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Datawarehouse, construyendo la linea base

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Durante mucho tiempo, muchas empresas han sido muy ricas en datos pero muy pobres en información. El datawarehousing promete cambiar todo convirtiéndose en la pieza central de la nueva arquitectura de la información. Sin embargo, ¿Cómo pueden las promesas del hardware y proveedores de software saber que están en la perspectiva correcta? ¿Cómo pueden las organizaciones decidir si el datawarehousing es una verdadera solución potencial a sus problemas o sólo es una moda?

Muchas organizaciones, en su búsqueda de la más nueva y última tecnología, a menudo corren el riesgo de equivocarse. Empiezan a elegir las herramientas y construir almacenes de datos sin haber hecho las tareas previas.

La cuestión clave para la mayoría de las organizaciones es hacer un balance de dónde están ahora y, a continuación, decidir sobre una estrategia de Datawarehousing. La estrategia debe desarrollarse mediante la comprensión de los siguientes dominios:

• El dominio de negocio. ¿Cuáles son los fundamentos del negocio? ¿Cómo se estructura? ¿Qué tipo de información se necesita para la toma de decisiones?

• El dominio de datos. ¿Qué datos recopila su organización? ¿Cómo se almacena? ¿De quién es y cuál es su calidad? ¿Qué bases de datos  tienen?

• El dominio de sistema de información. ¿Cómo se ve el ambiente de SI? ¿Cuáles son las plataformas, lenguajes y protocolos? ¿Qué tipo de seguridad de la información manejan?

• El dominio de soporte de decisiones. ¿Existe un sistema de información ejecutiva para su organización? ¿Sus usuarios finales entiendan conceptos básicos del sistema de soporte de decisiones? ¿Qué herramientas de apoyo de decisiones están en su lugar?

• El dominio de las personas. ¿Quiénes son sus usuarios finales? Son conocimientos de informática? ¿Cuál es su nivel de formación? ¿Dónde se encuentran?.

Estos puntos son  la línea base necesaria que se debe tener en cuenta para implementar un DataWarehouse. Para continuar leyendo este interesante artículo, escrito por nuestro colaborador el Dr. (PhD) Ramón Barquín, siga el siguiente enlace.

Ver artículo: Data Warehousing Building the Foundation

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Habilitando la Colaboración en el Gobierno de los Estados Unidos

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Dr. (PhD) Ramón Barquín

El Gobierno de los Estados Unidos a través de la Academia Nacional de Administración Publica (NAPA) ha publicado un documento llamado Enabling Collaboration (Habilitando la colaboración) en el cual tal como su nombre lo indica, el futuro está en la colaboración. En el gobierno de los Estados Unidos para poder cumplir con sus objetivos esenciales, existe el imperativo de compartir. El documento sugiere que un nuevo conjunto de herramientas y nuevas ideas son necesarias. En este documento se ponía énfasis en los tres principales desafíos que enfrenta el Gobierno de los Estados Unidos en cuanto a la colaboración: 1) Enfoque de Tecnología del siglo XX, es decir anticuado y obsoleto. 2)Incapacidad para relacionar los datos a la información, y la información para la toma de decisiones. 3)Una cultura que no fomenta la colaboración.

Esto tiene algunas implicaciones muy importantes para los interesados en  Business Intelligence (BI), en especial sobre el punto 2. Nuestro colaborador el Dr. (PhD) Ramón Barquín nos alcanza en el siguiente articulo más información sobre este tema.

Ver artículo: Enabling Collaboration

¿Hacer o no hacer Minería de Datos?

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Cada nación en el mundo está en su derecho de utilizar todas las herramientas legítimas que tiene a su alcance para luchar contra el terrorismo, siempre y cuando no viole derechos o libertades civiles. Es por eso que la minería de datos es una herramienta válida. ¿Pero qué es minería de datos?.  Minería de Datos es el proceso que utiliza una variedad de herramientas de análisis de datos para descubrir patrones y relaciones en estos que pueden ser utilizados para hacer predicciones válidas. La difícil situación que se enfrenta es el clásico dilema del doble uso: ¿Cómo podemos realizar minería de datos y protegernos de la posibilidad de hacer daño? Esto se debe a que la mayoría de los ejercicios de minería de datos de lucha contra el terrorismo, casi por definición deben “extraer” información de identificación personal. Estamos en última instancia, tratando de encontrar los nombres, direcciones, fechas de nacimiento, números de pasaportes y licencias de conducir de los terroristas dentro de grandes bases de datos que almacenan información de identificación personal de millones de personas. Y, por cierto, la gran mayoría de estas personas no son terroristas, sino personas perfectamente inocentes. Este esfuerzo, obviamente, está cargado de los problemas técnicos y los dilemas éticos, ya que se expone, en su mayoría, a personas inocentes a la violación importante de su vida privada con consecuencias potencialmente perjudiciales.

Para continuar leyendo este interesante artículo, escrito por nuestro colaborador el Dr. (PhD) Ramón Barquín, siga el enlace.

Ver artículo: To Data Mine or Not to Data Mine

Calidad de datos en un proyecto de Inteligencia de Negocios

Un proyecto de Inteligencia de Negocios consiste principalmente en extraer datos de distintas fuentes, posteriormente transformarlos y cargarlos en una base de datos especializada (Datamart) para que posteriormente en este lugar los datos puedan ser analizados y explotados. Pero lo que muchas veces no se toma en cuenta es la calidad de las fuentes de los datos de origen.

En tecnologías de la información, muchas veces  se utiliza el acrónimo GIGO (Garbage in –Garbage Out) que significa que si se tiene como entrada datos con errores, se tendrá como salida datos con errores. Es por eso que es importante asegurar la calidad de las fuentes de origen de los datos, de lo contrario la base de datos de análisis (Datamart) no tendrá la consistencia e integridad debida y peor aún, de cara al usuario final no tendrá la credibilidad que debe tener.

Pero, ¿por qué se dan estos problemas de calidad en los datos? Muchas veces se deben a errores en la entrada de dichos datos en los sistemas transaccionales por parte de los usuarios finales, por no completar todos los campos al momento de ingresar valores en el sistema, por reglas de validación débiles de un sistema que permite registrar valores numéricos en un campo donde sólo debería ir texto, por problemas en las comunicaciones entre sistemas en los cuales existen interfaces, entre otros.

Bajo el framework clásico de una solución de Inteligencia de Negocios, desarrollada con herramientas Microsoft, anteriormente la solución se desarrollaba de esta manera: 1) Extracción, Transformación y Carga mediante Servicios de Integración (Integration Services), 2) Desarrollo de base de datos multidimensional (Cubo) mediante Servicios de Análisis (Analysis Services), 3) Capa de presentación para Reportes se usaba Reporting Services y 4) Dashboards se usaba Performance Point (SharePoint Server).

Microsoft ahora añade a este framework los servicios de Calidad de Datos (Data Quality Services). Esta funcionalidad se añade al principio del framework propuesto por Microsoft como parte previa de una solución de Inteligencia de Negocios.

Existen diferentes técnicas para asegurar la calidad de los datos, pero básicamente lo que debemos realizar son dos  técnicas: Emparejamiento de Datos (Matching) y Limpieza de Datos (Cleaning). Mediante la técnica de Emparejamiento de datos, lo que se busca es comparar los datos contra un conjunto de datos definidos en una Base de Datos de Conocimiento utilizando una política de emparejamiento, definiendo un porcentaje de aceptación para dichos datos. La técnica de Cleaning consiste en la limpieza de los datos;  para ello se debe definir cuáles son los datos correctos, y que cumplan con los estándares definidos por la empresa.

En resumen mediante la calidad de los datos se puede asegurar la consistencia e integridad de las fuentes de dichos datos, de tal manera que se asegure la calidad de la información y, por tanto, la confiabilidad de la solución de Inteligencia de Negocios.

Elaborado por:

Eduardo Becerra

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

¿Inteligencia de Negocios?

Hace pocos días se llevó a cabo una conferencia sobre Gestión de la Información. En el público se encontraban Gerentes, Jefes y Analistas de Sistemas, así como alumnos de la  carrera de Ingeniería de la Información. Desde el inicio de la conferencia, se pudo apreciar que se comenta mucho del tema de Inteligencia de Negocios. Sin embargo, se apreció que muy poco se conoce o se aplica dentro de la Gestión Empresarial, y esto se debe a que muchas empresas durante el transcurso de su existencia sólo recopilan datos durante varios años y la tienen almacenada sin saber que según cómo se gestione o se maneje esos datos, determinará que esa organización sobreviva en un medio competitivo como el actual.

La Inteligencia de Negocios, permite a las organizaciones que la conversión de sus necesidades de información en resultados concretos de inteligencia para el apoyo efectivo en la toma de decisiones sea viable y así, estas organizaciones puedan ser más competitivas. ¿Y cómo se realiza lo antes mencionado? Primero, hay que realizar un análisis que implica la recopilación de datos que representen de forma básica o, en base a supuestos, cómo opera la organización objetivo considerando lo que es importante para los clientes, proveedores, empleados, factores que afecten a los insumos, etc. Con esta información se podrá definir un alcance claro del proyecto. Segundo, se debe realizar un estudio minucioso de los hechos y las situaciones que se pueden haber encontrado durante la recopilación de la información y es en estos momentos en que el ejecutivo de la organización podría encontrar muchas preguntas respecto a cómo operan los procesos de negocio de la empresa, si son iguales o no a como los tenían definidos. Después, se realiza la toma de decisiones, en donde las acciones provienen, evidentemente, de decisiones. Esta toma de decisiones al estar basada en Inteligencia de Negocios permite identificar oportunidades, orientar las acciones, la experimentación y retro alimentación, alineados a los objetivos de las empresas. Una vez que se ejecutan las acciones, se procede a realizar la medición de los resultados; así se podrá monitorear el desempeño y proveer retroalimentación para cada área del negocio. Estas mediciones corresponden a los Indicadores de Desempeño que se generan a partir de explorar grandes cantidades de datos, tal vez, provenientes de distintas fuentes, con lo cual después se generan reportes consistentes sobre criterios de análisis que los ejecutivos cuentan y usan como argumentos para sus decisiones.

Para concluir, en este artículo se hace énfasis a la gran participación que tienen las organizaciones dentro de un proyecto de Inteligencia de Negocios, ya que al ser ellos los dueños de este activo que es la información, son quienes darán un panorama claro a los consultores de BI o TI para aterrizar sus necesidades a una herramienta TI.

Elaborado por:

Víctor Ruiz

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

Historia Oral en Inteligencia de Negocios

Dr. Ramón Barquín

Dr. Ramón Barquín

Una de las consideraciones que se tienen para determinar si algo puede ser clasificado como Inteligencia de Negocios es si es útil para tomar decisiones. Por lo general, se busca realizar Inteligencia de Negocios analizando datos estructurados dentro de un Data Warehouse y/o Data Mart o usando software de minería de datos para encontrar patrones escondidos en grandes volúmenes de datos. La Historia Oral intenta extraer valor para el negocio a partir de la experiencia de los usuarios líderes de una organización. Normalmente, toma la forma de breves anécdotas del personal de alto nivel de la misma y esto genera lecciones para la gestión de la organización.

Para continuar leyendo este interesante artículo escrito por nuestro colaborador el Dr. (PhD) Ramón Barquín siga el siguiente enlace.

Ver artículo: Oral History as Business Intelligence

El desafío de compartir Información: Entre la Seguridad Nacional y las Libertades Civiles

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Dr. (PhD) Ramón Barquín

Actualmente, la sociedad de Estados Unidos, y en general, el mundo entero se ve enfrentado a un gran dilema. Pero ¿cuál es exactamente este dilema? Que el Gobierno al tratar de proteger al país puede llegar a realizar acciones que la sociedad en general considera inadmisible.

Hace unos años se dio un evento titulado “El desafío de compartir Información: Entre la Seguridad Nacional y las Libertades Civiles”. En este evento se discutieron 3 puntos: 1. ¿Cómo pueden las Tecnologías de la Información (TI) ayudar a mantener un hogar seguro? 2. ¿Qué temas -legal, cultural y ético- puede surgir de la aplicación de estas soluciones de TI? 3. ¿Qué marco operativo deben utilizar los responsables políticos para ayudar a maximizar los beneficios y reducir al mínimo el daño de la implementación de estas soluciones de TI en el escenario actual  post 11 de Setiembre?

Nuestro colaborador el Dr. (PhD) Ramón Barquín nos habla más sobre este tema y la relación existente con Inteligencia de Negocios.

Ver artículo: The Challenge of Information Sharing

Información a Tiempo aplicando Business Intelligence

En toda organización se manejan diariamente muchas transacciones de datos e información que pertenecen a distintas áreas del negocio y que, en muchos casos, se unen para formar nueva información que es de vital importancia para la ejecución de determinadas tareas, como por ejemplo: generar  un reporte de todas las ventas realizadas en el tercer trimestre del año anterior con el detalle de cada producto y contrastarlo con el primer trimestre del año siguiente, comparar montos totales y a partir de ello realizar pronósticos que, en su mayoría, son vistos a través de indicadores claves o KPI´s. Todo lo mencionado anteriormente es parte de todas las bondades que ofrecen las herramientas de Business Intelligence; éstas permiten generar una serie de reportes analíticos o a demanda, siendo en muchos casos sencillos de construir para el usuario final, y así involucrarlos más en la generación de su propia información con la cual pueda tomar decisiones inmediatas.

Cabe mencionar que esta información es requerida en el menor tiempo posible una vez que es solicitada. Póngase en un supuesto donde ha implementado una base de datos multidimensional o cubo de información para el área de Recursos Humanos y este cubo está conectado a un archivo en Excel que provee información a través de las distintas perspectivas del usuario y en ese momento se solicita tener un reporte donde se puedan comparar los indicadores mensuales de Ventas del año 2011 y 2012 con el fin de contrastarlos. Además, este reporte debe tener detalle de productos, categorías, subcategorías como también puntos de ventas por distrito. Como se puede apreciar, esto parece algo complicado, pero realmente es sencillo de generar siempre y cuando se tenga un cubo de información que soporte todo lo requerido por el usuario. Para ello, se parte desde muy atrás, es decir, desde la misma concepción del Datamart. Si todo ello está desarrollado tomando en cuenta las necesidades del cliente, el resultado será el mejor, puesto que no sólo se tendrá la capacidad de construir y mostrar reportes finales elaborados o sencillos, sino que se van a poder entregar en el menor tiempo.

Hoy en día, el tema de tener la información disponible en el menor tiempo está sumando cada vez más importancia. Si se sitúa en un día de la semana en donde se requiera tener datos para el mediodía, ya que el jefe de área lo requiere para poder presentarlo en una reunión regional con altos directivos de la firma, es evidente que esta información debe ser entregada a tiempo. Para ello, muchas organizaciones están implementando cada vez más nuevos sistemas de información basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. Estas soluciones no son estáticas, sino escalables y facilitan la labor de análisis del usuario final, permitiéndole tomar cartas en el asunto y ser pieza clave en la generación de información que conlleve a tomar decisiones claras en el momento oportuno.

En conclusión, si este accionar es llevado a más áreas de una organización, es evidente que las planificaciones, estrategias, tomas de decisiones y ejecuciones de las actividades se realizarán bajo la seguridad que ofrece Business Intelligence y por consiguiente los resultados serán efectivos.

Elaborado por:

José Casachahua

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

Una herramienta para la toma de decisiones

La ausencia de un sistema de medición estadístico en las organizaciones impide decidir sobre bases racionales, con precisión y objetividad. El dirigir sin considerar lo que acontece, tanto interna como externamente, basándose sólo en la intuición, o en el criterio extraído de casos similares ocurridos anteriormente, dificulta tomar medidas preventivas y correctivas con la necesaria anticipación.

Esta carencia repetitiva en la gestión de muchas empresas es una constante en la actualidad, pese a que se puede contar con herramientas tecnológicas que hacen de esta labor, antes costosa y agotadora, ahora rápida y eficaz.

Hoy en día la velocidad de los cambios no perdona; la necesidad de contar con datos estadísticos suficientes y fiables es imprescindible cuando se trata de tomar decisiones.

Sin este instrumento de medición, no se puede identificar qué actividades son las que generan utilidades y cuáles pérdidas, en otras palabras, no se sabe lo que pasa en la organización. Para saberlo se debe contar con datos de manera ágil y flexible, interpretándolos adecuadamente. Es aquí donde la estadística y los sistemas de información coinciden para facilitar la gestión eficiente y eficaz de la organización.

Entonces, si está clara la importancia de esta ciencia en la actividad empresarial, ¿por qué existe un reducido empleo de la misma?

La respuesta radica, principalmente, en el desconocimiento y la falta de preparación de los profesionales involucrados en materia estadística, sobre todo de aquellos que asesoran en cuanto a la gestión de las empresas.

Este no es el único escollo al que tiene que hacer frente la estadística empresarial, el hecho de contar con datos cuantitativos no resuelve de por sí este problema, si no son considerados e interpretados correctamente.

El trabajo para introducir eficazmente esta ciencia en las organizaciones está en concientizar a los directivos y empleados acerca de la relevancia de esta información en el momento de planificar, dirigir y controlar la marcha de una empresa.

Para medir el avance logrado o elaborar planes eficaces de mejora, es necesario obtener datos estadísticos confiables, precisos y oportunos, es decir, buenos datos estadísticos. Para mejorar y tener unos buenos datos estadísticos, se debe capacitar a los directivos teniendo presente los siguientes pasos:

  1. Concientizar
  2. Capacitar
  3. Implementar

Finalmente, es vital argumentar y exponer frente a los directivos los enormes privilegios que traen la integración e implementación de las estadísticas a la organización, mostrándolos como una “palanca” para el incremento de los resultados.

Las técnicas estadísticas nos ofrecen grandes posibilidades y su utilización de forma adecuada, permiten poner de manifiesto y resolver un elevado número de problemas.

Resulta evidente, que dentro de la Gestión de la Calidad existe una carencia del pensamiento estadístico empresarial, lo que dificulta la evaluación, etapa esencial en el mejoramiento de la calidad, pues si no se evalúa, no se sabe si se mejora.

Finalmente, no se debe olvidar que la tecnología de hoy moderniza la preparación estadística de los directivos, facilitando su aplicación y reforzando los estudios de calidad, indispensables para las decisiones estratégicas organizacionales.

 

Elaborado por:

Dora Yuiján

Asistente de Operaciones

Business Intelligence, la dimension de tiempo y el Gobierno.

Business Intelligence se trata de obtener respuestas a las preguntas clásicas: ¿qué?, ¿dónde?, ¿cuándo?,¿quién?,¿por qué?, ¿cómo?, ¿cuántos?, ¿cuánto?. Tiempo es la variable que nos permite responder a la pregunta: ¿cuándo?. Una de las funciones más útiles de Inteligencia de Negocios es que nos permite aprender de la historia. No podemos evitar algo que ya ha ocurrido, pero mediante el análisis de nuestra historia empresarial, podríamos ser capaces de identificar las formas que pueden impedir que vuelva a suceder lo mismo en el futuro. Esto nos obliga a pensar en el tiempo como una dimensión de la inteligencia empresarial y el desarrollo de los indicadores que necesitamos para fines de análisis.

Nuestro colaborador el Dr. (PhD) Ramón Barquín nos explica en el siguiente artículo la relación existente entre Business Intelligence, el tiempo y el Gobierno.

Ver artículo: Business Intelligence, the Time Dimension and Government

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