martes, 25 de noviembre de 2008

Tarea 10 "KM (Knowledge Management) "

Gestión del Conocimiento

La Gestión del Conocimiento es, en definitiva, la gestión de los activos intangibles que generan valor para la organización. La mayoría de estos intangibles tienen que ver con procesos relacionados de una u otra forma con la captación, estructuración y transmisión de conocimiento. Por lo tanto, la Gestión del Conocimiento tiene en el aprendizaje organizacional su principal herramienta. La Gestión del Conocimiento es un concepto dinámico o de flujo.

En este momento deberíamos plantearnos cuál es la diferencia entre dato, información y conocimiento. Una primera aproximación podría ser la siguiente: los datos están localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes (personas, organizaciones,...), mientras que la información adopta un papel mediador entre ambos conceptos.

Dentro del objeto de estudio de la gestión del conocimiento está lo que la empresa sabe sobre sus productos, procesos, mercados, clientes, empleados, proveedores y su entorno, y sobre el cómo combinar estos elementos para hacer a una empresa competitiva. Por esto, al considerar la implantación de Gestión del Conocimiento, se debe tener en cuenta que uno de los factores claves para el éxito de ella son las personas. Otro aspecto importante de considerar es el hecho que la gestión del conocimiento está basada en una buena gestión de la información.

Hay que reconocer que, en realidad, lo que fluye entre agentes distintos nunca es conocimiento como tal, sino datos (información). Es posible aproximar el conocimiento de dos agentes que comparten los mismos datos, pero debido a sus experiencias anteriores y a las diferencias en el modo de procesar los datos (modelos mentales, modelos organizacionales), nunca tendrán las mismas tendencias para la acción, ni estados idénticos de conocimiento. Sólo podemos conseguir aproximaciones, ya que el contexto interno y externo de un agente siempre es diferente a otro. Esto es así, porque el conocimiento es información puesta dentro de un contexto (experiencia)

En definitiva, los datos, una vez asociados a un objeto y estructurados se convierten en información. La información asociada a un contexto y a una experiencia se convierte en conocimiento. El conocimiento asociado a una persona y a una serie de habilidades personales se convierte en sabiduría, y finalmente el conocimiento asociado a una organización y a una serie de capacidades organizativas se convierte en Capital Intelectual.

El proceso de la Administración del conocimiento, también conocido en sus fases de desarrollo como " aprendizaje corporativo", tiene principalmente los siguientes objetivos:

  • Identificar, recoger y organizar el conocimiento existente.
  • Facilitar la creación del nuevo conocimiento.
  • Iniciar la innovación a través de la reutilización y apoyo de la habilidad de la gente a través de organizaciones para producir un realzado funcionamiento de negocio.
  • Monitorear y evaluar los logros obtenidos mediante la aplicación del conocimiento. ·
  • Reducir los tiempos de ciclos en el desarrollo de nuevos productos, mejoras de los ya existentes y la reducción del desarrollo de soluciones a los problemas.
  • Reducir los costos asociados a la repetición de errores.

¿Como lo llevaremos a cabo?




Detectar: Es el proceso de localizar modelos cognitivos y activos (pensamiento y acción) de valor para la organización, el cual radica en las personas. Son ellas, de acuerdo a sus capacidadescognitivas (modelos mentales, visión sistémica, etc.), quienes determinan las nuevas fuentes de conocimiento de acción. La fuentes de conocimiento pueden ser generadas tanto de forma interna (I&D, proyectos, descubrimientos, etc.) como externa (fuentes de información periódica, Internet, cursos de capacitación, libros, etc.).

Seleccionar: Es el proceso de evaluación y elección del modelo en torno a un criterio de interés. Los criterios pueden estar basados en criterios organizacionales, comunales o individuales, los cuales estarán divididos en tres grandes grupos: Interés, Práctica y Acción. Sería ideal que la o las personas que detectaron el modelo estuvieran capacitada y autorizadas para evaluarla, ya que esto permite distribuir y escalar la tarea de seleccionar nuevos modelos. En todo caso deberán existir instancias de apoyo a la valoración de una nueva fuente potencial.

Organizar: Es el proceso de almacenar de forma estructurada la representación explícita del modelo.

Generación: Es la creación de nuevas ideas, el reconocimiento de nuevos patrones, la síntesis de disciplinas separadas, y el desarrollo de nuevos procesos.

Codificación: Es la representación del conocimiento para que pueda ser accedido y transferido por cualquier miembro de la organización a través de algún lenguaje de representación (palabras, diagramas, estructuras, etc.). Cabe destacar que la representación de codificación puede diferir de la representación de almacenamiento, dado que enfrentan objetivos diferentes: personas y máquinas. ¨

Trasferencia: Es establecer el almacenamiento y la apertura que tendrá el conocimiento, ayudado por interfaces de acceso masivo (por ejemplo, la Internet o una Intranet) Además debe considerar aspectos tales como las barreras de tipo Temporales (Vencimiento), de Distancias y Sociales.

Filtrar: Una vez organizada la fuente, puede ser accedida a través de consultas automatizadas en torno a motores de búsquedas. Las búsquedas se basarán en estructuras de acceso simples y complejas, tales como mapas de conocimientos, portales de conocimiento o agentes inteligentes.

Presentar: Los resultados obtenidos del proceso de filtrado deben ser presentados a personas o máquinas. En caso que sean personas, las interfaces deben estar diseñadas para abarcar el amplio rango de comprensión humana.

Usar: El uso del conocimiento reside en el acto de aplicarlo al problema objeto de resolver. De acuerdo con esta acción es que es posible evaluar la utilidad de la fuente de conocimiento a través de una actividad de retroalimentación. Cabe destacar que el proceso de Gestión del conocimiento propuesto se centra en la generación del valor, por lo que el centro de dirección del proceso es el negocio.

La perspectiva estratégica de la gestión del conocimiento.

Los conceptos clave que se han derivado de las tres palabras protagonistas de la sociedad del conocimiento (información, conocimiento y aprendizaje) son Capital Intelectual, Gestión del Conocimiento y Aprendizaje Organizativo. Esta propuesta de naturaleza estratégica ha sido concretada por Bueno (2002) en la denominada Triada Conceptual.

Estos tres conceptos, desde el punto de vista estratégico, se diferencian fundamentalmente:

El Aprendizaje Organizativo es el enfoque subyacente que da sentido y continuidad al proceso de creación de valor o de intangibles. El Aprendizaje, en suma, es la clave para que las personas y la organización puedan ser más inteligentes, memorizando y transformando información en conocimiento. Podemos asociar a este enfoque los conceptos de "organizaciones inteligentes", "organizaciones que aprenden"(learning organizations).

El Capital Intelectual representa la perspectiva estratégica de la "cuenta y razón" o de la medición y comunicación de los activos intangibles creados o poseídos por la organización. Están apareciendo en los últimos años varios modelos que intentan medir y gestionar el capital intangible de la organización (principalmente de las empresas privadas) y las dificultades y problemática que conlleva mensurar y potenciar dichos elementos intangibles.

La Dirección del Conocimiento refleja la dimensión creativa y operativa de la forma de generar y difundir el conocimiento entre los miembros de la organización y también con otros agentes relacionados.

La integración de estos tres conceptos emana de un enfoque estratégico de la organización que ha de servirle para mejorar la competitividad.

La Triada Conceptual

Comienza la escala con un concepto que ni siquiera algunos autores han tenido en cuenta y que es el de "signo": menos que un dato, una mera información sin sintaxis ni significado. Si subimos un peldaño en la escala, llegamos al dato con el único añadido de la sintaxis.

Un paso más importante es el de añadir significado a estos datos para convertirlos en información. Pero el paso definitivo en esta primera parte de la escala es, en nuestra opinión, el proveer de un contexto adecuado, unas determinadas expectativas y experiencias a dicha información y convertirla en conocimiento.

Aunque para llegar a la cumbre de la escala y conseguir una organización inteligente, que aprende y, lo que es más importante, se convierte en competitiva, debemos escalar el resto de peldaños (utilizar los conocimientos, tener voluntad y actuar de forma adecuada y ser únicos, originales y mejores que los demás, es decir, competitivos).

La escala del conocimiento

Caso práctico de la utilización de la Gestión del Conocimiento


Este caso trata de una empresa española del sector eléctrico español que realiza todas las actividades necesarias para dar servicio eléctrico a sus clientes, desde la instalación de las infraestructuras hasta el servicio posventa. Esta empresa tiene en servicio unas políticas de Gestión del Conocimiento y de Innovación Tecnológica que se van a resumir en los siguientes puntos.

La Innovación Tecnológica es un factor clave para esta empresa para asegurar su viabilidad en un mercado regido por la libre competencia. La conversión del conocimiento en nuevos productos o procesos es compleja y de difícil gestión. Esto es debido a características tales como el carácter multidisciplinar del proceso innovador, la incertidumbre que lleva asociada y la necesidad de introducir otros criterios además de los financieros.

Esta empresa dedica a I+D unos recursos que suponen aproximadamente un 0.35% de su facturación y se plasman en más de 80 proyectos en curso que se encuadran dentro de áreas tan distintas como Sistema Eléctrico, Medio Ambiente, Tecnologías Avanzadas, … Muchos de estos proyectos participan en programas nacionales y europeos destinados a incentivar la investigación. Algunos de estos proyectos se realizan con la colaboración de entidades externas entre las que se encuentran Universidades, centros de investigación y empresas, que pueden actuar como cofinanciadoras.

Es en este marco donde se inscriben las herramientas de ayuda a la Gestión del Conocimiento que se describen a continuación.

La creación de una unidad de información tecnológica se realizó para permitir la diseminación interna y sistemática de la información. Por una parte se distribuye la información adecuada a cada individuo en respuesta a unos perfiles de interés personal y, por otra, se coordinan los intereses de información de la empresa.

El desarrollo de esta unidad de información se ha basado en la clasificación de las tecnologías más relevantes para la empresa en cuestión y ha participado de las fuentes valoradas positivamente para cada una de ellas. Las fuentes de información a las que accede esta unidad de información son las siguientes:

  • Fondos impresos: Informes, Memorias, Obras de Referencia y Directorios.
  • Bases de datos en línea y acceso a diversos host con información relativa al sector energético, ingeniería, ciencia y tecnología, medio ambiente, etc.
  • CERN
  • proxies
  • gateways
  • XHTML
  • O’Reilly Media
  • Medialive International
  • Internet: enlace con servidores de información www, ftp, pop, etc.
  • Bibliotecas, Centros de Documentación y Servicios de Información: contacto directo con los principales organismos del sector de la energía.

Los servicios ofrecidos por parte de este gabinete de información se pueden agrupar en los siguientes:

Servicio de información: atiende peticiones de información relacionadas con Innovación Tecnológica, I+D e Ingeniería.

Servicio de Difusión: disemina información relativa a Innovación Tecnológica de interés para la empresa a través de boletines periódicos, informes y una red de Internet local.

Servicio de Alertas: ofrece la posibilidad de mantenerse al día de publicaciones y novedades sobre temas concretos, recibiendo continua información a través del correo electrónico.

Una parte fundamental de este gabinete es su Base de Información que continuamente se va alimentando a partir de la información captada y que queda a disposición de todos los usuarios para su consulta en cualquier momento. Esta Base de Información es un sistema de tecnología basado en Lotus Notes que facilita e integra los procesos de almacenamiento, recuperación y elaboración de la información tecnológica manejada por las personas de I+D.

Esta base realiza las siguientes funciones:

Control de los fondos impresos que están físicamente en el gabinete mediante una ficha electrónica.

Recogida de todo tipo de documentos susceptibles de resultar interesantes para el perfil general de la empresa o para los perfiles de los usuarios.

Reunir los datos de todas las entidades consideradas como recursos para la labor de I+D; tales como suministradores, colaboradores tecnológicos, etc.

Realizar el seguimiento de las peticiones de información que se hacen al gabinete y asociar cada petición a todos los documentos o informaciones generados para su resolución.

Incluir los datos identificativos de los proyectos de I+D de la propia empresa y la documentación generada por ellos.

Registrar los usuarios a los que se presta un servicio de alerta, es decir, búsqueda y envío de información sobre sus temas de interés.

Esta Base de Datos responde a la necesidad de conocer el estado del sector en aquellas áreas tecnológicamente relevantes para la empresa y de establecer contactos con expertos en esas áreas en caso necesario, recogiendo información de las personas y organizaciones más destacadas en especialidades que forman parte de las áreas tecnológicas prioritarias así como de las actividades que desarrollan.

Esta base se actualiza anualmente. El acceso a la información se realiza tanto a través de las personas como de las organizaciones, que son líderes en un área de investigación determinada, obteniéndose la información on-line o en informes. Las áreas de investigación que actualmente forman parte de la base de datos son las siete áreas tecnológicas ya citadas.

Modelo de Transferencia del Conocimiento

  • Sistematización
  • Convertir conocimiento tácito en conceptos explícitos
  • Hacer tangible el conocimiento mediante el uso de conceptos, hipótesis, analogías o modelos

Enseñanza

  • Es el proceso de crear conocimiento explícito al reunir conocimiento explícito.
  • Mediante el intercambio de conversaciones telefónicas, reuniones, correos.

Entrenamiento

  • Es un proceso de incorporación de conocimiento explícito en conocimiento tácito.
  • Analiza las experiencias adquiridas en la puesta en práctica de los nuevos conocimientos.

Acompañamiento

  • Es el proceso de adquirir conocimiento tácito a través de compartir experiencias.
  • Por medio de exposiciones orales Documentos, manuales y tradiciones y que añade el conocimiento novedoso a la base colectiva que posee la organización.

lunes, 24 de noviembre de 2008

Tarea 10 "KM (Knowledge Management) "

Anexos








Bibliografía

  • Gestión del conocimiento. De http://pulsar.ehu.es/pulsar/glosario/glosario_G. Recuperado el 24 de noviembre del 2008.
  • Gestión del conocimiento. De es.wikipedia.org/wiki/Gestión del Conocimiento.Recuperado el 24 de noviembre del 2008.
  • Gestión del conocimiento. De http://www.documentalistaenredado.net/469/glosario-sobre-auditorias-de-informacion/.Recuperado el 24 de noviembre del 2008.
  • Gestión del conocimiento. De 24sevenzone.com/glosario.php.Recuperado el 24 de noviembre del 2008.

domingo, 23 de noviembre de 2008

Tarea 10 "KM (Knowledge Management) "

Figura 1. Se presenta a continuación un listado de algunas definiciones referentes a gestión del conocimiento.


Figura 2. Este mapa mental proporciona los objetivos mpas representantivos del gestión de conocimiento.


Figura 3. Cualquier empresa que va realizar un gestionamiento del conocimiento, debe responder las siguientes cuatro preguntas.


Figura 4.Representa los componentes que debe incluir un modelo de gestión del conocimiento. En las 4 figuras siguientes se detallara el componente proceso.


Figura 5.Componentes del modelo. Se destacan las acciones y el objetivo principal del proceso diagnostico.


Figura 6.Componentes del modelo. Se destacan las acciones y el objetivo principal del proceso de diseño.


Figura 7.Componentes del modelo. Se destacan las acciones y el objetivo principal del proceso de implementación.


Figura 8.Componentes del modelo. Se destacan las acciones y el objetivo principal del proceso evaluación.


Figura 9. Se mencionan las caracteristicas sobresalientes de cada uno de los 5 modelos de gestión de conocimiento.

domingo, 16 de noviembre de 2008

Tarea 9 "Businesss Intelligence"

Introducción


Históricamente, la tecnología de Business Intelligence ha encontrado lugar en dos niveles primarios: entre los altos ejecutivos quienes necesitan obtener información estratégica y entre los administradores de la línea de negocios que son responsables del análisis táctico. Estas tradicionales actividades de soporte a la decisión son importantes, pero ellos solamente muestran superficialmente el potencial de la inteligencia de negocios dentro de la empresa., involucrando quizá el 5% de los usuarios y el 10% de los datos disponibles.

Las inversiones en aplicaciones empresariales, tales como planeación de recursos (ERP) y administración de la relación con el cliente (CRM), han resultando en una enorme cantidad de datos dentro de las organizaciones. Estas organizaciones ahora quieren apalancar estas inversiones y usar la información para ayudarles a tomar mejores decisiones, se más ágiles con organización y tener una mayor comprensión de cómo correr sus negocios.

Por ellos mucha pequeña y mediana empresa esta adoptando BI para ayudarles a poner en marcha sus negocios.

El corazón de Business Intelligence es la habilidad de una organización para acceder y analizar la información, y entonces explotar su ventaja competitiva. En la era digital, las capacidades que ofrece Business Intelligence será la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Business Intelligence

La figura 1 muestra una breve reseña histórica de cómo fue desarrollándose lo que ahora se conoce como Business Intelligence, también se puede observar la manera en que las aplicaciones relacionadas al soporte de decisiones han ido evolucionando con el paso del tiempo.

Definición

Las aplicaciones de Business Intelligence (BI) son herramientas de soporte de decisiones que permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de información crítica para la empresa. Estas aplicaciones proporcionan a los usuarios un mayor entendimiento que les permite identificar las oportunidades y los problemas de los negocios. Los usuarios son capaces de acceder y apalancar una vasta cantidad de información y analizar sus relaciones y entender las tendencias que últimamente están apoyando las decisiones de los negocios. Estas herramientas previenen una potencial pérdida de conocimiento dentro de la empresa que resulta de una acumulación masiva reinformación que no es fácil de leer o de usar.

Importancia de BI en las organizaciones

El exceso de información no es poder, pero el conocimiento si lo es. Con demasiada frecuencia, la transformación y el análisis de toda la información y los datos que las propias compañías generan se convierte en un verdadero problema y, por lo tanto, la toma de decisiones se vuelve desesperadamente lenta.

Las tecnologías de BI intentan ayudar a las personas a entender los datos más rápidamente a fin de que puedan tomar mejores y más rápidas decisiones y, finalmente, mejorar sus movimientos hacia la consecución de objetivos de negocios. Los impulsores claves detrás de los objetivos de BI son incrementar la eficiencia organizacional y la efectividad. Algunas de las tecnologías de BI apuntan a crear un flujo de datos dentro de la organización más rápido y accesible. Por otro lado, novedosas tecnologías de BI toman un enfoque más agresivo redefiniendo los procesos existentes con otros nuevos, mucho más estilizados que eliminan gran cantidad de pasos o crean nuevas capacidades.

En una reciente encuesta realizada por Gartner, BI fue catalogado en el número 2 en la lista de prioridades tecnológicas de los CIO para el 2005, después de ubicarse en el lugar número 2 en el año 2004.

Debido a este nuevo énfasis en BI, el mercado de herramientas software de BI alrededor del mundo creció un 7.7 % en 2004, basado en estimaciones preliminares del mercado compuesto.

El crecimiento en 2004 fue conducido por el alto desempeño de vendedores específicos, incluyendo Cognos y Microsoft. El ranking no cambio respecto al año 2003 tal y como se esperaba. Los tres mayores vendedores de herramientas de BI en el mercado global, según datos de Gartner son:

Tabla 1. Mayores proveedores de herramientas de BI

Proveedor

Posición en el mercado compartido

Business Objects

1

SAS Institute

2

Cognos

3

Tipos de productos de BI

Las herramientas de software de BI son usadas para acceder a los datos de los negocios y proporcionar reportes, análisis, visualizaciones y alertas a los usuarios. La gran mayoría de las herramientas de BI son usadas por usuarios finales para acceder, analizar y reportar contra los datos que más frecuentemente residen en data warehouse, data marts y almacenes de datos operacionales. Los desarrolladores de aplicaciones usan plataformas de BI para desarrollar y desplegar aplicaciones (las cuales no son consideradas herramientas de BI).

Ejemplos de una aplicación de BI son las aplicaciones de consolidación financiera y presupuestos.

Actualmente el mercado de herramientas de BI se encuentra constituido de dos subsegmentos: suites de BI empresarial (EBIS, por sus siglas en inglés) y plataformas de BI. La mayoría de las herramientas de BI, como las desarrolladas por los vendedores mencionados en la tabla 1, son BI empresarial y plataformas de BI.

Gartner Dataquest (2005) realizó un pronóstico a cinco años, basado en una estimación preliminar de tamaño del mercados y una revisión de los inhibidores e impulsores, llegando a la conclusión de que el total de mercado de herramientas de BI proyecta un crecimiento de $ 2.5 billones en 2004 a $ 2.9 billones en 2009, con una tasa de crecimiento anual de 7.4%.

Contrastes: BI empresarial Vs. Plataformas

Tiedrich (2003), menciona que las plataformas de BI son ambientes de desarrollo de aplicaciones, comúnmente ofrecen un lenguaje de codificación como Visual Basic y otros lenguajes para la creación de aplicaciones personalizadas.

Tabla 2. Ventajas y desventajas de las plataformas de BI

Ventajas.

Desventajas

Aplicaciones personalizadas.

Complejidad en el desarrollo de aplicaciones

Alta funcionalidad analítica.

Las plataformas de BI se usan cuando hay una necesidad de analizar aplicaciones complejas con muchos cálculos (por ejemplo, rentabilidad de un producto) o para crear aplicaciones amigables para usuarios ocasionales.

En cambio las herramientas de BI empresarial, contienen una funcionalidad estándar. Una vez que una o más fuente de datos es mapeado por las herramientas de suites de BI empresarial (EBIS, por sus siglas en inglés), la funcionalidad toma vida. A pesar de que algunas herramientas contienen algunas facilidades de codificación, crear aplicaciones a la medida es un desafío.

Según lo dicho por Tiedrich (2003), consultor de Gartner, las EBIS contiene las siguientes ventajas y desventajas.

Tabla 3. Ventajas y desventajas de Business Intelligence Empresarial

Ventajas.

Desventajas

Implementación más sencilla.

Funcionalidad menos analítica

Funcionalidad estándar.

Poca facilidad de personalización

Los EBIS son usualmente utilizados cuando hay muchos usuarios de diversos niveles de habilidad técnica, cada uno con requerimientos de reportes y vistas que son menos analíticos (por ejemplo, reportes administrativos o análisis de variantes simples).

Tecnologías de BI

Durante el periodo formativo, las compañías han descubierto activamente nuevas maneras de usar sus datos para apoyar la toma de decisiones, realizar una optimización de procesos y realizar reportes operacionales. Y durante esta era de invenciones, los vendedores de tecnología de BI han construidos nichos de software para implementar cada nuevo patrón de aplicaciones que las compañías inventan. Estos patrones de aplicación resultan en productos de software centrados exclusivamente en cinco estilos de BI (Microstrategy, 2002), tales como:

  • Reporte empresarial. Los reportes escritos son usados para generar reportes estáticos altamente formateados destinados para ampliar su distribución con mucha gente.
  • Cubos de análisis. Los cubos basados en herramientas de BI son usados para proveer capacidades analíticas a los administradores de negocios.
  • Vistas Ad Hoc Query y análisis. Herramientas OLAP relacionales son usadas para permitir a los expertos visualizar la base de datos y ver cualquier respuesta y convertirla en información transaccional de bajo nivel.
  • Data mining y análisis estadísticos. Son herramientas usadas para desempeñar modelado predictivo o para descubrir la relación causa efecto entre dos métricas.
  • Entrega de reportes y alertas. Los motores de distribución de reportes son usados para enviar reportes completos o avisos a un gran numero de usuarios, dichos reportes se basan en suscripciones, calendarios, etc.

Hasta este punto, las grandes empresas han tenido que comprar diferentes conjuntos de herramientas de BI a distintos vendedores, con cada herramienta dirigida a una nueva aplicación de BI y cada una de ellas dando al usuario funcionalidad en solo uno de los estilos de BI.

Una manera de ver estos estilos de BI es dar lugar a un espacio de dos dimensiones donde el eje vertical representa la sofisticación e interactividad del proceso analítico y el eje horizontal representa la escala, o el tamaño de la población de usuarios. Es entonces cuando se pueden localizar los 5 estilos de BI dentro del cuadrante.

La siguiente tabla muestra las tecnologías que son usadas para Business Intelligence y las cuales entran dentro de los cinco estilos mencionados anteriormente.

Tecnologías de BI

Servidores de base de datos relacional.

Servidores de base de datos OLAP

Data Warehouses

Data Marts

Transformación de datos y herramientas de limpieza

Herramientas de reportes y vistas

Herramientas de análisis y exploración

Herramientas de visualización de datos

Herramientas de Data Mining

Scorecards, portales, y dashboards

Hojas de calculo

Herramientas de predicción y modelación

Sistemas de alertas y notificaciones

Aplicaciones analíticas

Tabla 4. Tecnologías usadas en Business Intelligence

Factores críticos de éxito.

Lokken (2001) menciona que todos los sistemas de BI tienen un número crítico de factores de éxito en común, ya que ellos:

  • Proveen acceso a datos adecuados. Sin organizar los datos, es difícil lograrlo.
  • Incrementan la habilidad de los usuarios para entender los resultados. Saturar a las personas de números en estos días crea más problemas que los que resuelven. Diez años atrás el problema era obtener los datos; pero hoy en día tiene que ver más con el manejo de ellos.
  • Incrementan el entendimiento de los negocios por parte de los usuarios. Conocer que es lo que los datos dicen es algo bueno, pero en la actualidad es necesario saber que hacer con ellos. Este conocimiento es difícil de construir dentro de una pieza de software.
  • Ayudan a comunicar los hallazgos y tomar acciones. Es raro que un individuo pueda ejecutar cualquier cosa significativa dentro de una organización sin involucrar a otros.
Los cinco factores críticos de éxito de negocios que se deben de considerar al elegir un EBIS son:

  • Minimizar los costos totales de propiedad.
  • Apuntar hacia oportunidades de ROI altos.
  • Apalancar la arquitectura de datos existente.
  • Conocer los requerimientos de los usuarios finales.
  • Asegurar al máximo la escalabilidad y capacidad de realización.

Riesgos de BI

Basta con decir que el uso apropiado de las herramientas de BI puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte de muchas empresas, entre el estancamiento y el crecimiento, entre los resultados opacos y el desempeño financiero sobresaliente, entre el servicio impersonal y de mala calidad y el excelente servicio al cliente personalizado, y entre la relación óptima con los proveedores y la pérdida de los beneficios de trabajar con ellos y con otros socios de negocios. Por todo ello BI es importante.

Como riesgo, el riesgo que se corre no es demasiado hablando propiamente de evaluar las necesidades reales de BI en la empresa y entonces seleccionar el proveedor más apropiados y sus productos, así como su implementación.

El mayor riesgo tecnológico es que la tecnología esta cambiando rápidamente. Naturalmente, las nuevas tecnologías tienen algo de riesgo hasta que son probadas completamente. Por ejemplo, el uso de la tecnología móvil para BI ha sido adoptada muy lentamente.

Dos de los más importantes riesgos son la habilidad de los vendedores para cumplir y últimamente, su viabilidad, lo cual es algo que hay que considerar.

Algunos de los grandes riesgos relacionados con el uso de las herramientas de BI están basados en los datos. Los datos que son usados no son transformados apropiadamente. Debido a que en el ámbito de los negocios las empresas muy frecuentemente escogen sus propias herramientas de BI, una empresa puede terminar con múltiples herramientas, así como múltiples data marts con datos que no están claramente definidos o con meta datos que no son compatibles. Esto puede inducir a tener diferentes conclusiones acerca de los mismos datos.


Bibliografía

Business Intelligence: conceptos y actualidad. De http://www.gestiopolis.com/recursos5/docs/ger/buconce.html, recuperado el 14 de noviembre de 2008.
La visión integral de consultoria que requiere la economia actual. De http://www.ggib.com.mx/home.html, recuperado el 14 de noviembre de 2008.
Éxito en la implantación de un sistema BI. De http://www.monografias.com/trabajos29/sistema-business-intelligence/sistema-business-intelligence.shtml, recuperado el 14 de noviembre de 2008.