Business intelligence "The new step"

BUSINESS INTELLIGENCE

La inteligencia de negocio o también denominada “Business intelligence” se puede definir como un conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada para su explotación directa o para su análisis y conversión en conocimiento y soporte a la toma de decisiones sobre el negocio” (Pablo Burgos)

Defino la misma para entender la razón por la que dicho concepto esta adquiriendo un elevado grado de importancia actualmente.

Nos movemos en un mundo dónde existe una competencia descomunal, dónde la adaptación al entorno es clave para sobrevivir, dónde la flexibilidad de negocio debe ser una estrategia más. Todo ello hace que las compañías tengan que explotar y optimizar el valor de su información con la idea principal de tener mayor ventaja sobre sus competidores. El dinamismo del entorno lleva  a las empresas a abogar por una mayor rapidez en los negocios, por lo que tener la información exacta en las manos correctas y en el tiempo preciso es esencial.

Para poder lidiar con estas ideas no solo es necesario desarrollar unos SI que permitan centralizar, mecanizar y automatizar la información de forma que esta pueda estar almacenada, centralizada e interrelacionada con los diferentes departamentos de la empresa, sino que debemos dar un paso más.

Así, típicamente, la información de las organizaciones se almacena a través de sistemas transaccionales en bases de datos relacionales que cumplen la función de almacenaje y administración de estos datos (ERP, CRM…). Si bien la idea es que estos dejen de ser simples datos para convertirse en información que enriquezca las decisiones de los ejecutivos.

La inteligencia de negocio pretende valerse del uso de SI (que se encargan de gestionar la información de la entidad) para convertir una información que en un principio parece banal, en una información “executive” que sea práctica, directa, estructurada e idónea para la toma eficaz y eficiente de decisiones de negocio. 

Para poner de relieve todo lo dicho anteriormente os voy a exponer un ejemplo que he encontrado navegando por la web que es de lo más divertido a la par que didáctico.

EJEMPLO WALMART

Lo bueno de dedicarse a un mundo tan especializado como el Business Intelligence en general, o el data mining en particular, es que con muy poco puedes ser considerado como todo un experto, y captar la atención del auditorio.

El ejemplo se sitúa a finales de los 90, en la sede central de la cadena de supermercados Wal-Mart, donde decidieron iniciar un proyecto de basket analysis utilizando la ingente cantidad de información contenida en su Teradata datawarehouse.

Inicialmente, los resultados no parecieron muy espectaculares, ya que vieron que quien compraba pasta dentífrica también compraba cepillos de dientes; tampoco sorprendió que quien comprase whisky DYC inevitablemente adquiriese Cocacola... La sorpresa fue observar una correlación estadísticamente significativa entre la compra de pañales y cerveza.

Incorporaron la información de sus tarjetas de fidelización para profundizar en el estudio, y vieron que los compradores de cerveza y pañales eran varones de entre 25 y 35 años, que solían comprar estos productos conjuntamente los viernes por la tarde.

Con todos estos datos, fue fácil dar una explicación al fenómeno, y tomar medidas comerciales para aumentar las ventas, y justificar así el sueldo de todos estos analistas. Como los pañales son voluminosos, las madres enviaban a los padres de las criaturas a comprar los pañales, estos esperaban a último momento para hacerlo, y aprovechaban para comprar cervezas que se tomarían en casa, ya que en la sociedad americana está mal visto que un padre de familia frecuente los bares hasta tarde, y vuelva a casa dando tumbos...

Sea como fuere, tomaron la decisión de colocar las cervezas cerca de los pañales, con la intención de que los padres que compraban pañales y que no solían comprar cerveza, se acordasen que faltaba cerveza en casa. Me imagino que el argumento contrario también debe ser cierto, es decir, que los señores que iban a comprar cerveza, se acordasen que tienen un niño en casa.

Los resultados fueron espectaculares, o no estaría escribiendo sobre esto, y aumentaron entre un diez y un quince por cierto tanto las ventas de cervezas como de pañales

Víctor Claudio