Inteligencia de Negocios

Programa: Inteligencia de Negocios

Curso: Sistemas de Información para la Toma de Decisiones
Unidad didáctica: Información para la Toma de Decisiones
Nombre del Tema: Recolección de información para la Toma de Decisiones

Recolección de Información para la Toma de Decisiones.

Datos, Información y Conocimiento

Los datos son la materia prima para generar la información, herramienta básica para la toma de decisiones de la Administración. 

Los datos son el resultado de las operaciones diarias de una organización y son los sistemas de proceso transaccional (TPS) los encargados de su recolección.  Una vez recolectados los datos, los mismos sistemas transaccionales los procesan para generar la información y ésta queda almacenada y organizada en los dispositivos de almacenamiento.  La información organizada queda disponible para ser explotada por los sistemas que usan los administradores de la empresa para apoyar su rol de toma de decisiones.

En la siguiente figura, se puede ver más claramente la forma en que los datos son obtenidos:

• En el medio ambiente del negocio se generan los datos como consecuencia de algún movimiento o transacción (pedido o venta a clientes, compra o pago a proveedores, pago a gobierno, préstamo otorgado a las personas que laboran, etc.).
• Un sistema transacción, recolecta/captura esos datos del ambiente.
• En algún dispositivo de almacenamiento, se guardan esos datos organizados.
• Los sistemas que apoyan a la administración en la toma de decisiones, utilizan el acumulado de datos para generar conocimiento e información con valor agregado para realizar decisiones y funciones importantes.

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La recolección y el proceso de datos es una función de suma importancia, pues su resultado da el poder de decisión a los miembros de una organización. 

Esto se puede apreciar si se compara el concepto de datos, información y conocimiento, conceptos que en muchas ocasiones se usan como sinónimos equivocadamente:

DATOS: es la descripción y registro de algún movimiento dentro de una organización, son eventos, actividades, transacciones.  No tienen significado solos.  Los datos son un conjunto de números, conjunto de letras, combinación de números y letras, una figura, un sonido, una imagen.

Por ejemplo: el consumo en dinero de un cliente en un restaurante.

INFORMACIÓN: son un conjunto de datos que han sido organizados de tal manera que tienen algún significado para  ser usados en la toma de una decisión o acción.

Por ejemplo: El promedio del consumo en dinero de los clientes de un restaurante.

CONOCIMIENTO: Datos/información que han sido organizados y procesados con el objeto de proveer entendimiento, experiencia, aprendizaje, expertise aplicados en una situación o problema a resolver.

Por ejemplo: Las características (perfil de comportamiento) de aquellos clientes que más alto consumo han realizado en el restaurante.

En la siguiente tabla se muestra la diferenciación y relación entre estos conceptos importantes: Dato, Información, Conocimiento

Los sistemas de información transaccionales son los que recolectan los datos (materia prima) y los procesan para obtener la información.  Los sistemas de toma de decisiones,  le dan un valor agregado a esa información  para convertirla y enfocarla a las necesidades administrativas.

Fuentes de Datos.

Los datos,  origen de la información y del conocimiento, provienen de diferentes fuentes:

• Fuentes internas: datos relativos a las transacciones y operaciones del negocio, documentos, políticas entre otros; se encuentran dentro de esta clasificación los datos personales que poseen los miembros de la organización, que en algunas ocasiones ya se podría considerar como conocimiento. 
• Fuentes externas: datos relacionados con el medio ambiente, competidores, mercado, expertos externos, industria; obtenidos, por lo general, a través de instituciones comerciales que se dedican a recolectar datos y ofrecerlos ya procesados.  Algunas de estas instituciones con fines lucrativos y otras con fines de servicio. 

Problemas con los Datos

Es importante poner especial atención en la calidad e integridad de los datos debido a que existen  muchos problemas y quejas sobre los mismos.  Entre las principales quejas de las organizaciones alrededor de los datos se citan las siguientes:

• Incorrectos: datos mal calculados o con valores irreales.
• No oportunos: datos no están disponibles en el momento que estos se requieren para una importante función.
• Inconsistencias: datos difieren dependiendo de la fuente de donde provienen.
• No existen: existen en muchas ocasiones datos base (recolectados del cliente, de los empleados, de los proveedores, del gobierno), pero hay una gran cantidad de datos que sería muy deseable que existieran y aún no existen.
• Sin calidad: los datos que existen, no cumplen con criterios para asegurar que la información y el conocimiento que se generará a través de ellos es el adecuado.

Toda esta problemática con los datos se debe a varias razones que se viven en las organizaciones y en el medio ambiente de los negocios, entre las cuales se pueden descubrir las siguientes:

• Los datos normalmente son capturados por empleados y/o por clientes que están sujetos a equivocaciones, falta de entendimiento, y otras situaciones que ocasionan errores en dicha captura.
• Los datos por su naturaleza están en continuo cambio, además para los mismos datos pueden cambiar sus fuentes de origen.
• Los datos provienen de múltiples fuentes con diferentes formatos y políticas.
• Los datos se mezclan con otros datos para generar más datos.
• Las organizaciones en muchas situaciones requieren datos externos
• Los sistemas transaccionales que recopilan los datos también pueden tener errores

Calidad de los Datos.

La calidad en los datos es un factor de suma importancia dado que esto es un factor determinante para obtener decisiones exitosas.   La falta de calidad en los datos ocasiona daños económicos y sociales.

Se dice que los datos son de calidad siempre y cuando cumplen con los siguientes criterios:

Calidad Contextual, este criterio implica que los datos tengan las siguientes cualidades relacionadas con el contexto donde se requieren:

• Relevancia, es decir, que los datos realmente sean de importancia para la organización o la entidad que los usará.
• Valor agregado, es decir, el tener dichos datos aporte ventaja, conocimiento, beneficio a la organización o a la persona que los usará.
• Oportunidad, que se encuentren en el lugar y momento que son requeridos por la persona que los solicita.
• Completos, se presenten de una manera global y no parcial para la persona que los utiliza.

Electrónico

EJEMPLO:

Se pueden tener muchos datos de los clientes que se recolectaron en el momento de una venta.  Pero para que este criterio sea cumplido, los datos recopilados deben de ser importantes para la compañía, deben de servir para darle de alguna manera una ventaja, deben de estar en el momento que sean requeridos y de una manera completa.  Por ejemplo, si se llena un pedido del cliente sin su dirección habiéndose escogido la entrega a domicilio, se puede ver como no se cumple con la calidad contextual dado que no se posee toda la información relevante en esta situación, no se puede generar ventaja debido a que ocasionará una tardanza en la entrega del pedido, no se tiene la información completa del cliente.

Calidad Intrínseca, este criterio tiene que ver con las características de los datos mismos:

• Seguridad, que se encuentren protegidos de cualquier evento no deseable que pueda ocasionar su pérdida o su daño.
• Objetividad, es decir, que los datos realmente representen la realidad tal y como es.
• Reputación, que los datos provengan de fuentes fidedignas y confiables.
• Credibilidad, que los datos estén libres de error.

EJEMPLOS:

Se desea obtener el estado de cuenta de un cliente pero se ha perdido los datos que revelan las transacciones del cliente durante el mes debido a que se realizaron en papel y se mojaron como consecuencia de un incidente de inundación en el edificio donde se encuentra el área contable del negocio. No se cumple con la calidad intrínseca dado que los datos no se protegieron y se perdieron (falta de seguridad).

Se desea obtener una proyección de los gastos de materia prima para la empresa, pero los datos de los proveedores no vienen de la fuente más adecuada. No se cumple con la calidad intrínseca debido a que para proyectar se debe de tener un historial del comportamiento de los costos pasados, el cual no fue obtenido de la fuente adecuada. (No se cumple con la reputación de las fuentes).

Un cliente verifica su saldo de tarjeta de crédito y encuentra muchos errores.  Se le está cargando intereses sin motivo.  (No se cumple con la credibilidad).

Calidad de Acceso, este criterio se relaciona con los aspectos de la disponibilidad de los datos.  En este caso el aspecto más importante sería el llevar un control del acceso adecuado para dichos datos.  Que el personal adecuado tenga disponibilidad solamente a los datos que le corresponden dadas sus funciones y/o intereses.

EJEMPLO:

Cuando un empleado del departamento de ventas, tienen acceso a la información de la nómina de la empresa sin ningún control.  Entonces este empleado puede observar los datos personales y confidenciales de cada uno de los miembros de la organización tales como sueldos, incrementos, enfermedades.

Calidad en Representación, este criterio se refiere a la forma en que se presentan los datos para que sea apreciada por sus usuarios.

• Entendible, es decir, que se presenta en un lenguaje y formato adecuado para que se comprendido por sus usuarios.
• Interpretable, cuando los datos hablan por sí solos, es decir, al verlos el usuario puede imaginar lo que el dato representa.
• Concisa, que no estén envueltos en otros datos no necesarios.
• Consistente en la presentación, es decir, que se tenga un estándar para mostrar y guardar los datos.

EJEMPLO:

Una empresa que vende en un mercado global, presenta el estado de cuenta en portugués a un cliente que vive en México debido a que la empresa tiene sus raíces en Brasil.  En este caso, el criterio de calidad en la representación no se cumple pues los datos no son entendidos ni interpretables por el receptor de éstos.  

Integridad de los Datos

La integridad de los datos es el hecho de que los datos no cambien independientemente del lugar donde se encuentran guardados.  A continuación se dan algunos ejemplos para comprender la integridad de los datos:

• Si se tiene como datos el número y el nombre para cada cliente de un banco, esos datos deben de estar exactamente iguales en cualquier lugar, departamento, actividad o función de estos datos se usen.  Por ejemplo, si un cliente del banco tiene una cuenta de cheques, una cuenta de inversión y un préstamo, se espera que el nombre de dicho cliente coincida en todas sus actividades diversas con el banco.  Esto es integridad de los datos.
• Cuando se realice una venta de un boleto de avión en algún lugar del mundo, este dato debe de cambiar el cupo del vuelo en cuestión, y eso debe de estar accesible en cualquier lugar donde se vendan boletos para dicho vuelo.