El Rincon del BI

Descubriendo el Business Intelligence…

4. Ambitos de aplicación de la Inteligencia de Negocio y del DW.

Posted by Roberto Espinosa en 5 diciembre 2009


Los sistemas BI y DW pueden ser aplicables en cualquier ambito de la empresa y las organizaciones, aunque los ambitos más comunes en los que se utilizan podrían ser los siguientes (Definiciones extraidas del Consejo Superior de Informatica, del documento Manual para la adquisición de un sistema de Data Warehouse, en http://www.csi.map.es/csi/silice/Elogicos.html ).

4.1. Data Warehouse y Sistemas de Marketing

La aplicación de tecnologías de Data Warehouse supone un nuevo enfoque de Marketing, haciendo uso del Marketing de Base de Datos. En efecto, un sistema de Marketing Warehouse implica un marketing científico, analítico y experto, basado en el conocimiento exhaustivo de clientes, productos, canales y mercado.

Este conocimiento se deriva de la disposición de toda la información necesaria, tanto interna como externa, en un entorno de Data Warehouse, persiguiendo con toda esta información, la optimización de las variables controladas del Marketing Mix y el soporte a la predicción de las variables no controlables (mediante técnicas de Data Mining). Basándose en el conocimiento exhaustivo de los clientes se consigue un tratamiento personalizado de los mismos tanto en el día a día (atención comercial) como en acciones de promoción específicas.

Las áreas en las que se puede aplicar las tecnologías de Data Warehouse a Marketing son, entre otras:

• Investigación  Comercial.Segmentación de mercados.
• Identificación de necesidades no cubiertas y generación de nuevos productos, o modificación de productos existentes.
• Fijación de precios y descuentos: Definición de la estrategia de canales de comercialización y distribución
• Definición de la estrategia de promoción y atención al cliente
• Relación con el cliente:
• Programación, realización y seguimiento de acciones comerciales
• Lanzamiento de nuevos productos
• Campañas de venta cruzada, vinculación, fidelización, etc.
• Apoyo al canal de venta con información cualificada

4.2. Data Warehouse y Análisis de Riesgo Financiero

El Data Warehouse aplicado al análisis de riesgos financieros ofrece capacidades avanzadas de desarrollo de aplicaciones para dar soporte a las diversas actividades de gestión de riesgos. Es posible desarrollar cualquier herramienta utilizando las funciones que incorpora la plataforma, gracias a la potencionalidad estadística aplicada al riesgo de crédito.

Así se puede usar para llevar a cabo las siguientes funcionalidades:

• Para la gestión de la posición:Determinación de la posición, Cálculo de sensibilidades, Análisis what/if, Simulaciones, Monitorización riesgos contra límites, etc.
• Para la medición  del riesgo: Soporte metodología RiskMetrics (Metodología registrada de J.P. Morgan / Reuters), Simulación de escenarios históricos, Modelos de covarianzas, Simulación de Montecarlo, Modelos de valoración, Calibración modelos valoración, Análisis de rentabilidad, Establecimiento y seguimiento. de límites, Desarrollo/modificación modelos, Stress testing, etc. El uso del Data Warehouse ofrece una gran flexibilidad para creación o
modificación de modelos propios de valoración y medición de riesgos, tanto motivados por cambios en la regulación, como en avances en la modelización de estos instrumentos financieros.

Ello por cuanto se puede almacenar y poner a disposición información histórica de mercado y el uso de técnicas de Data Mining nos simplifica la implantación de cualquier método estadístico. Los métodos de previsión, se pueden realizar usando series históricas, (GARCH, ARIMA, etc.).

Pero la explotación de la información nos permite no solo la exploración de los datos para un conocimiento de la información histórica, sinotambién para examinar condiciones de normalidad de las que la mayoría de las metodologías de valoración del riesgo parten.

Además de implantar modelos ya existentes, se pueden acometer análisis con vistas a determinar modelos propios, basados en análisis de correlación para el estudio de la valoración del riesgo de  carteras o procesos de simulación de Montecarlo.

Todo ello en una plataforma avanzada de gestión de la información basada en la fácil visualización de la misma y de su análisis estadístico como soporte a metodologías estándar de facto, o a las particularidades de cada entorno.

4.3. Data Warehouse y Análisis de Riesgo de Crédito

La información relativa a clientes y su entorno se ha convertido en fuente de prevención de Riesgos de Crédito. En efecto, existe una tendencia general en todos los sectores a recoger, almacenar y analizar información crediticia como soporte a la toma de decisiones de Análisis de Riesgos de Crédito.

Los avances en la tecnología de Data Warehouse hacen posible la optimización de los sistemas de Análisis de Riesgo de Crédito:

Para la gestión del riesgo de crédito los sistemas operacionales han ofrecido:

• Sistemas de Información para Gerencia (MIS) e informes de Soporte a la Decisión de Problemas (DSS) estáticos y no abiertos a nuevas relaciones y orígenes de datos, situación en la que la incorporación de nuevas fuentes de información ha sido un problema en lugar de una ventaja.

• Exploraciones de datos e informes cerrados y estáticos.

•Análisis sin inclusión de consideraciones temporales lo que imposibilita el análisis del pasado y la previsión del futuro.

• Herramientas de credit-scoring no flexibles, construidas sobre algoritmos difícilmente modificables, no adaptados al entorno de la empresa, o exclusivamente basados en la experiencia personal no contrastada, con lo que los sistemas han ayudado a repetir los errores en vez de a corregirlos.

Pero estos sistemas tradicionales se enfrentan a una problemática difícil de resolver para acomodarse a las necesidades analíticas de los Sistemas de Análisis del Riesgo, necesidades que se pueden cubrir mediante el uso de tecnologías de Data Warehouse.

Dentro de la Prevención de Impagados, utilizando sistemas OLAP se puede obtener el grado interno de concentración de riesgos con el cliente, y almacenar la variedad de fuentes internas o externas de información disponibles sobre el mismo. Ello nos permite obtener sin dificultad la posición consolidada respecto al riesgo del cliente. El análisis se puede realizar asimismo por las diferentes características de la operación para la que se realiza el análisis, en cuanto al plazo y la cuantía de la misma, la modalidad de crédito elegida, la finalidad de la operación o las garantías asociadas a la misma. Usando las mismas capacidades es fácil el establecer una segmentación ABC de la cartera de clientes potenciales o reales que nos optimicen el nivel de esfuerzo en el Análisis de Riesgos.

En el soporte al proceso de Anticipación al Riesgo, se puede dar un adecuado soporte a la correcta generación y consideración de señales de alerta, teniendo en cuenta las pautas y condicionantes diferenciados dependiendo del tipo de cliente y producto usando Data Mining Para el caso del Seguimiento del ciclo de Impagados, de nuevo el uso de sistemas OLAP, simplifican el análisis la diversidad de los diferentes parámetros que intervienen en el mismo, tales como la jerarquía de centros de recobro a contemplar, la diferente consideración dependiendo de la antigüedad del impago, del cliente o del importe impagado. Un
sistema de Data Mining puede aconsejar la mejor acción en caso de impagados, litigio, precontencioso, etc. frente a los parámetros de importe, antigüedad, zona geográfica, etc.

Estos sistemas hacen que el analista se dedique con más intensidad al análisis de la información, que es donde aporta su mayor valor añadido, que a la obtención de la misma. No obstante, estos sistemas deben de huir de las automatizaciones completas sin intervención del analista: es él el que mejor sabe lo que quiere descubrir. “La herramienta debe ser un medio y no un fin”.

4.4. Data Warehouse: Otras áreas de aplicación

Otras áreas de la empresa han aplicado las soluciones que proporciona la tecnología Data Warehouse para mejorar gran parte de sus procesos actuales. Entre ellas destacamos:

• Control de Gestión: Sistemas de Presupuestación, Análisis de Desviaciones, Reporting (EIS, MIS, etc.)

• Logística: Mejora de la relación con proveedores, Racionalización de los procesos de control de inventarios, Optimización de los niveles de producción, Previsión de la demanda en infraestructura.

• Recursos Humanos: Planificación de incorporaciones, Gestión de carreras profesionales, Asignación de recursos a proyectos alternativos, etc.

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