El documento explica cómo funciona el Business Intelligence (BI) para facilitar la toma de decisiones en las empresas. Las herramientas de BI organizan y homogenizan los datos de las diversas fuentes de una empresa y los almacenan en un Data Warehouse. Luego, utilizan herramientas como cubos OLAP para estructurar los datos multidimensionalmente y permitir consultas analíticas rápidas. Esto convierte los datos en información útil para la toma de decisiones.

1. ¿Cómo funciona el Business Intelligence?
El uso del Business Intelligence (BI) en las compañías se ha desarrollado debido a la necesidad
de información de calidad frente a la multitud y dispersión de sus datos. Las herramientas de BI lo
que hacen es ayudar a facilitar la toma de decisiones y generar un conocimiento que de otra forma
sería difícil, y sobre todo, costoso de obtener.
Las fuentes de datos en las empresas se suelen encontrar de forma desordenada entre la
multitud de herramientas muy heterogéneas. El Business Intelligence trata, mediante
herramientas como ETL(Extract, Transform and Load) de organizar y homogeneizar, de una forma
asíncrona, toda esa disponibilidad de información en un Data Warehouse (o almacén de datos)
independiente de los distintos almacenes de origen, a partir del cual, se organiza y agiliza las
consultas de datos a través de estructuras multidimensionales denominadas cubos OLAP (On-Line
Analytical Processing).
Qué son y cómo funcionan las herramientas ETL
(Extract, Transform and Load)
La función principal de las herramientas ETL (Extraer, Transformar y
Cargar) consiste en trasladar la información de los entornos
transaccionales (ERP, CRM, e-commerce, etc.) a un entorno analítico
homogéneo. Sus funciones se resumen en:
Realizar la extracción (E-T-L) de los datos de las fuentes
heterogéneas y dispersas en el entorno de la empresa a través de
conectividad ODBC, JDBC, procesos batch, instrucciones SQL,
ficheros planos (CSV, TXT, …), XML ¿Cómo?
 Provocando el menor impacto sobre esas fuentes de origen
(sin realizar transacciones sobre ellas, sin provocar caídas de
rendimiento, etc.)
 Analizando y cribando datos, desestimando aquellos que no
cumplan con los objetivos del Business Intelligence
 Homogeneizando de la información en un formato común.
Realizar la transformación (E-T-L) de los datos extraídos a través de su manipulación automática
adaptándola al modelo de negocio:
 Crear nuevos valores calculados.

2.  Preparación de totales y agrupaciones.
 Optimización de la calidad de los datos.
Realizar la carga (E-T-L) de los datos en el Data Warehouse o en varios Data Marts (almacenes de
datos sectorizados).
 Estructuración datos en base a la granularidad deseada.
 Aplicación restricciones de integridad, rangos de datos permitidos...
 Optimización de la calidad de los datos.
¿Qué es el Data Warehouse?
El Data Warehouse (almacén de datos) es un repositorio de datos de carácter analítico fácilmente
accesible, consistente, histórico y orientado a la toma de decisiones. Sus funciones son:
 Integración de los datos provenientes de diversas fuentes en una estructura única.
 Información accesible y ágil. Datos a un clic de ratón y con tiempos de espera lo más
próximo a cero.
 Información consistente. Integridad de los datos.
 Independizar la información analítica de la transaccional, quedando así protegida esta
última de accesos indebidos o no autorizados.
 Periodificar la información. Disponer de diferentes snapshots en el tiempo nos
permitirá estudiar la evolución de cada dimensión.
 Soportar las decisiones. Disponer de información cualitativa y cuantitativa de calidad
que nos permita disponer de una base sólida para la toma de decisiones con el menor
riesgo posible.
Características de los Motores OLAP
Los sistemas transaccionales (OLTP - Online Transaction Processing) suelen ser lentos a la hora de
las consultas en comparación con las tecnologías de procesamiento analítico on-line (OLAP). Para
agilizar esas consultas se recurre a estructuras multidimensionales denominadas hipercubos o
cubos OLAP que contienen las variables a analizar y las distintas dimensiones. Entre sus funciones:
 Diseñados para agilizar las consultas.
 Consolidación de los datos en base a las distintas dimensiones a analizar.
 Preparar información y estructurarla de forma que pueda responder de forma ágil a las
consultas (pre cálculos, agrupaciones, etc.)

3. Hoy en día, disponer de un Business Intelligence o entorno analítico de información en las
empresas se hace imprescindible ante un volumen de datos cada vez mayor. Los datos en sí no
aportan ningún valor, para ello deben convertirse en información, y a partir de ésta,
generar conocimiento.
Sólo se puede analizar esos datos cuando se han estructurado, homogeneizado, agrupado,
ordenado, etc.
Para ello hay que realizar un esfuerzo en determinar las dimensiones que se quiere analizar
(clientes, comerciales, productos, zonas, países, empresas, etc.) y que variará en función de la
granularidad deseada, así como de establecer las métricas que aporten valor a esas dimensiones
(valores mínimo, máximo, medio, mediana, etc, en cuanto a precios, unidades, comisiones, ventas,
etc) y que cada empresa requerirá.
Por Sergio Martínez.
Autor web Mundo.erp
Director desarrollo e implantación ERP, Daemon4, S.L.L.
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