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Reportajes y análisis

Business Intelligence 2.0

La democracia llega a la inteligencia de negocio

[27/11/2008] Business Intelligence (BI o inteligencia de negocio) y Web 2.0 son dos de las tecnologías más candentes en estos momentos dentro de los entornos corporativos. Y, ahora, su combinación en lo que podría denominarse Business Intelligence 2.0 está abriendo la puerta a posibilidades impensables hace poco tiempo. Todas ellas se basan en la idea de una inteligencia de negocio más democrática y colaborativa, no gestionada desde los departamentos de tecnología, ni por analistas especializados, sino directamente desde los responsables de la toma de decisiones, gestores, e incluso, empleados en general.   Así pues, bienvenido a la Inteligencia de Negocio 2.0, un mundo en el que una de las grandes promesas originales de la BI por fin se hace realidad, permitiendo que una más amplia diversidad de usuarios de negocio de todos los niveles ?no solo los estadísticas o analistas de datos- pueden aprovechar las innovadoras tecnologías y capacidades BI basadas en web. Oficiales de policía, físicos, contables y comerciales han empezado ya a cruzar y analizar datos estructurados y no estructurados generados y albergados en múltiples fuentes para conseguir un mayor sentido contextual en sus análisis según el momento y el objetivo de su trabajo.   Todas las nuevas herramientas que cabría incluir bajo la denominación Busines Intelligence 2.0 pretenden ofrecer al usuario sin conocimientos técnicos la posibilidad de aplicar la BI según sus necesidades en cada momento. Están orientadas a hacer más fácil la creación y el uso de aplicaciones analíticas, indica Kurt Schleger, analista de Gartner. Hasta el momento, las empresas han citado a menudo la falta de capacidades de sus desarrolladores y usuarios finales como una gran barrera para el despliegue de las aplicaciones de inteligencia de negocio tradicionales. De hecho, algunas investigaciones sugieren que hoy en la mayoría de las organizaciones no más del 20% de los usuarios utilizan regularmente herramientas de procesamiento analítico en línea.   En lugar de ello, la mayoría de las empresas se apoyan en sus departamentos TI, ya sobrecargados de trabajo, o en equipos internos de expertos en BI para satisfacer las peticiones de información sobre inteligencia de negocio de los usuarios ?incluidos informes, análisis y previsiones-, un proceso que puede llevar semanas o incluso más. Como consecuencia, cuando los responsables de la toma de decisiones reciben por fin el informe solicitado, a menudo lo desechan o lo utilizan sin demasiada confianza dado que los datos han dejado de ser relevantes o han llegado demasiado tarde.   Sin embargo, como se ha apuntado, esta situación está empezando a cambiar de forma radical, gracias a la creciente disponibilidad de interfases de usuario basados en web y fáciles de utilizar. También están contribuyendo a este cambio las mejoras en los esquemas de acceso y gestión de la información, como son las arquitecturas de datos orientadas a servicios, que permiten a los usuarios entrelazar datos de una diversidad de fuentes en formatos cada vez más estandarizados.   Liberando al departamento TI Estamos viendo cada vez más, por ejemplo, mashups ?aplicaciones web híbridas en las que se remezclan múltiples aplicaciones como componentes de un conjunto personalizado- con tecnología de mapping GIS, así como soluciones de BI bajo demanda que permiten a los usuarios combinar y desplegar sus propios datos integrados con los de fuentes externas, explica Dan Vesset, analista de IDC. Uno de los principales potenciales beneficios de este tipo de propuestas es que los departamentos TI puedan liberarse del desarrollo de las interfases de usuario y de los informes de Business Intelligence para dedicar más atención a la calidad de los datos y a su integración, porque ésta es el área en la que pueden aportar el mayor valor añadido.   Además el aumento de la conciencia del potencial de poner la BI en el nivel de gestión ejecutiva del negocio, sin la necesaria intermediación del departamento técnico, supondrá una gran oportunidad para las empresas y para el mercado, según Vesset. Las compañías están empezando a ver el auténtico valor real en la analítica. Muchas organizaciones están poniendo por ello en funcionamiento grupos de gestión de la información y centros de competencia BI que se insertan en la parte del negocio, no ya en la de tecnología.   Análisis disponibles con mayor rapidez Existen ya numerosas organizaciones que han empezado a explotar el potencial del concepto de BI 2.0. Por ejemplo, Jon Greiner, jefe del departamento de policía de Ogden (Utah, Estados Unidos), ha conseguido recientemente ampliar su plantilla de analistas criminales de una a once personas sin necesidad de contratar ningún nuevo trabajador. En lugar de ello, Greiner optó por equipar a su fuerza existente, compuesta por ocho tenientes y dos ayudantes jefe, de nuevas herramientas de inteligencia de negocio fáciles de utilizar y basadas en web que permitían a los veteranos de la policía combinar y manipular datos de los registros de arrestos, documentos de tribunales, pruebas disponibles, mapas jurisdiccionales y otros recursos para identificar patrones y localizar puntos calientes para prevenir el crimen antes de que se produjera.   Mis oficiales de policía conocen mejor que nadie el entorno de nuestra actividad y, por eso, pensé que si pudiera poner algo de uso amigable en sus manos, podrían hacer grandes cosas como analistas criminales, explica Greiner. Hoy, sus oficiales están utilizando las nuevas herramientas de inteligencia de negocio (BI-Business Intelligence) para elaborar perfiles geográficos de crímenes y análisis de datos policiales en cuestión de segundos, asegura. Antes, podía llevar días al único analista criminal del departamento la elaboración de un informe a partir del momento en que se solicitara.   Otra ventaja del nuevo sistema, según Greiner, es que ahora los oficiales de policía veteranos, con una amplia experiencia en las calles pueden aplicar su conocimiento de primera mano para el análisis de los crímenes según su propio ritmo, sin depender de otros expertos. Tenemos a expertos en la práctica planteando hipótesis tipo `qué pasaría si...´, y ello ha cambiado la forma en que trabajamos para mantener el orden.   Mashups a medida Un ejemplo del uso del tipo de mashups personalizadas con recursos de múltiples fuentes antes señaladas por Vesset (IDC) es la agencia de financiación inmobiliaria Massachusetts Housing Finance Agency. El equipo de BI de la organización ha incorporado capacidades de mapping geográfico -incluidas las funcionalidades de inteligencia de localización del software MapInfo de Pitney Bowes- en su cuadro de mandos BI Cognos. El objetivo era hacer la información accesible en forma geográfica a todos los usuarios de la agencia.   Antes, solo doce personas tenían acceso a las herramientas de análisis geográfico, pero ahora la totalidad de los 300 trabajadores de la organización disfrutan de la posibilidad de conocer y manipular los datos de inteligencia de negocio en este formato, según Carl Richardson, director de proyecto BI de la entidad.   Sabíamos que de esta manera habría más gente que haría análisis, con el consiguiente beneficio para una toma de decisiones más acertada a todos los niveles de la organización, explica Richardson. Esto nos permitiría que el usuario medio pudiera pensar con perspectiva geográfica cuando se tratara de datos. Podrían, por ejemplo, crear mapas tanto temáticos como de lugares sobre los datos, lo que es importante para ellos en sus grupos de informes individuales.   Ejemplo de una posible combinación de este tipo podría ser el cruce de datos sobre unidades de viviendas, créditos y transportes públicos de forma que la información fuera susceptible de analizarse y desplegarse en un formato de mapa que mostrara cómo muchas de las unidades de viviendas de la agencia están localizadas cerca de trasportes públicos. Ser capaces de trabajar con ese dato en forma gráfica en lugar de ponerlo en una base de datos nos permitiría reaccionar mucho más rápidamente, asegura Richardson.   Por ahora, las herramientas de mapping son probablemente el tipo más popular de mashups, también conocidas como bashups, y muchos expertos consideran que sus posibilidades son casi ilimitadas. Tecnologías como la analítica in-memory y las búsquedas integradas harán más fácil indexar grandes cantidades de datos estructurados y crear aplicaciones analíticas de alto rendimiento en lugar de conjuntos de datos de tamaño cada vez mayores. También prometen proporcionar a los usuarios mejores recursos para explorar los datos y descubrir nuevas perspectivas sobre ellos para su aprovechamiento en el negocio.   Mejorando el servicio al cliente En la firma de seguros de salud estadounidense Excellus BlueCross BlueShield, el arquitecto TI Mike Axelrod está utilizando el software XFY de JustSystems y experimentando con la vinculación de datos sobre reclamaciones y datos de programas de bienestar para que los empleados puedan analizar y comparar la efectividad en costos de los diferentes programas y beneficios. Mirando hacia el futuro, Axelrod vislumbra un escenario en el que la gente que acuda a un gimnasio pueda hacer que su equipamiento deportivo cargue datos sobre sus avances en un registro de salud basado en web. Los usuarios podrían entonces combinar ese dato con otra información para analizar su estado de salud global y los progresos que consigue para alcanzar sus objetivos personales. Claramente, las mashups resuelven el tradicional problema del aislamiento y de los silos de datos, resume Axelrod.   Excellus también está utilizando tecnología de mashups de JustSystems en sus centros de llamadas de servicio al cliente para desplegar datos de forma integrada sobre una misma pantalla aunque la información resida en múltiples sistemas diferentes ?incluidas aplicaciones heredadas de pantalla verde y basadas en web, en el caso de esta organización. Algo posible porque la tecnología XFY puede manejar múltiples piezas de datos XML simultáneamente sobre la pantalla.   Utilizando la interfase SOA existente en Excellus, el software de JustSystems permite recuperar información de presentación de reclamaciones, por ejemplo, y mostrarla a cualquier agente de servicio al cliente vía navegador. En caso de que el agente también necesite datos sobre una determinada solicitud de algún asegurado, podrá recuperarla y desplegarla en la pantalla manteniendo visible al mismo tiempo la información de la reclamación. Seguimiento, control y responsabilidad en los procesos Otro usuario de este tipo de herramientas es Thomson Financial, que utiliza el producto MashUp Composer de Serena Software para combinar la información de su aplicación Salesforce.com y la de sus diversas ofertas de productos. Gracias a esta herramienta, los empleados del área de ventas de la firma son capaces de elaborar propuestas personalizadas para clientes específicos en cuestión de tres minutos. Después, los gestores pueden realizar el seguimiento de tales propuestas a lo largo de toda la cadena del proceso de venta y ejecutar acciones, como su autorización o la ampliación del período de pruebas dado por los comerciales a los clientes.   Desde el punto de vista de la integración de los sistemas, no resulta demasiado complicado, y, sin embargo, aporta muchísimo valor añadido, explica John Hastings-Kimball, anterior vicepresidente de soluciones workflow de Thomson Financial, quien recientemente ha dejado su puesto para incorporarse precisamente a Serena. Antes existía muy poca responsabilidad a nivel de gestión de alto nivel, y la gente de ventas podía, por ejemplo, ampliar el período de prueba de un determinado producto para un cliente sin consultar a un gestor, según Hastings-Kimball.   El pistoletazo de salida para el despliegue de mashups de BI en Thomson lo dio precisamente la decisión de la firma de recortar el tiempo en que un producto podría ser ofrecido en pruebas antes de su contratación por el cliente de una media de 75 días a entre 36 y 40 días. En algunos casos, teníamos clientes que estaban en esta fase durante más de un año. Ahora, si las pruebas se amplían más allá de un determinado período de tiempo, el sistema genera un aviso y el comercial terminará en la oficina del vicepresidente teniendo que dar explicaciones al respecto.   Algunos retos a superar Sin embargo, aunque de todo anterior cabe concluir que los beneficios de una BI 2.0 y un entorno de mashups más amigables para el usuario de negocio pueden ser enormes, el despliegue de estas propuestas no está libre de retos. Como ocurre en el caso de la BI tradicional y de la integración de datos en su conjunto, la calidad de los datos representa un asunto primordial, según los expertos.   El aspecto más importante es la calidad de los datos -señala, por ejemplo, Vesset, de IDC-, que incluye asuntos como el gobierno de los datos, la gestión de datos maestros y toda la infraestructura relacionada que ha de ser puesta en funcionamiento para garantizar que los datos con que se trabaja son los adecuados. Pero, según Vesset, mucho de todo esto no tiene nada que ver con la tecnología, sino más bien con el logro de un consenso sobre definiciones comunes de datos y sobre lo que significa exactamente cada indicador de rendimiento. Por otra parte, en las organizaciones más grandes, el departamento TI mismo puede convertirse en otro gran reto a superar en el camino de la empresa hacia la BI 2.0, como señala Hastings-Kimball. Muchos de los fabricantes de mashups BI, nuevos y emergentes, no están asociados a un gran nombre de la industria. Y, como tuve ocasión de comprobar en Thomson, si no llevan el nombre de Siebel, Salesforce.com o SAP, los departamentos de TI no quieren ni oír hablar de ellos. Los responsables de estos departamentos quieren por lo general aplicaciones empresariales ya ampliamente extendidas en el mercado. CIO, España