5.4 INDICADORES CLAVE DE RENDIMIENTO (KPI)

La sigla KPI se obtiene de la traducción del término “Key Performance Indicators”, que traducido al español significaría “indicadores claves de desempeño”. En síntesis, este concepto hace referencia a todas las variables, factores o unidades de medida, entre otras cosas, que puedan servir para armar la estrategia de cada empresa. Al tener esta importancia, es normal que influye directamente en el denominado “Core Business”.

Al hablar de KPI, se hace referencia a términos medibles y cuantificables con los que se puede determinar numéricamente una variable. Algunos de los ejemplos son los gastos, ingresos y números de visitas que son importantes para conocer el cumplimiento, o no, de los objetivos puestos en cada temporada.

A lo anterior se suma que debe ser periódico o temporal para que pueda ser controlado o analizado en un periodo de tiempo determinado y debe estar dirigido a un área sola. Ejemplo: debe hablar solo de un aspecto, como lo puede ser la parte de ingresos. Por último, tiene que ser relevante en el negocio. Y en caso de mostrar resultados negativos, se debe actuar rápidamente.

El objetivo de utilizar esta técnica es tener un control del rendimiento de cada empresa. De esta forma se evalúa el trabajo y las mejoras que existieron. Para esto, hay que tener en claro tres factores:

Informes que sean claros, para que puedan demostrar cada acción. De esta forma, los clientes entenderán el informe sin necesidad de ayuda.

Control y análisis profundo del seguimiento que se hizo en el trabajo. Tener los datos exactos de la actividad que se realiza mejora el resultado final de estas estadísticas. Aquí se obtiene la valoración exacta de lo que se hizo.

Aprender a diario y mejorar lo máximo posible. A través de los KPI se obtiene realmente lo importante para cada empresa. A diario se aprende sobre lo bueno de cada negocio y las acciones que hay continuar porque generan buenos resultados.

5.3.2 TABLEROS DE CONTROL

Los tableros de control permiten medir el estado actual de una serie de indicadores y evaluarlos frente a unos objetivos. De esta forma, facilitan la toma de decisiones y aumentan su precisión, minimizando la probabilidad de error.

Para sacar todo el partido a los tableros de control conviene observar las siguientes recomendaciones:

1. No excederse de una pantalla: es conveniente poder ver toda la información en una sola pantalla y no tener que bajar y subir para observar datos relacionados. Siempre resulta aconsejable agrupar la información por niveles, para poder navegar de uno a otro

2. Procurar el contexto adecuado a los datos: es necesario, no sólo dar el dato de la medida, sino dar ese dato acompañado de la explicación que especifique qué se compara. Sin un contexto, el dato por sí mismo deja de tener significado

3. Asegurar el nivel de detalle o precisión correctos: el dato debe mostrarse agregado en los tableros de control, de otra forma se pierde el foco fácilmente. Por ejemplo, ver el dato expresado como 7.338.864,12 dificulta su interpretación bastante. Es preferible perder los decimales o, incluso, redondear y mostrar simplemente la cifra 7,3 M, ya que, lo que realmente se quiere comprobar con el dato es lo cerca o lejos que está comparado con el objetivo.

4. Expresar medidas adecuadamente: para que una medida tenga sentido es preciso que el usuario conozca qué se está midiendo y las unidades en las que se mide. Una medida es deficiente si no logra comunicar de manera efectiva lo que se desea transmitir a través de ese indicador.

5. Diseñar la pantalla de forma apropiada: las pantallas de los tableros de control no han de necesitar explicaciones adicionales para ser comprendidas. Además, deben permitir localizar de una forma rápida donde están los problemas para agilizar su resolución. Tan importante como elegir el formato de representación que mejor se ajusta a la información a mostrar, es el evitar abusar de colores brillantes o fondos demasiado llamativos que desvíen la atención.

5.3.1 ALMACENES DE DATOS (DATA WAREHOUSE) 

Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).

Otra característica del datawarehouse es que contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo... etc.

Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.

5.3 SISTEMAS DE SOPORTE A LA DECISIÓN

Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización.

El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión. Estas son algunas de sus características principales:

Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.

No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática.

Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información.

Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.

Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.

Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones:

Sistemas de información gerencial (MIS)

Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), también llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía.

Sistemas de información ejecutiva

Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)

Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.

Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)

Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

5.2 HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS DE BI

Las herramientas de inteligencia de negocio son aplicaciones digitales diseñadas para colaborar con el Business Intelligence durante el análisis y la presentación de datos.

La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) permite a las compañías contar con la información adecuada para una mejor toma de decisiones. 

Las compañías que implementan el BI logran sacar mayor provecho de las situaciones de crisis gracias a la posibilidad de contar con un análisis de mercado más acertado debido a que los datos pesados son transformados en importantes estrategias corporativas.

Actualmente, las herramientas de BI disponibles en el mercado son incontables, pero estas 20 no pueden pasar desapercibidas: 

1. Microsoft Dynamics NAV: especial para pequeñas y medianas empresas que buscan mejorar su competitividad.

2. Microsoft Dynamics CRM: efectiva para la administración de clientes.

3. Oracle Business Intelligence: una de las más completas en el mercado ya que cuenta con paneles interactivos, análisis predictivos en tiempo real, entre otros.

4. Ultimus: un entorno integrado que permite compartir información entre aplicaciones.

5. Office SharePoint Server: facilita el acceso a la información en cualquier momento y lugar.

6. QlikView: mantiene las bases de datos al alcance de una manera sin precedentes.

7. Microsoft Performance Point Server: permite supervisar, alinear y hacer un plan de negocio.

8. Microsoft SQL Server: adecuada para realizar un análisis panorámico de la empresa y tomar las mejores decisiones.

9. JetReports: especial para crear informes ERP.

10. Eclipse BIRT Project: genera informes para aplicaciones web de código abierto.

11. JasperReports: permite crear informes de rápida impresión.

12. LogiReport: aplicación gratuita basada en web de LogiXML

13. OpenI: aplicación web orientada al reporting OLAP.

14. SPSS: programa estadístico especialmente empleado en ciencias sociales e investigaciones de mercado.

15. Pentaho: incluye herramientas para generar informes, minería de datos, ETL, entre otros.

16. RapidMiner: permite analizar datos a través de un entorno gráfico.

17. Crystal Reports: genera informes desde bases de datos múltiples.

18. ApeSoft: ofrece una interface sencilla similar a Microsoft Excel.

19. SAS Institute: facilita la gestión de riesgo financiero, desarrollo de modelos de minería de datos, etc.

20. NiMbox: organiza los datos de la empresa en interactivas aplicaciones.

Las compañías han descubierto la necesidad de usar sus datos para apoyar la toma de decisiones, realizar una optimización de procesos y realizar reportes operacionales. Los vendedores de tecnología de Business Intelligence han construidos nichos de software para implementar cada nuevo patrón de aplicaciones que las compañías inventan. Estos patrones de aplicación resultan en productos de software centrados exclusivamente en cinco estilos de Business Intelligence tales como:

Reporte empresarial. Los reportes escritos son usados para generar reportes estáticos altamente formateados destinados para ampliar su distribución con mucha gente.

Cubos de análisis. 

Los cubos basados en herramientas de BI son usados para proveer capacidades analíticas a los administradores de negocios.

Vistas Ad Hoc Query y análisis. Herramientas OLAP relacionales son usadas para permitir a los expertos visualizar la base de datos y ver cualquier respuesta y convertirla en información transaccional de bajo nivel.

Data mining y análisis estadísticos. Son herramientas usadas para desempeñar modelado predictivo o para descubrir la relación causa efecto entre dos métricas.

Entrega de reportes y alertas. Los motores de distribución de reportes son usados para enviar reportes completos o avisos a un gran número de usuarios, dichos reportes se basan en suscripciones, calendarios, etc.

5.1 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) 

Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.


Se puede definir a la inteligencia de negocios como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información des-estructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis, alertas...) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc.

Los principales productos de Business Intelligence que existen hoy en día son:

·        Cuadros de Mando Integrales (CMI) 

·        Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)  

·        Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) 

Ejemplo de Cuadro de Mando Integral