Business Intelligence (BI)

En esta entrada hablaremos sobre la inteligencia empresarial o inteligencia de negocios, en ingles Business Intelligence.
Business Intelligence es muy utilizado en la actualidad tanto en pequeñas como en grandes empresas.

En primer lugar definiremos qué es Business Intelligence.

Si además de los datos y de la información trabajamos con conocimiento, pasamos a un nivel superior de análisis denominado Business Intelligence.
El conocimiento es una mezcla de experiencia, información y know-how (expresión muy utilizada que quiere decir, saber cómo hacer algo pronto y bien hecho) que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción.

En general 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.

Desde un punto de vista más práctico, se trata de un conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales en información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa o para su análisis y conversión en conocimiento soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

Hay varias visiones de la estructura de un sistema de Business Intelligence, como por ejemplo:

Uno de los puntos de partida de un proyecto de Business Intelligence debe ser la identificación del flujo de información. Por tanto, una solución parte de los sistemas de origen de una organización sobre los que suele ser necesario aplicar una variación estructural para optimizar su propio análisis. Para ello, se realiza una fase de extracción, transformación y carga de los datos. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino y cuyo principal objetivo consiste en evitar la saturación de los servidores funcionales de la organización. Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas… etc. En estas herramientas se basa también la construcción de productos BI más completos, como los sistemas de soporte de decisión, los sistemas de información ejecutiva y los cuadros de mando o Balanced Scorecard.

Cómo se acaba de comentar, uno de los elementos de la estructura en el cual se encuentran almacenados datos será el Datawarehouse, que se trata de una base de datos corporativa que se caracteriza por la integración y la depuración de información de una o más fuentes distintas, para luego poder procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. Será de gran utilidad a la hora de tomar decisiones. La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información. Este tipo de persistencia de la información es homogénea, fiable y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma. Las características más importantes de la datawarehouse (o almacén de datos) son las siguientes:

•  Integrado: los datos almacenados en el datawarehouse deben integrarse en una estructura consistente.
•  Temático: los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales.
•  Histórico: el datawarehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.
•  No volátil: la información puede ser leída, pero no modificada, por lo tanto es permanente.

Otro elemento estructural a tener en cuenta por parte de la empresa es el Datamart, que podemos describir como una base de datos especializada, departamental, orientada a satisfacer las necesidades específicas de un grupo particular de usuarios.
Se puede decir que los datamarts son pequeños datawarehouse centrados en un tema o un área de negocio específico dentro de una organización. Se caracterizan por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento.

Existen varios tipos:

•  Datamart OLAP: se basan en los cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.
•  Datamart OLTP: pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento, aprovechando las características particulares de cada área de la empresa.

Otros elementos importantes de la inteligencia empresarial son:

 El Datamining, que son auténticas herramientas de extracción de conocimiento útil, a partir de la información contenida en las bases de datos de cualquier empresa.

El cuadro de mando integral, es una herramienta que permite alinear los objetivos de las diferentes áreas con la estrategia de la empresa y seguir su evolución.

Query & reporting, herramientas para la elaboración de informes y listados a partir de la información de los datawarehouse y datamarts.

 Los beneficios que nos aportan las soluciones de Business Intelligence son:  observar qué está ocurriendo, comprender por qué ocurre, predecir qué va a ocurrir, ver qué debería hacer el equipo y decidir qué camino hay que seguir.