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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
PROPUESTA DE UN MODELO DE INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS PARA SKYNET INTERNATIONAL COURIERS
SAPI DE CV.
CIUDAD DE MÉXICO 2017 Número de Registro: A7.22 63
T E S I N A
UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS SOCIALES
Y ADMINISTRATIVAS
Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E I N G E N I E R O I N D U S T R I A L
P R E S E N T A J O N A T H A N F L O R E S R O J A S Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E LICENCIADO EN ADMINISTRACIÓN INDUSTRIAL
P R E S E N T A N S E R G I O H E R R E R A O R T I Z CARLOS ALBERTO MAYA HERNÁNDEZ JOSÉ OMAR GERARDO SIERRA MARTÍNEZ
Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E I N G E N I E R O E N T R A N S P O R T E
P R E S E N T A M Ó N I C A M A Z I E L A M A R O H E R N Á N D E Z
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ÍNDICE
Resumen ................................................................................................................................ i Introducción .......................................................................................................................... ii Capítulo I Marco Metodológico ...........................................................................................1
1.1 Planteamiento del problema de investigación ............................................................................... 1
1.2 Pregunta de investigación ............................................................................................................. 2
1.3 Objetivo general ............................................................................................................................ 2
1.4 Objetivo específicos ...................................................................................................................... 2
1.5 Justificación ................................................................................................................................... 2
1.6 Universo o muestra ....................................................................................................................... 4
1.7 Tipos de investigación ................................................................................................................... 4
1.8 Diseño de la investigación ............................................................................................................. 5
1.9 Técnicas de investigación a emplear ............................................................................................ 5
Capítulo II Marco Contextual ...............................................................................................5
2.1 Empresa ........................................................................................................................................ 5
2.2 Servicio Ofertado ........................................................................................................................... 6
2.3 Ubicación ....................................................................................................................................... 7
2.4 Misión, visión y valores.................................................................................................................. 9
2.5 Estructura Organizacional ............................................................................................................. 9
2.6 Infraestructura ............................................................................................................................. 10
2.7 Clientes Principales ..................................................................................................................... 12
Capítulo III Marco Teórico ........................................................................................... ……12
3.1 Inteligencia de Negocios (BI) ...................................................................................................... 13
3.1.1 Beneficios de la inteligencia de negocios ......................................................................... 13
3.1.2 Estado del Arte de la Inteligencia de Negocios ................................................................ 14
3.1.3 Diferencia entre la Inteligencia de Negocios Tradicional y Moderna ................................ 16
3.1.4 Modelo Madurez de la Inteligencia de Negocios en México ............................................. 17
3.1.5 Componentes de la Inteligencia de Negocios ................................................................... 18
3.2 Análisis de datos para la toma de decisiones ............................................................................. 24
3.3 Herramientas de Inteligencia de Negocios actuales y Power BI. ............................................... 25
3.4 Dashboard (Tablero o Cuadro de Mandos) ................................................................................ 27
3.4.1 Cuadro de Mando Integral ................................................................................................ 27
3.4.2 Tipos de Cuadros de Mando ............................................................................................. 28
3.4.3 Tipos de Gráficos .............................................................................................................. 29
3.5 Gestión y Mejora de Procesos .................................................................................................... 29
3.5.1 Proceso ............................................................................................................................. 30
3.5.2 Clasificación de Procesos ................................................................................................. 30
3.5.3 Rol de Procesos ................................................................................................................ 31
3.5.4 KPIs: Indicadores de Desempeño..................................................................................... 31
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3.5.5 Análisis de procesos logísticos. ........................................................................................ 32
3.6 La Inteligencia de Negocios aplicada en la Logística de Transporte. ......................................... 33
3.6.1 Estadística aplicada a la logística. .................................................................................... 33
3.6.2 Canales de Distribución .................................................................................................... 33
3.6.3 La Cadena de Suministro .................................................................................................. 34
3.6.4 Incoterms ........................................................................................................................... 34
3.7 Matriz de Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas (FODA) ................................... 35
3.8 Inducción y Sensibilización al Personal. ..................................................................................... 38
3.8.1 Inducción al Personal. ....................................................................................................... 38
3.8.2 Plan de Sensibilización ..................................................................................................... 38
Capítulo IV Resultados y Análisis de la Información Documental y Campo .............. 39
4.1 Resultados ................................................................................................................................... 39
4.2 Análisis ........................................................................................................................................ 48
Capítulo V Propuesta ......................................................................................................... 60
5.1 Metodología de Implantación del Modelo ................................................................................... 61
5.2 Selección y Descripción de Herramienta de BI ........................................................................... 63
5.3 Diseño de Modelo de Inteligencia de Negocios para Skynet ...................................................... 63
5.3.1 Proceso de Recopilación de Información y Fuentes de Datos ......................................... 67
5.3.2 Análisis de Datos .............................................................................................................. 70
5.3.3 Almacenamiento de Datos ................................................................................................ 74
5.3.4 Procesamiento de Información ETL .................................................................................. 75
5.3.5 Definición de KPI’s ............................................................................................................ 77
5.3.6 Reporteo y Diseño de Dashboards ................................................................................... 79
5.3.7 Acceso al tablero ............................................................................................................... 82
5.4 Implicaciones al Negocio ............................................................................................................. 84
Conclusiones ...................................................................................................................... 92 Bibliografía .......................................................................................................................... 94
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Resumen El trabajo tiene como objetivo averiguar qué tan factible es implantar de un Modelo de Inteligencia
de Negocios para a la compañía Skynet International Couriers SAPI de C.V. incrementando la
productividad del Área de Operaciones; para transformar su información en análisis que facilite y
permita agilizar la toma de decisiones, al minimizar repercusiones que conlleven a una operación
reactiva.
En el desarrollo de los capítulos se muestra la metodología de investigación observando en el
capítulo I la necesidad de recolección de información de las áreas involucradas y elaboración de la
Estrategia de implantación del Modelo de Negocio y también se muestran los objetivos relativos a
las carreras involucradas. En el capítulo II se familiarizaron a la compañía y una introducción a su
servicio ofertado, estructura organizacional, infraestructura y clientes principales; destacando que
una de las intenciones de la compañía es tener una relación ganar – ganar. El capítulo III muestra
las herramientas, métodos y directrices que se utilizaron integrando conceptos de los beneficios de
la inteligencia de negocios, KPI’s, modelo de madurez, tableros, gestión y mejora de procesos, la
Inteligencia de Negocios aplicada en la Logística de Transporte, programa de sensibilización y
desarrollo de plataformas tecnológicas. La situación real, problemática y sus causas, el manejo de
la información y su análisis se ubica en el capítulo IV, dejando ver de forma cuantitativa y cualitativa
las propiedades de las situaciones que evitan el mejor funcionamiento del área de operaciones.
Por último el capítulo V está dedicado la propuesta de modelo de Inteligencia de Negocios para la
compañía, desde la metodología a seguir hasta las implicaciones que el negocio tiene que realizar
para llevar a cabo esta implantación a producción. Dicha propuesta está orientada a aumentar la
confiabilidad en la información y su disponibilidad en un ambiente tecnológico que permita tomar
mejores decisiones estratégicas-operativas y conducir a Skynet a seguir siendo un referente en su
giro.
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ii
Introducción Vivimos en la era donde la data es el nuevo oro; donde la velocidad a la que se toman las decisiones
define si una empresa subsiste o muere en el mar de intensidad competitiva; donde cada vez se
vuelve más importante enfocar esfuerzos en reconocer patrones de comportamiento; donde un viaje
introspectivo a los datos que genera la propia empresa, definen el camino a elegir; donde a partir del
conocimiento se definen estrategias, en lugar de crearlas a partir de prueba y error. Todo esto y más,
es posible, si se tiene implementado un modelo de inteligencia sólido y dinámico.
Es por ello que la inteligencia de negocios (BI) juega un papel muy importante para las empresas
que cada día cuentan con mayor información y menor tiempo para analizarla, y que buscan crear
una ventaja competitiva, sobresalir en el mercado, aprender de su consumidor, adaptarse a las
nuevas tendencias y apoyar su toma de decisiones para asegurar su supervivencia y crecimiento,
es decir, generar conocimiento partiendo de la información que tiene disponible, a través del análisis
de datos.
BI es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área, para
descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones. El
proceso de BI incluye la comunicación de los descubrimientos y efectuar los cambios. Las áreas
incluyen clientes, proveedores, productos, servicios y competidores. Se busca brindar una respuesta
a las preguntas: ¿Qué ocurrió?, ¿Dónde ocurrió?, ¿Por qué ocurrió?, ¿Qué ocurrirá?, ¿Qué está
ocurriendo?, ¿Qué queremos que ocurra?
La presente investigación tiene como finalidad plantear un modelo de negocios adaptado a la
empresa Skynet International Couriers SAPI de CV, como una solución viable y operable que sirva
para la integración de la información transaccional derivada de la operación diaria de la empresa,
misma que le ayudará a mejorar su proceso de toma de decisiones y disponer de la información en
tiempo real y de fácil acceso.
Se abarcará una perspectiva con enfoque moderno de la inteligencia de negocios, pasando desde
la carga y el modelado de datos, hasta el diseño de tableros, buscando cubrir las expectativas del
usuario final y haciendo uso de la herramienta tecnológica Microsoft Power BI; que es una
herramienta fácil de usar y adaptable a cualquier negocio, no importando el tamaño ni el giro.
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Capítulo I Marco Metodológico 1.1 Planteamiento del problema de investigación
Es la era de la información y actualmente gran parte de las empresas mexicanas, no tienen
implementado un sistema de inteligencia de negocios que les brinde soporte a la hora de visualizar
y analizar de manera ágil la información proveniente de la operación del negocio, ya que aún
mantienen un sistema de toma de decisiones basado en la experiencia o la intuición y no en datos
generados en tiempo real.
Algunos de los motivos por los que aún no adoptan un modelo de inteligencia de negocios como una
herramienta estratégica y operativa, es que se tiene considerada como un lujo que solo las empresas
grandes pueden costear; aunado a esto, los directivos conocen poco o nada acerca de los beneficios
que esta puede brindar; no cuentan con personal capacitado; no tienen la infraestructura adecuada
o no disponen de un área especializada para el procesamiento de datos y análisis de información.
Una desventaja competitiva que representa el no contar con un área enfocada al análisis de
información es que imposibilita a las áreas claves de la empresa a actuar de manera oportuna ante
cualquier situación que se presente. Por lo anterior es altamente importante que se pueda contar
con un modelo de Inteligencia de Negocios que permita detectar patrones de comportamiento,
realizar comparaciones con periodos anteriores y pronosticar, detectar posibles amenazas y/o
riesgos operativos y cumplimiento de objetivos.
Basados en lo anterior, Skynet International Couriers SAPI de C.V., que es una empresa pequeña
de logística y transporte multimodal, enfrenta el desafío de que, al no contar con un Modelo de
Inteligencia de Negocios, está imposibilitada a analizar sus variables más importantes del negocio,
ya que, en la actualidad, su propia información operativa no está disponible, centralizada, organizada
y lleva un escaso control de la información de las operaciones como:
- La flotilla,
- Los operadores,
- Los gastos en los diversos insumos
- Las rutas, etc.
Lo anterior mencionado, ha ocasionado que la empresa tome decisiones de manera tardía, casi toda
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la operación es reactiva y genera improductividad y pérdidas económicas. No existe un proceso que
busque unificar la información proveniente de las Áreas generadoras de negocio.
Aún usan Microsoft Excel como su herramienta principal para el análisis de información y no tienen
registros que puedan brindar una visión clara del comportamiento del negocio. De manera que no es
posible analizar a profundidad dato alguno, a fin de encontrar deficiencias, prevenir futuras
desviaciones o conocer si la operación ha tenido la productividad deseada.
Es por lo anterior, que se propondrá un modelo de negocio que le permita a la empresa en cuestión,
llevar a cabo un análisis profundo de su información transaccional del día a día. Éste sería el cimiento
para buscar el crecimiento a un nivel de madurez del modelo de Inteligencia de Negocios.
1.2 Pregunta de investigación
¿Es factible implantar el modelo de inteligencia de negocios propuesto, en la empresa Skynet
International Couriers SAPI de CV??
1.3 Objetivo general
Plantear una propuesta de modelo de inteligencia de negocios para la empresa Skynet International
Couriers SAPI de CV para transformar la información de manera que el análisis se facilite y nos
permita agilizar la toma de decisiones, buscando altos niveles de desarrollo y crecimiento.
1.4 Objetivo específicos
● Centralizar la Información a través de la Herramienta Microsoft Power BI.
● Optimizar el análisis de información y dar soluciones de Inteligencia de Negocios, mediante
el análisis de datos.
● Proponer el modelo de Inteligencia de Negocios, que permita mejorar la productividad en la
toma de decisiones, adaptado a la empresa.
1.5 Justificación
En estos tiempos de alto desarrollo empresarial, gran competitividad y la presente globalización, se
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hace necesario contar con fuentes precisas de datos que genera la misma empresa y que nos van
dotando de información de su funcionamiento. Por ello, se hace relevante el estudio sistematizado
de esa información para la toma de decisiones y adecuaciones necesarias en las diferentes áreas,
buscando logrando mejorar la eficiencia de los procesos productivos y calidad en su servicio,
alcanzando altos estándares.
Es por ello, que el desarrollo de una buena estrategia de Inteligencia de Negocios en las empresas
actuales es prioritario. El radio de operación que se comprende al contar con un sistema de
Inteligencia de Negocios es con información proveniente de diversos canales, departamentos que
integran la empresa, los cuales pueden centralizar haciendo cálculos de correlación de diferentes
variables para tener información específica; sabiendo que la información y uso que se haga de ella
será la participación activa en este mundo globalizado emergente en el uso de las tecnologías y
sistemas automatizados.
La trascendencia se determina adjunto con el alcance y el fin de conocer a fondo aspectos clave,
patrones de comportamiento o perfiles de sus clientes, y que, con esto, puedan tomar mejores
decisiones basadas en hechos, a la hora de establecer nuevas estrategias de mejora, crecimiento y
desarrollo sustentable, así como competitividad.
Al evaluar con base en los recursos intelectuales, materiales y de tiempo disponible, las posibilidades
de éxito son reales en la función y organización empresarial que buscan cada día mejorar, pero que
en muchas ocasiones carecen de una orientación y de conocimiento para lograrlo, dejando de lado
toda esa basta información que se tiene y que es el inicio de una mejora continua.
Los factores que podrían incidir para malograr el proceso de investigación, es que la cultura
organizacional de Skynet International Couriers SAPI de CV, se resista en modificar su Status Quo
de cambiar sus paradigmas tradicionales, por nuevas estrategias que mejoren los procesos de
entrega, contables, de mercadeo, logísticos, recursos humanos, tecnológico que contribuyan a la
rentabilidad, crecimiento y desarrollo sustentable de la Compañía.
Por consiguiente, consideramos que esta investigación presentará un panorama completo de la
información cuantificable que se va a centralizar, permitiendo a la empresa lograr una transición
tecnológica y cultural para adecuarse a las demandas de crecimiento global del mercado, con la
ayuda de una herramienta especializada para el análisis, que gestionará el conjunto de datos para
transformarlo en información y a su vez, en conocimiento.
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La Ingeniería Industrial aportará la parte de análisis estadístico y control de los procesos de
producción, integración de información y logística para mejorar la forma de ejecución de las
actividades en la centralización, transformación y visualización de datos, a través de herramientas
tecnológicas con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones que impacten de forma
positiva al negocio.
La Ingeniería en Transporte aportará soluciones integrales en logística y distribución de bienes o
personas, basados en una buena planificación y aprovechando al máximo los recursos, con el fin de
proveer, mejorar y optimizar la cadena de suministro, desde su punto de origen hasta su destino
final, logrando la rentabilidad del servicio, disminución de costos y reducción de tiempos de entrega,
manteniendo la satisfacción del cliente.
La Administración Industrial aportará conocimientos de gestión empresarial, planeación estratégica,
y aplicaciones estadísticas y probabilísticas, para determinar las actividades clave a analizar en el
área de operaciones, aplicando técnicas para abordar la gestión del cambio y funciones
administrativas que conducirán a la ejecución de actividades para el cumplimiento de los objetivos
organizacionales.
1.6 Universo o muestra
El universo del proyecto fue el estudiar a la Compañía Skynet Internacional Couriers SAPI de C.V. y
la muestra está delimitada para el Área de Operaciones.
1.7 Tipos de investigación
Estudio exploratorio
El proyecto usará este tipo de investigación ya que se pretende identificar y determinar las variables
de la operación actual de la empresa para conocer la factibilidad de implantación de un modelo de
Inteligencia de Negocios.
Estudio descriptivo Esta investigación usará el estudio exploratorio ya que contempla en su desarrollo, proponer un
Modelo de Inteligencia de Negocios como solución a la problemática que presenta con respecto a
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toma de decisiones, este tema se usa de manera coloquial en el mundo empresarial, sobre todo en
empresas grandes o maduras pero para empresas pequeñas como Skynet International Couriers
SAPI de C.V. es un tema poco estudiado y novedoso, que le puede ayudar de manera importante
en su crecimiento.
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1.8 Diseño de la investigación
Recolección de información de las Áreas involucradas.
Elaboración de la Estrategia de la Propuesta de Implementación del Modelo de Negocio.
Definición del Modelo de Inteligencia de Negocios.
Transformación de la Información.
Configuración de Variables e Indicadores
Presentación gráfica de Indicadores
Elaboración de la propuesta.
1.9 Técnicas de investigación a emplear Con la finalidad de cumplir los objetivos establecidos anteriormente, se empleará una sola técnica
de Investigación:
Documental
● Informes.
● Investigación de procesos de gestión de información interna.
● Reportes operativos de recolecciones y entregas.
● Reportes de gastos operativos.
● Base de datos.
● Base de clientes.
● Consultas de páginas Web.
● Artículos.
Capítulo II Marco Contextual
2.1 Empresa
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Skynet International Couriers SAPI de C.V.; es la red de
Courier, distribución y carga más grande del mundo
operando en 7 continentes, la cual provee a la
comunidad de negocios global un servicio de entregas de
la forma más rápida y segura de forma local e
internacional.
Ofrece a sus clientes la solución adecuada a sus necesidades, con un servicio personalizado,
flexible, atención detallada, y al mejor costo.
Más de 40 años de experiencia
Servicio nacional e internacional
Consultoría de administración y estrategia de distribución
Almacenaje
2.2 Servicio Ofertado
Servicio de distribución especializada con ingreso a las aduanas AICM, Cancún y Laredo.
Manejo de valijas diplomáticas para embajadas.
Actualmente atiende a la embajada de USA, Perú y Sudáfrica. Distribución estratégica de
exámenes de Ceneval.
Skynet International Couriers SAPI de CV cuenta con una gran variedad de unidades para cubrir las
diferentes necesidades de sus clientes:
Fig. 1 Logotipo de Skynet International Couriers SAPI de CV
Fig. 2 Flota de Distribución (Fotografías particulares, 2017)
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2.3 Ubicación
Las oficinas corporativas de Skynet International Couriers SAPI de CV se encuentran localizadas
en:
Calle Texas No. 12 Col. Nápoles. Delegación Benito Juarez CP. 03810 Ciudad de México
El área de Almacén y distribución se localiza en: Calle FC. Industrial Col. Siete de Noviembre.
Delegación Gustavo A. Madero CP. 07840 Ciudad de México.
Fig. 3 Continuación. Flota de Distribución (Fotografías particulares, 2017)
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Fig. 4 Mapa de Skynet International Couriers SAPI de CV. (Google Maps, 2017)
Fig. 5 Continuación Fachada de Skynet International Couriers SAPI de CV. (Google Maps, 2017)
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2.4 Misión, visión y valores
La imagen futura de Skynet International Couriers SAPI de C.V. está sostenida por la visión y misión
que muestra las aspiraciones y reflejan el rumbo y las directrices con mayor claridad, todo miembro
las debe de conocer si quieren ser parte del futuro de la compañía, son una fuente de inspiración y
la esencia guía en momentos difíciles.
Misión: Ofrecer un servicio de calidad y seguridad, cumpliendo con las necesidades del
cliente.
Visión: Ser una empresa bien calificada, elevar nuestros clientes y por lo tanto nuestra
facturación.
Valores: Honestidad. Lealtad. Colaboración. Compromiso, Competencia. Dedicación.
Confianza. Igualdad. Solidaridad. Respeto. Amabilidad. Responsabilidad.
2.5 Estructura Organizacional
En la siguiente figura se muestra la Estructura Organizacional actual de la Empresa.
Fig. 6 Estructura Organizacional de Skynet International Couriers SAPI de CV. (Documento particular, 2017)
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2.6 Infraestructura
El almacén cuenta con 91 racks distribuidos estratégicamente para el movimiento de rotación de la
carga. Personal capacitado para la operación en zona de carga y descarga, tomando en cuenta las
medidas preventivas para poder ejecutar sus actividades.
Capacidad: Las condiciones del espacio están diseñadas de tal forma de que existen zonas de
recibo y embarque, además de dos zonas de especificaciones muy definidas (frio y controlado).
El almacén cuenta con las siguientes características:
7,000 metros cuadrados
Cortinas de recibo.
Plantas de emergencia.
Iluminación artificial y natural.
Monitoreo de temperatura y humedad relativa.
Ventilación forzada para control de temperatura.
Control de fauna nociva.
Mapeo de temperatura anual.
En la figura 8 y 9 se muestran algunas de las condiciones especificadas del almacén.
Fig. 7 Fachada e instalaciones (Fotografías particulares, 2017)
Fig.9 Trabajadores dentro del Almacén (Fotografía particular, 2017).
Fig. 8 Posición de pallet dentro de Almacén (Fotografía particular, 2017).
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Los
puntos de comercialización a nivel nacional son 850 y están distribuidos a nivel nacional. Se
Fig. 10 Camiones en el Almacén (Fotografía particular, 2017).
Fig.11 Vista 180º del Almacén de Skynet Internacional Couriers SAPI de CV. (Fotografía particular, 2017)
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muestran en las ilustraciones a continuación.
2.5.4 Certificaciones
2.7 Clientes Principales
SCANIA COMERCIAL SA DE CV
TALLERES MECANICOS MONTSERRAT SA DE CV
KROMBERG & SCHUBERT MEXICO LE S DE RL DE CV
DICIPA SA DE CV
ALOW FORWARDING MEXICO SA DE CV
ABC AEROLINEAS SA DE CV
SUNCHEMICAL SA DE CV
COURIERS
LINKARGO SA DE CV
SKYNET CARGO SAPI DE CV
LOS SIETE MISTERIOS SA DE CV
LOGISTICA INTERNACIONAL ALOW SA DE CV
EATON TECHNOLOGIES S DE RL DE CV
BRIDGESTONE DE MEXICO SA DE CV
HELM DE MEXICO S A
TOSCA LOGISTICA SA DE CV
Capítulo III Marco Teórico
Fig.12 Puntos de operación a nivel nacional Skynet Internacional Couriers (Google maps, 2017).
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En este capítulo se mencionarán los elementos que servirán para la comprensión y desarrollo de los
puntos posteriores de esta tesina, abarcando desde los componentes fundamentales de un sistema
de inteligencia de negocios, pasando por una comparación entre las diferentes aplicaciones
existentes, hasta el estudio de las aplicaciones de la inteligencia de negocios a un sistema logístico.
3.1 Inteligencia de Negocios (BI) Inteligencia de negocios es la habilidad de transformar los datos en información, y la información en
conocimiento de forma que se pueda optimizar el proceso de toma decisiones en los negocios.
(Sinexus, 2017)
Según Gartner es un “Término general que incluye las aplicaciones, la infraestructura, las
herramientas y las mejores prácticas que permiten el acceso y análisis de la información para mejorar
y optimizar las decisiones y el rendimiento” (Gartner, 2016).
De acuerdo a lo anterior ambos enfoques son complementarios transformar datos en información
usable y analizarla para toma decisiones, se requiere de expertos en análisis de datos y tecnologías
que nos permitan recoger, analizar e interpretar los datos.
3.1.1 Beneficios de la inteligencia de negocios Algunas de las ventajas al utilizar la inteligencia de negocios son las siguientes:
Incremento de la eficiencia: Al contar con los datos de manera accesible y ágil puedes
generar información de valor centralizada la cual podrás visualizar en una única plataforma
para aprovecharla de manera óptima para realizar análisis y tomar decisiones informadas y
en tiempo.
Respuestas rápidas a situaciones de negocio: Para poder tomar decisiones en el momento
indicado es importante contar con la información a la mano de manera sencilla. Gracias al
BI puedes tener las respuestas en minutos clara y concisa por medio de reportes de
indicadores y tableros de datos.
Control de las áreas funcionales de la empresa: En todas las áreas se genera información
de valor día a día, puedes aprovecharla de la mejor manera para conocer tendencias,
proyectar datos, analizar escenarios, etc.
Mejora tu servicio al cliente: Al contar con la información en tiempo real puedes ofreces un
servicio de mayor calidad desde el pedido hasta el servicio post venta al conocer más acerca
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de ellos y sus necesidades. Analiza hábitos de compra, reconoce los productos más
vendidos, etc.
Presenta información por medio de tableros de indicadores para una comunicación más
simple y directa de la situación de la compañía. Al tener crear distintos tableros para control
puedes enfocarte en los datos relevantes que mostrar sin revisar grandes cantidades de
información.
La información brindada por el BI puede tener distintos alcances como son:
Nivel operativo: Utilizado para la toma de decisiones diarias y las transacciones que se
realizan al llevar a cabo las operaciones diarias.
Nivel táctico: Aportación en mandos medios en análisis y decisiones mensuales de utilidad
para revisiones de seguimiento y toma de acciones.
Nivel estratégico: Aquí las decisiones son de mayor impacto en la compañía siendo utilizada la información por la alta dirección. (SAP CORPONET EXPERTISE, 2017)
3.1.2 Estado del Arte de la Inteligencia de Negocios
Se presentará el estado actual de las tecnologías disponibles para el desarrollo de un sistema de
inteligencia de negocios, aparte de mencionar las tendencias principales.
La influencia masiva que la inteligencia de negocios y la analítica han tenido recientemente en las
empresas se puede ver en el asombroso aumento de las adopciones dentro de medianas y pequeñas
organizaciones. Este nivel de disponibilidad ha demostrado la rapidez con que la tecnología se ha
infiltrado en el mundo de los negocios y sin duda seguirá afectando el modo en que estas
infraestructuras se comunican, colaboran y cultivan. Con esta realidad vienen nuevas tendencias
notables que tienen la capacidad de catapultar a las organizaciones en un futuro basado en datos y
digitalmente integrado.
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A continuación, se mencionarán las 5 tendencias de inteligencia de negocios y analítica:
Cloud computing
En años anteriores, el despliegue de BI en un primer mundo de nube fue abordado con mucha
precaución debido a la amenaza que representaba para la seguridad. En el futuro, esta amenaza
será severamente disminuida a medida que las iniciativas de TI han dedicado años a construir el
apoyo necesario para una transición exitosa. Además de estas soluciones de seguridad, alejarse de
las infraestructuras internas elimina los gastos generales y suele ser más rentable que las
plataformas tradicionales.
Digitalización
La premisa básica detrás de esta tendencia de BI es la conversión de procesos sin conexión a un
formato digital para ser leídos eficientemente por dispositivos electrónicos. Los beneficios de la
digitalización son vastos, pero las principales ventajas incluyen cortar costos (sustanciales), obtener
monitoreo e informes de datos en tiempo real y superar las tasas de satisfacción de los clientes a
través de experiencias personalizadas. Como lo explica un informe de McKinsey, "Acelerar la
digitalización de los procesos de negocio":
Auto-servicio
La tendencia de auto servicio en BI permite a los usuarios finales (sin antecedentes analíticos o de
extracción de datos tradicionales) acceder a datos estadísticos, realizar consultas personalizadas y
sacar sus propias conclusiones. Al capacitar a los usuarios para generar sus propias ideas, esto
libera los esfuerzos del equipo para centrarse en otros objetivos de la empresa.
Visualización de Data
También conocido como Descubrimiento de Datos, este análisis interactivo permite una comprensión
instantánea de las principales tendencias o valores extremos. Con la habilidad de nuestro cerebro
para digerir la información visual más rápido que el texto y las tablas, la técnica altamente buscada
permite que la toma de decisiones empresariales se vuelva exponencialmente más eficiente.
Analítica Predictiva
Esta extensión de la técnica de minería de datos enfocada en la historia se está utilizando ahora
para estimar las probabilidades futuras de datos. Mediante el análisis de datos complejos de la
empresa, la tendencia de la analítica predictiva permite a las empresas a dar sentido a las
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ineficiencias actuales o áreas de fortalezas con el fin de determinar las rutas más beneficiosas para
la atención futura. Esto ayudará a entender a los clientes y mejorar enormemente el rendimiento del
negocio (BI Analytics, 2017).
El futuro parece brillante para los líderes de BI que se adaptan las plataformas de BI modernas.
Gartner predice que "para el 2020, el 80% de los informes empresariales se basarán en plataformas
modernas de BI y analítica... ya que ofrecerán un tiempo más rápido para crear insights y un mayor
valor”. A medida que el panorama de datos empresariales se vuelve más complejo, las soluciones
de BI tradicionales y los flujos de trabajo de informes rígidos serán incapaces de proporcionar a las
personas de negocios el acceso inmediato a los datos que necesitan. Afortunadamente, el BI
moderno utiliza plataformas que se despliegan en semanas, analizan cualquier fuente de datos y
promueven la adopción generalizada y el descubrimiento ad-hoc de datos, están cambiando para
siempre la forma en que los empresarios toman decisiones. (Thougtspot, 2016)
3.1.3 Diferencia entre la Inteligencia de Negocios Tradicional y Moderna
La inteligencia de negocios tradicional se percibía como un tema ligado solamente al área de
Tecnologías de la Información (TI), por el contrario, la inteligencia de negocios moderna ha pasado
a ser cada vez más de un dominio general a las demás áreas de negocio. De esta manera, ya no se
hace tan necesario contar con una especialización en informática para implementar un modelo de BI
que ayude a la toma de decisiones.
A continuación, se muestran las diferencias más relevantes entre el BI tradicional y el BI moderno:
ASPECTO B.I. TRADICIONAL B.I. MODERNO
Especialización de recursos
Únicamente participa personal
de T.I.
Puede participar cualquier
persona involucrada a las
áreas de negocio de la
empresa.
Acceso a la información
Necesidad de un equipo
masivo de analistas de datos y
expertos en integración.
Da a los usuarios
empresariales la posibilidad de
realizar su propia exploración
de datos en un ambiente
gobernado de manera rápida y
fácil.
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ASPECTO B.I. TRADICIONAL B.I. MODERNO
Recopilación de información y
fuentes de datos
Múltiples fuentes de
información donde la
exploración depende de
distintas áreas y provoca
lentitud en el proceso.
Múltiples fuentes de
información donde la
exploración se centraliza en
una sola área provocando
agilización en el proceso.
Conexión a la data
Preocupación por el tamaño, la
ubicación o la forma de dato.
Sólo debe existir la
preocupación de cargar y
mantener los datos que se
necesitan.
Construcción de
visualizaciones
Se invierten largas horas de
construcción de cubos de
datos.
Podemos hacer cualquier
pregunta de seguimiento sin
esperar días para estructuras
de datos a construir.
Creación del modelo
Los usuarios no pueden
explorar libremente sus datos y
se ven en la necesidad de
construir manualmente
jerarquías o rutas, además de
que todo debe ser manejado
por un técnico en el tema.
Los datos son comprensibles
para los usuarios finales,
también se puede realizar el
análisis de búsqueda más
avanzados en cuestión de
minutos.
(Thougtspot, 2016)
3.1.4 Modelo Madurez de la Inteligencia de Negocios en México
¿Qué está pasando en México con la Inteligencia de Negocios? Ecorfan Revista especializada en TI
diseñó un modelo de madurez de la iniciativa de inteligencia de negocios en las empresas, para lo
cual se consultaron modelos existentes y se adaptaron conforme a la experiencia y la distribución
presentada por el Censo económico 2014 así como de la creación y aplicación de una encuesta
especializada para con ello determinar el nivel de madurez de las empresas en México.
. Los modelos revisados fueron:
TDWI’s Business Intelligence Maturity
model (TDWI, 2005),
Gartner’s Maturity Model for Business
Intelligence and Performance Management (Rayner & Schlegel, 2008)
TDWI’s Analytics Maturity Model (Harper & Stodder, 2014).
-
18
Los resultados de la encuesta se clasifican en una escala de madurez de cuatro niveles (1. básico,
2. con iniciativa, 3. creciendo o 4. madura).
Fig. 13 Modelo de Madurez de inteligencia de Negocios Ecorfan
El modelo se divide en cuatro dimensiones: Inteligencia de Negocios, Infraestructura, Data
Management y Organización. A cada dimensión se le asignó una ponderación por nivel y
dependiendo de las respuestas se asigna un valor que sumado y agrupado determina el nivel de
madurez alcanzado por la empresa.
3.1.5 Componentes de la Inteligencia de Negocios
Fig. 14 Componentes de BI. (Albarracín, 2017).
1. Básico
2. Con Iniciativa
3. Crecimiento
4. Madura
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19
Fuentes de Datos
En Inteligencia de Negocios, una fuente de datos es un punto de abastecimiento de datos con información potencialmente útil para el análisis de un proceso de negocio de nuestra organización
Los datos pueden proporcionarse de distintas formas y en una gran variedad de formato (por
ejemplo).
Conjuntos de datos (archivos de Bases de Datos, consultas a bases de datos,) o generados de
forma continua (datos procedentes de sensores).
Las bases de datos son el método preferido para el almacenamiento estructurado de datos. Desde
las grandes aplicaciones multiusuario, hasta los teléfonos móviles y las agendas electrónicas utilizan
tecnología de bases de datos para asegurar la integridad de los datos y facilitar la labor tanto de
usuarios como de los programadores que las desarrollaron. (Camps, 2005).
Una base de datos es una colección de información organizada de forma que un programa de
ordenador pueda seleccionar rápidamente los fragmentos de datos que necesite. Una base de datos
es un sistema de archivos electrónico que sirve como herramienta para recopilar y organizar
información. Muchas bases de datos comienzan como una lista en una hoja de cálculo o en un
programa de procesamiento de texto. A medida que la lista aumenta su tamaño, empiezan a
aparecer redundancias e inconsistencias en los datos. Cada vez es más difícil comprender los datos
en forma de lista y los métodos de búsqueda o extracción de subconjuntos de datos para revisión
son limitados. Una vez que estos problemas comienzan a aparecer, una buena idea es transferir los
datos a una base de datos creada con un Sistema de Administración de Bases de Datos DBMS.
Los principales sistemas de gestión de bases de datos son los siguientes: Borland Paradox,
Filemaker, IBM DB2, Ingres, Interbase, Microsoft SQL server, Microsoft Access, Microsoft FoxPro,
Oracle, Sybase, MySQL, PostgreSQL, mSQL y SQL Server 1.
Formatos: CSV, XLSX, XML, JSON, texto, vídeo, audio, imagen, relacional (conjuntos de filas y
columnas).
Cuando hablamos de fuentes de datos nos referimos a información digital o que es digitalizada para
su procesamiento.
Otras fuentes de información:
Redes sociales: Millones de usuarios generan a diario una gran cantidad de información
útil que podemos aprovechar
http://www.borland.com/http://www.filemaker.com/http://www.software.ibm.com/http://www.ingres.com/http://www.borland.fr/interbase/https://www.microsoft.com/es-es/sql-server/sql-server-2016https://support.office.com/es-es/article/Novedades-de-Access-2016-76454345-f85d-47af-ace1-98a456cb3496https://msdn.microsoft.com/en-us/library/mt490117.aspxhttp://www.oracle.com/http://www.sybase.com/http://www.hughes.com.au/products/msql/
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1. Texto, imágenes, audio, vídeo…
2. Opiniones, sentimientos, localizaciones…
Facebook, Twitter, Instagram, Foursquare, Google + o Linkedin son algunos ejemplos.
Acceso a los datos públicos y a los privados de nuestra cuenta (Faber, 2016)
ETL
El término ETL corresponde a las siglas en inglés de:
Extract: extraer. Transform: transformar. Load: cargar.
Permite extraer datos del entorno origen, transformarlos según nuestras necesidades de negocio
para integración de datos y cargar estos datos en los entornos destino. Los entornos origen y destino
son usualmente bases de datos y/o ficheros, pero en ocasiones también pueden ser colas de
mensajes de un determinado middleware, así como ficheros u otras fuentes estructuradas,
semiestructuradas o no estructuradas. Está basada en técnicas de consolidación. Las herramientas
de ETL en la práctica mueven o transportan datos entre entornos origen y destino, pero también
documentan cómo estos datos son transformados (si lo son) entre el origen y el destino almacenando
esta información en un catálogo propio de metadatos; intercambian estos metadatos con otras
aplicaciones que puedan requerirlos y administran todas las ejecuciones y procesos de la ETL:
planificación del transporte de datos, log de errores, log de cambios y estadísticas asociadas a los
procesos de movimiento de datos. Este tipo de herramientas suelen tener una interfaz de usuario de
tipo GUI y permiten diseñar, administrar y controlar cada uno de los procesos del entorno ETL. (Curto,
2010)
Data Warehouse Un Data Warehouse es un repositorio de datos que proporciona una visión global, común e integrada
de los datos de la organización –independientemente de cómo se vayan a utilizar posteriormente por
los consumidores o usuarios–, con las propiedades siguientes: estable, coherente, fiable y con
información histórica. Al abarcar un ámbito global de la organización y con un amplio alcance
histórico, el volumen de datos puede ser muy grande (centenas de terabytes). Las bases de datos
relacionales son el soporte técnico más comúnmente usado para almacenar las estructuras de estos
datos y sus grandes volúmenes.
Resumiendo, presenta las siguientes características:
• Orientado a un tema: organiza una colección de información alrededor de un tema central.
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• Integrado: incluye datos de múltiples orígenes y presenta consistencia de datos.
• Variable en el tiempo: se realizan fotos de los datos basadas en fechas o hechos.
• No volátil: sólo de lectura para los usuarios finales
Frecuentemente la data warehouse está constituido por una base de datos relacional, pero no es la
única opción factible, también es posible considerar las bases de datos orientadas a columnas o
incluso basadas en lógica asociativa. Debemos tener en cuenta que existen otros elementos en el
contexto de una data warehouse:
Data Warehousing: es el proceso de extraer y filtrar datos de las operaciones comunes de la
organización, procedentes de los distintos sistemas de información operacionales y/o sistemas
externos, para transformarlos, integrarlos y almacenarlos en un almacén de datos con el fin de
acceder a ellos para dar soporte en el proceso de toma de decisiones de una organización.
Data Mart: es un subconjunto de los datos del data warehouse cuyo objetivo es responder a un
determinado análisis, función o necesidad, con una población de usuarios específica. Al igual que
en una data warehouse, los datos están estructurados en modelos de estrella o copo de nieve, y una
data mart puede ser dependiente o independiente de una data warehouse. Por ejemplo, un posible
uso sería para la minería de datos o para la información de marketing. La data mart está pensado
para cubrir las necesidades de un grupo de trabajo o de un determinado departamento dentro de la
organización.
Operational Data Store: es un tipo de almacén de datos que proporciona sólo los últimos valores de
los datos y no su historial; además, generalmente admite un pequeño desfase o retraso sobre los
datos operacionales.
Staging Area: es el sistema que permanece entre las fuentes de datos y la data warehouse con el
objetivo de:
– Facilitar la extracción de datos desde fuentes de origen con una heterogeneidad y complejidad
grande.
– Mejorar la calidad de datos.
– Ser usado como caché de datos operacionales con el que posteriormente se realiza el proceso de
data warehousing.
– Uso de la misma para acceder en detalle a información no contenida en la data warehouse.
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Procesos ETL: tecnología de integración de datos basada en la consolidación de datos que se usa
tradicionalmente para alimentar data warehouse, data mart, staging area y ODS. Usualmente se
combina con otras técnicas de consolidación de datos.
• Metadatos: datos estructurados y codificados que describen características de instancias; aportan
informaciones para ayudar a identificar, descubrir, valorar y administrar las instancias descritas.
(Curto, 2010).
Diseño de Análisis OLAP
Se entiende por OLAP, o proceso analítico en línea, al método ágil y flexible para organizar datos,
especialmente metadatos, sobre un objeto o jerarquía de objetos como en un sistema u organización
multidimensional, y cuyo objetivo es recuperar y manipular datos y combinaciones de los mismos a
través de consultas o incluso informes.
Es bien sabido que el concepto de Business Intelligence engloba múltiples conceptos. Uno de los
más importantes a pesar de ser una tecnología que ya tiene más de cuatro décadas, sus
características y su evolución han provocado que la gran mayoría de soluciones del mercado incluya
un motor OLAP.
Es necesario comentar:
• Las herramientas OLAP de los diferentes fabricantes, si bien son similares, no son completamente
iguales dado que presentan diferentes especificaciones del modelo teórico.
• La última tendencia en OLAP es la tecnología in-memory.
• Las soluciones open source OLAP han sido las últimas a añadirse a la lista y, por ahora, no tienen
tanta variedad como su contrapartida propietaria.
• En el mercado open source OLAP sólo hay dos soluciones actualmente: el motor ROLAP Mondrian
y el motor MOLAP PALO
Consideremos un ejemplo gráfico que nos permitirá entender la potencia de este tipo de
herramientas. (Curto, 2010)
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FIG. 15 Ejemplo de Herramienta OLAP (Fotografía descargada, 2007)
Herramientas Las herramientas de software de Business Intelligence 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 Business Intelligence 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.
Las compañías han descubierto la necesidad de usar sus datos para apoyar la toma de decisiones,
realizar una optimización de procesos y realizar reportes operacionales. Los vendedores de
tecnología de Business Intelligence 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 Business Intelligence 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 número de usuarios, dichos reportes se
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basan en suscripciones, calendarios, etc. (WorkMeter, 2012).
3.2 Análisis de datos para la toma de decisiones El análisis de datos se puede dar desde cuatro dimensiones a considerar: volumen, velocidad,
variedad y veracidad. A esto se le denomina las “4-V’s”.
La dimensión de volumen se refiere al tamaño de los datos. Desde el inicio del tiempo registrado y
hasta el 2003 se había creado cinco billones de gigabytes (exabytes) de datos. Sin embargo, en
2011 la misma cantidad de datos fue creada casi cada dos días. En 2013, la misma cantidad de
datos era creada cada 10 minutos.
La dimensión de velocidad se refiere al tiempo bajo el cual es pertinente analizar datos e información.
Dado que los datos son creados cada segundo, estos se vuelven obsoletos rápidamente. Por esta
razón, es importante hacer uso de estos datos lo más rápido posible, o sustituirlos por datos más
actualizados que se generen en forma ágil.
La tercera dimensión, variedad, se refiere a los diferentes tipos de datos que se recolectan. Existen
datos estructurados, no estructurados, datos en texto, datos numéricos, datos en imágenes o datos
en audio y video, por mencionar solo algunos de ellos.
Finalmente, la veracidad se refiere a la certidumbre asociada a estos datos. Una vez que los datos
son creados y almacenados, el siguiente paso es analizarlos para convertirlos en información útil.
Esta información se convierte en conocimiento para tomar decisiones, cuando así es necesario.
La siguiente figura muestra precisamente un panorama general del proceso para la toma de
decisiones que se debe seguir en cualquier organización, al hacer uso de datos en forma adecuada.
FIG. 16 Proceso para Toma de Decisiones (Liu, 2014).
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3.3 Herramientas de Inteligencia de Negocios actuales y Power BI. Para mostrar la diversidad y posicionamiento en el mercado de las herramientas de inteligencia de
negocios actuales, como Qlik, Tableau o Power BI, se utilizará el cuadrante mágico de Gartner, cuya
evaluación se basa en dos criterios: la integridad de visión y la capacidad de ejecución de las
compañías.
El grupo Gartner es una empresa de consultoría e investigación del mercado de las nuevas
tecnologías dedicada exclusivamente a investigar y analizar las tendencias del mercado. Sobre esas
conclusiones, elabora un ranking de los fabricantes con mejores soluciones y productos. Los
resultados son presentados bajo el nombre de “Cuadrante mágico de Gartner”. (SIAG, 2016).
En todas las industrias, las organizaciones reconocen el poder y la oportunidad que ofrece una
herramienta de análisis y visualización de datos rápida y eficaz. Business Intelligence (BI) es una
necesidad para descubrir valiosas ideas y mantenerse por delante de la competencia. Para tener
éxito, las empresas necesitan una plataforma de BI moderna y fácil de usar que se convierta en un
líder de la industria y una visión que satisfaga las necesidades del mañana.
Como Kamal Hathi, Gerente General de Microsoft Power BI, anunció hoy en el Blog de Microsoft,
Gartner ha reconocido nuestra visión y ejecución por décimo año consecutivo, posicionando a
Microsoft como Líder en el Cuadrante Mágico de Plataformas de Inteligencia de Negocios y Análisis.
Por segundo año consecutivo, Microsoft se sitúa más lejos en visión dentro del cuadrante de Líderes.
La sólida colocación para Microsoft sólo podría haber sido posible gracias al duro trabajo de nuestros
muchos ingenieros y probadores que escucharon a lo largo de los años a los usuarios de Excel y
Power BI para expandir las capacidades y generar nuevos beneficios. También debemos agradecer
a las más de 200.000 organizaciones en 205 países que ahora utilizan Power BI.
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El siguiente gráfico fue publicado por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación
más amplio y debe ser evaluado en el contexto de todo el documento.
Fig.17 Cuadro de Gartner Herramientas BI (Gartner, 2017)
El documento de Gartner está disponible bajo petición. Gartner no respalda a ningún proveedor,
producto o servicio descrito en sus publicaciones de investigación y no aconseja a los usuarios de
tecnología seleccionar sólo aquellos proveedores con las calificaciones más altas. Las publicaciones
de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner
y no deben interpretarse como declaraciones de hecho. Gartner renuncia a todas las garantías,
expresas o implícitas, con respecto a esta investigación, incluyendo cualquier garantía de
comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular. (Martínez, 2017).
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“De los datos al conocimiento en minutos. Cualquier dato, de cualquier forma y en cualquier lugar.
Una sola vista”
Power BI es un conjunto de herramientas de análisis empresarial que pone el conocimiento al
alcance de toda la organización. Conexión a cientos de orígenes de datos, preparación de datos
simplificada, generación de análisis ad hoc. Bellos informes que luego se publican para provecho de
la organización en la Web y en dispositivos móviles. Creación de paneles personalizados al alcance
de todos, con una perspectiva empresarial única, de 360 grados. Escalado a nivel empresarial, con
gobierno y seguridad. (Power BI, 2017).
3.4 Dashboard (Tablero o Cuadro de Mandos)
Cuando hablamos de un dashboard, tablero o cuadro de mandos, nos estamos refiriendo a un
documento en el que se reflejan, mediante una representación gráfica, las principales métricas o KPI
que intervienen en la consecución de los objetivos de una estrategia y que está orientada a la toma
de decisiones para optimizar la estrategia de la empresa.
Un dashboard debe transformar los datos en información y está en conocimiento para el negocio.
Sirve para tomar decisiones que optimicen la estrategia de la empresa, pero NO sirve para definir la
acción correctora concreta o para estudiar en detalle determinada área:
Un dashboard nos permite hacer un seguimiento del grado de cumplimiento de los objetivos de
negocio.
Un dashboard es una foto ‘fija’ de los principales indicadores de nuestro negocio, no un lugar donde
estudiar un determinado tema, cruzar variables, etc.
Un dashboard debe ayudarnos (guiarnos) a identificar el origen de ese dato positivo o negativo que
hemos detectado, que nos permita tomar una decisión al respecto, el análisis en detalle de los
‘porqués’ se debe hacer en un informe en concreto o en otra herramienta diseñada para ello.
(Elósegui, 2014).
3.4.1 Cuadro de Mando Integral
El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard (BSC), es una
herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una
empresa y de sus diferentes áreas o unidades.
https://twitter.com/share?text=Un+dashboard+debe+transformar+los+datos+en+informaci%C3%B3n+y+esta+en+conocimiento+para+el+negocio&via=tristanelosegui&related=tristanelosegui&url=https://tristanelosegui.com/2014/10/27/que-es-y-para-que-sirve-un-dashboard/
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También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a expresar los
objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia, mostrando de forma continuada
cuándo la empresa y los empleados alcanzan los resultados definidos en su plan estratégico.
3.4.2 Tipos de Cuadros de Mando
El Cuadro de Mando Operativo (CMO), es una herramienta de control enfocada al seguimiento de
variables operativas, es decir, variables pertenecientes a áreas o departamentos específicos de la
empresa. La periodicidad de los CMO puede ser diaria, semanal o mensual, y está centrada en
indicadores que generalmente representan procesos, por lo que su implantación y puesta en marcha
es más sencilla y rápida. Un CMO debería estar siempre ligado a un DSS (Sistema de Soporte a
Decisiones) para indagar en profundidad sobre los datos.
El Cuadro de Mando Integral (CMI), por el contrario, representa la ejecución de la estrategia de una
compañía desde el punto de vista de la Dirección General (lo que hace que ésta deba estar
plenamente involucrada en todas sus fases, desde la definición a la implantación). Existen diferentes
tipos de cuadros de mando integral, si bien los más utilizados son los que se basan en la metodología
de Kaplan & Norton. Las principales características de esta metodología son que utilizan tanto
indicadores financieros como no financieros, y que los objetivos estratégicos se organizan en cuatro
áreas o perspectivas dentro de un mapa estratégico:
La perspectiva financiera incorpora la visión de los accionistas y mide la creación de valor de la
empresa. Responde a la pregunta: ¿Qué indicadores tienen que ir bien para que los esfuerzos de la
empresa realmente se transformen en valor?
La perspectiva del cliente refleja el posicionamiento de la empresa en el mercado o, más
concretamente, en los segmentos de mercado donde quiere competir. Repercutirá en relación con
su competencia, y reforzará o debilitará la percepción del valor de la marca por parte del consumidor.
Dos indicadores que reflejan este posicionamiento son la cuota de mercado y un índice que compare
los precios de la empresa con los de la competencia.
La perspectiva de Procesos internos recoge indicadores para el posicionamiento en el mercado y
para llevar la estrategia a buen puerto. En el caso de la empresa que compite en coste, posiblemente
los indicadores de productividad, calidad e innovación de procesos sean importantes. El éxito en
estas dimensiones no sólo afecta a dicha perspectiva, sino también a la financiera, por el impacto
que tienen sobre las rúbricas de gasto.
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La perspectiva de aprendizaje y crecimiento es la última que se plantea en este modelo de CMI. Para
cualquier estrategia, los recursos materiales, tecnología y las personas son la clave del éxito. Pero
sin un modelo de negocio, es difícil apreciar la importancia de invertir, y en épocas de crisis lo primero
que se recorta es precisamente la fuente primaria de creación de valor: se recortan inversiones en
la mejora y el desarrollo de los recursos.
Una vez que se tienen claros los objetivos de cada perspectiva, es necesario definir los indicadores
que se utilizan para realizar su seguimiento. (Kaplan, 2009)
3.4.3 Tipos de Gráficos
En el proceso de confección de un cuadro de mandos, uno de los puntos más complicados es la
selección del tipo de gráfico. El siguiente diagrama recoge los criterios que se suelen utilizar para
escoger qué gráficos utilizar en un informe. (Curto, 2010).
Fig. 18 Tipos de Gráficos (Chart Chooser, 2010).
3.5 Gestión y Mejora de Procesos
La gestión y mejora de procesos es uno de los pilares sobre los que descansa la gestión según los
principios de Calidad Total.
Una “Organización Calidad Total” tiene claro que es a través de los procesos como consigue hacer
llegar ese “algo” que genera a aquellos a quienes ha definido como “D e s t i n a t a r i o s” de lo que
hace, (Cliente, siguiente Sección, Asistente a una jornada, Ciudadana/o), y que son por tanto sus
procesos los que condicionan la satisfacción de éstos y por lo tanto la probabilidad de que en el
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futuro sigan contando con la organización. Una “Organización Calidad Total” tiene también claro que
la única estrategia que la va a mantener desarrollando su actividad a largo plazo es la que consiga
implicar a todo su personal en la mejora continua de esos procesos.
3.5.1 Proceso
Se puede definir un proceso como cualquier secuencia repetitiva de actividades que una o varias
personas desarrollan para hacer llegar una Salida a un Destinatario a partir de unos recursos que se
utilizan o bien se consumen (Entradas al proceso).
Características:
El proceso tiene capacidad para transformar unas entradas en salidas.
Esta secuencia de actividades se puede esquematizar mediante un Diagrama de Flujo.
Fig. 19 Proceso Ejemplo (Elaboración propia, 2017).
El proceso consume o utiliza recursos que pueden ser, entre otros, materiales, tiempo de las
personas, energía, máquinas y herramientas.
Repetitividad del proceso como clave para su mejora. Los procesos se crean para producir
un resultado y repetir ese resultado. Esta característica de repetitividad permite trabajar
sobre el proceso y mejorarlo:
• A más repeticiones más experiencia.
• Merece la pena invertir tiempo en mejorar el proceso, ya que los resultados se van
a multiplicar por el Nº de veces que se repite el proceso.
3.5.2 Clasificación de Procesos
Aunque me he encontrado con varias clasificaciones o tipologías de los procesos, la que sigue es la
que muestra la tipología más común. Según algunos autores, existen estos tres tipos de procesos:
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Los procesos clave son también denominados operativos y son propios de la actividad de la
empresa, por ejemplo, el proceso de aprovisionamiento, el proceso de producción, el
proceso de prestación del servicio, el proceso de comercialización, etc.
Los procesos estratégicos son aquellos procesos mediante los cuales la empresa desarrolla
sus estrategias y define los objetivos. Por ejemplo, el proceso de planificación
presupuestaria, proceso de diseño de producto y/o servicio, etc.
Los procesos de apoyo, o de soporte son los que proporcionan los medios (recursos) y el
apoyo necesario para que los procesos clave se puedan llevar a cabo, tales como proceso
de formación, proceso informático, proceso de logística, etc. (Emprendices, 2014).
3.5.3 Rol de Procesos Un rol es un conjunto de responsabilidades, actividades y autoridad concedida a una persona o
equipo. Una persona o equipo puede tener múltiples roles.
3.5.4 KPIs: Indicadores de Desempeño
Las siglas KPI vienen de Key Performance Indicators. En español los podemos definir como
“Indicadores Clave de Desempeño”. Estos KPI consisten en métricas que nos ayudan a medir y a
cuantificar el rendimiento del progreso en función de unas metas y objetivos planteados para las
distintas actividades que llevemos a cabo dentro de una empresa.
En un entorno tan cambiante como es el actual, es necesario comparar periódicamente los
resultados que estamos obteniendo con los objetivos fijados. Esto nos permitirá averiguar si vamos
por buen camino o si existen desviaciones negativas. Si no estamos obteniendo los resultados
esperados, los KPIs nos permitirán darnos cuenta y poder reaccionar a tiempo.
Lo que no se puede medir no se puede controlar; lo que no se puede controlar no se puede gestionar;
lo que no se puede gestionar no se puede mejorar.
Los indicadores de gestión o KPIs se agrupan gráficamente en cuadros de mando para que los
directivos puedan ser agiles en la toma de decisiones. En el cuadro de mando se incluyen los
principales indicadores clave para la empresa, y de una forma visual se obtiene la información
deseada de nuestro rumbo sobre el plan establecido.
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Características de los KPI Para ayudarte a entender mejor que es un KPI, a continuación, puedes ver sus características
principales:
Medible: anteriormente he mencionado que los KPIs son métricas, por tanto, su principal
característica es que son medibles en unidades. Ejemplo: 1,2, 100, 1000, 1000.000
Cuantificable: si se puede medir, se puede cuantificar. Por ejemplo, si hablamos de unidades
monetaria las cuantificaríamos en € o $. También existen muchos indicadores de gestión
que se miden en porcentaje.
Específico: se debe centrar en un único aspecto a medir, hemos de ser concretos.
Temporal: debe poder medirse en el tiempo. Por ejemplo, podemos querer medir a diario,
de forma semanal, mensual o anual.
Relevante: el propio término hace referencia a esta característica “indicadores clave de
gestión”. Únicamente sirven aquellos factores que sean relevantes para nuestra empresa.
Los KPIs tienen que informar, controlar, evaluar y por último ayudar a que se tomen decisiones. Cada
empresa tiene sus propios indicadores de gestión, puesto que cada organización y cada modelo de
negocio tienen factores clave a medir diferentes. (Espinosa, 2016).
3.5.5 Análisis de procesos logísticos. Como bien se sabe, antes de determinar la situación de una organización, es importante conocer la
constitución de la misma, para así, determinar las propuestas de mejora.
¿Cómo se logra? Mediante fuentes de información, esta será la principal fuente que constituirá a un
proceso logístico. Después se tiene que realizar una evaluación de las posibles fallas o perdidas en
que cualquier organización pueda tener para que se hagan ajustes y se reduzcan incidencias.
El objetivo de un proceso logístico es encontrar la mejor solución y distribución de bienes y servicios
considerando en primer lugar su ubicación, ya que de aquí se comenzará a realizar la toma de
decisiones que influirán en tiempo, costo y calidad.
Un proceso logístico abarca diferentes campos y son los siguientes:
Compras: área de una organización que se encarga del abastecimiento de insumos
Recepción: se refiere al ingreso y registro de todos los insumos adquiridos
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Almacenaje: resguardo total de la carga
Inventarios: es el control de flujo de entrada o salida de productos en proceso de
fabricación, de materias primas o de productos terminados, dicho inventario, ayudara a
tener un mejor control y plan de acción para relacionar la oferta y demanda. (Bass, 2016).
3.6 La Inteligencia de Negocios aplicada en la Logística de Transporte.
Como ya se ha mencionado, la inteligencia de negocios es un concepto de interacción entre cuadros
de mando que nos ayudaran a analizar los indicadores clave para el crecimiento de una organización
o para la toma de decisiones.
Es importante sembrar inteligencia de negocios ya que obtendremos una “fotografía” por así decirlo,
del rendimiento de la empresa.
3.6.1 Estadística aplicada a la logística.
ESTADISTICA: es una ciencia que tiene por objeto recolectar información de una población, datos
numéricos o hechos determinados en un origen para la obtención de algún resultado mediante el
análisis y su interpretación. Y así de esta forma, tener una buena toma de decisiones. (INEGI, 2017).
Principalmente hay dos tipos de estadística: la descriptiva que se basa en la recopilación de datos y
la inferencial, aquella que se basa en modelos y predicciones. ¿Pero, en que nos ayuda la estadística
en la logística?
La estadística nos apoya para analizar procesos improductivos y a calcular, por ejemplo, la demanda,
inventarios, distribuciones, solicitudes de pedido, rutas, entre otros, con el fin de incrementar los
márgenes de ganancia, disminuir inventarios o las mermas y sobre todo mantener la satisfacción del
cliente al 100%. (SENA, 2015).
3.6.2 Canales de Distribución
Un canal de distribución hace referencia a todo aquel movimiento de bienes desde el punto de origen
(productor), hasta la entrega final (cliente) bajo la influencia de intermediarios. Su objetivo es ser
eficaces en el menor tiempo posible. En el caso de los intermediarios, se conocen los siguientes:
Productor: los que elaboran
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Mayorista: persona que no hace venta directamente con el cliente final.
Minorista: con aquellas personas que realizan labor de venta con el cliente final.
Mientras se mantenga un canal de distribución visible y óptimo, cualquier compañía podrá tener
grandes ventajas como: mejorar las decisiones de comercialización, conocerá a detalle a su
competencia en el mercado, sabrá tomar acciones para fijar precios, se reducen costes de transporte
o almacenaje, por mencionar alguno. (Muñiz. 2015).
3.6.3 La Cadena de Suministro
Es un proceso que se encarga de la planificación y obtención de insumos los cuales serán
transformados para su entrega final. Sus ventajas son enriquecedoras ya que nos ayudara a tener
el balance adecuado de distribución, incrementar la capacidad de entrega y ampliar diferente gama
de producto. de diferentes gamas de productos.
Fig. 20 Cadena de Suministro (Zamarripa, 2013).
3.6.4 Incoterms
Conjunto de reglas o términos regidos por la cámara de comercio internacional donde se especifica
quien de las dos partes (vendedor-comprador) tiene la obligación de asegurar la carga. Existen
muchos tipos de incoterms clasificados de la siguiente forma:
Entrega directa a la salida: EXW
Entrega indirecta, con pago sin pago del transporte principal: FAS, FOB, y FCA
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Entrega indirecta, con pago del transporte principal: CFR CIF CPTCIP
Entrega directa en la llegada: DAT DAP DD. (Ceballos, 2010).
3.7 Matriz de Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas (FODA)
La matriz FODA es un avance metodológico en la planeación, envuelve procesos cualitativos y
cuantitativos. Se define el conjunto de fortalezas y oportunidades, debilidades y amenazas surgidas
de una evaluación, que al clasificarse, ordenarse y compararse genera un conjunto de estrategias
alternativas factibles para el desarrollo de un sistema organizacional.
El objetivo es un análisis profundo de los factores que afectan positivo o negativo a la compañía,
cuyo propósito es establecer comparaciones que permitan generar las mejores estrategias factibles,
para identificar finalmente los objetivos socioeconómicos básicos de la compañía.
Al determinar las estrategias, se requiere participación activa de quienes ejecutaran el plan
estratégico. Aquí se aplica el principio administrativo que, si se logra la coordinación y compromiso
en la formulación de estrategias, habrá coordinación y compromiso en la fase de ejecución. De ahí
que, si no se logra esa participación, será difícil que se actué de manera coordinada y consiente
durante la fase ejecutiva. (Zavala, 2017)
Concepto básico.
Estas siglas provienen del acrónimo en inglés SWOT (strenghts, weaknesses, opportunities, threats);
en español, aluden a fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas. (Ponce, 2012)
Se aplica para determinar el logro de los objetivos establecidos con anterioridad para la
compañía. (Borello, 2014)
- Factores a favorecer (Fortalezas y Oportunidades).
- Factores a obstaculizar (Debilidades y Amenazas)
El análisis FODA, en consecuencia, permite:
Determinar las posibilidades para alcanzar los objetivos que se había establecido inicialmente.
Concientizar al dueño de la empresa cobre la dimensión de los obstáculos que deberán afrontar.
Permitirle explotar más eficazmente los factores positivos y neutralizar o eliminar el efecto de los
factores negativos. Al finalizar el análisis FODA sea necesario revisar y ajustar los objetivos iniciales.
Fortalezas o puntos fuertes: Características propias de la compañía que le favorecen o
facilitan el logro de los objetivos, otro aspecto identificado como una fortaleza son los
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36
recursos considerados valiosos y la misma capacidad competitiva de la compañía como un
logro que brinda ésta o una situación favorable en el medio social.
Oportunidades: Situaciones qué se presentan en el entorno externo de la compañía, son de
carácter no controlable, pero representan elementos potenciales de crecimiento o mejoría,
son un factor de gran importancia que permite de alguna manera moldear las estrategias de
las organizaciones y así favorecer el logro de sus objetivos.
Debilidades o puntos débiles: Características propias de la compañía que constituyen
obstáculos internos en el logro de objetivos; también se define como un factor que hace
vulnerable a la organización o simplemente una actividad que la empresa realiza en forma
deficiente, lo que la coloca en una situación débil
Amenazas: Situaciones que se presentan en el ambiente externo no controlable de la compañía, son problemas potenciales y afectan negativamente el logro de los objetivos.
Representación esquemática de la Matriz FODA
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37
La importancia del Análisis FODA para la toma de decisiones en las empresas. La toma de decisiones es un proceso cotidiano mediante el cual se realiza una elección entre las
diferentes alternativas de los efectos de resolver las más variadas situaciones a nivel laboral, familiar,
sentimental, empresarial, etc., es decir, en todo momento se debe de tomar decisiones.
Lo significativo y preocupante es que existe una gran cantidad de compañías que enfrentan sus
problemas tomando decisiones de forma automática e irracional (no estratégica) y no tienen en
cuenta el resultado de una mala o buena elección puede tener consecuencias en el éxito o fracaso
de la compañía.
Las compañías deberían realizar un proceso estructurado que les pueda dar información y seguridad
y así reducir el riesgo de cometer errores. Para ello se utiliza la Matriz de Análisis FODA. Ya que
permite buscar de forma sistemática y proactiva todas las variables que intervienen en el negocio
con el fin de tener más y mejor información al momento de tomar decisiones. (Borello, 2014)
Si bien la herramienta estratégica ideal para plasmar la misión, la visión, las metas, los objetivos y
las estrategias de una empresa es el plan de negocios, realizando correctamente el análisis FODA
se pueden definir las estrategias Ofensivas, Defensivas, de Supervivencia y Reordenamiento
necesarias para cumplir con los objetivos empresariales plateados.
Fig. 21 Representación esquemática de la Matriz (Ponce, 2012)
FODA.
-
38
3.8 Inducción y Sensibilización al Personal.
3.8.1 Inducción al Personal.
Consiste en la ubicación, orientación y supervisión que se efectúa al personal de nivel estratégico y
táctico (puede platicarse a transferencias de personal), durante el periodo de desempeño inicial
“periodo de prueba”.
El objetivo de la inducción es brindar a los empleadores una dicha orientación general sobre las
funciones que desempeñara, fines o razón social de la compañía, organización y estructura de ésta.
La orientación debe perseguir y estimular al empleado para que pueda integrarse sin obstáculos al
grupo de trabajo de la organización. Exige, pues la recepción favorable de los compañeros y labores
logren una coordinación armónica a la fuerza de trabajo.
También se le imparte al personal que ha sido transferido a diferentes posiciones dentro de la
compañía y para quienes ascienden a otros puestos. Dichas acciones corresponden llevarlas tanto
el supervisor como al jefe del personal.
3.8.2 Plan de Sensibilización
Es un documento que ha sido elaborado por los responsables del sistema de calidad, o nivel
gerencial, en el cual se han establecido los propósitos, estrategias, actividades, variables, y
lineamientos que se deben seguir para lograr que las personas que integran una organización
comprendan las mediciones de lo que cuesta no tener calidad.
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Capítulo IV Resultados y Análisis de la Información Documental y Campo
4.1 Resultados De acuerdo con el cuestionario realizado a Skynet International Couriers SAPI de CV, se muestran
los resultados por pregunta:
Inteligencia de Negocios
I. Liderazgo y Cultura
1. ¿Skynet se identifica con el concepto de inteligencia de negocios y se compromete con las
necesidades que de ésta se deriven?
Del 100% de los encuestados, el 54% tienen un buen concepto de que es la inteligencia de negocios
y que ésta puede atender las necesidades de la empresa.
8%
15%
54%
23%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totala b c d
a) Se desconoce
b) Regular
c) Buena
d) Excelente
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2. ¿Consideras que la inteligencia de negocios es visualizada como una ventaja competitiva en
beneficio para Skynet?
Del 100% de los encuestados, el 46% consideran que conocen los beneficios de un modelo de
inteligencia de negocios, pero no hacen uso de alguno que refleje los resultados de la operación.
3. ¿El área de TI promueve y asesora iniciativas analíticas o de Inteligencia de Negocios?
Del 100% de los encuestados, el 46% piensa que es poca la promoción y asesoramiento, sin
embargo, tomando como referencia la pregunta 6, se deduce que el área de TI no busca implementar
más herramientas que fomente la toma de un modelo de Inteligencia de Negocios.
31%
54%
15%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Total a b c d
31%
46%
23%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
Total
a b c d
a) Desconozco los beneficios
b) Se conocen los beneficios, pero
en Skynet aún no se reflejan bajo
un modelo de Inteligencia de
Negocios
c) Ya se toman decisiones a través
de un Modelo de Inteligencia de
Negocios que ayudan al negocio.
d) Skynet se diferencia de sus
competidores por el Modelo de
Inteligencia de negocios que usa.
a) Deficiente
b) Poco
c) Suficiente
d) Excelente
-
41
II. Estrategia 4. ¿Tienen algún modelo de inteligencia de negocios implementado actualmente?
Haciendo comparación con los resultados del 31%, se deduce que no hay una definición entre la
implementación de un modelo y la ejecución del mismo por lo que es probable que confusión entre
los colaboradores de Skynet.
5. ¿Consideras que la toma de decisiones basada en un modelo de inteligencia de negocios podría
ayudar a Skynet en su crecimiento?
Del 100% de los encuestados, el 62% de los colaboradores de Skynet afirman que un modelo
establecido va a favorecer el desarrollo y crecimiento de la compañía.
31% 31%
15%
23%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Total a b c d
62%
15%
23%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Total a b c d
a) Se desconoce
b) En iniciativa
c) Existe un modelo ya
implementado
d) El modelo de inteligencia de
negocios es efectivo, se
encuentra en mejora continua
constante.
a) No estoy seguro
b) Si podría ayudarnos
c) Ya nos ayuda en la toma de
decisiones
d) La toma de decisiones está
basada en un modelo de
inteligencia de negocios y
favorece al negocio de
Skynet.
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III. Habilidades
6. ¿Qué entrenamiento tienen para que realicen Inteligencia de Negocios?
El 100% de los encuestados, 38% no recibe entrenamiento alguno que ponga en práctica la