Hay mucha controversia con el término Business Intelligence (BI de aquí en adelante). Prácticamente, cada individuo tiene su propio enfoque y, por tanto, su propia idea sobre este concepto. No obstante, pienso que se podría alcanzar cierto consenso en torno a la definición que aparece en Wikipedia. Allí podemos ver que el término BI se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Que abarca tanto la comprensión del funcionamiento actual de la empresa como la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimiento para respaldar las decisiones empresariales. Y si queremos profundizar un poco más, podemos leer que las funciones típicas del BI son el Reporting, OLAP, Data Mining, Gestión de procesos, Análisis Predictivos, etc.
Pero todo esto nos resulta familiar, ¿no? Realmente no hay nada nuevo. Uno podría pensar que el BI ha estado siempre ahí y que, ahora, se ha convertido en un término de moda que, simplemente, describe lo que ha estado ocurriendo durante décadas. Y, efectivamente, es así. El mundo del análisis siempre ha existido, incluso en el ámbito empresarial. Lo realmente novedoso ha sido la proliferación de aplicaciones informáticas que contienen sofisticados métodos de análisis cuantitativo “paquetizados”, los cuales pueden ser utilizados en la empresa sin necesidad de contar con expertos en econometría, estadística o matemáticas. En cierto modo, el movimiento pretendía generalizar el uso de la analítica avanzada en el marco empresarial. Como idea inicial, resulta interesante: sacar el análisis avanzado de su torre de marfil universitaria, “democratizándolo” y acercándolo a la empresa. Sin embargo, este movimiento ha constituido, paradójicamente, el gran problema del BI en los últimos años.
La proliferación de aplicaciones informáticas de carácter analítico ha llevado a las empresas a cometer un grave error. Se ha generalizado la identificación de Estrategias BI con Tecnologías BI, y se ha pensado que un matemático con un potente software de análisis estadístico aplicado a la empresa automáticamente implica que estamos haciendo BI. Desgraciadamente, este ha sido el camino seguido por una gran cantidad de empresas. Y, obviamente, los resultados han sido desastrosos. Al final, las empresas se han gastado grandes cantidades de dinero en complejos programas informáticos, en caros proyectos de consultoría y en la contratación y/o formación de unos pocos especialistas en la utilización de esas herramientas. Proyectos, en muchos casos, liderados por Áreas técnicas en la falsa creencia de que eran proyectos de tecnología. ¡Craso error!
El BI va mucho más allá de la mera tecnología. Es toda una estrategia que, efectivamente, incluye aspectos tecnológicos, pero también organizativos, de personas y de procesos. Precisamente por ello, la implantación de una estrategia BI ha de suponer necesariamente un cambio en la filosofía del negocio y un cambio estratégico en el que la información y el conocimiento aplicados a la toma de decisiones sean fuente de ventajas competitivas. Sin embargo, la tecnología por sí sola no cambia la eficiencia de una empresa. El cambio solo resulta enriquecedor cuando la tecnología es adaptada y su uso se convierte en un fenómeno cultural que cala en toda la organización. No es suficiente con adquirir potentes herramientas informáticas y, en el mejor de los casos, dotarse de un equipo de expertos en un determinado software que se lanzan a “analizar” datos (y no me referiré aquí a la forma en que las empresas “pervierten” el Data Mining alejándolo de una correcta orientación al cliente). Las empresas que adoptan esta visión no hacen otra cosa que malgastar recursos y acumular fracasos.
El BI, por tanto, se ha tratado como una moda envuelta en capas y más capas de tecnología, pero sin llegar a proporcionar ni una mínima parte de los resultados que se podrían haber esperado. Y precisamente ese diagnóstico tan negativo es el que puede llevarnos a una nueva definición que ayude a las empresas a explotar todas las potencialidades del BI (que las tiene, y muchas, si se lleva a la práctica correctamente). En este sentido, definiríamos el BI como la “capacidad organizativa” para “entregar y difundir” a lo largo de la organización “conocimiento de negocio”. Las comillas denotan los tres aspectos más relevantes del BI, y solo uno de ellos es tecnológico (la entrega y difusión, que nos lleva directamente al concepto de reporting), pues los otros dos son claramente conceptuales.
Según esta definición, el primer pilar del BI sería la obtención de conocimiento de negocio. Debemos ser capaces de poner los datos brutos en contexto para transformarlos en información y, a partir de ahí, disponer de la capacidad de análisis necesaria para transformar esa información en conclusiones accionables, esto es, en conocimiento. Para este viaje, es absolutamente imprescindible que se dé la correcta integración de bases de datos, software y talento analítico. Dediquemos unas líneas a cada uno de estos aspectos.
Datos. Al final todo se reduce a los datos. A la integridad y la flexibilidad de los datos considerados, simultáneamente, como facilitadores y como limitadores (este es un tema clave en la estrategia empresarial que daría para una buena cantidad de notas adicionales). Pero, además, debemos contar con el software apropiado para analizar estos datos. No, no me he vuelto loco. Llevo varios párrafos diciendo que el gran error en esto del BI es identificarlo con tecnología y con software enlatado, y ahora lo pongo como una condición para el éxito. No son visiones incompatibles. Evidentemente, la tecnología es necesaria, y para procesar las ingentes cantidades de datos que existen en las organizaciones resulta imprescindible disponer de software apropiado para ello. Otra cosa es tener la estrechez de miras para no pensar más allá. Y, finalmente, para cerrar este paréntesis, debemos contar con talento analítico (por cierto, un recurso enormemente escaso en las empresas y al que no se le presta la debida atención). Ya no debemos circunscribirnos al consabido conocedor del negocio o al experto en el software de análisis. Son importantes, pero tienen que estar complementados por matemáticos, expertos en bases de datos, económetras o informáticos. Personas que comprendan los requerimientos de determinados modelos, los supuestos implícitos en diferentes métricas, las implicaciones de algunos algoritmos de optimización,etc. En definitiva, equipos multidisciplinares donde el talento y la capacidad de análisis permitan aprovechar las inmensas posibilidades que nos brindan la tecnología y el software.
El segundo pilar del BI se refiere a capacidad organizativa, que implica estrategia, personas y procesos. Estamos hablando del corazón de la empresa. De su cultura (obsérvese esto en contraposición con la práctica habitual de las empresas descrita con anterioridad). Y, por último, el tercer pilar descansa sobre la entrega y difusión de ese conocimiento a lo largo y ancho de la compañía. Habitualmente, nos referimos a este aspecto a través del término reporting. Junto al software de análisis, este es el único punto relacionado directamente con la tecnología y, desgraciadamente, es el que se ha llevado toda la atención al hablar de BI.
Si somos capaces de conjugar correctamente estos aspectos –conocimiento de negocio, estrategia, personas, procesos y difusión del conocimiento–, tendremos el éxito un poco más cerca. Afortunadamente, algunas empresas están empezando a dar algún paso en esta dirección. Están comenzando a ser conscientes de que se habían dejado encandilar y envolver por la tecnología apabullante de “Matrix”. Están empezando a entender que, para aprovechar todas las potencialidades que el BI nos ofrece, tienen que acompañar de “Un plan brillante” a todo ese despliegue tecnológico. Esperemos que esto únicamente sea el principio. Sólo así, el BI terminará colocándose en el lugar preponderante que se merece.
Sobre el autor:
Director de Análisis de Inversiones. Liberbank
Profesor Titular de Fundamentos del Análisis Económico. Universidad de Oviedo
