Monthly Archives - febrero 2018

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Inteligencia de Negocios: ¿Para qué?

Explicar qué es Inteligencia de Negocios a personas no técnicas es un verdadero ejercicio didáctico. La gente se pregunta: ¿Inteligencia? ¿Negocios? Pero, si tener un negocio ya es un asunto de inteligencia… ¿O no?

Por mucho entusiasmo que usted le ponga a su explicación y se devane los sesos en advertir que datos no es sinónimo de información y que tomar decisiones no es un asunto de azar en el ámbito empresarial, pues, no siempre se logra el objetivo deseado. Sólo una persona que ha enfrentado sabanas de Excel kilométricas y ha construido gráficos a pulso, comprobando con la calculadora si tal cantidad de pérdidas es verdadera, puede apreciar el hecho de que la tecnología le produjera tan deseado milagro: obtener Información veraz, auditable, apreciable y comprensible en pocos minutos.

Definir la Inteligencia de Negocios como un campo sembrado de maíz al lado de un plato de Corn Flakes, es bastante ilustrativo. Ahora, exponer la premisa: “Es más fácil vender a un cliente actual que a uno potencial; adquirir un nuevo cliente cuesta 4-10 veces más que mantener uno existente”, genera la siguiente pregunta: ¿Y… cómo lo sabes? Sencillo, aquí están los pasos:

  1. Crear una base de datos que tenga los clientes, su antigüedad con nosotros, sus compras, sus compras influenciadas por nuestros vendedores, sus compras en campañas especiales de publicidad y su nivel de satisfacción con cada transacción.
  2. Partiendo de los millones de datos que puede generar el paso anterior, elaborar operaciones para comparar niveles de compras entre clientes nuevos y clientes viejos y evaluar gastos en captación de nuevos clientes.
  3. Con base en los números arrojados, crear gráficas de interpretación y visualización analítica que nos permitan tomar la decisión de cuidar y premiar la fidelidad de nuestros clientes.

blog_erikaLa Inteligencia de Negocios ha logrado que las farmacias vendan comida, que las tiendas aumenten la nómina en el mes de diciembre y que existan las temporadas bajas y altas en los vuelos. Es responsable también de poner chocolates y revistas cercanas a la cola para pagar en el supermercado. Pero va mucho más allá, la Inteligencia de Negocios es ese motor trabajando tras bastidores para que la directiva de una empresa tome las decisiones correctas al momento de evitar pérdidas, ganar más y hacer el pronóstico certero. No es magia, es Inteligencia de Negocios.

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions.

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La conciencia del dato

Conseguí esta semana un artículo escrito por un profesor, quien fue fundador de las Escuelas de Matemática y Física de la UCV, así como fundador del Departamento de Cálculo Numérico, el cual luego se convirtió en la Escuela de Computación de la Facultad de Ciencias de UCV. Hablo de Manuel Bemporad.

Este insigne profesor, quien también fue director de la ASOVAC (Asociación Venezolana para el Avance de la Ciencia), publicó el siguiente artículo titulado La conciencia del dato el cual me parece muy importante compartirlo por la veracidad de sus argumentos y validez que tiene cada día que me veo inmerso en proyectos de datos.

Bemporad habla acerca de un mal que nos aqueja a los países de nuestra región, instituciones públicas y privadas por igual, que es el poco valor que le damos al “dato” crudo. La poca importancia que le damos a esto, repercute en otra cuestión más importante, que es la generación de estadísticas, para poder contabilizar, reportar y en última instancia, predecir el comportamiento basado en los datos recolectados.

Luego de leer dicho artículo, recordé mis clases de Introducción a la Informática de la UCV, las cuales nunca fueron de mi agrado, pero que ahora, en retrospectiva, me sirven de base para implementar proyectos en el área de toma de decisiones estratégica, principalmente, gracias a los conceptos de dato, información y conocimiento. El siguiente gráfico que conseguí en esta web ilustra de manera concisa la relación entre los tres conceptos mediante una pirámide:

conciencia del dato

Esta pirámide refleja que en la base están los datos, los cuales soportan la operación diaria del negocio (cuando me refiero a negocio, me refiero al proceso al cual el software da soporte, por ejemplo: contabilidad, nómina, ventas, suministro, inventario, etc). Como vemos, a partir de esta base podemos obtener información valiosa que nos generan estadísticas acerca del comportamiento de nuestro negocio; y es, mediante un proceso de análisis y aprendizaje que obtenemos “conocimiento”.

 Dato: son la mínima unidad semántica que se corresponde con elementos primarios de un negocio: un hecho, un evento, una imagen, una descripción, o un simple número
 Información: es la interpretación o comprensión de los datos. Son datos que son contextualizados y categorizados
• Conocimiento: es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve Objeto inteligente vectorial3-01 (1)como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción.

Si la base está mal… todo en la pirámide hacia arriba estará mal. Y esto me lleva a un lema bien arraigado que dice “si entra basura, sale basura” o “La calidad de las estadísticas depende de la calidad de tus datos”.

Sirva este post como un homenaje a Manuel Bemporad y como un recordatorio de nuestro ejercicio profesional, sobre todo en Inteligencia de Negocios.

Bibliografía consultada:
La informacion y el conocimiento. http://peremarques.pangea.org/infocon.htm
Sinnexus: Datos, información, conocimiento, http://www.sinnexus.com/business_intelligence/piramide_negocio.aspx
Bemporad , M. (2003). La conciencia del dato. Interciencia, 28(7) Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=33908201

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions.

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¡Los datos son petróleo!

Cada vez más, las empresas ven a sus datos como su activo más preciado. Son el “nuevo petróleo” descubierto y por tanto requieren de procesos de refinamiento para convertirlos en combustible del éxito.

La refinación de datos es el proceso mediante el cual se pueden depurar datos heterogéneos dentro de un contexto común (la empresa), para hacer posible su comprensión y la obtención de información de los mismos. Esto se logra eliminando la variabilidad de los datos y su redundancia, con lo que se obtiene un recurso de datos integrados de mucho valor para la toma de decisiones.

Estudios recientes demuestran que el 90% de los datos disponibles hoy son de fuentes de Objeto inteligente vectorial3-01datos no estructuradas. La refinería de datos es la primera oferta capaz de procesar grandes cantidades de datos no estructurados provenientes de diferentes tipos de organizaciones, en todos los tipos de formatos (oraciones largas y complejas, frases cortas con errores ortográficos y gramaticales y otros tipos de datos) y provenientes de diferentes tipos de medios (páginas web, artículos de blog, mensajes y respuestas en redes sociales, quejas recogidas, etc.) de manera eficiente.

El proceso de refinación de datos es uno de los aspectos más importantes al almacenarlos porque los datos no refinados pueden causar un desastre en la producción de información de una empresa. Tradicionalmente se desarrolla un proceso de extracción, transformación, y carga de datos (ETL) con el cual se recopilan datos de varias fuentes, se transforman para cumplir con las reglas de negocio y las mejores prácticas de arquitectura de datos y finalmente se procede a la carga en un almacén de datos centralizado para efectos de análisis (el Data Warehouse).

Para automatizar el proceso de aprovisionamiento y explotación de grandes volúmenes de datos en una organización de manera eficiente, debe echarse mano de herramientas que lo permitan. Con Pentaho Data Integration y Hadoop se puede lograr un hub de información multi-fuente de alto rendimiento, donde se pueden almacenar, mezclar y luego publicar automáticamente los datos en forma de conjuntos de datos en motores de bases analíticas tales como HP Vertica, para su consumo y explotación por parte del usuario final mediante el descubrimiento de datos, informes, cuadros de mando y procesos analí­ticos avanzados.

Dé un paso adelante.

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions.

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¿Qué es y para qué sirve a las empresas el Data Warehouse?

Seguramente han escuchado muchas veces el término de Data Warehouse; podemos definirla como una base de datos corporativa donde se integra y depura información de una o varias fuentes distintas, que luego serán procesadas y analizadas desde distintos puntos de vista con afinidad de perspectivas y grandes velocidades de respuesta.

La creación del Data Warehouse representa la mayoría de las veces el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence y así aportar las mejores respuestas a los problemas de la organización.Objeto inteligente vectorial3-01 (1)

¿Qué ventajas nos aporta este proceso?

  • Nos proporciona información clave para la toma de decisiones en la empresa.
  • Mejora la calidad de las decisiones tomadas.
  • Estos datos son útiles a mediano y largo plazo.
  • Si las fuentes de los datos y los objetivos están claros, los sistemas son sencillos de instalar.
  • Es útil también para el almacenamiento de análisis y consultas históricas.
  • Permite mayor flexibilidad y rapidez en el acceso a la información.
  • Brinda una comunicación fiable entre todos los departamentos de la empresa.

También hay que destacar que, para comprender íntegramente el concepto, este proceso se construye a partir del ETL (Extracción, transformación y carga) y los sistemas operacionales de una compañía:

  • Extracción → se trata de obtener la información de las distintas fuentes, tanto internas como externas.
  • Transformación → es el filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información.
  • Carga → sobre la organización y actualización de los datos y metadatos en la base de datos.

Para que el Data Warehouse sea exitoso se necesita una limpieza continua, transformación e integración de los datos. Además, requiere sistemas, aplicaciones y almacenamiento específico. Es un trabajo constante que garantiza el éxito de los datos en el diagnóstico y las soluciones de inteligencia de negocios que serán implementadas en la compañía.

Finalmente, se puede decir que el principal beneficio del Data Warehouse para las empresas es que tiene la propiedad de eliminar los datos que interfieren con el análisis de la información y su entrega; sea cual sea el formato requerido, el Data Warehouse facilita el proceso de gestión.

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions.

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¿Qué es R y por qué usarlo?

El desglose de los datos y su análisis es parte fundamental del proceso que se lleva a cabo cuando se desarrolla una solución de inteligencia empresarial. Es por esto que conversamos sobre R, una herramienta para el trabajo con la data.

R es un entorno de programación libre que se utiliza para el procesamiento y análisis estadístico de datos implementado en el lenguaje S de GNU, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes se emplean lenguajes como C, C++ o Fortran.cpm_01

Inicialmente, R fue desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, en 1993, pero actualmente R es responsabilidad del R Development Core Team.

A continuación, enumeramos 6 razones por las cuales R es una excelente opción para procesar datos:

  1. R es gratuito y tiene 6817 paquetes disponibles.
  2. Es un programa avalado por una sólida comunidad científica que provee excelente documentación.
  3. Es el software estadístico más utilizado en las universidades del mundo.
  4. Estas son algunas de las grandes compañías que se han apoyado en R: SAP HANA, Tableau, Pentaho. Oracle también está integrando R a su plataforma.
  5. Posee excelentes capacidades para procesar y analizar grandes volúmenes de datos con ayuda de herramientas como Hadoop y Spark.
  6. Es compatible con equipos Mac, Windows y Linux.

¿Necesitas más razones para usar R? Es accesible, funcional y amplio, convirtiéndola en una herramienta imprenscindible para procesar la data que, posteriormente, nos dará las soluciones inteligentes que necesitamos. 

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions

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Una guía fácil sobre Inteligencia de Negocios

Ya sabemos que la inteligencia empresarial se trata de las decisiones correctas que toma una empresa para impulsar o mantener su negocio pero, ¿cómo se llega a eso? Esta guía del proceso explica los básicos del qué, por qué, cómo y el para qué de la inteligencia de negocios.

Cuando se implementa una estrategia de business intelligence, el proceso involucra principalmente estas cuatro etapas:

• El qué → Descriptivo: se refiere a la estadística que se aplica como punto de partida para desarrollar una solución de inteligencia de negocios. Se parte por lo básico, es decir, recolectar, clasificar y ordenar los datos, así ponemos sobre la mesa qué se tiene de la empresa, qué se necesita y hacia dónde vamos.cpm_02

Cuando una empresa se acerca al business intelligence, es la primera oportunidad que tiene la organización puede ver datos dispersos en un solo sitio, ya que gran parte del esfuerzo que se hacer para lograr una solución de inteligencia de negocios se centra en recopilar e integrar datos que vienen de fuentes distintas, en sistemas diferentes y que se deben llevar a la misma escala para poderlos comparar, entre otras cosas.

 El por qué → Diagnóstico: esta fase se trata de explicar por qué el negocio se comporta como se comporta, es decir, si responde o no a los datos del contexto o los datos internos, es decir, el business intelligence describe al negocio en términos reales.

• El cómo → Predictivo: después de los pasos anteriores, se determinan tendencia con base en esos datos internos y eventualmente de los externos.

• El para qué → Prescriptivo: como el final del proceso, se trata de saber si yo puedo, teniendo como base la inteligencia de negocios, determinar cursos de acción.

Como se observa, cada fase es más compleja que la otra y cada una completa un bloque de información y de procesos necesarios para llegar a lo que tanto anhelamos: decisiones inteligentes que nos permitan adelantarnos a la competencia, vender más, impulsar el negocio, mantenerlo o cambiarlo. De esto se trata el qué, el por qué, el cómo y el para qué del BI.

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions.

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