Los negocios son más eficaces cuando utilizan los activos de datos y alcanzan un conocimiento productivo para apoyar la toma de decisiones. En este post vamos a responder preguntas como: ¿Qué entendemos por datos, información y conocimiento? ¿Cómo aprovechar el valor de los datos? ¿Qué sistemas de información empresarial se utilizan en los negocios? ¿Cuáles son las tecnologías y tendencias en el ámbito de los sistemas de información? Termino con esta pregunta que adelanta futuros trabajos.
Datos, información y conocimiento
Dentro del contexto empresarial, el concepto de dato es definido como el registro de una transacción. Un dato no dice nada sobre el porqué de las cosas, tiene poca o ninguna relevancia. Describe únicamente una parte de lo que pasa en la realidad y no proporciona un juicio de valor o una interpretación, por lo que no es orientativo para la acción.
La toma de decisiones se basa en los datos, pero estos nunca expresan lo que se debe hacer. Los datos no dicen nada acerca de qué es importante o no. A pesar de todo, son fundamentales ya que constituyen la base para la creación de la información.
El término información se puede definir como: “un conjunto de datos procesados con un significado (relevancia, propósito, contexto) y por lo tanto es de utilidad para quien debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre”. Cuando se dispone de información los resultados de la dirección son más previsibles.
Los datos se pueden transformar en información añadiendoles valor. Este proceso de transformación se caracteriza por la existencia de unidad de análisis, consenso sobre el significado e intermediación humana indispensable.
Van a existir factores a través de los cuales evaluar el valor de la información en un determinado instante y contexto:
- Calidad: hace referencia a la exactitud y el grado de fiabilidad que se puede tener respecto a la información con que se trabaja.
- Oportunidad: determina en qué medida la información está “disponible” para la “persona indicada” en el “momento preciso” para “tomar la acción adecuada”. Este es un factor crítico para juzgar el valor de la información.
- Cantidad: determina en cuantía la “suficiencia” para determinado propósito, es una medida que incide en la eficacia dado que más información de la estrictamente necesaria dificulta los procesos de toma de decisiones o de resolución de problemas tanto o más que la insuficiencia de esta.
- Relevancia: es relativa al objetivo que se persigue, de modo que existe una relación de valor donde este factor efectivamente incide en la consecución del objetivo o es determinante para tomar una acción.
La gestión de la información
He aquí, surge una cuestión fundamental: ¿Cómo maximizar el valor de la información? La respuesta radica en la capacidad de aplicar técnicas (principios, métodos, procedimientos y herramientas) para maximizar el producto de los diferentes factores de valor, vamos a llamar a esta capacidad: “gestión”.
Como cualquier activo valioso, las organizaciones también reconocen que los activos de datos e información deben ser “gestionados”.
De la definición de “Gestión de Información” en relación a los factores de valor podemos inferir los objetivos que esta persigue:
- Maximizar el valor y los beneficios derivados del uso de la información.
- Minimizar el costo de adquisición, procesamiento y uso.
- Determinar responsabilidades para el uso efectivo, eficiente y económico de la información.
- Asegurar un suministro continuo y suficiente de información relevante.
El término conocimiento se define como “una mezcla de experiencia, valores, información y saber hacer, que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción”. El conocimiento es la combinación de información, contexto y experiencia, incluye reflexión y síntesis, es resumido, validado y orientado hacia un objetivo. Se distingue el conocimiento informativo como previo al conocimiento productivo. En el primero la información adquiere valor a partir de un proceso de análisis en tanto en el segundo a través de un proceso evaluativo de opciones, ventajas y desventajas. El conocimiento permite llegar a la acción que en el contexto empresarial sería ejercer las funciones de la dirección.
Visto el qué (datos, información, conocimiento) y el cómo (gestión) es necesario definir el dónde. La Gestión de Información ocurre en la organización fuertemente relacionada con los Procesos de Dirección.
Indistintamente de la organización las funciones de la dirección son ejercidas sobre los demás subsistemas. Estas funciones demandan una interacción constante con el Sistema de Información (SI) de la organización que integra a las personas, recursos, datos e información, tecnologías y actividades puestos en función del cumplimiento de determinados objetivos.
Es fundamental reconocer en un Sistema de Información que los procesos, las actividades y los recursos asignados constituyen elementos sinérgicos entorno a la consecución de objetivos, pero las tecnologías juegan un papel cada vez más importantes en lo que respecta a la Gestión de la Información, de manera particular las nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC).
Los sistemas de información empresarial
Desde los primeros momentos del desarrollo de la computación y posteriormente de las redes se abrió todo un mundo de posibilidades en lo que respecta a los SI. Las capacidades para la gestión de información habilitadas por las TIC se han traducido en el surgimiento de soluciones tipificadas para los niveles operativos, tácticos y estratégicos de dirección de las organizaciones. En lo adelante cuando hablemos de un SI nos referimos a su implementación con el uso intensivo de las TIC.
Cualquier organización moderna cuenta con una o varias de estas soluciones en las que se invierten importantes recursos por el valor de retorno que entraña su explotación. Es oportuno conocer los principales exponentes presentados por niveles en la pirámide siguiente:
Nivel transaccional u operativo
Los sistemas de información que se encuentran en este nivel son los responsables de asegurar la operatividad entre los diferentes subsistemas de la organización. Su uso se centra más en los datos y menos en la información aunque cuente con opciones de reportes o tableros de control. Se conocen como sistemas transaccionales porque registran los datos de las operaciones del negocio (las transacciones). Están orientados a la gestión de las negociaciones o acuerdos, a las ventas, inventarios, almacenes, contabilidad y procesos industriales. Los principales exponentes tipificados en este nivel son:
Gestión de Relaciones con Clientes (CRM por las siglas de Customer Relationship Management): es parte de los negocios cuya estrategia está centrada en el cliente y consiste en recopilar la mayor cantidad de información sobre este para aumentar el valor de la oferta. Tiene una relación directa con las ventas (Subsistema de Mercadotecnia). Estos sistemas manejan el proceso de negociación de principio a fin, ya sea que se concrete una venta o que se pierda una oportunidad.
Planeación de Recursos Empresariales (ERP por las siglas de Enterprises Resources Planning): manejan la producción, logística, distribución, inventario, envíos, facturas y contabilidad de la compañía interviniendo en actividades como como ventas, entregas, pagos, producción, administración de inventarios, calidad de administración y la administración de recursos humanos. Se han convertido en soluciones críticas para las grandes empresas en el despliegue de los procesos operativos de la producción (Subsistema de Operaciones). Algunos ERP incluso se extienden hasta las funciones de CRM, SCM y otras más.
Gestión de Cadena de Suministros (SCM por las siglas de Supply Chain Management): asiste en el proceso de gestión logística en lo relativo al abastecimiento. Incluye la planificación, puesta en ejecución y control de las operaciones de suministros en función de satisfacer las necesidades del cliente con tanta eficacia como sea posible. Como elemento adicional se enfoca en la minimización de los costos que esta actividad implica. Tiene relación directa con el Subsistema de Operaciones en lo relativo a los procesos logísticos particularmente los de adquisición y gestión de inventario. En algunos sectores donde puede aplicar una estrategia JIT (Just-In-Time) los SCM han contribuido a una importante reducción de los costos de operación logística.
Gestión de Contenidos Empresariales (ECM, por las siglas de Enterprise Content Management): es la herramienta que implementa las estrategias y métodos utilizados para capturar, gestionar, almacenar, preservar y entregar contenido y documentos relacionados con los procesos de una organización. ECM cubre la gestión de contenidos tanto si la información se presenta en forma de un documento en papel, un archivo electrónico, un reporte o incluso un correo electrónico. Incluye la gestión de contenido web, búsqueda, colaboración, registros, la gestión del flujo de trabajo, captura y digitalización de documentos.
- El estándar de Modelo y Notación de Procesos de Negocio (BPMN, por las siglas de Business Process Model and Notation) permite definir y documentar los procesos para el uso por las personas y para su despliegue en los sistemas de TI al actuar como lenguaje de alto nivel en el ámbito de procesos empresariales.
- El motor de procesos de negocio es el componente software que permite desplegar y ejecutar un proceso. Interactúa con el resto de los componentes de TI del negocio y otros sistemas de información.
- La suite de BPM es el conjunto de herramientas orientadas a los usuarios finales, sean estos trabajadores o clientes del negocio. Una suite debe contar mínimamente con:
- Herramienta de Modelado: para diseñar el proceso utilizando los elementos gráficos de la notación, actúa como entorno de desarrollo integrado del proceso.
- Portal de Procesos: es la herramienta de usuario final, desde este cada uno de los usuarios vinculados al proceso pueden realizar su parte, tiene la dinámica de un buzón de tareas.
- Consola de Administrador de Procesos: permite controlar la ejecución de las instancias del proceso puede extenderse a visualizar la analítica de ejecución del proceso.
Supervisión, Control y Adquisición de Datos (SCADA, por las siglas de Supervisory Control and Data Acquisition): aplicación diseñada para el control de producción, proporcionando comunicación con los dispositivos de campo en plantas industriales. Cumple con 3 funciones principales:
- Adquisición de datos, para recoger, procesar y almacenar, en tiempo real, información relevante sobre un proceso productivo con un alto grado de automatización.
- Supervisión, para observar desde tableros de control la evolución del proceso.
- Control, que permite modificar la evolución del proceso actuando a través de los equipos que intervienen en la regulación del proceso.
Nivel táctico
En este nivel se encuentran los mandos intermedios, es el nivel de gerencia que mantiene contacto directo con nivel estratégico y con el nivel productivo mediado entre los objetivos gerenciales y la realización en la línea de producción. En este nivel se pueden encontrar los responsables del diseño de productos, los directores de producción, departamentos o áreas. Su necesidad es de información por lo que la atención se centra en la síntesis de qué ocurre en el subsistema de operaciones para accionar sobre esta. Los sistemas de información que tipifican este nivel son:
Diseño, Ingeniería y Manufactura Asistidos por Computadoras (CAD, CAE y CAM, por las respectivas siglas de Computer Aided Design, Computer Aided Engineering and Computer Aided Manufacture): implican el uso de un amplio rango de herramientas informáticas que asisten a ingenieros, arquitectos y diseñadores en la concepción inicial de productos de mediana y alta complejidad en las más diversas ramas. Las funciones de ingeniería provistas por los CAE permiten realizar análisis y simulaciones de alto nivel sobre los diseños realizados en el CAD. Los sistemas CAM ayudan en la fase directa de manufactura de un producto actuando como puente entre el CAD/CAE, la interfaz de las máquinas y herramientas con una intervención mínima de operarios humanos. Tiene un gran impacto en la manufactura, al normalizar el desarrollo de los productos, reduciendo los esfuerzos en el diseño, pruebas y trabajo con prototipos, posibilitando la disminución de los costos de producción y mejoras en la productividad y calidad.
Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones (DSS, por las siglas de Decision Support System): son sistemas que analizan en profundidad conjuntos de datos para proveer alternativas óptimas de curso de acción en un proceso de toma de decisiones, los DSS poseen modelos robustos tomados de ramas de las matemáticas como la Investigación de Operaciones. Su uso es fundamental en determinadas áreas operacionales ya que pueden reducir costos y aumentar la productividad.
Sistemas de Información Geográfica (GIS, por las siglas de Geographic Information System): son sistemas orientados a tomar decisiones sobre información geográficamente referenciada. Esta solución consta de diferentes herramientas integradas que incluyen las funciones cartográficas, las funciones de recuperación de información y las de presentación / análisis. Los componentes que comúnmente integran estos sistemas son:
- Cartografía e Infraestructura de Datos Espaciales: contiene los mapas, las capas de interés (como las asociadas a la división político administrativa de un territorio) y los metadatos unificados y consensuados.
- Base de Datos Geoespacial: es el componente de software que almacena toda la información del GIS, implementa primitivas especializadas para recuperar y procesar la información.
- Servidor GIS: componente de software encargado de interactuar con la base de datos y proveer una interfaz a las aplicaciones de usuario final. Se puede decir que provee los servicios que permiten gestionar la información geoespacial.
- Editor SIG: componente de software orientado a la producción de información geográfica (cartografía y datos).
- Visor SIG: componente de software orientado al usuario final, provee las herramientas de navegación, interacción y análisis, dependiendo del alcance puede incluir visualización en tiempo real.
Nivel estratégico
Los sistemas de información del nivel estratégico están orientados a la alta gerencia de la empresa. Manejan un lenguaje que traduce toda la información a métricas, indicadores y objetivos para visualizar si las iniciativas y las principales decisiones conducen por el camino esperado o si es necesario cambiar el plan. En este nivel se alcanza un alto grado de síntesis sobre el funcionamiento de los subsistemas de la empresa, aparecen los Indicadores Claves de Desempeño (KPI, por las siglas Key Performance Indicators) asociados a las ganancias, al rendimiento de inversiones, a la atención a clientes, a la eficacia de los procesos y a la capacidad del personal.
Soluciones de Inteligencia de Negocios (BI por las siglas de Business Intelligence): abarca todo un conjunto de herramientas que soportan los conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en hechos provenientes de los SI del nivel transaccional. Por lo general ofrecen un modelo para la integración de datos de fuentes heterogéneas a la vez que habilitan capacidades para la obtención de información y conocimiento sobre estos aportando un alto valor de uso. Como característica esencial está su orientación al usuario final que busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas. Las soluciones de BI generalmente se centran en la construcción de mercados o almacenes de datos históricos y en tableros analíticos. Los mercados de datos permiten analizar la información a partir de un determinado hecho (ventas, incidencias, etc.) en las dimensiones con los que este está relacionado.
Cuadro de Mando Integral (BSC por las siglas de Balanced Scorecard): es una herramienta que visibiliza la estrategia de una organización. Permite estructurar un mapa estratégico a partir de las perspectivas del desempeño financiero, el conocimiento del cliente, los procesos internos y el aprendizaje. Relaciona iniciativas con objetivos, medidas e indicadores. En sus implementaciones a través de sistemas informáticos define los indicadores claves de desempeño y los muestra de manera consistente a través de un tablero de control que se nutre de la información oportuna de los sistemas de información transaccionales y estratégicos.
Tecnologías y Paradigmas
Hasta este punto hemos visto lo que podríamos llamar los elementos clásicos de la visión de los sistemas de información. Sin embargo este post estaría incompleto si no se mencionan al menos las tecnologías y paradigmas que actualmente marcan la diferencia para los negocios, dejamos los detalles de cada una de ellas para otros trabajos por lo que no profundizaremos en sus aplicaciones.
Arquitecturas de sistemas orientada a servicios (SOA, por las siglas de Service Oriented Architecture): es la estrategia de TI para favorecer la completa integración de los sistemas de información y para responder de manera ágil a la aparición de nuevas necesidades y oportunidades. Habilita la utilización de las características de los sistemas para el despliegue de nuevos modelos de negocios. Reutiliza los activos de sistemas de la organización añadiéndoles nuevo valor.
Computación en la Nube (Cloud Computing): se ha posicionado como una estrategia clave de aprovisionamiento de TI. Provee a las empresas plataformas, infraestructuras y aplicaciones como servicios, lo que constituye un nuevo paradigma en la implementación de la estrategia de TI centrado en la reducción de los costos y en el escalamiento de las capacidades según los requerimientos de la demanda.
Web 2.0 y redes sociales: la web 2.0 impera hoy en día y es la base sobre la que se produce la revolución de las redes sociales. El cambio de paradigma radica en que los navegadores web implementan estándares que permiten una experiencia multimedia enriquecida. Las redes sociales han demostrado ser un nuevo medio para canalizar ventas a través de diferentes estrategias, algunas más éticas que otras.
Dispositivos inteligentes y aplicaciones móviles: indiscutiblemente han tenido un impacto profundo en nuestras vidas, para bien o para mal dependemos de ellos para ser más efectivos en nuestro día a día, nos otorgan el poder de accionar sobre los negocios en cualquier momento, desde cualquier lugar y de una manera fácil. Nuevos modelos de negocio aparecen constantemente en torno a ellos.
Internet de las Cosas (IoT por las siglas de Internet of the Things): si no parecía suficiente nuestra conectividad a internet y a las tecnologías se sumaron también “las cosas”. En este paradigma dispositivos de uso común empezaron a interactuar de una nueva forma a través del intercambio de datos con aplicaciones y personas. Bombillas, accesorios inteligentes, prendas, equipos médicos y hasta ciudades ahora interactúan con nosotros cumpliendo nuestros deseos o dándonos retroalimentación de su estado.
Minería de datos (Data mining) y Big Data: aparece como cuestión emergente en la Gestión de Datos. Constituye el instrumento necesario para alcanzar el conocimiento a partir de datos e información siendo su objetivo formular modelos de múltiples variables que permitan tomar decisiones a partir de condiciones iniciales asociadas al entorno o a los indicadores del proceso, en otros escenarios puede ayudar a identificar patrones, generalizaciones, tendencias no evidentes y de valor para la toma de decisiones. El Big Data es una evolución de la minería de datos pero está más ligado al paradigma de cómputo para cantidades de datos que sobrepasan las posibilidades de sistemas tradicionales. El Big Data surge de la necesidad de extraer conocimiento de los crecientes conjuntos de datos generados por las redes sociales, los sistemas SCADAS, bases de datos no relacionales, IoT entre otras.
Inteligencia artificial (AI por las siglas de Artificial Intelligence), aprendizaje de máquina (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning): mantiene semejanza con la minería de datos pero a diferencia de esta enfoca la creación de nuevos conocimientos a través de agentes inteligentes artificiales (algoritmos de AI) entrenados en identificar regularidades, patrones, leyes, generalidades y abstracciones, producen de igual forma modelos que pueden ser consultados para obtener un resultado que soporte la toma de decisiones o para que asista a expertos en determinados procesos.
Realidad aumentada y virtual (AR/VR por las siglas de Augmented / Virtual Reality): la realidad aumentada utiliza dispositivos de visualización para introducir elementos virtuales en el campo de visión y que sean percibidos combinados al mundo real. En tanto, la realidad virtual busca el desarrollo de entornos completamente virtuales donde sus usuarios puedan interactuar a través de un avatar. Ambos conceptos van en dirección de aumentar nuestra percepción de la realidad o de materializar nuestra imaginación, lo importante son las innumerables posibilidades que ello trae.
Cadena de bloques (Blockchain), criptodivisas y tokens no fungibles: es una tecnología de base de datos segura y distribuida para el registro anónimo de transacciones empleando técnicas criptográficas. La blockchain es una tecnología de potencial aplicación en diversos escenarios, aunque se le conoce mejor por ser la base de las criptodivisas. Estas utilizan la cadena de bloques para mantener un registro público de transacciones asegurando atributos propios de los valores de cambio (dinero) generando el consenso necesario para su uso como moneda en la economía real. Otra de las interesantes aplicaciones de la cadena de bloques ha venido de la mano de los Tokens No Fungibles (NFT por las siglas de Non Fungible Token) que homologan el concepto de valor extraordinario que asociamos con las obras de arte, de hecho su principal uso reside en anexar el token a representaciones únicas que tienen un propietario en la cadena de bloques. El comercio de obras digitales, el surgimiento de un mercado de artículos únicos o de colección y la compra venta de items y caracteres de juegos son algunos de los primeros usos de esta tecnología. La gran cuestión de estas tecnologías es que estamos ante una nueva forma de valor de cambio, como lo fue en su momento el oro y luego el papel moneda, por otro lado está ocurriendo una conversión de los valores de cambio actuales en estas tecnologías permitiendo su convertibilidad y uso en la economía real.
Interfaces Cerebro Computador (BCI por las siglas de Brain Computer Interface): el concepto es adquirir información de la actividad neuronal, decodificar la semántica de estas señales y activar un mecanismo actuador que responda con fidelidad a los pensamientos y voluntad de la persona. Una segunda generación de estas interfaces permitiría el intercambio bidireccional de modo que se pueda codificar la percepción de los sentidos y transmitirlo a través del sistema nervioso para que sea percibido por el ser consciente. Se ha venido abordando desde 2 vías: la invasiva que implica implantar directamente dispositivos en cerebro y la no invasiva que captura y traduce la actividad eléctrica a través de dispositivos externos al cuerpo.
Web 3.0 y metaversos: al igual que la inclusión de estándares para contenidos multimedia en la web representó el paso entre la primera generación y la segunda, la integración de las tecnologías antes mencionadas conduce a la nueva revolución. Este cambio viene con la introducción de semántica en los contenidos web que potencien las capacidades de aplicación de algoritmos de IA, la minería de información, la integración natural del IoT, el uso intensivo de las tecnologías de AR/VR y la implementación nativa de formas de valor como las criptomonedas y los NFT. Tenemos que tener claro algo, todo esto conduce a la idea de los mundos virtuales en su incipiente pero más puro concepto, el metaverso. Entendamos que las tecnologías han alcanzado o se encuentran en el punto emergente en que pueden representar la naturaleza de las relaciones sociales (en todo su entramado filosófico) por tanto el salto del mudo real al metaverso va a ser visto como otro paso de la evolución de la relación de nuestra especie con la tecnología. El profundo impacto que ha de tener todavía es inimaginable, pero va a cambiar de manera radical la forma en se hacen los negocios, en que se trabaja y en que se vive.
El futuro es interesante o al menos parece. Estamos a las puertas de una verdadera revolución en el campo de los sistemas de información y de cómo estos generarán nuevas formas de valor que se sintetizan con las existentes. Es necesario estar al tanto de los casos de uso de estas nuevas tecnologías y de los modelos de negocios que terminarán orquestando en función del desarrollo. Hay muchas cuestiones a considerar y muchas preguntas por responder, las más fáciles están relacionadas con la economía y los negocios, algunas muy difíciles de índole social, política o ideológica y otras pudieran ser más subjetivas o de índole espiritual. El tiempo determinará qué tan relevantes han resultado, algo si es cierto, la marcha se ha iniciado y su andar va a ser indetenible.
Referencias
Davenport, Thomas & Prusak, Laurence. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. 10.1145/348772.348775
Davis, Gordon & Olson, Margrethe. (2022). Sistemas de información gerencial / Gordon B. Davis, Margrethe H. Olson. Traducción: Alfonso Pérez Gamarevisión técnica: Abdón Sánchez Sosa, Carlos Villegas. SERBIULA (sistema Librum 2.0).
Kaplan, Robert & Norton, David. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy Into Action.
Woodman, Lynda. (1999). Information Management in Large Organizations. 10.1016/B978-0-7506-7084-5.50013-0.