Con el término Business Intelligence (BI) -o inteligencia empresarial- nos referimos al conjunto de herramientas, procesos y estrategias que permiten a las empresas transformar datos en conocimiento.
El BI ha demostrado ser de vital importancia para cualquier empresa, ya que entre los datos de los que disponen (así como externos) se encuentra gran cantidad de información de valor. Bien tratados estos datos, y posteriormente interpretados, se puede entender cómo está funcionando un negocio y ayudar a mejorar la toma de decisiones de éste.
En definitiva, el Business Intelligence permite transformar los datos (elementos primarios de la información) en información (datos procesados que ya tienen un valor), y esta información en conocimiento. Con este conocimiento las empresas podrán tomar las decisiones más adecuadas para su negocio y ganar ventaja competitiva.
Aclarando conceptos: ¿ETL? ¿Data Warehouse?
El punto de partida del Business Intelligence es el proceso conocido como ETL, siglas de los pasos que lo conforman: Extract, Transform y Load (Extraer, Transformar y Cargar).
En el proceso de Extracción se obtienen los datos de las distintas fuentes o sistemas de una compañía (bases de datos, ERP, ficheros de Excel…). Después se realiza su transformación: los datos se validan y limpian, convirtiéndose en información estructurada. Ésta se carga posteriormente en un lugar común, el Data Warehouse, un almacén de datos que alberga la información unificada, depurada y consolidada, lista para su explotación.
Las soluciones de Business Intelligence extraerán del Data Warehouse la información para realizar los informes pertinentes. De ahí la importancia de este proceso: sólo a partir de datos bien tratados se podrá extraer conocimiento real, y por ende, conclusiones útiles para un negocio.
Etapas de un proyecto de Business Intelligence
Todo proyecto de BI tiene una serie de estados por los que debe pasar para que resulte exitoso:
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Identificación de las necesidades y definición de los objetivos:
Se trata de una fase clave en el proyecto. Si no se analizan bien las necesidades y carencias del negocio, será difícil ponerles solución. Una vez bien definidas, se establecen los objetivos específicos a alcanzar.
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Definición del modelo de datos:
El modelo de datos es una representación conceptual de las métricas y dimensiones que quiere analizar la empresa. En esta fase es importante establecer un consenso en el equipo sobre qué significa cada métrica y dimensión para obtener un modelo de datos homogéneo. Por ejemplo, en esta fase se debería definir qué sentido le da cada departamento al término “cifra de ventas mensuales”, ya que ésta puede ser diferente para el departamento comercial y para el financiero. Es muy importante definir bien el modelo de datos ya que es lo que permitirá a los analistas consultar los datos “en el mismo idioma” en el que habla la empresa. Es decir, de la misma manera en la que la empresa se hace las preguntas de negocio.
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Implantación de la infraestructura:
En este punto se empieza a “construir la casa” a partir de los “planos” que hemos dibujado anteriormente. Se crea un proyecto ETL (extracción, transformación y carga de datos) y se decide también con qué software se trabajará (por ejemplo, con Power BI). En esta fase es de vital importancia una validación de los datos óptima por parte de la empresa: esos datos van a ser los que van a reflejarse en los informes, y es importante que sean correctos antes de visualizarlos e interactuar con ellos.
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Presentación:
Se elaboran y presentan los informes, cuadros de mandos y otros elementos de visualización a partir de los cuales los usuarios accederán a la información. En esta fase es importante un buen diseño: visual, claro, esquemático, intuitivo y con el que sea fácil interpretar la información. La información expuesta debe ser entendible para los usuarios involucrados en el proyecto y posterior toma de decisiones.
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Arranque, formación y soporte:
Por último, hay que formar a los usuarios en el manejo del sistema, y proporcionar un soporte técnico durante la familiarización con éste, así como en la interpretación de los resultados obtenidos. Un proyecto de Business Intelligence exitoso será aquel en el que los encargados de tomar decisiones en una empresa puedan hacer un seguimiento óptimo y continuado de los indicadores de ésta.
Esperamos que el artículo os haya servido de ayuda para esclarecer cómo se plantean y desarrollan los proyectos de Business Intelligence. Os recordamos que en Algoritmia tenemos un equipo de expertos en BI que estarán encantados de escuchar acerca de vuestros posibles proyectos e inquietudes. No dudéis en contactarnos a hello@algoritmia8.com.
Escrito por Eugenia Basauli