toma frecuentemente decisiones basadas en información en la cual no confían o, peor aún, no tienen. Es más, se estima que la mitad de los líderes no tienen el acceso a la información que necesitan para realizar su trabajo.
Y, por supuesto, señala Schcolnik, la forma para remediar estos inconvenientes es el uso de la business analytics. Con ella se pueden obtener mejores resultados, decisiones inteligentes, conocimiento accionable e información relevante.
Pero ¿por qué hablar de BA en lugar del acostumbrado BI? El expositor ofreció algunas diferencias entre lo que denominó el método tradicional y la nueva estrategia.
En el método tradicional, la BI se caracteriza por requerir de expertos en análisis, back office y ser automatizada, entre otras características, mientras que en la nueva estrategia de BA todos pueden utilizar la analítica, la tecnología se encuentra presente en el punto de impacto, y no solo es automatizada sino optimizada.
La BA puede ser aplicada a todo tipo de organización y en todas las industrias, y con ella las organizaciones se transforman a través por alguna de las cuatro iniciativas que tienen a su disposición: crecer, retener y satisfacer clientes; aumento de la eficiencia operacional; transformación de procesos financieros; y administración del riesgo, fraude y cumplimiento de regulaciones.
En conclusión, el uso de la analítica es clave en esta era. Los líderes serán distinguidos por su habilidad para aprovechar toda la información, toda la gente, todas las decisiones y todas las perspectivas, en el punto de impacto.
Prueba de ello es que de acuerdo a un reporte de Gartner Analytics & business intelligence quedó en el primer lugar del ranking de tecnologías prioritarias para los CIO en el 2012, concluyó Schcolnik.
Los centros de datos
La mañana avanzaba y casi sin darnos cuenta ya nos encontrábamos ante la cuarta exposición, la última antes del break.
Carlos Lecca, gerente comercial de Americatel Perú, desarrolló el tema Estrategia del CIO: ¿Dónde alojo mis aplicaciones?, dándole al foro un enfoque adicional al de la inteligencia de negocio.
Lecca realizó un rápido recuento de la transformación de la industria TI y puso de relieve el papel que en este proceso jugaron los centros de datos. Los dispositivos se han triplicado en número, los datos se han sextuplicado y los servicios virtuales y usuarios se han duplicado, con lo que se configura un escenario en el que es necesario que la infraestructura se encuentre alineada con estas nuevas demandas.
Por ello es que de los tradicionales centros de datos en las organizaciones se está pasando hacia un modelo de centros de datos tercerizados, en donde las organizaciones pueden contar con una nube privada. Esta tendencia se ve reflejada en la creciente inversión en outsourcing que se puede observar en el mercado peruano aunque, a pesar de ello, la parte de la inversión local que va destinada al hardware sigue siendo mayoritaria; en realidad, relativamente hablando, es poca la inversión que se destina en la actualidad a servicios TI.
Sin embargo, se hacen esfuerzos por mejorar la oferta de centros de datos en el país. De acuerdo a Lecca, la oferta de metros cuadrados de centros de datos en el Perú es de apenas cuatro mil metros cuadrados, menor a la de países como Argentina, Chile y Colombia que se encuentran entre los 23 mil y 26 mil metros cuadrados.
Es necesario entonces realizar cambios que permitan que las organizaciones cuenten con un espacio dónde manejar toda la información que se está generando en la actualidad. Lecca presentó entonces los esfuerzos que está realizando Americatel para incrementar su oferta de centro de datos.
Gracias a una ampliación de 400 metros cuadrados el centro que poseen en Surco, en la avenida Manuel Olguín, pasará a contar con 750 metros cuadrados y mostrará una certificación Tier III a partir de junio del presente año.
Pero eso no es todo, Lecca también indicó que tienen planeado un centro de datos en Lurín que llegará a los cuatro mil metros cuadrados, aunque por el momento se tiene el presupuesto aprobado para los primeros mil metros. Con este crecimiento prácticamente se duplica la capacidad de la infraestructura total de la industria.
Finalmente, Lecca mostró los servicios de housing, hosting, SaaS y servicios de administración que ofrece su compañía.
Y luego todos pasamos a conversar un momento en el coffee break.
El autoservicio
Pasados los minutos del break, todos volvimos a la sala para continuar con las presentaciones de la mañana. Jorge Aguinaga de Microsoft cambió turno con Mateo San Román del Ministerio del Interior para desarrollar la quinta exposición del día. Aguinaga, gerente de Soluciones Corporativas de Microsoft, ofreció el tema La siguiente innovación en inteligencia de negocios: Autoservicio.
Es destacable que la propuesta de Aguinaga no solo desarrollara el tema del autoservicio, sino que también cuestionara el porqué, en ocasiones, se habla poco de la inteligencia de negocios.
Aguinaga presentó antecedentes. En febrero del 2006 CIO ofreció un artículo que tocaba el tema de la diferenciación entre business intelligence y business analytics y desde entonces se ha cimentado el segundo concepto en desmedro del primero. Aunque hay razones para ello, más allá del simple cambio de nombre.
En realidad, mientras la BI responde a la pregunta de qué paso, la BA nos puede decir por qué ocurrió el evento. La BI nos puede decir cuándo pasó, mientras que la BA nos dirá si va a ocurrir de nuevo; y mientras la primera incluye KPI, métricas, paneles, scorecards y OLAP; la segunda se encuentra, más bien, conformada por análisis estadísticos y cuantitativos, data mining, modelos predictivos y testing multivariado.
Aguinaga además presentó una definición de Gartner en la que se indica que en comparación con las herramientas de BI, las soluciones de BA vienen con contenido por industria preconstruido que apunta a un proceso de negocios de una industria. Las soluciones pueden comprarse con este contenido o se puede comprar herramientas de BI para construir uno mismo esta analítica.
Pero además de esta diferencia, Aguinaga sostuvo que BI se ha convertido en algo así como una palabra prohibida. Y esto se debe a que los proyectos de TI no dieron retorno porque simplemente no se usaron. Las razones: falta alineamiento con el negocio y hay un enfoque excesivo en la tecnología.
Ante ello el expositor ofreció algunas propuestas. Obviamente la primera fue conseguir que TI se alinee con el negocio y gestionar el autoservicio. Y por autoservicio implica un buen uso de las tecnologías. Por ejemplo, Aguinaga sostuvo que en muchas organizaciones se usan los procesadores de texto como simples máquinas de escribir y las hojas de cálculo como simples calculadoras.
En realidad, un Excel puede conectarse con la analítica para ofrecer una visión muy detallada del negocio, aunque claro, hay que tomar en cuenta que las herramientas mientras más especializadas mejor operan.
El caso de éxito
La sexta exposición fue la que realizó como caso de éxito Mateo San Román, director de Tecnologías de Información y Estadística del Ministerio del Interior. El funcionario explicó paso a paso la implementación de una solución de inteligencia de negocios en la administración pública.
En primer lugar, el objetivo que se buscaba era satisfacer las necesidades de la entidad generando y ejecutando proyectos de forma oportuna, además de administrar y controlar los proyectos y necesidades en curso. Se necesitaba, adicionalmente, resultados tangibles en el corto plazo.
Para ello se formó una estrategia que consistía en identificar procesos y actores relevantes, sistematizar el soporte a la toma de decisiones y generar métricas de eficiencia.
La problemática que se encontró abarcaba tres campos. El primero de ellos era la dispersión; es decir, había una gran cantidad de esquemas de información, tanto estructurados como no estructurados, complejidad en la recopilación de datos, inexistencia de la correlación entre sistemas, imposibilidad de alterar los sistemas, información replicada e inconsistente y sistemas orientados funcionalmente.
Otra de las problemáticas fue la consolidación, la cual implicaba la identificación de los repositorios de información relevantes, la creación de procesos automatizados para la recopilación de información en un repositorio central, y relacionar los registros con códigos generados y consultas en tiempo de recopilación.
La tercera problemática fue la planteada por la falta de disponibilidad de la información. Ésta se presentaba en forma de reportes que se generaban a demanda y de acuerdo a una visión funcional determinada; además, la información era básica y se consideraba un activo del área de informática y estadística. Por último, la información se presentaba en hojas de cálculo, las cuales permiten el ordenamiento y filtrado de la misma, pero no la navegación en el nivel de detalle.
Ante estas problemáticas se decidió desplegar una solución de BI empleando la información del repositorio generado. Con la solución se mantiene un registro compartido de la información único que puede ser visto dinámicamente y ser enlazado a la información transaccional. Adicionalmente, la solución se implementó tanto para los sistemas de información administrativa como para los de recursos humanos.
Una vez implementado el sistema de inteligencia de negocios, éste permite identificar información sepultada en los datos de los sistemas transaccionales los cuales permiten integrar información entre las áreas de Planificación y Administración, relacionando y enlazando los planes estratégicos a proyectos específicos.
Igualmente, permiten asignar recursos organizacionales a los procesos más relevantes, consolidar adquisiciones y generar continuidad en las contrataciones de personal al proyectar el presupuesto empleado en el año.
Negocios y datos
La última de las exposiciones correspondió a una dama. Marita Huamán, CEO de Ciclus Group, ofreció la exposición Del modelo de negocios al modelo de datos, donde expuso los elementos que se deberían tomar en cuenta para optar por un modelo que no solo abarque la BI sino que sea, en realidad, la forma de tratar a los datos en una organización.
El gran reto de las organizaciones, sostuvo la expositora, es implementar un modelo de gestión de la información que facilite la toma de decisiones para maximizar la rentabilidad de la empresa.
Esta implementación debe de tomar en cuenta que primero se debe conocer cómo está conformado el negocio; es decir, se debe generar un modelo del negocio. De este modelo de negocios se pueden recolectar una serie de datos que luego pasarán a conformar el modelo de datos y del cual la expositora hizo una observación: se parece al modelo de negocios. Es decir, están intrínsecamente ligados, pues de los negocios se generan datos que deben de ser tomados en cuenta.
Esos datos deben ingresar en un modelo de gestión de la información mediante una estrategia que debe considerar ciertas pautas. Entre ellas, por ejemplo, se tiene que es necesario establecer equipos multifuncionales, entender los procesos y no solo las funciones, seleccionar y entrenar a los analistas de negocios, fomentar la toma de decisiones basadas en hechos, desarrollar un metodología de generación de métricas, fomentar el análisis y la toma de decisiones colaborativas y pensar en la experiencia del usuario, entre otras.
Con esto parámetros Huamán indicó que se puede generar una metodología de tres partes en la cual encontramos que la primera fase es la constituida por la estrategia y el planeamiento, seguida por el proyecto en sí mismo y la operación. El proyecto, a su vez, se divide en tres partes: business data & discovery, desarrollo e implementación.
La business data implica el entendimiento detallado de los objetivos y reglas del negocio, mientras que el discovery se refiere a la identificación de los datos según las reglas anteriores; es decir, la historia de la empresa.
En el desarrollo se realiza el modelado de datos, los cubos y la capa de presentación, mientras que en la implementación se hacen pruebas y se realiza el despliegue.
Una vez que se ha pasado por el proceso se puede configurar un centro de competencia BI que estará conformado por un equipo multifuncional responsable de implementar el modelo de gestión de la información y cuyos principales objetivos son tener una visión holística de la gestión de la información, difundir la cultura de la información, implementar el programa de BI, y monitorear y afinar las estrategias para el capital humano, el proceso de gestión del conocimiento, la cultura y la organización.
El panel
Como en foros anteriores, creíamos conveniente ofrecer también la opinión del CIO local. Además de las didácticas conferencias de los proveedores, del caso de éxito y del analista que inició el foro, programamos hacia el final de éste un panel de CIO que nos contara su experiencia con la inteligencia de negocios y el primero en exponer fue Javier de las Casas, ex líder de proyecto BI de la Contraloría, quien explicó los retos que tuvo que enfrentar al realizar su proyecto de BI.
De las Casas, sostuvo que la Contraloria es una institución que controla a más de 2.400 instituciones de diferentes tamaños y diferentes estilos, 100 mil auditores propios y cuatro mil de terceros y 300 entidades de enlace a nivel nacional. Luego de realizar un análisis descubrió que la institución tenía problemas de información, en el planeamiento, control, análisis, seguimiento de resultados y la comparación con ejercicios anteriores; es decir, una gran inconsistencia en sus bases de datos.
Se decidió por buscar una herramienta de inteligencia de negocios que le permitiera ingresar a sus bases de datos e incluso a las bases de datos de otras instituciones. Se decidieron por Board y obtuvieron resultados en muy corto plazo.
El segundo panelista fue César Chang, gerente central de Operaciones y Sistema de AFP Integra, quien señaló que su trabajo se basó fundamentalmente en la optimización de los tiempos de integración de la información. Integra no tenía problemas con la búsqueda de datos pues todos los datos lo tenían en una sola base -algo que va a cambiar con las recientes fusiones que se han dado-. y por ello más que inteligencia de negocios lo que Chang ha hecho es un proyecto de gestión de la información para la toma de decisiones; y la parte clave del proyecto, de acuerdo al panelista, fue enfocar el objetivo del proyecto de acuerdo al objetivo de negocios que se estaba persiguiendo.
Javier Mosqueira, gerente de división DM&LP de ABB, el tercer panelista, se encargó de señalar que gracias al business intelligence ha podido diferenciar su oferta de productos de la competencia. En realidad, sostuvo, la inteligencia de negocios se ha hecho siempre pero en la actualidad con la cantidad de datos existente y la complejidad es necesario la BI; primero para ordenar toda la información y luego para transformar esa información en herramientas útiles para la toma de decisiones.
Su proyecto de BI, que está desarrollando en la actualidad, les permite organizar toda la información que se encuentra informalmente distribuida y a la cual no se le puede sacar nada de valor. También les está ayudando a mejorar sus procesos y a establecer indicadores de gestión en los procesos clave, y a la reorientación de sus indicadores para tener un mejor conocimiento del mercado.
Al final, Carlos Chumpitaz, jefe de la unidad Soluciones TIC de Petroperú, fue el que cerró la sesión -y el evento- explicando su experiencia en la integración de la información desde la perspectiva de una empresa que ha estado dividida en unidades con bastante autonomía. La unidad de Petroperú no es grande, sostuvo el panelista, y se encarga básicamente del mantenimiento y de un análisis en base a cubos de información, e indicadores.
En realidad, el reto que ahora tiene ocupado a Chumpitaz es el cambio de ERP. El ejecutivo indicó que muchos de los indicadores de BI se basan en el ERP antiguo y por ello se encuentran en el proceso de integrar la plataforma BI que tienen con el nuevo ERP SAP que comenzará a funcionar en julio.
Jose Antonio Trujillo, CIO Perú