Introducción.
Mientras que los sistemas transaccionales, como los sistemas ERP, WMS y CRM, se centran principalmente en la gestión de las transacciones diarias y en la automatización de procesos empresariales, un sistema de Business Intelligence (BI) resulta estratégico ya que proporciona una visión amplia, integral y profunda de los datos de una organización, lo que permite tomar decisiones empresariales mejor informadas.
Normalmente las empresas generan reportes para la toma de decisiones, pero la generación de esos reportes presenta una gran cantidad de procesos manuales y repetitivos; estos normalmente tienen demoras y son propensos a errores humanos. También terminan implicando una sobrecarga de trabajo sobre los equipos. Gran parte de estos informes termina haciéndose en Excel o quizás con visualizaciones donde es difícil interpretar e identificar tendencias y desvíos. El resultado de todo esto es que, si bien existen reportes, en gran medida estos son desactualizados y en base a información parcial, imprecisa, e inconsistente.
Mientras que los reportes de los sistemas transaccionales ofrecen una visión retrospectiva, un sistema de BI permite analizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información relevante y útil y presentar la información de una forma clara y consistente, para facilitar la detección de patrones y tendencias normalmente ocultos en los datos que pueden ser utilizados para tomar decisiones estratégicas.
Sistemas no diseñados para el análisis de grandes volúmenes de datos.
Los sistemas transaccionales, como por ejemplo un ERP, POS, CRM, o WMS, por nombrar algunos, no están diseñados para el análisis de grandes volúmenes de datos, sino que están diseñados para responder en forma rápida y ágil a transacciones puntuales. Además, su uso para analítica puede comprometer la capacidad del sistema para gestionar las transacciones del negocio, generando grandes inconvenientes.
Al mismo tiempo, los reportes de sistemas transaccionales generalmente no contienen toda la historia de la empresa: es muy habitual que hayan existido migraciones, o depuraciones, del sistema, y así es común que los sistemas transaccionales no contengan toda la historia de la empresa.
Aún más importante, los sistemas transaccionales no aseguran la calidad de la información ni permiten la integración con datos de otros sistemas u otras fuentes de información (como planillas de Excel, CSV, etc.). En consecuencia, los cruces de información entre distintas fuentes terminan dependiendo de procesos manuales (y por lo tanto son propensos a errores), repetitivos y complejos.
Finalmente, los sistemas transaccionales son generalmente rígidos y la generación de reportes por lo general es limitada y no es sencilla, generando una dependencia de los escasos recursos de IT, demoras y fricciones entre las distintas áreas de la empresa por la competencia de prioridades en la utilización de recursos escasos.
La transición de analítica retrospectiva a analítica prescriptiva.
Aunque los sistemas transaccionales proporcionan informes y análisis básicos, generalmente no son suficientes para comprender completamente los datos de la empresa. Los informes típicos de estos sistemas suelen ser retrospectivos, ofreciendo una visión limitada de lo que ha ocurrido en el pasado. Así, la reportería de los sistemas transaccionales solo se limita a reportes operativos que explican el “que paso”. Por lo general estos reportes ofrecen una visión retrospectiva, a través de reportes reactivos estándar, limitados y “mono-área”.
Contrariamente, los sistemas de analítica de datos fueron diseñados justamente para resolver todos estos inconvenientes: están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos sin afectar el rendimiento de los sistemas transaccionales, y pueden contener toda la historia que se requiera en un repositorio único, sin importar que haya habido cambios de sistemas o migraciones de datos. Asimismo, están pensados para simplificar el análisis y comprensión de los datos, por lo que contienen un modelo de datos intuitivo y fácil de comprender para los usuarios del negocio.
A través de una solución de BI integral, una empresa puede empezar a transitar su camino hacia tener una visión prescriptiva, permitiéndole tener conocimiento que le permita incidir en la realidad. De esta forma las empresas pueden extraer un mayor valor de sus datos, utilizándolos para incidir de forma positiva y preventivamente sobre los resultados de sus operaciones; usándolos de forma proactiva para mejorar la rentabilidad, y no simplemente de forma reactiva reaccionando a hechos ya sucedidos.
Con un sistema de BI se pueden generar informes más completos y personalizados, que permiten a los usuarios explorar los datos y obtener una comprensión más profunda de los patrones y tendencias. Además, las herramientas de visualización y análisis de datos en un sistema de BI son más avanzadas que las de un sistema transaccional, lo que facilita la identificación de relaciones y correlaciones importantes en los datos.
BI: mejorar tu rentabilidad a través de tus datos.
Normalmente los datos de una empresa se encuentran fragmentados, compartimentalizados y en múltiples fuentes o sistemas transaccionales. La mayor cantidad de datos de una organización está en gran parte oculta y son inalcanzables para los equipos que los necesitan y dependen de ellos para su trabajo diario.
Una solución de BI, con un modelo de datos integrado da una ventaja adicional importantísima: permite realizar análisis de fuentes diversas en una única visualización o reporte. Esto incrementa exponencialmente los análisis que uno puede extraer de los datos.
A modo de ejemplo, suponiendo una empresa que maneje sus procesos de facturación en un ERP (enterprise resource planning) y su inventario en un WMS (warehouse management system) puede tener datos precisos sobre sus ventas y su inventario; pero comprender en detalle su inventario en base a su demanda (inventario medido en días de venta) para hacer pronósticos precisos del inventario necesario para satisfacerla puede ser una tarea sencillamente imposible.
Como hemos mencionado en otras ocasiones, el mal manejo de inventario genera costos significativos: en el mercado estadounidense, se estima que las empresas pierden entre el 5% y el 10% de sus ventas debido a una mala gestión de inventario; Deloitte estima que el 80% de las empresas minoristas no tienen una comprensión completa de sus datos de inventario y no pueden identificar los productos más vendidos y los menos vendidos. En este contexto, tener una solución de BI que integre información de venta y de stock puede tener significativos resultados positivos, reduciendo el nivel de stock obsoleto, aumentando la rotación de inventario, y mejorando la experiencia de compra de los clientes, al asegurar un nivel de inventario adecuado que asegure que los productos solicitados estén disponibles en las tiendas.
En suma, tener una solución de BI con un modelo de datos integrado abre una enorme cantidad de análisis que antes simplemente eran inaccesibles o muy difíciles de generar; así los equipos pueden tener a mano una herramienta que los ayude de forma concreta en la toma de decisiones día a día, mejorando a su vez los procesos internos de la compañía.
Conclusión
Un sistema de BI permite un análisis más avanzado y una exploración más detallada de los datos. Permite a los usuarios acceder y analizar los datos de múltiples fuentes para poder responder preguntas mas complejas sobre el negocio, para pasar de un análisis retrospectivo a uno prescriptivo en el que se pueda incidir positivamente sobre la realidad.
Mientras que los sistemas transaccionales son importantes para la automatización de procesos empresariales, un sistema de BI es crucial para una toma de decisiones estratégicas. Contar con un sistema de inteligencia de negocios permite transformar los datos en información útil y obtener las respuestas necesarias para atender mejor a los clientes, diferenciarse de la competencia, y aumentar la rentabilidad del negocio.
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