Es el ámbito informático y la actual potencia computacional el lugar en el cual ese objetivo de crear conocimiento comienza a ser factible:
Dato e Información
Desde el inicio de la era de la automatización de la información, se ha hablado de “dato” como la mínima unidad o átomo de los sistemas: la fecha de un evento, el nro de cliente relacionado a una transacción.
Simultáneamente, agrupando los datos se hablaba y se continúa hablando de “información”: una factura (incluye y relaciona a esa fecha con ese cliente), una cuenta corriente, una conciliación bancaria.
Conocimiento
Actualmente, a ese par de conceptos se le agrega un tercero inaugurando una nueva dimensión: el conocimiento.
Así que ahora los rangos o jerarquías de valores en un sistema de información se componen de tres escalas: dato, información y conocimiento.
¿Cuál es la tendencia de nuestros consumidores en los últimos seis años? ¿Cómo se comparan las ventas de esta temporada con las anteriores? ¿Y si sólo se consideran ciertos rubros? ¿Y si se consideran todos los rubros? ¿Qué hay de las compras de los nuevos clientes comparadas con las de los más antiguos?
Se necesitan esas respuestas y se necesitan YA.
Por supuesto que la inteligencia del negocio ya existe en el mismo desde hace mucho tiempo, quizá desde su inicio. Lo nuevo acá es que su origen y consistencia se respaldan por una evidencia objetiva, que está disponible para todos los actores que se considere necesario, que se obtiene de una manera económica y confiable y que no se necesita ser un experimentado actor del negocio para deducirla con cierta incertidumbre.
Además, el conocimiento que va aflorando a través de estrategias de BI, puede deparar sorpresas: puede ocurrir que cierta percepción que se tenía del negocio, de repente se ve cuestionada por informes que muestran lo contrario.
Conocimiento, el último de la lista de prioridades
Lo habitual es que se tiendan a resolver con prioridad las cuestiones operativas: poner en marcha “el sistema” y que se pueda facturar rápido, comprar rápido, controlar el stock, etc.
A lo sumo y junto con esas cuestiones operativas resueltas, hay disponibles ciertos “listados”. ¿Pero qué ocurre cuando además de un “listado de ventas del mes” se necesitan cosas tan básicas como un gráfico para comparar datos estacionales, o un consolidado que abarque muchos años?
Lo que siempre se deja para “después” es la posibilidad de generar un tremendo valor agregado a todos esos registros que van quedando grabados.
Herramientas
Son muchas las herramientas y estrategias para generar conocimiento con BI.
Conceptualmente hablando y por mencionar ciertos términos que se están popularizando, se habla de la necesidad de “preparar” la información para que comience a ser más accesible (datawarehousing), de “cruzar” la información (olap) y de analizar la misma para encontrar patrones o tendencias (data mining).
- Se necesita “preparar” la información ya que normalmente la misma se va almacenando (a medida que surge de las actividades operativas) de una manera que no es la mejor para analizarlos (ni aún los actuales sistemas computacionales tan potentes pueden procesar información que no se encuentre adecuadamente almacenada para los fines de generar conocimiento). Esto no necesariamente implica una demora en la disponibilidad. Actualmente se habla de preparar en un modo NRT (near real time o “casi en tiempo real”) de tal manera que los eventos operativos se registran y ya están aportando al conocimiento del negocio.
- Se necesita “cruzar” la información para que comience a “aflorar” el conocimiento (como casos simplificados pero accesibles, ver las tablas dinámicas de Excel, las referencias cruzadas de Access o el Piloto de Datos de OpenOffice).
- Se necesitan estrategias para “analizar” los reportes o listados de tal manera que se expliciten ciertas tendencias como parte del conocimiento.
Actualmente es muy común que las pymes tengan una gran cantidad de historia en archivos digitales: hasta 20 años de facturaciones, remitos, pagos, libros de banco, precios, costos, etc.
Todo ese volumen tiene mucho conocimiento “oculto”. Los datos están, la información está (son un hecho, se pueden ver), pero el conocimiento también está; sólo que requiere de herramientas y procedimientos para salir a la luz y ayudar a todos a tomar mejores decisiones (no sólo a puestos directivos y gerenciales sino también a posiciones operativas).
Las soluciones disponibles no se limitan al mercado de las grandes corporaciones. Actualmente es posible armar planes para poner en marcha BI con presupuestos acordes a pymes.
