Viene de: ¿Qué es Business Intelligence?

5. Data Warehouse: Aquí se comienzan a definir los modelos analíticos, comúnmente utilizando tablas relacionales. El modelo comienza definiendo una (o varias) tablas de hechos (Fact Table), donde se tienen todas las métricas por analizar, y una serie de claves o llaves, para definir como único a un registro. Partiendo de esta tabla de hechos, y utilizando dichas llaves, se definen las relaciones con las tablas de dimensiones (generalmente catálogos). Estas relaciones pueden ser del tipo Estrella (cuando la relación es de la tabla de hechos hacia una tabla de dimensión), o del tipo Copo de Nieve (cuando 2 tablas de dimensiones se relacionan de manera jerárquica, como en el caso de Estados y Ciudades). Cabe mencionar que existen diferencias entre los 2 enfoques con mayor aceptación respecto a modelos de Data Warehouse, el enfoque Dimensional, propuesto por Ralph Kimball, y el enfoque Relacional, propuesto por Bill Inmon. Estas diferencias serán tratadas en otro artículo.

6. Almacén de Metadatos: Contiene la definición total de los componentes del Data Warehouse, es decir, se debe detallar el significado de cada tabla y cada campo que lo conforman, cómo fueron creados, qué cambios han sufrido, así como sus restricciones, de posibles valores, de seguridad, etc.

7. Almacén multi-dimensional: Utilizando nuevamente una herramienta de ETL, los datos del Data Warehouse se transforman en miembros de Dimensiones y en valores para las métricas de los Cubos de Información. La ventaja de un almacén multi-dimensional es que está previamente definida la manera en que se realizarán las consolidaciones de datos, tanto por la propia estructura del cubo, como por la existencia de niveles jerárquicos en las dimensiones. De esta manera, para saber el total de ventas para el año 2011 no tendremos que sumar manualmente las ventas desde enero hasta diciembre, pues habrá un miembro en la dimensión Mes que me permitirá saber ese valor automáticamente.

8. Front-End: Es la herramienta disponible para el usuario final. Con ella podrá explotar la información del BI de distintas maneras:

· Con reportes pre-definidos, de acuerdo a cada nivel de la organización.

· Con análisis en línea, también llamado reportes Ad-hoc, utilizando directamente los cubos, e interactuando con las dimensiones ubicándolas en el eje de análisis más adecuado.

· Con análisis predictivos y de minería de datos, permitiendo al usuario crear modelos What If, y modelos predictivos y descriptivos.

· Con un sistema de alertas, que notifique la variación de ciertas condiciones del negocio, permitiendo anticiparse a eventos que pudieran convertirse en riesgos negativos o problemas.

· Con Cuadros de Mando y Tableros de Control, para monitorear el desempeño de un área específica o la totalidad de la empresa, con una visión operativa, táctica y estratégica.

Evolución del BI Tradicional

En un inicio el BI tenía una arquitectura relativamente simple. Tanto tecnológicamente como por los datos con los que se alimentaba. Con la evolución de las tecnologías y del conocimiento sobre gestión de negocios el término BI también fue evolucionando, y se han agregado características, tanto tecnológicas como de negocio, al concepto inicial del BI, integrando ahora no solo información sobre las transacciones de la propia organización, sino información de clientes, de proveedores y más recientemente información de competidores. Si anteriormente el BI se centraba en analizar los datos operativos de la empresa, ahora incorpora al análisis el tema financiero, de cadena de suministro y de gestión de la demanda. Los clientes ahora tienen un papel de gran importancia, pues no solo se consideran los datos del CRM, sino también de estudios externos que revelan por qué nuestra empresa no está en la preferencia de ciertas personas.

Estos son algunos de estos elementos que han enriquecido al BI:

· Gestión del Rendimiento Corporativo (CPM)

· Inteligencia de Clientes (CI), como complemento del CRM

· Inteligencia Financiera (FinInt)

· Inteligencia de la Cadena de Suministro

· Inteligencia de la Demanda

· Inteligencia Comercial

· Inteligencia Competitiva

De igual manera, la forma en que el BI es utilizado ha evolucionado, y ha pasado de ser visto como una “herramienta para hacer reportes”, a ser parte activa de la cultura de la organización, una poderosa aplicación imprescindible en la toma de decisiones, y en la gestión del cumplimiento de los objetivos estratégicos.

El BI de última generación permitirá a los usuarios contar con las siguientes características:

· Análisis retrospectivos: De datos históricos, con herramientas OLAP.

· BI Generalizado (Pervasive BI): Brindar a cada nivel de la organización la información que requiere para sus labores cotidianas y de toma de decisiones, sin importar el origen de los datos.

· Análisis predictivos: Creaciones de modelos What If, Forecasting, Simulaciones, diseño de experimentos.

· Descubrimiento de Conocimiento (Minería de Datos): Analizar la base de hechos para encontrar tendencias y patrones de comportamiento y crear modelos predictivos y descriptivos.

· BI Colaborativo: Retroalimentación hacia los modelos que conforman el BI, para completar el proceso de aprendizaje y mejora continua, y disparar planes de acción.

En resumen, el BI es un ente viviente que evoluciona. Adoptarlo como un elemento cultural de nuestra organización nos proveerá de una poderosa herramienta para identificar y maximizar las ventajas competitivas de nuestra empresa, y lograr los objetivos estratégicos.