La inteligencia de negocios en las organizaciones del siglo XXI (parte 5)
“No hay peor pérdida de tiempo, que hacer extraordinariamente bien algo que no era necesario haber realizado”: Peter Ferdinand Drucker
David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada. Extraordinario, hermoso y muy productivo martes para todas(os). Saludos cordiales. Este día concluiremos esta saga, que ha tratado el importante tema de la inteligencia de negocios.
Como ya lo hemos establecido en los artículos anteriores, la inteligencia de negocios es un proceso estratégico para generar ventaja competitiva en las organizaciones, a través de la comprensión de los datos generados en los procesos internos de las organizaciones, llámense sistemas de información, tecnologías, herramientas informáticas, sitios web, redes sociales y, todo tipo de datos; por esta razón, dichos sistemas de información, utilizan fuentes de datos heterogéneos, para la predicción del comportamiento en los procesos empresariales (Khatibi; Keramati, y Shirazi, 2020); y por consiguiente, la toma de decisiones, estas deben generen valor con competencias en estos procesos, a través de la analítica de datos, y de los sistemas de información involucrados con la organización, los resultados obtenidos, estimulan a los equipos de trabajo, y generan mejores estrategias empresariales, y una visión analítica de los datos (Niño; Niño, y Ortega, 2020), en la actualidad, existen los intentos de desarrollar soluciones de inteligencia con datos de las redes sociales, y de los sistemas de datos abiertos (Choi; Yoon; Chung; Coh, y Lee, 2020).
La implementación de los procesos empresariales en las organizaciones, deben ser considerados como un factor de una real ventaja competitiva y del fortalecimiento de sus mecanismos internos de desarrollo; para ello, es necesario utilizar las herramientas tecnológicas que nos permitan generar modelos maduros de gestión de las organizaciones (Meidán; García-García, Escalona y Ramos, 2017). Los procesos empresariales, muestran en cualquiera de los métodos que se utilice dentro de la organización, una evolución del mismo (Krishna y Ajay, 2019), buscando la mejora en la calidad de los procesos. Sin duda, pretender implementar soluciones de tecnologías de la información (TI) en las organizaciones para ciertos procesos es necesaria la implementación previa de los procesos empresariales (Cruz; Yuliet y Espinosa, 2020).
La inteligencia de negocios, junto a la analítica de datos, representan un factor importante de/en el rendimiento en escenarios donde la competencia empresarial para ganar liderazgo en el mercado es muy alta (Jaklič, Grublješič, y Popovič, 2018). Este liderazgo se basa en la capacidad de brindar alta rotación de datos de las bases y de los almacenes de datos de fuentes internas y externas; por lo que es necesario, poseer altos estándares de tecnología para consolidar la compleja estructura de los datos, en cuanto a su volumen, a su variedad y a su velocidad (Souibgui; Atigui; Zammali; Cherfi y Yahia, 2019); al respecto, Rikhardsson y Yigitbasioglu (2018), establecen que la relación entre la inteligencia de negocios y la analítica de datos, realizan un acercamiento con el proceso contable de las organizaciones, debido a que las mismas, reconfiguran sus procesos para aprovechar las tecnologías y los sistemas de información, que a su vez, alimentan a los sistemas de información para que de esta manera, se establezcan de manera clara, una serie de ventajas competitivas en la gestión empresarial.
Finalmente, la inteligencia empresarial o la inteligencia de negocios es muy importante para una organización porque permite explorar oportunidades de mejora, haciéndola más efectiva, indicando por qué se debe explotar un mercado y dónde hay más oportunidades de triunfar. Éstas, también avisan de qué competidores están siguiendo muy de cerca a una empresa, y coadyuvan a flanquear a aquellos que amenazan el mercado dónde se mueve.
En conclusión, el uso de la inteligencia empresarial (inteligencia de negocios) muestra resultados que muchas veces obligan a tomar decisiones de cambio importantes en circuitos de funcionamiento, procesos de producción y/o en aspectos organizativos, y la empresa debe prepararse para ello. En ocasiones, se producen reticencias y conflictos con colaboradores reacios a los cambios en las dinámicas de trabajo. En esta cuestión, las políticas de comunicación y de motivación de los colaboradores, tienen un rol primordial.
Por lo que es altamente recomendable para las organizaciones mexicanas conocer y utilizar las herramientas y las tecnologías de la información, que permitan hacer un uso efectivo de la inteligencia de negocios, para ofrecer a las MIPyME del país ventaja competitiva, ventaja comparativa y ventaja competitiva tecnológica, que les permitan posicionarse estratégicamente en sus respectivos nichos de mercado, logrando satisfacer las necesidades de sus clientes.
La próxima semana iniciaremos una nueva saga, desarrollado el contenido para conocer qué es, en qué consiste y cómo se aplica la Educación 3.0, como propuesta para que los estudiantes de los tres niveles educativo en México (básico, medio superior y superior), desempeñen óptima y satisfactoriamente los empleos tanto del presente, como los del futuro. (Continuará…)
Referencias:
Khatibi, V.; Keramati, A., & Shirazi, F. (2020). Deployment of a business intelligence model to evaluate Iranian national higher education. Social Sciences & Humanities Open, vol. 2, num. 1. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2020.100056 (Consultado en Agosto del 2022).
Choi, J., Yoon, J., Chung, J., Coh, B. Y., & Lee, J. M. (2020). Social media analytics and business intelligence research: A systematic review. Information Processing and Management, vol. 57, num. 6. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102279 (Consultado en Agosto del 2022).
Meidán, A.; García-García, J. A.; Escalona, M. J. & Ramos, I. (2017). A survey on business processes management suites. Computer Standards and Interfaces, num. 51; p.p. 71–86. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.csi.2016.06.003 (Consultado en Agosto del 2022).
Niño, H. A. C.; Niño, J. P. C. & Ortega, R. M. (2020). Business intelligence governance framework in a University: Universidad de la Costa case study. International Journal of Information Management, num. 50; p.p. 405–412. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.012 (Consultado en Agosto del 2022).
Jaklič, J.; Grublješič, T. & Popovič, A. (2018). The role of compatibility in predicting business intelligence and analytics use intentions. International Journal of Information Management, num. 43; p.p. 305–318. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.017 (Consultado en Agosto del 2022).
Souibgui, M.; Atigui, F.; Zammali, S.; Cherfi, S. & Yahia, S. Ben. (2019). Data quality in ETL process: A preliminary study. Procedia Computer Science, num. 159, p.p. 676–687. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.223 (Consultado en Agosto del 2022).
Rikhardsson, P. & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, num. 29; p.p. 37–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001 (Consultado en Agosto del 2022).
