Decision Support Systems e Inteligencia de Negocios

2.1.2. Decision Support Systems e Inteligencia de Negocios

El término Decision Support Systems (DSS) fue definido por Gorry y Scott-Morton

(1971), como un sistema interactivo basado en la computadora para ayudar en la toma

de decisiones mediante la utilización de data y modelos, de manera de solucionar

problemas no estructurados, el cual se puede aplicar en cualquier tipo de empresa. La

Inteligencia de Negocios evoluciona desde DSS, pero tiene varias diferencias, como el

hecho de utilizar una Data Warehouse como requisito obligatorio, y estar estructurada

para solucionar una gama amplia de problemas, en comparación con DSS que va

dirigido a problemas más específicos. Además la Inteligencia de Negocios tiene una

orientación más estratégica y ejecutiva, y muchos de los programas elaborados se

pueden aplicar a muchas organizaciones, mientras que DSS se aplica a problemas

particulares. Adicionalmente comparten muchas herramientas, como la minería de

datos y predictive analytics (Turban et al. 2007).Originalmente los sistemas computarizados se fueron utilizando para automatizar las

operaciones rutinarias que se llevaban a cabo en las empresas, apareciendo los

denominados Procesamiento Operativo, Bases de Datos Operacionales y el Online

Transaction Processing (OLTP), con los cuales se maneja las transacciones y

operaciones de la empresa de una manera rápida, eficiente y precisa. Se llegaron a

sistemas muy sofisticados como son el Enterprise Resource Planning (ERP), el Supply-

Chain Management, y el Customer Relationship Management (CRM). Estos sistemas

eran muy precisos en la parte operativa, pero cuando un usuario final quería obtener

información específica, hacer búsquedas o análisis, resultaban ineficientes.

A partir de los años 80s los usuarios y los investigadores se dan cuenta que era

necesario contar con algo más para poder realizar precisos análisis de la información, y

es para fines de esos años y comienzos de los 90s que se desarrolla el concepto de la

Data Warehouse, la cual es una colección abundante de data que permite tener una idea

clara del negocio para tomar decisiones. Esta base de datos se actualiza regularmente,

conteniendo información de las bases de datos operacionales y adicionalmente

guardando información histórica de los últimos años, y está organizada y estructurada

de manera que permite buscar información, hacer análisis y tomar decisiones de una

manera rápida y efectiva. Las herramientas que se usan para obtener conocimiento de la

Data Warehouse son el DSS, programas de visualización de la data, herramientas de

búsqueda de OLAP (on-line analytical processing), análisis predictivo y minería de

datos.

Uno de los principales usos de la Inteligencia de Negocios es obtener una ventaja

estratégica. Las empresas dominaban todos sus procesos operativos, conocían lo que

estaba sucediendo en su industria, utilizaban las herramientas clásicas para conocer a los competidores, como la inteligencia competitiva, y utilizaban los esquemas clásicos

para el análisis de la industria (Porter, 1980); de esta manera determinaban las mejores

estrategias (costo, diferenciación o segmentación) para lograr una ventaja competitiva.

Pero ahora que la competencia se ha vuelto formidable debido a la globalización y a

otros factores, los esquemas clásicos van quedando un poco limitados y se requiere

adicionalmente de la Inteligencia de Negocios, la cual debe tomar en cuenta la

estrategia de la empresa, priorizar sus principales proyectos, y lograr así una ventaja

competitiva sostenible en el tiempo.

Los tipos de análisis que puede realizar la Inteligencia de Negocios son: operativos,

tácticos y estratégicos, y conforme se avanza de los tácticos

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