Reglas de Negocio en las Empresas

¿Alguna vez ha escuchado o sabe lo que es una Regla de Negocio? de seguro sí, y probablemente dirá que es aquello que se utiliza para operar un negocio. La afirmación es correcta. Sin embargo, es mucho más amplia y es que con el pasar de los años este concepto ha manejado distintos nombres hasta llegar a Regla de Negocio. Las reglas de negocio son guías que permiten tener claro cómo reaccionar frente a las situaciones diarias que se presentan en los procesos de negocio; si estas reglas no existiesen se estaría en un contexto en el que se tendría que idear una solución para cada una de estas situaciones, todo esto generaría una atención lenta, costosa y con posibles resultados inconsistentes. En resumen, una regla de negocio significa el modo en cómo se van a realizar las cosas frente a una actividad en particular o escenario de negocio; es decir cuando ocurra “esto” entonces haga “esto”.

Bajo lo mencionado anteriormente, las reglas de negocio están relacionadas al comportamiento, conductas, acciones y procedimientos de las personas dentro de cualquier escenario que pueda presentarse en el sistema del negocio de la empresa; se hallan en las políticas de la empresa, en los procedimientos que esta defina, en la mente del usuario del negocio o en la lógica de las aplicaciones sistemáticas existentes. No hay empresa que no las tenga y aquellas que consideran que no las tienen, es porque no las han sabido identificar.

Ahora, se sabe lo que es una regla de negocio y donde se encuentran. Pero ¿para qué se necesitan?, ¿qué beneficio genera a la empresa recorrer y analizar los procesos de negocio en búsqueda de estas? La respuesta es dejar de depender de la presencia del usuario del negocio frente a las operaciones que realiza diariamente. También, es que estas reglas sean automatizadas en la medida de lo posible, para que así el usuario del negocio pueda tener más tiempo para analizar y proponer mejoras en el proceso que está involucrado.

Por otro lado, el beneficio que genera las reglas de negocio a las herramientas tecnológicas y sobre todo la automatización de las mismas, es que al estar estas reglas dictadas en un sistema, eleva considerablemente la calidad de estas desde su almacenamiento hasta la administración que se le proporciona a estos datos; evitándose las dudas del usuario referentes a qué información ingresar o qué decisión tomar, ya que el sistema provee estas respuestas.

Finalmente, conocer todas las casuísticas y traducirlas en reglas de negocio, permite a las empresas incrementar el control y conocimiento de su organización, así como de las regulaciones en sus procesos de negocio.

 

Elaborado por:

Víctor Ruiz

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

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Sostenibilidad en el Gobierno de los Estados Unidos: El uso en el Gobierno de Green TI

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Dr. (PhD) Ramón Barquín

En los dos últimos años se ha visto una explosión de interés y actividad en la “tecnología verde” dentro del gobierno de los Estados Unidos. En términos más generales esto  se refiere a la sostenibilidad, aperturandose nuevas oportunidades para la consultoría y desarrollo de negocios por parte de los practicantes de Inteligencia de negocios (BI).

La sostenibilidad es un término tomado de los economistas del desarrollo y ecologistas, cuyo uso común proviene de la década de 1980. Consistía en una nueva dirección que buscaba llevar a las naciones más pobres de la tierra a un nivel de prosperidad, para que de una manera eficaz puedan tratar sus necesidades económicas, siendo respetuosos con el medio ambiente. El concepto se ha extendido a muchos otros contextos incluyendo las Tecnologías de la Información (TI).  

El objetivo es minimizar el daño ambiental en el proceso de contratación de TI en todos los niveles. Si usted es un fabricante de hardware,  se espera que tenga en cuenta el medio ambiente y reduzca los productos químicos tóxicos que se utilizan en la fabricación de productos de TI, centrándose en la eficiencia energética y el reciclado. Si usted es un usuario o consumidor, la sostenibilidad tiene que ver con la compra de equipos informáticos energéticamente eficientes, así como la gestión de su consumo de energía, y la aplicación de un enfoque ecológico y seguro para deshacerse de ese equipo al final de su vida útil.

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Ver artículo: Sustainability in the Federal Government

Gestión de Proyectos en Inteligencia de Negocios

La adecuada gestión de un Proyecto es importante para el éxito del mismo. Se puede contar con la herramienta más potente del mercado y los recursos disponibles,  pero sin una adecuada gestión del Proyecto el camino al éxito se torna muy complicado.

Un proyecto de Inteligencia de Negocios, como la construcción de un Datawarehouse, es un proyecto ambicioso en el que se interrelacionan muchas áreas de la empresa. Resulta vital  contar con un sponsor de muy alto nivel y con mucha ascendencia dentro de dicha empresa, el cual será quien respalde el proyecto y quien empodere al Gerente de Proyecto en el  mismo.

En un proyecto de Business Intelligence, la labor del gerente de proyecto es  llevar de manera ordenada la gestión de este; identificando en primer lugar a los stakeholders (interesados del proyecto) del mismo. Se debe definir claramente quienes son los interesados en la construcción del Datawarehouse, identificando sus expectativas y estableciendo el alcance que tendrá el proyecto para tener claramente delimitadas las inclusiones y exclusiones del Proyecto.

A continuación el Gerente de Proyecto deberá realizar un desglose de las actividades para estimar, de forma adecuada, los tiempos y elaborar un cronograma que refleje de forma sincera lo anteriormente definido. A partir del establecimiento del cronograma,  se podrán definir los recursos necesarios para la construcción del  Datawarehouse. Será necesario establecer nuestra línea base del tiempo, para ver  los cambios que puedan ocurrir sobre la misma.

Un proyecto de construcción de un Datawarehouse no es un proyecto netamente del área de Tecnologías de  la Información, sino es un proyecto que integra a las áreas de negocio de la empresa. Así que es necesario establecer un usuario líder por cada área implicada en el Datawarehouse, además de un líder integral de todo el almacén de datos, por lo que será tarea importante de parte del Gerente de proyecto la gestión de las comunicaciones entre todos los interesados.

El gerente de proyecto deberá también asegurar la calidad del producto de este. En el caso de un proyecto de Datawarehouse es necesario validar que la información mostrada dentro del datawarehouse  tenga la calidad esperada y sea la correcta, de lo contrario nos llevará a tomar decisiones equivocadas.

También, es tarea del Gerente de proyecto calificar y cuantificar los riesgos asociados al mismo, buscando la manera de minimizarlos y de diseñar un plan de contingencia, buscando que genere el menor impacto en el proyecto en cuanto al tiempo, costo y alcance.

En conclusión gestionar un proyecto de Inteligencia de Negocios no es una tarea fácil; implica una metodología adecuada, la planificación de las actividades, capacidad de negociación  y a buenas relaciones interpersonales entre los involucrados.

Elaborado por:

Eduardo Becerra

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

Business Intelligence y los Costos de Infraestructura de Comunicaciones en el Gobierno de los Estados Unidos

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Las agencias federales del Gobierno de los Estados Unidos están poco a poco cambiando de una infraestructura de red antigua (Legacy) a la infraestructura de red más reciente basada en IP. La Agencia de Sistemas de Información de Defensa (DISA), por ejemplo, acaba de construir una Red de Servicios de Información de la Defensa basada en IP – Next-Gen (DISN NG).

Las opciones que se tienen para la mejora se basan en el uso de, ya sea un alambre de cobre o una conexión de fibra óptica. La fibra tiene enormes ventajas de ancho de banda en comparación con los circuitos de acceso de cobre.

El uso de Business Intelligence para tomar decisiones informadas en el corazón de todo este proceso es la necesidad de la empresa para llevar a cabo un análisis cuidadoso en su ancho de banda utilizado hoy y para proyectarlos hacia el futuro. Esto es esencial para determinar qué opción de acceso soportará sus necesidades al menor costo posible. Para hacer esto correctamente, se tiene que analizar los datos históricos sobre el tráfico de red, así como para desarrollar las proyecciones para su uso futuro en base a los volúmenes, flujos de trabajo, los procesos y la diversidad de servicios de telecomunicaciones que la organización requiere.

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Ver Artículo: Business Intelligence and Communications Infrastructure Costs

La Importancia de realizar un Análisis de Calidad de Datos

Cada implementación de base de datos dimensional orientada a un área del negocio (Datamart) o una corporativa (DataWarehouse), que se utilice como repositorio de análisis para un sistema de soporte a la toma de decisiones, tiene una etapa común y relevante en su desarrollo. Esta etapa corresponde a la identificación de las fuentes de datos que son utilizadas para realizar las extracciones y transformaciones que permitan obtener datos limpios que generen información con el grado de valor adecuado, y así satisfacer los requerimientos de los usuarios de la organización.

Como parte de la implementación, se ejecuta un análisis situacional de los datos, también conocido como calidad de datos, que en primera instancia permite tener la fotografía de la data almacenada en las fuentes origen; estas pueden ser sistemas transaccionales, ERP´s, archivos planos u otro formato, así como la información que se muestra en los reportes que el cliente genera en su gestión diaria, todo esto bajo un procedimiento establecido previamente.

Se pueden presentar muchos casos de problemas de calidad en los formatos de datos mostrados en un informe; por ejemplo, un nombre de cliente con caracteres inconsistentes como una “/”, un “-” o un signo no identificable; a estos se les denomina datos extraños;  ya que no generan la correcta visualización y entendimiento de la información. Otro ejemplo puntual, podría ser el de las direcciones de destino de un despacho de producto; estas direcciones en muchos casos tienen una longitud muy extensa y cuando se muestran en el reporte se aprecian incompletas o cortadas. Los dos casos mencionados ameritan realizar un análisis de calidad de datos que consiste en primer lugar en revisar las fuentes de información que están alimentando a estos informes; luego se procede a revisar los procedimientos de carga y se evalúan las posibles causas del problema.  Este trabajo es muy minucioso, debido a que se puede presentar una variada gama de situaciones que comprometa la correcta generación y visualización de la información, siendo este un tema crucial al momento de tomar decisiones.

Para poder corregir cada casuística se hace uso de un mecanismo de limpieza y estructuración de datos; como las herramientas de extracción, transformación y carga llamadas ETL´s (extraction, transformation and load) o alguna otra que permita tratar y solucionar cada situación.

Uno de los principales objetivos de realizar un procedimiento de calidad de datos es asegurar la homogeneidad y consistencia de dichos datos desde sus fuentes de origen hacia el repositorio final de explotación de información (Datamart o Datawarehouse), considerando las reglas de negocio. Por ello, los Analistas de Inteligencia de Negocios tienen como labor el detectar cada inconsistencia, aislarla, analizarla e identificar el problema para proceder con la solución; haciendo uso de una herramienta o estableciendo un procedimiento para el correcto tratamiento de los datos.

Finalmente, se elaboran los reportes o tableros de mando que serán consumidos por el usuario final con el grado de veracidad en los datos requerido por un usuario de nivel operativo, táctico o estratégico.

Elaborado por:

José Casachahua

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

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