5.4 Indicadores clave de rendimiento (KPI)

Un indicador clave de rendimiento (KPI) es una métrica de negocio para evaluar los factores que son cruciales para el éxito de una organización. El propósito de usar KPI es enfocar la atención en las tareas y procesos que la gerencia ha determinado como los más importantes para avanzar hacia metas y objetivos declarados.

Los KPI difieren según la organización. Por ejemplo, un KPI para una empresa pública puede ser su precio de las acciones, mientras que un KPI para un gobierno podría ser una baja tasa de desempleo. Los KPI también serán diferentes para los roles que juegan las personas en la misma organización. Por ejemplo, un director ejecutivo (CEO) podría considerar la rentabilidad como el KPI más importante, mientras que un gerente de equipo de ventas en la misma empresa podría considerar los números de entrega exitosos del acuerdo de nivel de servicio (SLA) como el KPI más importante.

Debido a que los KPI a menudo miden objetivos abstractos, como la experiencia del usuario o la efectividad de completar tickets de trabajo, identificar KPIs útiles puede ser un desafío. La selección de los KPI apropiados depende, en parte, de la capacidad de la organización para medir efectivamente los indicadores. Normalmente, un equipo directivo reunirá los requisitos y analizará las correlaciones entre las métricas, pero, al final, deberá poner los indicadores clave de rendimiento en práctica y observar qué comportamientos fomentan los KPI.

Una vez que los KPI han sido determinados, la gerencia debe refinar continuamente los indicadores para asegurar que se refuerzan y no causan prioridades que estén en conflicto. Además de ser cuantificables, todos los KPI deben estar bien definidos y comunicarse claramente. Cada KPI debe ser parte resumen del siguiente nivel superior, de modo que todos los niveles de la organización estén tirando en la misma dirección.

Muchas compañías exitosas limitan el alcance de los KPI a conjuntos pequeños que evalúan el éxito de los individuos en la organización. Debido a que tener demasiados KPI puede diluir la atención del empleado al punto en el cual los indicadores clave no obtienen la atención que merecen, puede ser eficaz:

• Identificar cuáles tres o cinco indicadores clave de desempeño (KPI) deben ser rastreados para cada rol de empleado o línea de negocio (LOB).
• Implementar herramientas automatizadas para recolectar datos y presentar KPI a la administración de la empresa en un cuadro de mando integral (balanced scorecard), cuadro de desempeño (performance scorecard) o tablero ejecutivo.
• Evaluar qué tan bien el empleado o LOB está progresando hacia los objetivos estratégicos de la organización.
• Reevalúe qué tan bien los KPI están apoyando los objetivos de negocios actuales.
• Realice los ajustes, según sea necesario.

Fuente: TechTarget

https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Indicador-clave-de-rendimiento-KPI

5.3.2 Tableros de control.

Tableros de control 

El tablero de Control o “Dashboard” nace con la finalidad de facilitar el análisis y visualización de la información. En el tablero de control se presentan de manera ordenada y con frecuencia establecida el conjunto de indicadores que permita generar el conocimiento de la situación de la empresa, en este tablero se tienen establecidos las metas u objetivos por indicador. Existen diferentes tipos de tableros dependiendo de la información presentada y de quién los analizará:

• Tablero de Control Operativo.- Permite el seguimiento diario
• Tablero de Control Directivo.- para seguimiento de resultados internos por proceso y de forma periódica
• Tablero de Control Estratégico.- Permite el seguimiento de la información interna de la empresa, así como alguna información externa sobre posición y competencia
• Tablero de Control Integral.- Presenta la información más relevante de los tres anteriores para conocer la situación Integral de la empresa.

Los tableros de control deben facilitar la visualización del estado actual de la empresa por lo que generalmente se utilizan, colores tipo semáforo o medidores, termómetros, gráficas de tendencias, graficas comparativas, etc.
El propósito del tablero debe ser presentar información valiosa que nos permita generar decisiones para mejorar el proceso y desempeño de las operaciones de la empresa.



Fuente: Inteligencia de negocios/ mercadotecnia electronica

https://sites.google.com/site/mercadotecniaelectronicaittg/unidad-5-inteligencia-de-negocios-business-intelligence/5-2-sistemas-de-soporte-a-la-decision/5-2-2-tableros-de-control

5.3.1 Almacenes de Datos (Data Ware house)

Un Data Warehouse es un almacén electrónico donde generalmente una empresa u organización mantiene una gran cantidad de información. Los datos de un data warehouse deben almacenarse de forma segura, fiable, fácil de recuperar y fácil de administrar.

Un data warehouse es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes sobre todo para fines analíticos y de acceso.


Normalmente, un data warehouse se aloja en un servidor corporativo o cada vez más, en la nube. Los datos de diferentes aplicaciones de procesamiento de transacciones Online (OLTP) y otras fuentes se extraen selectivamente para su uso por aplicaciones analíticas y de consultas por usuarios.

Data Warehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos que permite a los ejecutivos de negocios organizar, comprender y utilizar sus datos para tomar decisiones estratégicas. Un data warehouse es una arquitectura conocida ya en muchas empresas modernas.

La arquitectura de un data warehouse puede ser dividida en tres estructuras simplificadas: básica, básica con un área de ensayo y básica con área de ensayo y data marts.

• Con una estructura básica, sistemas operativos y archivos planos proporcionan datos en bruto que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería.
• Al añadir un área de ensayo que se puede colocar entre las fuentes de datos y el almacén, ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para diferentes grupos dentro de la organización.
• Se puede hacer agregando data marts, que son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular. Se pueden tener data marts separados para ventas, inventario y compras, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.

Fuente: Power Data

https://www.powerdata.es/data-warehouse

5.3 Sistemas de Soporte a la Decisión.

Un sistema de soporte a las decisiones ( Decision Support System, DSS ) es un sistema informático de información el cual ayuda a un usuario a mejorar las decisiones que toma, a tener mas cura y a reducir los costes sin perdida de calidad.

Un DSS es un software que intenta ayudar a las persones que toman las decisiones compilando información útil sobre los datos sin procesar, los documentos, el conocimiento personal, y/o los modelos de negocio para poder identificar y solucionar los problemas y poder tomar mejores decisiones. El tipo de información puede ser por ejemplo cualquiera de las siguientes:

• un inventario de todos los bienes de que se dispone ( incluido la información directa o de terceros, lo que hay en los almacenes, en los mercados,...)
• comparativa de ventas entre semanas
• proyección de beneficios futuros de un nuevo producto teniendo en cuenta las ventas de productos similares
• evaluar las consecuencias de diferentes decisiones teniendo en cuenta las alternativas y la experiencia en un contexto similar

Los beneficios de utilizar un sistema de soporte a les decisiones son:

• 
  
• Mejora la eficiencia personal
• Proporciona soluciones a los problemas
• Facilita la comunicación entre personas
• Fomenta el aprendizaje o formación
• Mejora el control de la organización
• Obtiene nuevas evidencias que ayudan a las decisiones
• Crea ventajas competitivas sobra la competencia/li>
• Anima a explorar y descubrir de como se toman las decisiones
• Proporciona nuevos puntos de vista de como pensar sobre el espacio del problema

Fuente: UTD-IA

http://www.iiia.csic.es/udt/es/artificialintelligence/sistemas-soporte-decisiones

5.2 Herramientas tecnológicas de BI

La inteligencia de negocios (BI) es un proceso impulsado por la tecnología para analizar los datos y la presentación de información procesable para ayudar a los ejecutivos corporativos, administradores de empresas y otros usuarios finales tomar decisiones de negocio más informadas. BI abarca una variedad de herramientas, aplicaciones y metodologías que permiten a las organizaciones para recopilar datos de los sistemas internos y fuentes externas, prepararlo para el análisis, desarrollar y ejecutar consultas en los datos y crear informes, cuadros de mando y visualizaciones de datos para hacer que los resultados analíticos disponibles a los tomadores de decisiones corporativas, así como trabajadores operativos.

En otras palabras es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios, comprende lo siguiente:

Datos

Los datos son una colección de hechos, como lo son los números, palabras, medidas, observaciones o incluso sólo las descripciones de las cosas. Estos pueden ser cualitativos o cuantitativos. Los datos cualitativos son información descriptiva mientras que los cuantitativos son información numérica, estos a su vez pueden ser discretos o continuos. Los datos discretos sólo pueden tener ciertos valores (como números enteros) y los continuos pueden tomar cualquier valor (dentro de un rango)

Información

La información es el conjunto de datos procesados que tienen entre si un significado. Los datos se transforman en información cando se les añade cierto valor:
Contextualizar: se sabe en el contexto en que se encentran y la razón en que se generaron.
Categorizar: se tiene conocimientos sobre las unidades de medida que ayudan a interpretar los datos.
Calcular: los datos se pudieron haber procesado de manera matemática o estadística.
Corregir: se eliminan errores ellos datos.
Condensar: los datos se han resumido de forma más concisa

Cuadro integral d mando

(Robert Kaplan 2009) El cuadro de mando integral es un sistema de planificación que es utilizado en los negocios y la industria, el gobierno y las organizaciones para alinear las actividades del negocio, mejorar las comunicaciones internas y externas, y monitorear el desempeño organización contra estratégica metas. Se originó como una medida que añade las medidas de desempeño no financieras estratégicas para las métricas financieras tradicionales para dar a los gerentes una visión más amplia del desempeño organizacional. El cuadro integral de mando responde a las siguientes preguntas:

¿Cómo se puede saber si se está gestionando bien el negocio?
¿En que se está fallando para corregir los errores que se tienen?
¿Es posible seguir mejorando?
¿Se pueden alcanzar los objetivos?

El cuadro integral de mando tiene 4 perspectivas:
Perspectiva financiera

Proyectar estas estrategias sobre los objetivos financieros de la organización. Incorpora la visión de los accionistas y mide la creación de valor de la empresa. Y responde a la pregunta ¿Qué indicadores tienen que ir bien para que los esfuerzos de la empresa realmente se transformen en valor?
Perspectiva del cliente

Refleja el posicionamiento del mercado en el cual se desea competir. Esta perspectiva es una de las más problemáticas del cuadro de mando integral, pues se tiene que tener bien definido lo siguiente: ¿Quién es el cliente? ¿Cómo llegar a los objetivos de los clientes?
Perspectiva interna

Recoge indicadores de procesos internos que son críticos para el posicionamiento en el mercado y para llevar la estrategia a buen lugar. Para esta perspectiva es importante centrarse en las estrategias internas, dar un marco para encontrar y asignar objetivos adecuados y discutir los indicadores que pueden ser utilizados.
Perspectiva de crecimiento

En el cuadro de mando integral “aprendizaje y crecimiento” es una perspectiva dependiente, pues se desprende de los resultados de las otras perspectivas. Esta perspectiva responde a la pregunta: ¿Cómo debe la empresa aprender y mejorar con el fin de lograr su visión? En esta perspectiva la empresa tiene que aprender cómo satisfacer las necesidades de los clientes, como mejorar los procesos de negocio y cómo lograr sus metas financieras.

DDS

Es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización. Es un equipo basado en el sistema de información que sirve para apoyar a la organización a la toma de decisiones. También sirve a los de gestión, operaciones y los niveles de planificación de una organización y ayuda a las personas a tomar decisiones acerca de los problemas que pueden ser cambiantes. Existen 4 tipos:
Sistemas de información gerencial (MIS)(MIS, Management Information Systems)
Sistemas de información ejecutiva (EIS) (EIS, Executive Information System)
Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)
Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS) (GDSS, Group Decision Support Systems)

Datawarehouse

Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas. Debe ser
Integrado
Temático
Histórico
No volátil
Pasos para elaborar Datawarehouse
Extracción: Es la obtención de información de las distintas fuentes tanto internas como externas.
Transformación: Es el filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información.
Carga: Es la organización y actualización de los datos y los metadatos en la base de datos.

Minería de datos

Es el proceso de análisis de datos desde diferentes perspectivas y resume en información útil datos que sirven para aumentar los ingresos, reducir costos, etc. Permite a los usuarios analizar datos de muchas dimensiones o ángulos diferentes, categoriza, y resume las relaciones identificadas. Técnicamente, la minería de datos es el proceso de encontrar correlaciones o patrones entre miles de campos en grandes bases de datos.

Fuente: wearemarketing

https://www.wearemarketing.com/es/blog/las-mejores-herramientas-de-business-intelligence.html

5.1. Introducción a la Inteligencia de Negocios (BI)

Se denomina BI (Business Intelligence o inteligencia de negocio) es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

Ventajas

• El uso de BI va más allá de la simple mejora de los sistemas de información internos de las empresas, constituyendo incluso un impulso para la mejora de sus resultados.

 • Nos permite tomar decisiones rápidas

• Definir escenarios

Veamos un ejemplo para que nos ayude a comprender el significado de esta definición.

Un supermercado, la información del cual disponemos son los tickets

Supongamos un sistema de información simple que está basado en la información que recogemos de las cajas registradoras.


Su número, la fecha, la hora, el código de cajero/a, el código de supermercado, los códigos de los artículos vendidos, la descripción de los artículos, las unidades, el precio unitario, el total por artículo, el total del ticket y la forma de pago.

Apartir de la informacion de los tickets se puede saber

Importe total de las ventas del día.
Número de tickets por hora o fracción de tiempo.
Número de tickets atendidos por un cajero/a.
Ventas por artículo en unidades e importe.
Número de tickets por día. Importe cobrado mediante efectivo o tarjetas de crédito.
Importe del ticket medio.
Número medio de tickets por día, hora, cajero/a.

Toda esta información es de tipo operativo pero a este nivel  de bussibes intelligence nos facilita la toma de decisiones tales como:

1. Reponer las existencias, acumulando la cantidad de ventas por artículo
2. Asignar los turnos de los cajeros/as, en función del número de tickets vendidos por hora.
3. Ver cuáles han sido los productos más vendidos.
4. Ver cuál es el medio de pago utilizado por los clientes.

Responsables de compras, para ver qué artículos se están vendiendo más y cuáles son sus tendencias de venta.

Los sistemas de bussines intelligence pro-ben una administración de los datos para proporcionar un mayor campo de visión en base a estos y asi mejorar la toma de decisiones
 Responsables de ventas, que deciden la colocación de los productos, para ver qué productos tienen mayor rotación para situarlos en las zonas preferencia les, o bien para poner aquellos de los que, aún teniendo rotaciones inferiores, tenemos existencias y que queremos reducir.


Fuente:
BI (Business Intelligence o inteligencia de negocio) PDF
http://www.fpune.edu.py/ect2017/doc/Materiales/INTRODUCCION%20AL%20BUSINESS%20INTELLIGENCE.pdf