5.1 Introducción a la Inteligencia de Negocios
¿Qué es?
Estrategia empresarial que persigue incrementar
el rendimiento de la empresa o la competitividad del negocio, a través de la
organización inteligente de sus datos históricos.
Business Intelligence (BI) es un compendio de tecnologías y
aplicaciones que permiten recopilar la información de las diferentes fuentes de
su empresa, almacenarla, analizarla y proveerla a todo tipo de usuarios de su
empresa con el fin de que puedan tomar mejores decisiones de negocio.
Es una
estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o
la competitividad del negocio, a través de la organización inteligente de sus
datos históricos (transacciones u operaciones diarias), usualmente residiendo
en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales.
El
concepto de BI no es nuevo, desde que la idea fue introducida a mediados de los
años 60, no ha dejado de evolucionar a soluciones más efectivas y adaptadas al
nuevo entorno tecnológico imperante. Con el precio del hardware en franco
descenso, procesadores más potentes, la hegemonía de Internet-Web y software de
gestión más eficientes, el concepto de inteligencia de negocio (BI) se coloca
al alcance de muchas organizaciones modernas quienes están interesadas en
maximizar sus inversiones en el área informática.
El DSS
(Decision Support Systems) fue el origen de todo, luego aparecieron conceptos
similares tales como los EIS (Executive Information Suystems), hasta llegar al
estado del arte actual, los BIs y BI-Web. Los pioneros del campo fueron el Dr.
Ralph Timbal, considerado el Dr. del DSS, y Bill Inmon, considerado el padre
del Data Warehouse.
Razones que justifican una inversión en
BI:
- Visibilidad de lo que está pasando en el negocio
- Informes / reportes centralizados
- Análisis de tendencias y “predicción” del futuro
- Toma de decisiones efectivas sobre productos que funcionan y lo que no funciona
- Centraliza datos dispersos
- “Valida” sistemas transaccionales
Los principales “productos” de BI usualmente son
los siguientes: Cuadros de Mando Integrales, dashboards corporativos, KPI (Key
Performance Indicators), CPI (Corporate Performance Indicadotors), reportes y
gráficos de todo tipo, entre muchos otros. Por el contrario, los insumos de BI
es inmensa “estela” de datos que va dejando la empresa de sus operaciones diarias.
Podríamos afirmar que la empresa está cimentada sobre una inmensa “mina” de
datos, explotarla y obtener que los datos se conviertan en información de valor
es el reto de los proyectos de BI. Su
implantación requiere de un análisis, diseño e implementación cuidadosa.
Usualmente las empresas emprenden proyectos de BI corporativos, o Data
Warehouse corporativos. Tienden a ser por rango o nivel de necesidad de la
información: Estratégica, de Gestión u Operacional. Desde un punto de vista
tecnológico, el elemento central de BI suele ser un data warehouse o data marts
(o ambos). Son grandes bases de datos corporativas que albergan datos agrupados
y procesados usualmente por dimensiones: región, tiempo, producto, unidad de
negocio, entre otras.
Los proyectos de inteligencia de negocios suelen iniciarse a través de la alta dirección, los departamentos de planificación estratégica o de marketing, y requieren el concurso de informática para su implementación. Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un reservorio de business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas tradicionales como MS Excel. De lo que se trata es de explotar al máximo las potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la inversión del negocio. Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto de minería de datos (Data Mining) es el más apropiado para realizar una explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los datos.
Los proyectos de inteligencia de negocios suelen iniciarse a través de la alta dirección, los departamentos de planificación estratégica o de marketing, y requieren el concurso de informática para su implementación. Hoy día es muy sencillo acceder a información almacenada en un reservorio de business intelligence (data mart o data warehouse) a través de herramientas tradicionales como MS Excel. De lo que se trata es de explotar al máximo las potencialidades de las herramientas existentes y maximizar el retorno sobre la inversión del negocio. Por el contrario, si el usuario final requiere de realizar análisis más profundo sobre los datos almacenados en los data marts o data warehouse, el concepto de minería de datos (Data Mining) es el más apropiado para realizar una explotación más profunda y en sintonía con las necesidades analíticas de los datos.
En conclusión, business intelligence es una herramienta moderna y de nueva generación, disponible a los gestores y directores del negocio quienes tienen la necesidad de analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de predicción, y con ello estar un paso de los competidores y mejorar los resultados empresariales. Al fin y al cabo ese es el fin último de la tecnológica, mejorar el rendimiento y productividad de la organización.
BI como solución tecnológica:
- Centralizar, depurar y afianzar los datos.
- Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales.
- Optimizar el rendimiento de los sistemas.
BI como ventaja competitiva:
- Seguimiento real del plan estratégico.
- Aprender de errores pasados
- Mejorar la competitividad.
- Obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión.
Áreas en las que se utiliza:
- Departamento de marketing
- Departamento de compras
- Departamento de producción
- Departamento de ventas
- Departamento económico-financiero
- Departamento de atención al cliente
- Departamento de recursos humanos
¿Por qué Business
Intelligence?
La
capacidad para tomar decisiones de negocio precisas y de forma rápida se ha
convertido en una de las claves para que una empresa llegue al éxito. Sin
embargo, los sistemas de información tradicionales (como la mayoría de los
programas de gestión, las aplicaciones a medida, e incluso los ERP más
sofisticados), suelen presentar una estructura muy inflexible para este fin.
Aunque su diseño se adapta con mayor o menor medida para manejar los datos de
la empresa, no permite obtener la información de los mismos, y mucho menos
extrapolar el conocimiento almacenado en el día a día de las bases de datos.
Las principales características que limitan estos sistemas son:
- Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que ceñirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
- Necesidad de conocimientos técnicos, para la generación de nuevos informes o métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una consulta adecuada para interrogar la base de datos.
- Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen implicar la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en una incómoda espera que dificulta la fluidez del trabajo.
- Deterioro en el rendimiento del SI., cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo de la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y paralizar a todos los usuarios conectados.
- Falta de integración que implica islas de datos, muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información, incorporados en momentos distintos, para resolver problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen estar integradas, lo que implica la existencia de islas de información.
- Datos erróneos, obsoletos o incompletos, el tema de la calidad de los datos siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al extremo de garantizar la fiabilidad de la información aportada.
- Problemas para adecuar la información al cargo del usuario, no se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
- Ausencia de información histórica, los datos almacenados en los sistemas operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten contrastar la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás.
Para
superar todas estas limitaciones, el Business Intelligence se apoya en un
conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el
análisis y el almacenamiento de los datos generados en una organización, con la
velocidad adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de
los directivos y los usuarios oportunos. No
es que los productos de BI sean mejores que las aplicaciones actuales, se trata
de sistemas con objetivos distintos, eficientes en sus respectivas ramas, pero
que deben complementarse para optimizar el valor de los sistemas de
información.
Datos, información, conocimiento.
Datos: Los
datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios
de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de
decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no
dicen nada sobre el porqué de las cosas y no son orientativos para la acción. Un
número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin
un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la
toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados
en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD, DVD, disco
duro), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías de la
información han aportado mucho a recopilación de datos. Como
cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la
organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo
cualitativo o cuantitativo, etc.
Información: La
información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen
un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de
utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los
datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:
- Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.
- Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.
- Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o estadísticamente.
- Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.
- Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación).
Por
tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y es
capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre sus
juicios de valor y sus comportamientos.
Conocimiento: El
conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la
incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción.
Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con
frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino
que también está en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas. El
conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de
los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario
realizar acciones como:
- Comparación con otros elementos.
- Predicción de consecuencias.
- Búsqueda de conexiones.
- Conversación con otros portadores de conocimiento.
En
todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos: sobre sus
clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas
de márketing, información sobre proveedores y socios, además de los datos que
pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores. En este
sentido, el Business Intelligence puede realizar distintas aportaciones a cada
departamento, siempre con el objetivo de integrar y optimizar la información
disponible en la organización:
Departamento
de marketing
El
BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y
estudiar con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir
análisis capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las
promociones en cada segmento.
Departamento
de compras
El
BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información
básica necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio. Al mismo
tiempo, permite monitorizar la información de cada factoría o cadena de
producción, lo que puede ayudar a optimizar el volumen de las compras.
Departamento
de producción
El
BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier
tipo de proceso operativo, ya que comprende desde el control de calidad y la
administración de inventarios hasta la planificación y la historización de la
producción.
Departamento
de ventas
El
BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder a
las nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de patrones
de compra para aprovechar coyunturas de ventas con productos asociados.
Departamento
económico-financiero.
El
BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real, mejorando
así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos, proyecciones, control
de gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados.
Departamento de atención al cliente Aplicado
a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los segmentos
del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a retener a los
clientes más rentables.
Departamento de recursos humanos Obteniendo
los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los parámetros
que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los empleados,
absentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc.
Finalmente,
en caso de aprovechar la integración de la información con proveedores y
socios, el BI ofrece niveles de análisis sobre cuestiones como nuevas
oportunidades de inversión, o nuevas ocasiones para la colaboración con terceros.
5.2 Sistemas de Soporte a las Decisiones.
Un sistema de
soporte a las decisiones (Decision Support System, DSS) es un sistema
informático de información el cual ayuda a un usuario a mejorar las decisiones
que toma, a tener más cura y a reducir los costes sin pérdida de calidad.
Se define como
un conjunto de programas y herramientas que permiten obtener oportunamente la
información requerida durante el proceso de la toma de decisiones, en un
ambiente de incertidumbre.
Su objetivo es
proporcionar la mayor cantidad de información relevante en el menor tiempo
posible, con el fin de decidir lo más adecuado.
Apoyan la toma
de decisiones mediante la generación y evaluación sistemática de diferentes
alternativas o escenarios de decisión mediante el uso
de modelos y herramientas computacionales
Características:
Apoyan la toma
de decisiones que, por su misma naturaleza son repetitivas y estructuradas, así
como no repetitivas y no estructuradas.
Estos sistemas
pueden ser desarrollados directamente por el usuario final sin la participación
operativa de los analistas y programadores del área de informática.
Características de los
DSS:
|
|
Características para
considerarlo un DSS
|
Descripción
|
Interactividad
|
Interactuar de forma
amigable y con respuesta a tiempo real.
|
Tipo de decisiones
|
Apoya a decisiones
estructuradas y no
estructuradas. |
Frecuencias de uso
|
Utilización frecuente de
la admón. Media y alta
|
Variedad de usuarios
|
Puede ser empleado por
usuarios de diferentes áreas funcionales.
|
Flexibilidad
|
Se acopla a una variedad
determinada de estilos administrativos autocráticos, participativos, etc.
|
Desarrollo
|
El usuario puede
desarrollar de manera directa
modelos de decisión sin la participación de personal informático. |
Interacción ambiental
|
Permite interactuar con
información externa como
parte de los modelos de decisión. |
Comunicación
interorganizacional |
Facilita la comunicación
de información relevante
de los niveles altos hacia los niveles operativos y viceversa, a través de gráficas. |
Variedad de usuarios
|
Capacidad de accesar
información de las B.D
corporativas. |
Simplicidad
|
Simple y fácil de
aprender y utilizar por el usuario
final |
Tipos de decisiones:
Repetitivas
- Descuentos a clientes
- Comisiones de ventas
- Depreciaciones o amortizaciones
- Compras de suministros
- Entregas a consignación
- Clasificación de desembolsos
No
repetitivas
- Asociaciones estratégicas
- Fusiones
- Nuevas líneas de producción
- Nuevos mercados
- Materiales sustitutos
- Costeo ABC
5.2.1 Almacenes de datos
Conceptos básicos:
Un Almacén de Datos (o Data
Warehouse) es una gran colección de datos que recoge información de
múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y cuya actividad se
centra en la Toma de Decisiones -es
decir, en el análisis de la información- en vez de en su captura. Una vez
reunidos los datos de los sistemas fuentes se guardan durante mucho tiempo, lo
que permite el acceso a datos históricos; así los almacenes de datos
proporcionan al usuario una interfaz consolidada única para los datos, lo que
hace más fácil escribir las consultas para la toma de decisiones.
Características del Almacén de Datos:
- Temático: Los datos están almacenados por materias o temas (clientes, campañas, productos). Estos se organizan desde la perspectiva del usuario final, mientras que en las Bases de Datos operacionales se organizan desde la perspectiva de la aplicación, con vistas a lograr una mayor eficiencia en el acceso a los datos
- Integrado: Todos los datos almacenados en el DW están integrados. Las bases de datos operacionales orientadas hacia las aplicaciones fueron creadas sin pensar en su integración, por lo que un mismo tipo de datos puede ser expresado de diferente forma en dos bases de datos operacionales distintos (Por ejemplo, para representar el sexo: ‘Femenino’ y ‘Masculino’ o ‘F’ y ‘M’).
- No volátil: Únicamente hay dos tipos de operaciones en el DW: la carga de los datos procedentes de los entornos operacionales (carga inicial y carga periódica) y la consulta de los mismos. La actualización de datos no forma parte de la operativa normal de un DW.
- Histórico: El tiempo debe estar presente en todos los registros contenidos en un DW. Las bases de datos operacionales contienen los valores actuales de los datos, mientras que los DW contienen información actual y resúmenes de esta en el tiempo.
Data Warehousing: es el proceso
que facilita la creación y explotación de un Almacén de Datos. Los Sistemas de Data Warehousing incluyen
funcionalidades como:
- Integración de bases de datos heterogéneas (relacionales, documentales, geográficas, archivos, etc.)
- Ejecución de consultas complejas no predefinidas visualizando el resultado en forma gráfica y en diferentes niveles de agrupamiento y totalización de datos.
- Agrupamiento y des agrupamiento de datos en forma interactiva.
- Análisis del problema en términos de dimensiones.
- Control de calidad de datos
Almacenes de Datos:
- Ventajas para las organizaciones
- Rentabilidad de las aumento de la aumento de la inversiones realizadas para su creación
- Aumento de la competitividad en el mercado
- Aumento de la productividad de los técnicos de dirección
Diferencias entre Base de Datos y
Almacén de Datos:
Sistema Operacional
(OLTP)
|
Almacén de datos (DW)
|
Almacena datos actuales
|
Almacena datos históricos
|
Almacena datos de detalle
|
Almacena datos de detalle
y datos agregados a distintos niveles
|
Bases de datos medianas
|
Bases
de datos grandes
|
(100Mb-1Gb)
|
(100Gb-1Tb)
|
Los datos son dinámicos
(actualizables)
|
Los datos son estáticos
|
Soporta decisiones
diarias
|
Soporta decisiones
estratégicas
|
Orientado a los procesos
de la organización
|
- Sirve a técnicos de
dirección
|
5.2.2
TABLEROS DE CONTROL.
Es una herramienta, del campo de la
administración de empresas, aplicable a cualquier organización y nivel de la
misma. Se pude definir como el conjunto de indicadores cuyo seguimiento y
evaluación periódica permitirá contar con un mayor conocimiento de la situación
de su empresa o sector apoyándose en nuevas tecnologías informáticas.
Los indicadores que se incluirán en el tablero de control están en las cuatro áreas del negocio:
Finanzas: aquí encontraremos los indicadores esenciales para controlar que nuestro estado financiero deseado, según nuestros objetivos y estrategias.
Cliente: indicadores esenciales sobre nuestra relación con el bien más preciado que podamos tener que es el cliente.
Personal: indicadores relacionados con la gestión del personal de la empresa, por ejemplo: horas de capacitación al personal, costos de personal, etc.
Procesos Internos: aquello a lo que realmente se dedica nuestra actividad, ya que somos un negocio que brinda un servicio siempre debemos identificar los aspectos claves de forma tal de poder controlar el rendimiento de nuestros procesos.
Tipos genéricos de tableros.
- Tablero de control operativo: De acuerdo con (Mario Héctor Vogel,1992) es aquel que permite hacer un seguimiento, al menos diario, del estado de situación de un sector o proceso de la empresa, para poder tomar a tiempo las medidas correctivas necesarias. El tablero debe proveer la información que se necesita para entrar en acción y tomar decisiones operativas en áreas como: finanzas, compras, ventas, precios, producción, logística, etc.
- Tablero de control directivo: Es el que posibilita monitorear los resultados de la empresa en su conjunto y de las diferentes áreas clave en que se puede segmentarla (Mario Héctor Vogel,1992). Está más orientado al seguimiento de indicadores de los resultados internos de la empresa en su conjunto y en el corto plazo.
- Tablero de control estratégico: Brinda la información interna y externa necesaria para conocer la situación y evitar llevarse sorpresas desagradables importantes con respecto al posicionamiento estratégico y a largo plazo de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992).
- Tablero de control integral: Integra la información más relevante de las tres perspectivas anteriores para que el equipo directivo de la alta dirección de una empresa pueda acceder a aquella que sea necesaria para conocer la situación integral de la empresa (Mario Héctor Vogel,1992).
5.2.3 CONSULTAS Y
REPORTES PERSONALIZADOS.
Un reporte es básicamente una consulta SQL (Structured Query Language (estructura de lenguaje de
consulta)), ejecutada y presentada por Trac. Los reportes
pueden ser vistos y creados a partir de una expresión SQL personalizada
directamente desde la interfaz Web.
Consulta: Aunque las herramientas de inteligencia del
negocio, los reportes estándar, las planillas de cálculo y las herramientas de
consulta de SQL todos tienen su lugar importante dentro de una organización,
muchos usuarios aún enfrentan brechas de funcionalidad con estas herramientas
en tres áreas claves:
- Las necesidades de reporte y análisis involucran sistemas heredados y otros datos que no están en warehouses
- La aplicación no soporta los análisis deseados y volúmenes de datos
- Se requieren significativos recursos de TI y preparación para soportar nuevas consultas a los datos
Conscientes de la importancia del análisis de datos de
negocio, el usuario tiene a su disposición la funcionalidad de generación de
reportes basados en Análisis Gráfico. Los usuarios pueden obtener acceso a los
datos a través de las consultas personalizadas mediante formas de consulta, las
cuales son utilizadas para hacer búsquedas que cumplen determinados criterios
de negocio y/o proceso, y con la opción de la generación de reportes basados en
Análisis Gráfico.
Los Reportes se conocen en Bizagi como Formas de
Consulta. Éstas son Formas usadas para especificar los datos que forman una
parte del caso de negocio o proceso que será usado como criterio para llevar a
cabo búsquedas.
Una consulta tiene siempre una forma asociada cuyos
campos asociados constituyen el criterio de selección. Existen dos tipos de
Consultas que pueden ser diseñados en Bizagi studio:
Aplicación (proceso): Este tipo de consultas le
permiten al usuario consultar casos en Bizagi empleando la Entidad de Proceso
cómo la Entidad de Contexto.
En una Consulta de Aplicación, se pueden incluir dos
tipos de campos: campos internos y externos, y campos asociados con el modelo
de datos de negocio. Un campo interno en una Consulta hace referencia a la
información relacionada con el caso, y que no es almacenada en el modelo de
datos de negocio, por ejemplo el usuario radicador del caso, el número del
caso, el proceso, etc.
Consultas de Entidad: Permiten al usuario consultar
únicamente la información asociada a la Entidad definida como la Entidad de
Contexto en la Forma de consulta.
Las Consultas de Enidad pueden incluir únicamente
campos asociados con dicha entidad. Por lo tanto, la información recolectada
por las Consultas de Entidad corresponde únicamente a información de negocio,
no a información asociada a un caso en particular. Los campos internos no se
pueden aplicar a Consultas de Entidad, dado que estas no traen información de
casos.
5. 3 APLICACIONES.
Aplicaciones de inteligencia de negocios en la gestión
de servicios. La Inteligencia de Negocios es el proceso de análisis
de los datos sobre la actividad de una organización en particular, a partir de
los cuales se extrae conocimiento de ella que resulta útil para la toma de
decisiones. Este proceso implica reunir datos, analizarlos y aplicar los
resultados con el fin de aprovechar en forma óptima su propio modelo así como
mejorar el rendimiento.
También se entiende como Inteligencia de Negocios, al
conjunto de sistemas y tecnologías que se encuentran enfocados a la toma de
decisiones, que permite transformar información clave en acciones concretas que
se puedan traducir en el futuro, en beneficios tangibles.
Lo principal de este proyecto es la provisión, en el
marco de la Teoría de Decisión bajo riesgo e incertidumbre, de los modelos que
permitan actuar en forma proactiva en la definición y caracterización de
escenarios futuros para las organizaciones de gestión de servicios, pública y
privada, utilizando técnicas que se encuadran en el concepto de Inteligencia de
Negocios.
Dichos modelos facilitarán la clasificación, la
descripción y la predicción de comportamientos de usuarios de los diversos
sistemas para propiciar la definición de políticas y líneas de acción
atendiendo al plan estratégico de la organización.
Conclusión:
Puedo concluir que la inteligencia de negocios es útil para las empresas ya que esto las ayuda a incrementar su rendimiento y competitividad en el mercado, haciendo que toda la información de la empresa se recopile, se almacene, se analice y se provea a todos los usuarios que participan en ella. También el Sistema de Soporte de Decisión ayuda a las empresas a mejorar en su toma de decisiones en el que se enfrentan, disminuyendo así sus perdidas ya que el sistema provee un almacenamiento de datos, tableros de control así como también el uso de consultas y reportes personalizados.
