Business intelligence le responde todo, menos cuánto pierde su organización por cada hora que permite que un KPI siga en rojo

Business intelligence es el conjunto de procesos, personas y herramientas que convierte los datos de una organización en información para la toma de decisiones: extrae, ordena, calcula y presenta. También se lo llama inteligencia de negocios, y su cara visible es el dashboard. Un área de business intelligence responde con precisión qué pasó, dónde y cuándo. Lo que no responde ninguna implementación, por cara que sea, es cuánto cuesta cada hora que un indicador sigue fuera de meta, ni cuánto suma la pérdida acumulada. Acá explico por qué falta esa respuesta y cómo pedirla.

Lo trabajé en más de setecientas organizaciones a lo largo de diecinueve años, con áreas de todos los tamaños: desde una persona con una planilla hasta equipos de seis con licencias corporativas.

La carencia es la misma en los dos extremos, y no tiene que ver con el presupuesto.

Lo que su organización paga por business intelligence

Piense en la última reunión donde se aprobó el presupuesto del área de datos, o donde se renovaron las licencias.

Usted sabe lo que se firmó. Es un número concreto, y probablemente lo recuerde con bastante precisión.

Lo que casi nunca se pone al lado de ese número es la otra columna.

Las cuatro partidas que casi nadie suma

Tome una hoja y anote cuatro números. Le va a llevar dos minutos y es el único cálculo que le pido en todo el artículo.

Las licencias. Por usuario y por año. Es la única que todos tienen a mano, porque llega en una factura.

El equipo. Quien construye y quien mantiene. A veces es un área, a veces es media persona de sistemas, y casi siempre cuesta más que las licencias.

La infraestructura. Donde viven los datos: el servidor, el depósito, las conexiones.

Y las horas de reunión. Ésta es la que nadie cuenta, y suele ser la más cara de las cuatro.

Sume las horas de todos los que participaron en definir el tablero, revisarlo, corregirlo y volver a revisarlo. Multiplíquelas por lo que cuesta una hora de esa gente.

Ahora bien, ¿ese número es alto o es normal? No le voy a dar un rango en dólares, porque depende del tamaño de su organización y cualquier cifra que le diera sería inventada.

Le doy algo más útil: una referencia de proporción.

Si al terminar la suma LAS LICENCIAS son la partida más grande de las cuatro, es casi seguro que contó mal. En la mayoría de las organizaciones el equipo cuesta bastante más que las licencias, y las horas de reunión no se contaron en absoluto.

Vuelva a mirar esas dos, y va a ver que el número real es mayor del que anotó.

Y lo que recibe a cambio

Ahora piense en el último informe que le presentaron, y en qué se llevó de esa reunión.

Respuestas. Buenas, precisas y bien presentadas.

Qué pasó el mes pasado. Cómo viene el trimestre contra el año anterior. Qué sucursal está por debajo. Qué producto cayó.

Todas esas respuestas son sobre el PASADO. Y ninguna de ellas trae una cifra de dinero atada a una decisión que no se tomó.

Eso no es un defecto de su área. Es lo que se compró.

Las preguntas que business intelligence contesta, y la que no

Volvamos a la reunión del informe mensual.

El analista terminó de pasar las veintiocho láminas. Y alguien de la mesa hace la pregunta:

Nadie contesta. No porque no sepan: porque esa lámina no existe, y no existe en el 99 % de las organizaciones que conocí.

Para entender por qué, conviene mirar qué tipo de preguntas contesta business intelligence. Son cuatro, y forman una escalera conocida.

Los cuatro escalones que sí resuelve

Abra el último tablero que le mandaron y mire la mitad de arriba. Casi todo lo que hay ahí contesta una de estas cuatro preguntas.

Qué pasó · analítica descriptiva. La cartera cerró en cincuenta y dos días. El margen bajó dos puntos. Es el primer escalón, donde vive la mayor parte de lo que se produce, y con eso solo business intelligence ya justifica buena parte de lo que cuesta.

Por qué pasó · analítica diagnóstica. La cartera subió por dos clientes grandes. El margen bajó por el mix de productos, no por el precio. Es donde un buen analista se luce.

Qué va a pasar · analítica predictiva. Con historia suficiente, estima la demanda del trimestre, la morosidad esperada, la rotación probable.

Qué conviene hacer · analítica prescriptiva. Recomienda una acción entre varias posibles. Es el escalón que casi nadie tiene implementado.

Los cuatro los resuelve. Y hasta acá, nada de lo que le vendieron está mal.

Y la quinta, que no está en la escalera

Cuánto costó que pasara.

No es el quinto escalón. Es una pregunta de OTRA CLASE, y por eso ninguno de los cuatro niveles la contesta por más que se los perfeccione.

Fíjese en la última fila. La pregunta que le hicieron al analista en la reunión NI SIQUIERA TIENE NOMBRE en la disciplina.

No hay una categoría, no hay un módulo que se compre, y no hay una casilla que se active.

Lo que no tiene nombre no se pide. Y lo que no se pide no se construye.

Hay una consecuencia práctica de eso, y es la que conviene llevarse.

Por qué falta esa respuesta, y no es un problema técnico

Acá es donde su gerente de sistemas levanta la mano, y tiene razón en hacerlo.

Porque si el dato de la cartera está, y la fecha está, y el motor calcula lo que le pidan, ¿por qué no sale ese número?

La respuesta es más simple de lo que parece, y no es técnica.

No es ninguna de las tres capas

Su implementación tiene tres: los datos que salen de los sistemas, el modelo que los ordena, y la pantalla que los muestra. Las tres están explicadas más abajo, y la última es el tema de dashboards con indicadores en rojo.

En esas tres capas está TODO lo que hace falta para saber desde cuándo un indicador está fuera de meta.

El dato que no está en ninguna de las tres

Piense en el indicador que más le preocupa hoy, y hágase esta pregunta: si mañana sigue igual, ¿qué se pierde en ese día?

Ése es el dato. Cuánto vale un día de ese indicador fuera de meta.

Ese número no sale del core, ni de la facturación, ni del depósito. No está en ninguna base de la organización.

Depende de sobre qué magnitud del negocio se aplica el desvío, y eso lo decide una persona, no un sistema.

Y quién lo tiene

Y si usted pudo contestar esa pregunta, aunque sea de manera aproximada, acaba de comprobar quién lo tiene.

El gerente del área. El de producción sabe qué vale un día de merma. El de cobranzas sabe qué vale un día de cartera. El comercial sabe qué vale un día de conversión caída.

Lo saben de manera aproximada, y esa aproximación alcanza: no se trata de precisión contable, se trata de que el número EXISTA.

Y nadie los puso a hablar

El analista construye lo que le piden, y hace bien: no es su decisión inventar cuánto vale un día de cartera.

El gerente pide lo que sabe que existe. Y como nunca vio un tablero con el costo de un KPI en rojo, no se le ocurre pedirlo.

Los dos tienen la mitad. Y en la mayoría de las organizaciones no hay ninguna reunión donde esas dos mitades se junten.

No falta tecnología. Falta una conversación de cuarenta minutos que nunca se agendó.

Qué se le puede pedir hoy a su área de business intelligence

Si llegó hasta acá, es probable que esté pensando lo peor: que esto termina en cambiar de herramienta, contratar a alguien y empezar un proyecto de seis meses.

No. Son tres pedidos, en este orden, y ninguno cuesta una licencia más.

Uno · que confirme si el modelo guarda la fecha de cada medición

Es la primera pregunta que le tiene que hacer, y se contesta en cinco minutos mirando una tabla.

La meta y el logro los guardan todos. La fecha de cada medición, algunos sí y otros no.

De esa sola respuesta depende si la fecha de cruce se calcula con una medida o hay que reconstruirla a mano una vez.

Es una pregunta de cinco minutos, y conviene hacerla antes que ninguna otra.

Dos · que agregue dos columnas a los indicadores principales

La fecha en que cada uno cruzó su meta, y los días que lleva así.

A cinco o seis indicadores, no a los cuarenta. Y en la MISMA pantalla que el semáforo, no en otra pestaña.

El cómo técnico, con el código, está en dashboards con indicadores en rojo.

Tres · que le pida a cada gerente el costo diario de su indicador

Éste es el que le va a costar más agendar, y es el único que aporta un dato nuevo.

No es un pedido técnico, y por eso casi nunca se hace.

Es una reunión de cuarenta minutos con los responsables de las áreas, indicador por indicador, con una sola pregunta: si esto está un día fuera de meta, ¿qué se pierde?

Con ese número cargado, la tercera columna la calcula la herramienta sola.

Cómo convocar esa reunión sin que parezca una auditoría

Ésta es la parte incómoda, y por eso conviene decirla.

Si esa reunión se convoca como «revisión del área de datos», el analista se pone a la defensiva y los gerentes creen que los van a evaluar. Y no sale nada.

No la convoque desde sistemas. Que la cite dirección general o finanzas. Si la cita el área de datos, parece que están pidiendo trabajo para justificarse.

No la llame revisión ni diagnóstico. Llámela por lo que es: definir el costo diario de los indicadores principales.

Que el orden del día sea una sola línea: «Definir, por cada indicador principal, cuánto se pierde por cada día fuera de meta».

Y pídale a cada gerente que traiga UNO solo, el suyo, el que más le importa. Con eso alcanza para la primera vuelta, y nadie siente que le están revisando el área entera.

Cuarenta minutos, una pregunta por persona. La respuesta aproximada sirve: no se busca precisión contable, se busca que el número exista.

Lo que NO hay que pedir

Si en esa reunión alguien propone una solución, es probable que sea ésta.

Cambiar de herramienta.

Power BI, Looker Studio, Tableau, Qlik y hasta Excel pueden hacer esta cuenta. Ninguna la hace sola, y ninguna la hace mejor que otra.

Si alguien le propone resolver esto comprando algo, le está vendiendo la capa equivocada.

Auditoría de cinco minutos: lo que paga y lo que recibe

El lunes usted va a entrar a la reunión de presupuesto, o a la revisión del contrato de licencias.

Puede entrar preguntando si se puede recortar algo.

O puede entrar con una comparación de dos columnas.

Conteste estas tres preguntas y llévese esa comparación escrita.

Ese punto está redactado para una reunión de presupuesto, no para un comité técnico. Dice qué se paga, qué se recibe, y qué falta.

Y aclara lo que más tranquiliza a quien lo escucha: los dos primeros pedidos salen de datos que la organización ya tiene, y el tercero no es un gasto sino una reunión.

El método completo, para quien lo necesite

Módulo 1 · Qué es business intelligence

Es el conjunto de procesos, personas y herramientas que convierte los datos de una organización en información para la toma de decisiones.

En español se lo llama inteligencia de negocios, y las dos expresiones se usan como sinónimos.

No es un producto que se compra. La herramienta es apenas la última de tres capas, y es la que menos problemas da.

Módulo 2 · Las tres capas: datos, modelo y visualización

Los datos. Lo que sale de los sistemas de la organización: el core, la facturación, la producción, la nómina. Es la capa donde aparecen casi todos los problemas reales.

El modelo. Las tablas y las relaciones que ordenan esos datos: qué se guarda, con qué fecha, y cómo se conecta con lo demás. Lo que el modelo no guarda, ninguna pantalla lo puede mostrar.

La visualización. La pantalla. Es lo único que ve el director, y por eso se cree que ahí está el trabajo.

Módulo 3 · Qué es un data warehouse

Es la base donde se consolidan los datos de todos los sistemas, ya limpios y ordenados, para que el tablero no tenga que consultarlos uno por uno.

Hace falta cuando las fuentes son varias y no coinciden entre sí.

Con una sola fuente ordenada se puede empezar sin él, y conviene hacerlo: muchos proyectos se detienen dos años construyendo el depósito antes de entregar el primer tablero.

Módulo 4 · Business intelligence, analítica y ciencia de datos

Las tres se apoyan en los mismos datos. Se diferencian por el TIPO DE PREGUNTA, no por la herramienta.

Módulo 5 · Con qué se hace

La comparación detallada, con qué puede hacer cada una respecto de la fecha de cruce, está en dashboards con indicadores en rojo.

Módulo 6 · Cómo implementar business intelligence paso a paso

Uno. Defina las cinco o seis preguntas que la dirección quiere poder contestar. No los datos: las preguntas.

Dos. Identifique de qué sistema sale cada dato que esas preguntas necesitan.

Tres. Arme el modelo guardando, para cada indicador y cada período, la fecha, el logro y la meta que regía.

Cuatro. Recién ahora diseñe la pantalla, y para un destinatario concreto: no es lo mismo la del directorio que la de planta.

Cinco. Cargue el costo diario de cada indicador principal, que es el dato que ningún sistema le va a dar.

Seis. Defina quién mira qué y cuándo, y qué alertas se disparan solas. Sobre cómo se ve una alerta que sí obliga a decidir, acá está el servicio.

Módulo 7 · El equipo: quién hace qué

El ingeniero de datos trae y ordena. El analista de BI modela y construye la pantalla. El dueño del indicador —que es un gerente de área, no alguien de sistemas— define la meta y el costo diario.

En una organización mediana las dos primeras funciones las cubre una sola persona. La tercera no la puede cubrir nadie de sistemas, y es la que siempre falta: sobre qué significa que un indicador tenga dueño con nombre y apellido escribí en indicadores de gestión en rojo.

Módulo 8 · Gobierno y calidad de datos

El gobierno de datos define quién es dueño de cada dato, quién lo puede modificar y qué significa exactamente cada campo.

La calidad de datos es que ese dato sea correcto, completo y consistente entre sistemas.

Sin las dos cosas, dos áreas presentan cifras distintas del mismo indicador en la misma reunión, y la discusión pasa a ser sobre los números y no sobre el negocio. Cinco preguntas para evitar que eso se coma la reunión están en cinco preguntas para su próxima reunión.

Módulo 9 · Ejemplos por sector

En una pyme, business intelligence suele ser una persona, una planilla ordenada y cinco indicadores. Y alcanza.

En un banco, el volumen y la regulación obligan al depósito de datos y a un equipo formal.

En una cooperativa de ahorro y crédito, la particularidad es que el socio es dueño y usuario a la vez, y los indicadores regulatorios conviven con los de servicio. Los dos marcos con los que se eligen están comparados en CAMEL contra PERLAS.

En los tres casos, el dato que falta es el mismo.

Glosario de business intelligence

Business intelligence

Conjunto de procesos, personas y herramientas que convierte los datos de una organización en información para la toma de decisiones.

Inteligencia de negocios

La misma disciplina, en español. Se usan como sinónimos.

Dashboard

La pantalla que muestra los indicadores con su meta y su semáforo. Es la cara visible de business intelligence, y sólo su última capa.

Fuente de datos

Cada sistema del que se extraen datos: el core, la facturación, la producción, una planilla. Casi todos los problemas reales empiezan acá.

ETL

Extraer, transformar y cargar. El proceso que trae los datos de cada fuente, los ordena y los deja listos para el modelo.

Data warehouse

Depósito donde se consolidan los datos de todos los sistemas, ya limpios. Hace falta cuando las fuentes son varias y no coinciden.

Data lake

Depósito que guarda los datos como llegan, sin ordenarlos previamente. Más flexible y más difícil de usar para reportar.

Modelo de datos

La estructura de tablas y relaciones que ordena los datos. Lo que el modelo no guarda, ninguna pantalla lo puede mostrar.

Tabla de hechos

La tabla donde viven los valores medidos, una fila por indicador y por período, con su fecha, su logro y la meta que regía.

Medida

Cálculo que la herramienta resuelve en el momento de mostrar, y no una columna guardada. La fecha de cruce y los días en rojo se resuelven con medidas.

Capa de visualización

La última de las tres capas: los gráficos, las tarjetas y las tablas que se ven en pantalla.

Self-service BI

Modelo en que las áreas construyen sus propios informes sin depender del equipo central. Acelera, y sin gobierno de datos multiplica las versiones del mismo número.

Gobierno de datos

Las reglas que definen quién es dueño de cada dato, quién lo puede modificar y qué significa exactamente cada campo.

Calidad de datos

Que el dato sea correcto, completo y consistente entre sistemas. Sin ella, la reunión discute los números en vez del negocio.

Fuente única de verdad

El acuerdo de que cada indicador se calcula en un solo lugar y con una sola fórmula, para toda la organización.

Analítica descriptiva

Responde qué pasó. Es el primer nivel y donde vive la mayor parte de lo que se produce.

Analítica diagnóstica

Responde por qué pasó. Cruza, segmenta y compara hasta encontrar la causa.

Analítica predictiva

Responde qué va a pasar, estimando a partir de la historia disponible.

Analítica prescriptiva

Responde qué conviene hacer, recomendando una acción entre varias posibles. Es el nivel que casi nadie tiene implementado.

Ciencia de datos

Construye modelos nuevos para preguntas que todavía no tienen respuesta. Se diferencia de business intelligence por el tipo de pregunta, no por la herramienta.

Adopción

Cuántas personas usan los tableros y con qué frecuencia. Es la métrica con la que casi toda área de business intelligence se justifica, y no dice nada sobre decisiones: veinte informes muy usados que no cambiaron ninguna decisión tienen adopción alta y retorno cero.

Costo por día de un indicador fuera de meta

Cuánto pierde la organización por cada día que ese indicador sigue del lado equivocado de su meta. Es el único dato de este glosario que no sale de ningún sistema: lo define un gerente de área, indicador por indicador.

Preguntas frecuentes

Sobre este artículo. Forma parte del Sistema VEFS™ —Vigilancia Estratégica de Factores Sensibles—, la metodología del Prof. Mario Héctor Vogel para cuantificar el costo económico de la demora en decidir. El autor se formó en Balanced Scorecard con el Dr. Robert Kaplan y desarrolló más de setecientos proyectos en diecinueve años, en Chile, Perú, Colombia, México, República Dominicana, Honduras y Nicaragua, entre otros países.

Prof. Mario Héctor Vogel · Creador del Sistema VEFS™
+200 instituciones y empresas · 7 países · 3,000 directivos
rentabilidadyestrategia.com · +51 99 517 4900