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Uno de los mayores beneficios que aportan los informáticos es su experiencia en el desarrollo de soluciones a empresas que resuelven problemas de toda índole: administrativos, de personal, sobre aspectos financieros, relacionados con el medio, el mercado y la economía. Sería imposible abordar dichos aspectos sin las herramientas que permiten al experto en tecnologías y sistemas combinar sus conocimientos con las posibilidades técnicas y tecnológicas del momento al reconocer las limitantes económicas y operativas de la organización y desarrollar un producto (software, método, herramienta, etcétera) que permita a la empresa salir adelante y desarrollarse, competir y producir riqueza.

Inteligencia de negocios

Las técnicas que emplea la minería de datos, combinadas con el software de administración del conocimiento no sólo ayudan a encontrar rápidamente la mejor solución; también permiten hacer inferencias sobre el comportamiento de un producto, mercado o economía de una región. De esta manera, se logran muchos avances en la organización, la tecnología y el conocimiento en general.

La extracción de datos se refiere a las acciones empleadas para obtener de una base o almacén de datos información válida para la adecuada toma de decisiones. Esta información se obtiene de las grandes bases de datos por medio de software especializado, ya que las bases en sí no tienen funcionalidad si no se explotan adecuadamente. Este software ayuda en el proceso de lo que actualmente se denomina inteligencia de negocios y comúnmente se identifica con las siglas BI (business intelligence). Los usos principales de las bases de datos explotadas de esta manera son la minería de datos y el procesamiento analítico en línea.

La minería de datos obtiene su nombre por la similitud de su funcionamiento con la extracción de mineral en una mina. Es necesaria para obtener información adecuada que permita tomar decisiones firmes y válidas, así como elegir, explorar y modelar grandes cantidades de datos que faciliten la asociación de aquéllos no identificados con anterioridad y patrones de información que sean significativos en esta serie de asociaciones. Estos patrones de búsqueda pueden existir previamente, pero es muy difícil conseguir buenos resultados sin el software especializado adecuado para tal fin, como el software de inteligencia artificial. En este punto, el problema no sólo es llevar a cabo relaciones entre datos que antes no se conocían, sino identificar estas relaciones significativas cuyo análisis arroje un resultado favorable.

A continuación, se muestra un ejemplo que explica la diferencia entre una consulta tradicional a las bases de datos y las consultas a través de la inteligencia de negocios:

Ejemplo

Las tiendas comerciales identifican que ciertos productos se venden más que otros; por ejemplo, más cerveza que vinos. Otros productos relacionados no se venden de la misma manera, como los pañales y talcos, y algunos no relacionados se venden más en ciertos momentos de la semana, como la relación encontrada entre pañales desechables y cerveza (se venden más en fines de semana que en otros días). En una consulta tradicional se detectaron estas situaciones, pero al incluir los datos en un análisis de inteligencia de negocios a través de software de minería de datos para detectar relaciones que a simple vista pudieran no identificarse, mostró un detalle interesante que ocasionó la reubicación de los productos en la tienda: los clientes de sexo masculino adquirían los fines de semana tanto pañales desechables como cerveza porque, en primer lugar, resultaba más cómodo para las mujeres encargar a sus maridos comprar los pañales debido a lo voluminoso del paquete; además, al final de la semana, ellos adquieren la cerveza para ver el partido de futbol en casa y, en un mismo viaje, se pueden hacer estas compras. Como conclusión, la tienda juntó ambos anaqueles para facilitar al cliente esta compra y aumentar las ventas de ambos productos.

Administración del conocimiento

La administración del conocimiento es un paso adelante en el uso de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Con el uso de estos sistemas, la empresa puede aprender mucho sobre el comportamiento de un mercado, sus clientes y proveedores. Sin embargo, ni el uso de DSS (decision support system o sistema de soporte a las decisiones), ni la minería de datos, ni el software OLAP descrito anteriormente, pueden conjuntar la experiencia acumulada dentro y fuera de la organización.

El propósito de la administración del conocimiento radica principalmente en saber dónde encontrar información sobre un tema. Con la administración del conocimiento se juntan diversas actividades como la reunión, organización, análisis y, sobre todo, difusión del conocimiento con la mira puesta en la mejora del desempeño de la empresa, procesos y eficiencia de los empleados.

Aunque la información obtenida de las bases de datos (independientemente del proceso utilizado para conseguirla) es conocimiento, éste no es del tipo que se pueda conservar en los sistemas de información. Por ello, la experiencia acumulada de los empleados, las experiencias de los clientes y diversos hechos que suceden a lo largo de la operación de las empresas son la materia principal de esto estudios.

El software encargado de esta misión es el denominado knowledge management (KM), y sus funciones principales son las siguientes:

• Transferencia de los conocimientos a las bases de datos (proceso de captura).
• Filtrado de los conocimientos más relevantes para el fin deseado (separación).
• Organización de estos conocimientos para que los usuarios (empleados) logren una consulta rápida y eficaz para el uso de la información o transferencia, en su caso, a otros usuarios para diversos fines.

Los sistemas más sofisticados evitan la pérdida de tiempo en la consulta a ciegas o con pocos parámetros de respuesta; esto permite desarrollar la consulta conforme el usuario vaya escribiendo el documento con los datos. Si el empleado escribe y el sistema crea la consulta, busca la información en la base de datos y extrae la información en un tiempo menor.

Cuando se tienen resultados adversos y pérdidas millonarias, las empresas no pueden darse el lujo de continuar con el mismo error. Aunque esto puede pasar en empresas diferentes bajo las mismas circunstancias, se ha logrado crear lo que se denomina redes de conocimiento en las diferentes industrias. Esto permite a los empleados de una misma empresa consultar ciertos resultados obtenidos en otros momentos para evitar la pérdida por errores cometidos en el pasado.

Para lograr obtener información de otras empresas, no se consultan las bases de datos directamente, ya que ninguna empresa pondría a disposición de la competencia su valioso recurso; sin embargo, existe software dedicado a consultar en la Web algunos detalles obtenidos de la experiencia de clientes, proveedores y empleados, lo cual permite hacer diversos análisis y lograr concentrar datos relacionados con un producto, tecnología, procedimientos o servicios específicos. Este software hace consultas en la Web y genera sus propias bases de conocimiento, realiza estas consultas y clasifica de manera automática el contenido para futuras búsquedas.

La clasificación automática se emplea en sitios con motor de búsqueda como Yahoo! y Google, entre otros, lo cual permite a las empresas que lo utilizan reducir operaciones entre los involucrados en la información; por ejemplo, al realizar asistencias técnicas a diversos productos, el cliente usualmente consulta el sitio web de la empresa o producto antes de hacer la consulta al soporte.

De esta manera, al incorporar la información que el cliente necesita en los sitios, puede evitar una asistencia en el momento que el cliente satisfaga su necesidad de información.