ARTÍCULO ORIGINAL
DENDASCK, Carla Viana [1], DENDASCK, Luiz Miguel [2]
DENDASCK, Carla Viana. DENDASCK, Luiz Miguel. Conciencia gerencial a través de Business Intelligence (BI): el cambio comienza con los gerentes y líderes. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Año. 07, ed. 09, vol. 04, págs. 36-42. Septiembre 2022. ISSN: 2448-0959, Enlace de acceso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/tecnologia-es/conciencia-gerencial, DOI: 10.32749/nucleodoconhecimento.com.br/tecnologia-es/conciencia-gerencial
RESUMEN
La complejidad de la sociedad contemporánea, así como sus rápidos cambios, traen a los líderes y gerentes desafíos que nunca antes habían enfrentado y, en consecuencia, la necesidad de adoptar herramientas que puedan servir como estrategias para su respectivo éxito. En ese escenario, este artículo busca dilucidar: ¿Cómo cambiar la conciencia del líder en la adopción de un modelo de gestión por Business Intelligence (BI) puede servir como herramienta estratégica para la organización? Así, trazando un breve recorrido histórico y conceptual, basado en estudios científicos, el objetivo fue traer una línea explicativa que sirva de base para una mayor profundización de este tema.
Palabras clave: Business Intelligence (BI), Gerencia, Gerentes y Líderes, Gerente Contemporáneo, Organizaciones.
INTRODUCCIÓN
El modelo y estilo de gestión que adopten tanto los gerentes como los líderes es responsable de impactar directamente en los resultados organizacionales. Este hecho es tan real que desde el inicio de los estudios en administración organizacional, el tema de estilos de liderazgo, modelos de gestión, resultados organizacionales, estrategias, toma de decisiones, entre otros que son afines a este tema, son constantemente motivo de preocupación, y por lo tanto , de investigación en diferentes formatos de estudios.
El hecho es que las organizaciones, sin importar si son pequeñas, medianas o grandes, dependen de tener resultados para su existencia y, en consecuencia, su crecimiento. Sin embargo, la cuestión es entender cómo lograr resultados en un mercado cada vez más complejo y dinámico.
En este contexto, una nueva forma de ver los datos, o incluso de ver el negocio como resultado de una gama de datos, tratándolos como información para la toma de decisiones, puede presentarse como una alternativa estratégica para el gerente contemporáneo.
Si bien la transformación de datos en información para la toma de decisiones no es un concepto nuevo, todo lo contrario, se presenta desde los primeros movimientos evolutivos de la humanidad, desde que el ser humano dejó de ser nómada, el concepto de Business Intelligence (BI) se dio luego la expansión tecnológica y la capacidad de recolectar datos con la ayuda de sistemas, que comenzó en la década de 1970 (ARISTIZÁBAL, 2017). Sin embargo, fue en la década de 1950, más precisamente en 1958, que Luhn publicó un trabajo en la revista IBM, donde apuntaba sobre las tecnologías que estaban surgiendo y la posibilidad de Sistemas orientados al Business Intelligence (BI).
Sin embargo, fue recién en la década de 1980, con la expansión de la accesibilidad a las computadoras y, en consecuencia, a los sistemas y arquitecturas que se estaban creando, que comenzó a discutirse, crearse y adoptarse el concepto de Business Intelligence (BI), tanto por el mundo académico y el mundo empresarial. Bem Gilad, en la década de 1980, se dedicó a investigar en Inteligencia Competitiva y BI, y se convirtió en uno de los grandes exponentes del tema, reconocido hasta el día de hoy. Para Gilad (2003) la base de un negocio exitoso radica en la capacidad de sus gerentes y líderes para trabajar inteligentemente en la toma de decisiones, las cuales, a su vez, deben estar sustentadas en datos sólidos. Por lo tanto, la adopción de posturas sistemáticas debe obedecer a métodos, haciendo que los gerentes y líderes tiendan a cometer menos errores en relación a sus decisiones y, en consecuencia, a obtener mayores resultados.
Desde el trabajo de Gilad, han surgido muchos otros, y aún hoy, Business Intelligence (BI) sigue siendo objeto de investigación. Sin embargo, la mayor parte de la investigación se centra en sistemas que proponen, tras su implementación, la provisión de decenas de informes y datos. Son los datos generados los que facilitarán a los gerentes y líderes la comprensión de las oportunidades y amenazas, así como las brechas que puedan estar ocurriendo en su mercado, tanto interna como externamente, y además promoverá información interna como costos, productividad, entre otros (BARBIERI, 2011).
Sezões, Oliveira y Baptista (2006, p.10), conceptualizan Business Intelligence (BI) como:
[…] conceito que engloba um vasto conjunto de aplicações de apoio à tomada de decisão que possibilitam um acesso rápido, partilhado e interactivo das informações, bem com a sua análise e manipulação; através destas ferramentas, os utilizadores podem descobrir relações e tendências e transformar grandes quantidades de informação em conhecimento útil.
Sin embargo, lo que estamos abordando en este artículo es precisamente la reflexión de que ningún supersistema funcionará si los gerentes y líderes no están orientados a trabajar dentro de una Conciencia orientada hacia la Inteligencia de Negocios (BI).
BI COMO PRINCIPIO DE CONCIENCIA EN LA GESTIÓN CONTEMPORÁNEA
Antes de continuar con estas reflexiones, vale la pena hacer una pequeña pausa para aclarar que, en términos generales, Business Intelligence (BI), en su traducción “Negocio Inteligente”, en primer lugar, es la orientación de un negocio que se basa en datos para la toma de decisiones. La literatura asociará que estos datos deben recopilarse con la ayuda de sistemas. Estos sistemas son reconocidos como “almacén de datos”, o, “Data Warehouse”, los cuales son sistemas encargados de recolectar y procesar la mayor cantidad de datos que involucran el contexto organizacional.
Según Aristizábal (2016) los principales componentes que involucran un sistema de Business Intelligence (BI) deben incluir: 1) Tecnologías para la adquisición y almacenamiento de datos (Data Warehouse y Extraction- transformation- loading (ETL)); 2) Tecnología para el Análisis de Datos (Online Analytical Processing y Data Mining); 3) Interfaz de usuario (Dashboards y otras herramientas de visualización).
La Figura 1 ejemplifica una estructura básica de BI:
Figura 1- Principales componentes de Business Intelligence (BI)
Según Teixeira y Misaghi (2012) para la implementación de Business Intelligence (BI) es necesario considerar tanto su arquitectura como los componentes que permitirán su implementación, considerando a todos en la organización, comenzando por las personas, los sistemas de bases de datos, las fuentes de datos, capas de integración de datos y, finalmente, capa de acceso a datos.
Aristizábal (2016) también argumenta que los sistemas de BI apoyan la toma de decisiones en todos los niveles de gestión, independientemente del sector o el tamaño de la organización. El estudio de Ahmed (2017) señaló que la gestión basada en datos en el mundo contemporáneo se extiende mucho más allá de una organización formal, pero es capaz de desarrollar soluciones a problemas antes complejos, como, por ejemplo, adoptar medidas para enfermedades, como el tratamiento en el cáncer, porque a través de datos concretos, todo el equipo puede decidir el mejor procedimiento a adoptar, o incluso, administrar el tema de manejo de órganos.
Gonçalves (2018) investigó los factores que guían el éxito en la implementación de Business Intelligence (BI) en proveedores de servicios en el mercado brasileño, indicando que la calidad percibida por los gerentes y líderes es uno de los principales factores para que ocurra el éxito. Sin embargo, no habrá forma de percibir la calidad si el gerente no está predispuesto a trabajar con una actitud colaborativa.
Sezões, Oliveira y Baptista (2006), señalan que Business Intelligence (BI) ofrece ventajas para todos los sectores funcionales de la empresa. La figura 2 resume las declaraciones de los autores.
Figura 2- Valor Agregado por BI en las organizaciones
Así, se considera que el éxito de una gestión orientada al Business Intelligence (BI) dependerá de una visión multidimensional, no solo por parte de los gerentes y líderes, sino también, si no principalmente, del responsable de la implementación. Dichas implementaciones pueden ser realizadas por terceros o por los propios gerentes, líderes o empleados. Sin embargo, el nivel y formato de recolección y procesamiento de la información dependerá directamente de los objetivos y la visión de los responsables (ARISTIZÁBAL, 2016).
Sezões, Oliveira y Baptista (2006) corroboran que la implementación de un sistema de Business Intelligence podrá proporcionar datos que pueden ofrecer información privilegiada. Sin embargo, como en el transcurso de la historia, dependerá del humano que se relacione con esta información saber cómo leer estos datos, y también, utilizarlos de manera más efectiva para su negocio.
CONSIDERACIONES FINALES
Este artículo buscó establecer los principios conceptuales y técnicos que involucran al Business Intelligence (BI), estableciendo un carácter lógico de su formación que se basa en la transformación de los datos en información que pueda ser utilizada para dirigir de la mejor manera a la organización.
Sin embargo, si por un lado la sociedad contemporánea se presenta como compleja y difícil de gestionar, por otro lado, las tecnologías han permitido la unión de datos con ofertas de sistemas tanto focalizados como tercerizados, capaces de apoyar la toma de decisiones basadas en un lógica estratégica.
Sin embargo, se reconoce que si bien la tecnología se ha dado dentro de un avance muy grande, y que la implementación de Business Intelligence (BI) se ha vuelto cada vez más accesible, el desafío de la mentalidad y conciencia humana sigue siendo uno de los factores que más impedimentos tienen para el éxito de Business Intelligence (BI) en las organizaciones, ya que las máquinas y los sistemas siempre necesitarán de la aptitud humana para que puedan realizar sus funciones, pasando así por un filtro humano de aceptación e incorporación de tecnologías.
REFERENCIAS
AHMED, S. Y. M. Development of a Data Warehouse to Support the Evaluation of a Cervical Cancer Screening Program. Tese (doutorado) – UFRJ/ COPPE/ Programa de Engenharia Biomédica, 2017.
ARISTIZÁBAL, C.R. Sucesso de Sistemas de Business Intelligence: Uma abordagem multidimensional. Tese (doutorado) apresentada à Universidade de São Paulo, 2016.
BARBIERI, C. Business Intelligence: modelagem e qualidade. Elsevier, Brasil, 2011.
GILAD, B. E. W. Early Warning: Using competitive intelligence to anticipate market shifts, control risks and create powerful strategies. New York: AMACOM, 2003.
GONÇALVES, E.B. Utilização de Sistemas de Inteligência de Negócios em empresas de Serviços. Tese (doutorado) apresentada à Universidade de São Paulo, 2018.
LUHN, H.P. A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development, 2, 314-319, 1958.
SEZÕES, C; OLIVEIRA, J; BAPTISTA, M. Business Intelligence. Sociedade Portuguesa de Inovação Consultadoria Empresarial e Fomento da Inovação, S.A. Portugal, 2006.
TEIXEIRA, M.R; MISAGHI, M. Business Intelligence aplicado na gestão acadêmica. Conferência IADIS Ibero-Americana, ISBN: 978-989-8533-11-1 © 2012.
[1] Doctora en Psicología y Psicoanálisis Clínico. Doctorado en curso en Comunicación y Semiótica en la Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC/SP). Maestría en Ciencias Religiosas de la Universidade Presbiteriana Mackenzie. Máster en Psicoanálisis Clínico. Licenciado en Ciencias Biológicas. Licenciado en Teología. Trabaja con Metodología Científica (Método de Investigación) desde hace más de 15 años en la Orientación de la Producción Científica de Estudiantes de Maestría y Doctorado. Especialista en Investigación de Mercados e Investigación en Salud. ORCID: 0000-0003-2952-4337.
[2] Licenciado en Administración, Licenciado en Ingeniería de Software y Especialista en Seguridad de la Información.
Enviado: Septiembre de 2022.
Aprobado: Septiembre de 2022.
