En muchas empresas, la función de Inteligencia de Negocio, si existe, está encuadrada en el área de Tecnología, o como quiera que se llame: Sistemas, IT o “Informática” (yo me asustaría de una empresa donde este departamento se llamara todavía así).

El motivo de esto creo que está en la creencia de que Inteligencia de Negocio es lo mismo que reporting, o generar informes. Para mi gusto, esto es una equivocación. Como ya dije cuando intenté explicar a qué nos dedicamos los data miners, podemos aportar mucho valor ayudando a interpretar los datos, no sólo produciéndolos. Sin embargo, hay empresas que se encomiendan a sistemas de reporting automático (los llaman Business Intelligence, un nombre con el que no estoy muy de acuerdo), que no siempre están bien diseñados y tampoco son capaces de dar la información con la flexibilidad que se requiere en algunas ocasiones.

Tal como lo veo yo, un área de Inteligencia de Negocio es en realidad un área de Conocimiento para el Negocio. El sustantivo inteligencia significa “capacidad de entender o comprender”, y, en principio, eso no te lo proporciona directamente un informe o una hoja Excel, sino el estudio posterior que haces sobre los datos.

En una organización típica, tenemos a la persona de sistemas, a quien se le ha encargado programar un informe o extracción periódica de la base de datos, y al usuario de negocio (pongamos de marketing) que recibe esa información.

El de sistemas, una vez “puesto en producción” el código, probablemente no se vuelva a preocupar mucho de él (sólo de que las cargas de datos estén bien y esos aspectos operativos). Por otra parte, el de marketing mirará periódicamente esos datos y los tendrá en cuenta en su gestión diaria.

Un problema habitual surge cuando las instancias superiores preguntan el por qué de un dato de ese informe, o directamente lo ponen en cuestión (es frecuente el “eso está mal”). Ahí el técnico de sistemas normalmente dirá que el informe está hecho de acuerdo a los requisitos del negocio, y por tanto que da la información que se pedía. Yo tiendo a estar de acuerdo con esa postura: su cometido es conseguir que el sistema haga “cosas” de forma automática, saber qué “cosas” se necesitan es competencia del negocio. Por su parte, el usuario de marketing seguramente no tenga el conocimiento de la estructura de los datos, ni las herramientas para poder hacer un estudio ad-hoc que aclare las dudas de la superioridad.

En una empresa con un área de Inteligencia de Negocio, la petición de información adicional llegaría hasta ella. Con el personal y las herramientas adecuadas, se podría elaborar ese estudio que mencionábamos, y llegar a una conclusión valiosa para el negocio.

Sin embargo, no todo es de color de rosa en este planteamiento. Una de las principales amenazas para un equipo de Inteligencia de Negocio es tener que dedicar casi todos los recursos a informes pseudo-ad-hoc. Estas son tareas repetitivas que sería necesario automatizar, pero que nunca terminan de “salir” del área, por diversos motivos: porque en sistemas “están muy liados”, porque “vosotros lo hacéis mejor”, porque “no sé manejar” la herramienta de reporting… Esto, por desgracia, es el pan nuestro de cada día en no pocas organizaciones, y es una ineficiencia que impide que un departamento de Inteligencia de Negocio desarrolle todo su potencial.

Por resumir, para mí la función de inteligencia de negocio tiene que ver mucho con los “Servicios de inteligencia”: organizaciones que recogen información y la interpretan en beneficio del país al que sirven. Eso sí, no tienen que ser departamentos tan secretos como el famoso MI6 del Reino Unido, y mucho me temo que no somos ni remotamente tan glamourosos como James Bond… ¿o sí?

Imagen | «Knowledge» por pfv

Cada cierto tiempo, en alguna conversación surge la pregunta:

– Pero tú, ¿a qué te dedicas?

Es una cuestión sencillísima, típica de charla de café, pero para mí no es fácil dar una respuesta –y sobre todo, que la otra parte la entienda. Y no es porque uno sea espía, ni nada que sea ni remotamente tan glamouroso: trabajo en un banco.

Evidentemente, ésa es una primera respuesta que puedo dar: trabajo en un banco. Sin embargo, corro un claro riesgo de que mi interlocutor entienda que estoy en la caja o atendiendo clientes en una mesa.

Podría concretar un poco más, y decir que trabajo en servicios centrales, en marketing. Seguramente alguno se me perdería ya por el camino, pero sigue siendo relativamente sencillo de entender. Lo que pasa es que, de nuevo, es probable que quien me escucha se piense que me dedico a hacer publicidad, carteles, folletos, anuncios… Otra vez lejos de la realidad.

Lo que está claro es que si digo que mi trabajo es la inteligencia de negocio, o minería de datos, o marketing analítico, es casi seguro que la otra parte no entienda nada de nada. Así de desconocidos somos los data miners.

De hecho, a menudo, incluso dentro de nuestras empresas, nuestros propios compañeros no saben lo que hacemos. Para ellos solemos ser “el de los números”, “la que saca los datos” o, en el colmo de la aproximación, “el estadístico”.

Vayamos por partes: en la “era de la información” (suena viejuno ya), el marketing tiende a basarse en cosas que se puedan medir. Las empresas disponen de muchísima información, tanto interna, recogida en sus propios sistemas, como externa, obtenida de estudios u otras fuentes. La clave está en transformar en conocimiento toda esa información que está en el “subsuelo” de las bases de datos corporativas, y para estamos los “mineros de datos”.

¿Cómo lo hacemos?  Pues, en cada “mina” hay una necesidad distinta de información, que requiere de una o varias herramientas de nuestro maletín: pueden ser desde cosas muy sofisticadas como redes neuronales o árboles de decisión, a modelos de regresión más sencillos. Y, lo mejor de todo, muchas veces basta con hacer extracciones de datos “con sentido” que no requieren más que tener un poco de visión de negocio, entender la estructura de los datos y saber SQL (para los no iniciados: el idioma que te permite hablarle a una base de datos).

Al final viene la parte donde, en mi opinión, los data miners podemos aportar más valor. No debemos conformarnos con extraer un listado o preparar una hoja Excel más o menos complicada; tenemos que ayudar en la interpretación de negocio de los datos. La mayoría de nosotros tenemos capacidades y conocimientos para hacerlo, y sin embargo, muchas veces “soltamos” los datos y nos volvemos a nuestra zona de confort, a la siguiente petición de números. Mi visión es que tenemos que “mojarnos” y ayudar a interpretar los resultados en términos marketinianos o de negocio; de esta forma enriquecemos nuestros propios conocimientos y estaremos aportando más valor a la empresa.

Imagen: Café | leandro_marco

Bienvenidos a este blog.

En estas páginas quiero abordar cuestiones relativas a la inteligencia de negocio, una función todavía poco conocida dentro de las empresas, pero que creo que tiene un alto aporte de valor para la toma de decisiones por parte del management.

Me propongo aportar mi visión sobre cómo enfocar y llevar a cabo esta función analítica dentro de las empresas, y compartir las experiencias de mi trabajo de data miner.

Me gustará contar con vuestros comentarios y aportaciones. Empezamos ya.