Este artículo intenta dar ejemplos de las aplicaciones analíticas más comunes disponibles hoy en el mercado del business intelligence. Desgraciadamente muchas empresas se limitan a un sistema de análisis y reporting sobre su data warehouse, desaprovechando las oportunidades que ofrecen otras aplicaciones que se basan en la misma arquitectura.

• Simulación y Forecasting. Son aplicaciones para simular escenarios y  predecir tendencias en el futuro. “Si el precio de la materia prima crece un 5% a lo largo del año y en tres meses el dólar sube 10%, ¿cómo afecta a nuestra venta al final del año?” “Si invertimos 10% más en esta línea de productos, ¿cómo cambia nuestra productividad y ROI?”
• Activity-Based Costing. La determinación de los costes basados en actividades descubre los costes reales de los productos, servicios o clientes más allá de la contabilidad tradicional y desvela que por ejemplo dos clientes aparentemente igual de rentables según sus compras, en realidad causan costes muy diferentes, o que 25% de la actividad de la empresa causa 80% de los costes.
• Minería de Datos. Sistemas basados en algoritmos matemáticos para descubrir tendencias escondidas entre grandes volúmenes de datos.  Aplicada desde la detección de fraude hasta el análisis de cesta de compra.
• Balanced Scorecard/Cuadro de Mando Integral. Un concepto de gestión de la estratégica empresarial desarrollado por Norton y Kaplan. Permite ver la empresa no sólo bajo la perspectiva financiera, sino también bajo otras como clientes, procesos o potenciales. Los objetivos estratégicos de las empresas se definen y su alcance se mide constantemente con datos reales.
• Gestión de riesgo. Especialmente las entidades financieras y las aseguradoras, pero también otras empresas, necesitan calcular riesgos y simular escenarios. Las aplicaciones BI proporcionan todo el proceso.
• Alertas y vigilancia. Ya no es necesario leer cada mañana muchas páginas de informes o mirar cada hora una pantalla para detectar si existe una situación crítica en algún lugar de la empresa. Se pueden vigilar automáticamente los indicadores de la actividad empresarial y generar avisos por email o SMS si un indicador está fuera de su rango normal, a cualquier ritmo y hora del día.
• Fidelización de Clientes. Las aplicaciones ayudan a identificar que son los mejores o más rentables clientes y porque clientes abandonan la empresa. Proporcionan los datos para campañas y evalúan las respuestas y el impacto.
• Consolidación. Automatización de consolidaciones contables entre empresas de un mismo grupo o entre sucursales. También se aplican en  fusiones de empresas y adquisiciones.

Como hemos visto, existen numerosas aplicaciones verticales o analíticas que se pueden instalar sobre un data warehouse existente. Si se aprovecha esta base de infraestructura, la inversión es pequeña en relación con el potencial empresarial de las aplicaciones.

Espero que este artículo anime a profundizar las aplicaciones analíticas. Invito a otros expertos a publicar contribuciones sobre determinadas aplicaciones.

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