El Término “Infoxicación” representa el fenómeno actual de sobresaturación de información que vive la sociedad y del que las empresas no quedan exentas. Negociar implica entonces, gestionar información. Y por ello, son necesarias las herramientas que nos proporcionan los sistemas de Business Intelligence.
Tipos de información
1.-El management debe afrontar dos tipos de riesgos asociados a la gestión de la información:
a) Evitar la sub-información:
Defecto de cantidad: Si nuestra organización tiene fallas o fugas de información, la gestión no será eficiente.
Defecto de puntualidad: Necesitamos capturar la información para saber antes que nadie, qué está pasando. El mundo corre deprisa a una velocidad acelerada y por ello, es necesario estar informado on-line.
Defecto de comunicación: Cuando la estructura piramidal no permite democratizar la información interna, implica que la información no puede ser analizada por el personal cuando la necesita.
b) Luchar contra la sobre-in formación:
Más información, no implica más conocimiento: Una buena gestión a través de los sistemas BI (Business Intelligence), debe optimizar la capacidad de transformación de unos datos, en valiosa información, que nos permita conocer nuestro sistema interior del negocio, así como nuestro entorno exterior del mercado.
Saber elegir los indicadores clave: Es mucho el volumen de datos que la empresa necesita gestionar. El management de la información implica convertir esa tormenta de información en “datos de calidad” o datos de valor añadido. Para ello, es necesario identificar los “indicadores clave” que conformarán los parámetros fundamentales para la toma de decisiones estratégicas, denominados también “drivers” o “KPI’s” (KPI: Key Performance Indicators)
La información saludable: Se trata de una “gestión sobre salud de los datos”, solo posible si las herramientas del BI (Business Intelligence) permiten construir una arquitectura de datos organizada, relevante y concreta, en el menor tiempo posible.
2.- El modelaje de datos y la arquitectura de la información.
El concepto que subyace en los sistemas BI (Business Intelligence), es que los datos deben permitir configurar una modulación de posibilidades de la realidad. Esta capacidad de las matrices de control por simulación, permite gestionar a través de la información, las situaciones futuras de riesgo con las que se encontrará nuestro negocio.
El primer paso, para elaborar la construcción arquitectónica de los sistemas de información, comienza con diseñar unos buenos cimientos sobre los que se asiente el edificio. Esa base sólida será la denominada Data Warehouse (DW), que debe contener todos los datos e informaciones, acerca de las operaciones de la empresa, tanto internas (gestionadas por ERP´s), como externas (gestionadas por CRM´s).
Este DW (Data Warehouse) se asemeja a una única “fuente” donde toda la organización de la empresa va a beber de la misma. El cómo almacenar los datos en una fuente es un asunto principal para que el sistema de gestión de la información sea eficiente.
Esta primera fuente principal de datos recogidos por el sistema, puede tomar diversos aspectos técnicos:
Bases relacionales de datos (RDB- Relational Data Base Management).
Cubos de información (OLAP –On Line Analytical Processin).
Minería de datos (DM – Data Mining) o columnas de registros.
El grado de precisión con la que se registren los datos será fundamental. Si la DW (Data Warheousing) se asocia al aspecto cuantitativo y de la información, la DM (Data Mining) podemos asociarla al aspecto cualitativo de los datos.
3.- Los datos rebeldes que no se dejan cuantificar.
Un nuevo problema surge cuando el sistema de BI (Business Intelligence), que por naturaleza está vinculado a la gestión de datos numéricos, se encuentra con el nuevo reto de gestionar inteligentemente datos, cuya naturaleza no puede ser mesurable, porque son estrictamente textuales. Para ello, es necesario contar con sistemas BI (Business Intelligence) que incluyan herramientas de filtro y clasificación inteligente de palabras.
El análisis de estos datos no numéricos, son un factor clave para ampliar los sistemas clásicos de BI (Business Intelligence) y sus arquitecturas de datos. No solo nos referimos a los a las palabras “escritas” sino también a las “habladas”.
Estos datos deben estructurarse e integrarse en los sistemas BI (Business Intelligence), a través de herramientas técnicas, como son los analizadores inteligentes de textos.
Existen sistemas que tratan de traducir la voz en palabra escrita, como por ejemplo los denominados VOC.
Es necesario incorporar estas nuevas herramientas que tratan de ordenar y clasificar los datos no numéricos, puesto que nuestro sistema BI deberá también poder registrar y analizar la información proveniente de fuentes tan imprescindibles para la gestión, como puedan ser: los foros, los feeds, los blogs, calls centers, comunicaciones de correo electrónico integradas ya en los CRMs.
Actualmente, esta información no estructurada representa la principal fuente de información caótica, a ordenar y clasificar en cualquier tipo de organización, y por ello deberá necesariamente integrarse, dentro de la DW -Data Warehouse- de todo sistema BI.
Pese a eso, existe aún un bajo porcentaje de organizaciones, que trabajan regularmente con herramientas analíticas vinculadas a toda la fenomenología de las operaciones on line.
