Analítica – Analytics


El término Analítica -componente de Business Intelligence- describe como las empresas recopilan y analizan datos con el fin de generar mejores decisiones y para optimizar los procesos de negocios. Luego en estricto rigor el término debe precisarse agregando la palabra negocios, entonces se tiene Analítica de Negocios, naturalmente nos referiremos a ello usando solo la palabrea Analítica. Es importante considerar que las actividades referidas a la Analítica están creciendo rápidamente en los negocios, en las agencias gubernamentales y en las organizaciones sin fines de lucro, por la simple razón que para optimizar los procesos de negocios no basta con la información financiera – contable, se requiere información sobre el estado del negocios y es este tipo de información el que puede proveer la Analítica.[1]

Desde un punto de vista de la lengua castellana el diccionario de la Real Academia Española dice:

analítico, ca.(Del gr. ἀναλυτικός). 1. adj. Perteneciente o relativo al análisis. 2. adj. Que procede descomponiendo, o que pasa del todo a las partes.

Ámbito de Acción
La Analítica trata con grandes cantidades de datos, con el análisis estadístico y cuantitativo, con modelamientos explicativos o predictivos y, con mecanismos para la toma de decisiones. Los resultados de la Analítica puede usarse como input para que los humanos tomen decisiones; también existen sistemas que automáticamente toman decisiones con un mínimo de intervención humana. En las empresas la analítica, junto con el acceso a los datos y la generación de reportes, es un subconjunto de la Inteligencia de Negocios (BI) [2].

El análisis de los datos –Analítica– es fundamental para el éxito y sobrevivencia de las empresas. Muchas de las decisiones de negocios de las empresas se fundamente o basan, al menos en parte, en los datos disponibles. Así se tiene que hoy el análisis de datos es central en la toma de decisiones como ser: tácticas de marketing, tácticas de ventas, estrategias de inversión, selección de proveedores, personal, planes de investigación, etc.

Para ejemplificar en términos prácticos el ámbito de acción de la Analítica les incluyo la visión de la empresa Business Object / SAP, en la que aparecen conceptos como Performancece Management. Scoredcard, Business Intelligence, etc. que serán motivo de otros artículos.

Visión de SAP

El Proceso de Negocios Analítico
A continuación se mencionan las funciones o tratamientos principales de la Analítica:

  • Monitoreo y Evaluación de la Performance, Excepciones y Tendencias. La mayoría de los gerentes en su actividad diaria frecuentemente monitorean y evalúan que las cosas vayan según lo esperado, o el comportamiento es de acuerdo a una tendencia conocida. Gran parte de la tecnología Analítica disponible es para soportar este tipo de funciones, como por ejemplo la herramientas de BI y, las siempre presente hojas de cálculo.
  • Análisis Estratégico, incluyendo Planificación, Presupuestación, Forecasting y. Análisis de Inversiones. Cuando un gerente no está preocupado de asuntos del corto plazo, el probablemente está trabajando en la estrategia del largo plazo – proyectos, pronósticos (forecast), presupuestos, inversiones potenciales, etc. Las hojas de cálculo son herramientas muy utilizadas para la planificación y presupuestación.
  • Análisis Estadístico. Este tipo de análisis trata con tendencias y correlaciones, utilizando técnicas más poderosas que la simple aritmética de las herramientas típicas de monitoreo. existen paquetes especializados para este tipo de análisis como ser los de data mining. Por otra parte estos sistemas tienen cada día mejores interfaces de usuarios que hacen que su utilización sea posible para usuarios estadísticos o no estadísticos. [3]

Condiciones para establecer la Analítica en un Organización
Como siempre cada vez que se desea incorporar una nueva forma de hacer las cosas se necesita la confluencia de personas, conocimientos y tecnología, y se dá por subentendido que sin datos no hay Analítica, para el caso de la Analítica se precisa:

  • Alta Gerencia Comprometida: Incorporar la Análitica, en su sentido amplio, a los negocios implica cambiso en la cultura, los procesos, el comportamiento y las habilidades de los empleados. Tales cambios ponen presión a los ejecutivos superiores –senior executives– que están interesados en la analítica y en mejorar el rendimiento de los negocios.
  • Conocimiento amplio y habilidades prácticas en el uso de datos: Es muy importante contar con una base amplia de empleados con habilidades para tratar con los datos –data-savvy– o que puedan rápidamente adquirir esta habilidad. Esto implica reclutar, capacitar y compensar a quienes tiene las habilidades para la Analítica, este tipo de gente se requiere especialmente en los niveles gerenciales. A la vez es indispensable determinar donde estas habilidades pueden generar valor para la organización y, también visualizar en que área se necesitarán en el futuro.
  • Procesos de Negocios Ágiles: La Analítica parte por establecer la “Verdad ünica”, esto significa que no existen conflictos en la interpretación de los datos oficiales de la compañía. esto implica generar una visión integrada de los datos en toda la organización, de modo que una métrica signifique lo mismo para todos los empleados, independiente de su posición en la estructura organizativa.. Esta condición muchas veces implica un gran trabajo de re-diseño de procesos de negocios entre las distintas filiales o unidades que componen una compañía.
  • Tecnología para capturar, clasificar y generar información[1]: Se necesita una infraestructura tecnológica potente para poder almacenar y operar con los datos, hoy esta infraestructura es provistas por variados proveedores con soluciones para empresas de distintos tamaños, y aquí aplica la regla que el volumen determinar la complejidad del problema, de modo que la solución para Analítica para una empresa que procesa miles de registros al mes es más simple y de menor costo que aquella que procesa millones de registros por mes. En resumen, la plataforma tecnologíca para Analítica debe proveer tiempos de respuesta breves a los usuarios Analistas, pues de otro modo el sistema simplemente no es utilizado por estas personas.
  •  

Analítica vs. Operación
¿Cuál es la diferencia entre Analítica y Operación? El punto más relevante son los datos. Los datos operacionales, o transaccionales, son mayoritariamente atómicos (detallado) por su parte los datos analíticos son sintetizados a partir de los datos operacionales [4].

Por otra parte la aplicaciones que soportan la operación –transaccionales- comúnmente se han construido para satisfacer necesidades específicas de un área de la organización –hoy este enfoque esta cambiando a proceso de negocios- lo que significa que la información se almacena en compartimentos estancos, es lo que también se denomina “silo de información” y, se tiene que la aplicación analítica requiere “todos” los datos disponibles, esto es tiene que tener la capacidad de integrar datos independiente de su origen o del silo donde están almacenados.

Es claro, que también existe un factor de especialización. De hecho un sistema transaccional incluye reportes y, es posible que genere informes estadísticos y de gestión; sin embargo, esto no lo convierte en un sistema analítico. Este último cuenta con mecanismos específicamente diseñados para el almacenamiento estructurado y para el análisis de los datos.


Factores que afectan la Analítica
Hasta antes que existiera la Internet y la ingeniería de procesos de negocios, las organizaciones disponían de ventas de tiempo, para la toma de decisiones, muy grandes comparadas con los estándares actuales. Esta situación implica que los datos para la toma decisiones tienen que estar disponibles en el sistema analítico tan pronto se registran en el sistema transaccional, por ejemplo si un gerente necesita evaluar la rentabilidad de un cliente tiene que disponer de los datos al momento de hacer su análisis y no puede esperar hasta el próximo cierre contable [5]

Un aspecto crítico de los sistemas Analíticos es su capacidad de respuesta, es decir el tiempo que media entre una petición de datos –consulta- y la obtención de los datos pertinentes. Por su puesto el tiempo de respuesta es función de la complejidad de los parámetros de selección y de la cantidad de datos, a mayor complejidad y cantidad mayor tiempo de respuesta, que puede ir de minutos a horas. Para mantener una operación dentro de estándares adecuados a las circunstancias de cada empresa es necesario tener en cuenta tres factores principales: el dimensionamiento de la infraestructura computacional, la capacidad de los Consultores Funcionales –especialistas informáticos- y el nivel de habilidades y conocimiento que tengan los usuarios analistas, en el uso de las herramientas analíticas.


Referencias
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Business_analytics.
[2 ]Davenport, Thomas H.; Jeanne G. Harris (March 2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business School Press.
[3] Baker, Stephen (January 23, 2006). “Math Will Rock Your World“. BusinessWeek. Retrieved on 200709-19.
[4] Neil Raden, An Analytics Manifesto, January 2006.[5] Curt A. Monash, Analytic Business Processes: The Third Generation, November 2004.

 


[1] Información, son datos seleccionados y clasificados que tienen utilidad y sentido para alguien.

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