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Así se convierten los datos en conocimiento

Las herramientas de «Business Intelligence» utilizan algoritmos matemáticos para lograr información clave en la toma de decisiones de las empresas.

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Raúl Salgado. 

Tiempo de lectura 4 min.

08 de abril de 2017. 01:47h

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Raúl Salgado.  8/4/2017

¿Cuáles son las principales fuentes de ingresos y pérdidas de las empresas?, ¿quiénes son los mejores clientes?, ¿qué productos se venden con más facilidad?... La capacidad tecnológica de transformar datos en información para, posteriormente, convertirla en conocimiento permite a las compañías tomar decisiones y diseñar estrategias que, en algunos casos, pueden incrementar la facturación y, en otros, suponer la supervivencia.

Las soluciones de «Business Intelligence» representan la inteligencia puesta al servicio de las empresas. Utilizan técnicas y algoritmos matemáticos para realizar previsiones de ventas, detectar potenciales clientes, controlar la productividad o lograr ventajas competitivas. Aportan información detallada y fidedigna sobre la marcha de un negocio, por lo que se encuentran entre las más determinantes para su crecimiento.

Desde la perspectiva puramente tecnológica, se nutren de aplicaciones y metodologías que facilitan la recolección, tratamiento y transformación de todos los datos en información susceptible de ser analizada y convertida en conocimiento relevante para la toma de decisiones. La gestión de los datos cada vez resulta más crucial, ya que permite entender mejor a los clientes y anticiparse a sus necesidades. De hecho, son muchos los expertos que opinan que los datos son la información más trascendental que tienen las compañías a su alcance para tomar decisiones estratégicas, al constituir los «inputs» acerca del funcionamiento del negocio y proveer de información de contexto para comprender los factores influyen sobre los indicadores claves y el rendimiento.

Compleja transformación

Transformar datos en conocimiento no es sencillo. Requiere el dominio de diferentes temáticas. La gestión («Data Management») establece roles, modelos de gobierno y procedimientos que garantizan su labor como activos durante todo su ciclo de vida. Asimismo, se necesita aplicar técnicas estadísticas y habilidades investigadoras («Data Science») para procesar nuevas fuentes de datos. También se demanda una representación visual («Data Visualization») de una manera atractiva e intuitiva que permita extraer conclusiones a quien consume dicha información.

Emilio Arias, CEO de Stratebi, asevera que con «Business Intelligence» se obtiene el conocimiento necesario que transforma datos desorganizados en información valiosa para la toma de decisiones rápidas, exactas e innovadoras. Este proceso contempla una serie de pasos: la extracción, carga y transformación de los datos, el modelado orientado al negocio y la explotación visual de los mismos. Y tiene varias fases. Primero hay que identificar los orígenes y procedencia de los datos, luego los indicadores clave que se analizarán y, después, definir el modelo que debe dar respuesta a las consultas con toda la información integrada.

Consecutivamente, deben realizarse los procesos ETL (extracción, carga y transformación); cargar el almacén de datos –«Data Warehouse», «Data Mart», «Data Lake»...– con la información; crear informes, cubos analíticos y «Dashboards»; establecer alertas, «forecast» y simulaciones con «machine learning»; planificar cargas de datos, «workflow» de información e incluir seguridad de acceso a los datos según perfiles de usuarios, y, finalmente, tomar la decisión –ya sea de forma proactiva, o reactiva, recibiendo el resultado de las alertas–.

Arias asegura que las decisiones que pueden tomarse de manera más audaz gracias a los equipos de «Business Intelligence» son aquellas más propicias para cada organización y sector. Y pone como ejemplos la optimización del lanzamiento de nuevos productos, la posibilidad de adelantarse a la competencia, la identificación de costes excesivos en la organización y de correlaciones entre indicadores de negocio no evidentes a primera vista, la simulación de comportamientos futuros o el cruce de información de todo tipo de sistemas (ERP, CRM, redes sociales, dispositivos...).

El CEO de Stratebi afirma que, cada vez más, las empresas están siendo valoradas por la cantidad de información que manejan y por la forma en que la modelan, cruzan y extraen gracias al «Business Intelligence», cuyas principales ventajas se encuentran relacionadas, más allá de con la rapidez en la toma de decisiones, con la automatización de procesos, el ahorro de costes, la calidad y exactitud de los datos y la ventaja competitiva sobre otras compañías que no usan este tipo de soluciones o lo hacen de forma defectuosa. En este sentido, y basándose en distintos estudios, Arias remarca que ésta es una de las áreas en las que más se debe invertir, pues «se ha convertido en la herramienta más estratégica para la competitividad de las empresas». Así, mientras que antaño eran utilizadas por grandes corporaciones extranjeras, sobre todo, del sector consumo –como Coca Cola o McDonald’s–, desde hace unos 15 años, su uso se ha extendido de forma masiva.

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