Inteligencia de negocios, clave para un exitoso proceso de transformación digital

La transformación digital (TD) es el concepto que marca actualmente la agenda tecnológica empresarial, y es una de las principales preocupaciones de los tomadores de decisiones al interior de las compañías. Y en ese sentido, la Inteligencia de Negocios (BI) es una pieza clave dentro de este proceso.

Los expertos señalan que TD y BI deben estar al servicio del negocio específico de la compañía y contribuir a hacer más eficiente el funcionamiento de la empresa, reducir costos, agilizar procesos y, en síntesis, hacer más rentable la operación.

En la actualidad además se habla de Transformación Digital generalmente cuando se desea convertir procesos u operaciones que se realizaban de forma “manual” a un formato automatizado, donde el nuevo proceso “transformado” implique una mayor eficiencia, reduciendo tiempos, horas hombre y mejorando otros indicadores.

Elías Riveros

“Esto no es algo nuevo, sin embargo las metodologías propiciadas por las nuevas tecnologías disponibles en el mercado están permitiendo nuevas formas y horizontes para realizar esta transformación, llegando a abordar beneficios a mayor escala, que es lo que llamamos Transformación Digital, pues implica un cambio en la manera en que las organizaciones abordan su negocio, apalancados por el uso intensivo de tecnologías digitales”, dice Elias Riveros, Solution Manager de SONDA.

Esta tendencia –continúa Riveros– está creciendo a pasos agigantados y las empresas que quieren crecer y mantenerse competitivas en sus respectivos mercados, deben subirse al carro de la TD. “De hecho, hay numerosas compañías que están creando comités de Transformación Digital e Innovación, los que están integrados por altos ejecutivos y velan para implementar una estrategia digital para el corto, mediano y largo plazo”, explicó.

El especialista agrega que las tecnologías de big data e inteligencia de negocios son los principales aceleradores y habilitadores de la transformación digital, ya que permiten como nunca antes y en múltiples industrias, recopilar, relacionar y realizar análisis de la información, incluso  automatizar un porcentaje relevante de sus procesos y realizar predicciones en tiempo real en ámbitos críticos de su negocio, debido a que estas tecnologías permiten relacionar datos que antes no conversaban entre sí.

Datos inteligentes como base de la digitalización

Diego González

Diego González, gerente general de Defontana, sostiene que si antes la toma de decisiones se hacía con datos pasados, ahora, gracias a la inteligencia aplicada, es posible hacerla en base a predicciones. Por lo tanto, en el marco de la TD, la incorporación de soluciones de BI y big data debe ser abordada de manera integral y transversal a las necesidades y objetivos  del negocio, tanto para su gestión interna como de cara al mercado y sus clientes.

“En el ámbito de los ERP, por ejemplo, se está usando la inteligencia aplicada en lo que es el aprendizaje automático, el despliegue en la nube y la analítica predictiva para administrar los datos. En el área de los sistemas de gestión, en tanto, ésta puede convertirse en una herramienta capaz de crear asistentes personales virtuales y chatbots que ayuden en la dinámica corporativa interna así como en diferentes tareas, entre ellas el manejo de correo electrónico o en las plataformas de contacto con los clientes o usuarios externos para hacer más rápida y sencilla su experiencia de atención”, detalla González.

Teniendo en cuenta que la transformación digital trata sobre la necesidad de las empresas de superar los cambios disruptivos y ser competitivas en un entorno empresarial dinámico, para que las organizaciones adopten una verdadera TD, es necesario hacer que la ciencia de datos sea un componente fundamental por medio del uso de big data y del Business Intelligence.

Rubén Belluomo

En ese contexto, “la ciencia de datos da a las empresas ventajas que los competidores no pueden superar”, dice Rubén Belluomo, gerente comercial de Infor Cono Sur. “Hoy en día las tecnologías empresariales modernas generan grandes cantidades de datos, que pueden ser difíciles de analizar. Construyendo modelos basados en la ciencia, estos serán de fácil acceso, reveladores y accionables, y con ellos se pueden detectar nuevas oportunidades de forma rápida y acelerar la toma de decisiones”, comenta Belluomo.

Por su parte, Rodrigo Seguel, CTO de IBM Chile, sostiene que la transformación digital abre una puerta a muchos sectores, no solo para mejorar sus procesos, sino también para ser más eficientes en el manejo de los datos: “Hoy observamos cómo las empresas tienen la necesidad de ser las primeras en avanzar en la adopción de la tecnología, en especial los sectores de servicios, que son los que atienden en forma masiva a clientes. Las empresas están en una lucha competitiva en tiempo real por saber cuándo compran algo los clientes, dónde lo compran y qué están pensando antes de siquiera entrar a la tienda o visitar un sitio web. El poder del big data y una plataforma integrada de inteligencia de negocios son vitales para avanzar en la transformación digital”.

Rodrigo Seguel

El especialista agrega que la data es “el petróleo de esta nueva era” y que “la capacidad que tengamos de digerirla e inferir de ella es lo que dará la ventaja competitiva”. Las decisiones tecnológicas hoy son decisiones estratégicas, “y los directorios de las empresas están evaluando y decidiendo sobre aquello que permitirá crecer y acelerar el desarrollo de su empresa y eso sólo se puede hacer con TI”, opina Seguel.

Para Cristián López, gerente cloud de In Motion, lo primero que debe hacerse es identificar bien la necesidad, luego revisar si se cuenta con datos históricos almacenados correctamente y de calidad. Y a partir de ellos, “diseñar los modelos predictivos que serán utilizados. Todos los datos sirven, y las empresas deben preocuparse de la calidad de los datos, entender que de ellos depende la nueva valorización de los negocios”, opina.

Consejos de implementación de soluciones BI

Cristián López

Los expertos que consultamos coinciden en que cualquier proyecto de implementación de inteligencia de negocios como parte del proceso de transformación digital de una compañía, debe realizarse con calma y definiendo cuidadosamente las distintas etapas a trabajar y a los proveedores o asociados que acompañarán a la empresa en esta misión.

Es la opinión de Jonathan  Namuncura, analista de Software de IDC, considerando la magnitud de este tipo de proyectos, aconseja avanzar por fases. “Primero, definir y desarrollar el caso de negocio que está requiriendo esta implementación. En este proceso es fundamental contar con un ecosistema sólido de consultores, integradores y proveedores de software. En la fase de implementación, será recomendable que TI trabaje con partners de nicho, provenientes del mundo de la analítica. Para finalizar, las líneas de negocio deberán hacer seguimiento continuo de los indicadores previamente definidos. El objetivo es revisar los avances y la calidad de la información resultante, para evaluar posibles mejoras en el proceso”, dice el analista.

Una visión coincidente tiene Elias Riveros, de SONDA. Para el experto, los casos de transformación digital con big data e inteligencia de negocios, se deben abordar de manera gradual, “pues los resultados de estos proyectos generalmente tienen un impacto directo en el negocio de las empresas. Por esto hay metodologías ad-hoc que han sido diseñadas especialmente para abordar proyectos de este tipo, las que involucran procesos de acompañamiento de las personas a cargo del negocio”. En este sentido, Riveros considera que es clave contar con información de buena calidad y confiable de parte de las fuentes que alimentan la solución y que se deben relacionar para la toma de decisiones. “Dada la vasta cantidad de datos, es esencial depurar su integridad y digitalizar los que se requieran, además de tener clara la variedad y la velocidad que se necesita, con el fin de obtener las ventajas competitivas deseadas”, expresa.

Alexandre Nardy

Para Alexandre Nardy, SOLO General Manager de FICO, lo primero es la calidad: “Antes que todo, hay que tratar los datos con la atención que corresponde. Es decir, de nada sirve almacenar datos sin criterios de calidad y control que permitan sacarles provecho después. Lo segundo es la seguridad. Se debe estar atento a los procesos de protección de la data, pues es información muy valiosa y una empresa que no la cuida con la debida atención, puede sufrir consecuencias enormes. Y tercero, flexibilidad. De nada sirve tener datos y no poder utilizarlos de manera sencilla y rápida para aprender con ellos. Añadir inteligencia al negocio demanda conocimiento y esto se obtiene a través de la evaluación y simulación de escenarios con base en los datos, esto permitirá mejorar procesos y lanzar nuevos productos”.

Fabio Abatepaulo

En tanto, Fabio Abatepaulo, director de Servicios de Consultoría de Unisys, advierte que el primer paso siempre es pensar en los problemas de negocios y cómo resolverlos, y no enfocarse inicialmente en la tecnología. Sostiene que muchas empresas invierten en soluciones costosas de big data y analítica para después buscar los problemas de negocios que las tecnologías podrían solucionar, y lo correcto es hacer el camino inverso.

Finalmente, para David Iacobucci, director de Ventas de CenturyLink en Chile, es necesario que el modelo de datos que se defina, sea coherente con el diseño organizacional que busca llevar adelante un proceso de transformación digital, es decir que el diseño pase de lo macro a lo micro y que la definición de funcionalidades de estas herramientas, logren responder a la visión transformadora de la alta gerencia.

David Iacobucci

“De no hacerse así, lograremos contar un una herramienta potente, pero que quizás tenga un uso subdesarrollado dentro de la empresa por no terminar cubriendo las necesidades reales del nuevo diseño organizacional”, concluye Iacobucci.