Unidad 1 Componentes de la inteligencia de negocios (1)

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Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
1 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 
 
 
Nombre del programa educativo 
Licenciatura en Gestión y Administración de Pequeñas y Medianas 
Empresas 
 
 
 
 
 
Programa de la asignatura: 
Inteligencia de negocios 
 
 
 
Clave: 
07143636 
 
 
 
 
Unidad 1 
Componentes de la inteligencia de negocios 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Universidad Abierta y a Distancia de México 
UnADM 
 
 
 
 
 
 
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Índice 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios ..................................................... 3 
Presentación de la Unidad ............................................................................................. 3 
Propósitos ...................................................................................................................... 4 
Competencia específica ................................................................................................. 4 
1.1. Enfoque estratégico de negocios............................................................................. 5 
1.1.2. Nociones clave del modelo de inteligencia de negocios ....................................... 6 
1.1.3. Herramientas: diagnóstico y plan de acción........................................................ 11 
Actividad 1. Modelo de inteligencia de negocios .......................................................... 42 
1.2. Enfoque informático en la empresa ....................................................................... 16 
1.2.1. Desarrollo y alcances ......................................................................................... 16 
1.2.2. Nociones clave de la estructuración de datos ..................................................... 20 
1.2.3. Herramientas: análisis predictivo e indicadores .................................................. 27 
1.3. Inteligencia competitiva en los negocios ................................................................ 33 
1.3.1. Desarrollo y alcances ......................................................................................... 33 
1.3.2. Evaluación comparativa ..................................................................................... 35 
1.3.3. Implementación de cambios de proceso ............................................................. 40 
Actividad 2. Necesidades de la empresa ...................................................................... 43 
Actividad 3. Manejo de información de la PyME ........................................................... 44 
Autoevaluación ............................................................................................................. 45 
Evidencia de aprendizaje. Situación y perspectiva del inventario de información de la 
empresa ....................................................................................................................... 45 
Autorreflexión ............................................................................................................... 46 
Cierre de la Unidad ...................................................................................................... 46 
Fuentes de consulta ..................................................................................................... 47 
 
 
 
 
 
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Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
 
Presentación de la Unidad 
 
Se te extiende un entusiasta recibimiento a la asignatura de Inteligencia de negocios, 
misma que seguramente despertará tu atención, ya que podrás darte cuenta que pone en 
práctica diversos conocimientos que te proporciona tu formación como Licenciado(a) en 
Gestión y Administración de Pequeñas y Medianas Empresas, como es el caso del punto 
de equilibrio de la empresa, la estructura, registro y análisis de sus variables contables y 
financieras, los fundamentos de su administración y el manejo de los procesos de 
planeación, producción y comercialización. A partir de ésta podrás abordar con rigor y 
pericia profesional situaciones del funcionamiento de una empresa, con las que sin duda 
te has enfrentado o te enfrentarás. 
 
En este sentido, ¿alguna vez te has puesto a pensar qué tan importante es el manejo de 
la información para la permanencia y crecimiento exitoso de una empresa?, ¿Has 
padecido o sabes de situaciones en las que un manejo desorganizado de información 
provoca problemas, costos o inconvenientes innecesarios y recurrentes?, ¿Sabes que la 
organización del uso de la información es crucial para que la empresa forme y fortalezca 
sus capacidades, adopte tecnologías, y con ello incremente su competitividad, planee y 
explore negocios? La presente asignatura te brindará los elementos para que desarrolles 
y apliques el enfoque que te permita aprovechar los recursos de información que una 
empresa genera cotidianamente, pero que no siempre son evidentes o no revisten la 
forma adecuada. 
 
Un atractivo más de esta disciplina es que es relativamente nueva como un cuerpo de 
conocimientos que se han venido desarrollando en función de la maduración de las 
tecnologías de información y comunicación, por lo que su orientación es muy dinámica. A 
su vez, no obstante el impulso de su aparición y progreso ha sido de forma sustantiva, el 
aumento en la escala de las empresas, sus principios y componentes son compatibles 
con el tamaño de empresas pequeñas y medianas, por lo que el planteamiento de la 
asignatura toma en cuenta, en primer lugar, la utilidad y relevancia para este tipo de 
empresas, destacando y adaptando los principios y componentes sustantivos y aplicables. 
 
Cabe mencionar que para esta unidad, y sólo para fines de exposición, se presentan de 
forma específica los enfoques estratégico, tecnológico y competitivo que, al mismo 
tiempo, son las ramas principales en las que han hecho aportaciones los autores de esta 
área del saber. 
 
 
 
 
 
 
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Propósitos 
 
Al finalizar la unidad lograrás: 
 
 Distinguir los elementos conceptuales y metodológicos de la inteligencia de 
negocios. 
 Identificar cómo funcionan los fenómenos y procesos inherentes al manejo de la 
información de una empresa. 
 Clasificar las necesidades de información de la empresa en materia de inteligencia 
de negocios. 
 Identificar los rasgos sustantivos de la información del desempeño de las 
empresas y las herramientas de la inteligencia de negocios aplicables al 
procesamiento. 
 
Competencia específica 
 
Distinguir el marco conceptual y metodológico de la inteligencia de negocios para 
especificar las necesidades del uso de la información en una PyME, a partir de identificar 
las nociones y herramientas de los enfoques estratégico, tecnológico y competitivo. 
 
 
 
 
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1.1. Enfoque estratégico de negocios 
 
En este primer tema se desarrolla el enfoque de la inteligencia de negocios que hace 
énfasis en el desempeño administrativo de la empresa y las decisiones internas que debe 
tomar la gerencia para diseñar las estrategias de negocios que le permitan una mejor 
adaptación a su ambiente, por lo que el aprendizaje que adquiere la organización a partir 
de la información de dicho desempeño y los cambios operacionales que ello induce se 
abordan como parte de un proceso cardinal desarrollado como un tema específico, y por 
separado se desarrollaráel tema relativo a la plataforma tecnológica y procedimientos 
técnicos que se requieren para el manejo de dicha información. 
1.1.1. Desarrollo y alcances 
 
Rodríguez (2011) reseña el desarrollo de la temática de inteligencia de negocios y ubica 
la primera publicación a la que hacen referencia la mayoría de los especialistas de este 
campo en el año de 1966, “Business Intelligence and Spionage” (Inteligencia de Negocios 
y Espionaje), obra escrita por Richard M. Greene. Asimismo, reconoce como padre de la 
inteligencia de negocios a Howard Dresner, pues señala que como uno de los 13 socios 
de la consultora Gartner Inc., aportó el término business intelligence, y organizó y presidió 
las comunidades internas de investigación para dicha materia, así como para el monitoreo 
de la actividad empresarial y analítica; también ha dirigido la cumbre anual denominada 
Business Intelligence Summit (p. 101). 
Los dos factores principales que han impulsado el surgimiento y desarrollo de la disciplina 
que ocupa en este tema de la presente unidad, han sido, por un lado, las crecientes y 
cada vez más sofisticadas necesidades de las empresas en materia de información para 
su operación cotidiana y la toma de decisiones, tanto en términos analíticos como 
computacionales, derivadas del incremento en la escala y complejidad de los negocios; 
entornos altamente cambiantes, turbulentos e inciertos; el predominio del sector terciario 
de la economía y el avance de la globalización de los mercados, principalmente. Por otro 
lado, se ubica la maduración, más fácil acceso y proliferación de las capacidades 
computacionales tanto de hardware como de software, y, en general, de las tecnologías 
de información y comunicación, lo que ha permitido satisfacer las necesidades antes 
mencionadas e incluso han creado nuevas necesidades. Un tercer factor, pero que ha 
venido detrás de los dos primeros, ha sido el avance de la regulación en materia de 
información. Si bien uno de los ejemplos más evidentes es el de la información que rinden 
las unidades económicas para fines tributarios, también ha sido vigoroso el progreso 
reciente en cuestión de armonización contable y de estándares de auditoría, los cuales 
evidencian la preocupación por contar con información fidedigna para el ámbito de los 
negocios; por último, hay que mencionar las nuevas normas encaminadas a la protección 
de datos personales que llaman a la reflexión sobre las implicaciones que tiene para las 
empresas acceder y detentar información de diversa índole. 
 
 
 
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Si bien la inteligencia de negocios ha permitido unificar una serie de aplicaciones 
informáticas para la integración de la información de la empresa moderna y generar un 
entorno basado en las posibilidades que ofrecen actualmente las computadoras, con base 
en tal precedente fue propuesto el modelo de las inteligencias de la empresa en el siglo 
XXI (Rodríguez, 2011), el cual identifica e integra como una de sus partes a la propia 
inteligencia de negocios con su rol eminentemente orientado a la infraestructura 
tecnológica. En este sentido, como parte sustantiva del presente tema, llevarás a cabo la 
revisión de un modelo de ese tipo, ya que, por su mayor grado de generalidad, abarca 
ampliamente las distintas facetas del funcionamiento de la empresa y contextualiza a los 
aspectos estrictamente informáticos. 
Desde el punto de vista estratégico y operacional, y pese al sentido original de robustecer 
el manejo de la información de la empresa, la situación actual y perspectivas de desarrollo 
de la inteligencia de negocios apuntan a lo siguiente: 
 Apoyar una mayor colaboración entre clientes, ejecutivos y personal operativo. 
 
 Concentrarse en el desempeño y la información de operaciones y procesos, en 
lugar de áreas aisladas o de la empresa en su conjunto. 
 
 Lograr un acceso general a la información, con la posibilidad de combinarla, 
agruparla e integrarla para que los usuarios finales tengan acceso a ella en el 
momento, forma y lugar que en efecto necesiten. 
 
1.1.2. Nociones clave del modelo de inteligencia de negocios 
 
En cuanto a la definición del concepto de inteligencia de negocios, Turban, Sharda, 
Aronson y King (2008:9) señalan que es un término sombrilla, ya que incluye 
arquitecturas, herramientas, bases de datos, aplicaciones y metodologías; no obstante, 
indican que su objetivo es permitir el acceso interactivo a los datos (incluso en tiempo 
real), permitir la manipulación de estos datos, y proporcionar a los administradores de los 
negocios y a los analistas la habilidad de conducir un análisis adecuado, agregan que con 
el análisis de datos históricos y actuales, de situaciones y de los desempeños, los 
tomadores de decisiones consiguen hacer una valiosa visión introspectiva sobre la cual se 
pueden basar mejor y más informadas decisiones. En función de lo anterior, en este tema 
te concentrarás en el estudio de los conceptos y metodologías básicas y de común 
aceptación, a fin de que puedas aplicarlas a una más amplia gama de situaciones. 
En este punto es importante que reflexiones sobre la cantidad y la naturaleza variada de 
datos que genera una empresa, y por lo mismo, en qué medida ello hace complejo su 
manejo y puede entorpecer su óptimo aprovechamiento, precisamente para que la 
gerencia de la empresa pueda tomar decisiones con base en dicha información. 
 
 
 
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Si se atiende a una perspectiva de procesos es muy probable que, en primer lugar, venga 
a la mente el registro contable de las operaciones de la empresa que puede tener como 
fin inmediato el permitir estar al corriente en cuanto al pago de impuestos y obligaciones 
de la compañía, como es el caso del impuesto sobre la renta, impuesto al valor agregado, 
impuesto especial a tasa única, cuotas al Instituto Mexicano del Seguro Social, etcétera. 
Sin embargo, la empresa, al generar información sobre su actividad económica, también 
ostenta datos sobre sus ventas tanto en volumen como en variedad de productos, 
convocatorias de licitaciones, en el caso de compras que hace el sector público, 
modalidad de comercialización, distribución geográfica y sus precios. Sobre las compras a 
sus proveedores, los inventarios que han acumulado o las necesidades presentes o 
futuras de insumos, y en su caso, si están sujetas a financiamiento, y en ese sentido, 
sobre el vencimiento de facturas por pagar; por supuesto, la empresa cuenta con personal 
y es necesario controlar la información respecto a su asistencia y puntualidad, 
rendimiento, vacaciones, permisos, pago de horas extras, capacitación, perfiles, etcétera. 
También posee activos, respecto a los cuales es necesario organizar la información sobre 
los títulos de propiedad, planos de instalaciones, permisos y licencias, programas de 
mantenimiento preventivo y correctivo, entre otros. 
En cuanto a las características propias de la información y a partir de una primera 
aproximación, podrás darte cuenta que está almacenada en medios específicos, ya sean 
físicos, como en carpetas o cajas, o en medio electrónico, en computadoras o discos 
compactos; a su vez, podrás percibir que tienen una base de presentación, es decir, 
algunos datos comprenden un periodo mensual, semanal, anual, etcétera, y la frecuencia 
de consulta también es diferente. Asimismo, es posible que identifiques lo que se mide y a 
lo que se da y no se da seguimiento, y si hay una forma para recopilar, depurar, procesar, 
validar, registrar y actualizar la información. Finalmente, es posible que reconozcas que la 
información se vierte en distintos reportes destinados a diferentes usuarios. 
Como te puedespercatar, la captura y administración de información de la empresa es un 
trabajo en sí mismo, y requiere tiempo, esfuerzo, orden y recursos para llevarse a cabo; 
sin embargo, también puede resultar más gravoso no hacerlo si consideras el caos que se 
puede generar y que no cumplirá los objetivos del negocio debido a ello. 
Para efectos del enfoque estratégico y operacional de los negocios, y una vez que se 
pone en primer plano el contexto que pueden llegar a ofrecer el conjunto de datos de la 
empresa, destaca como necesidad primaria la de ordenarlos, organizarlos, sincronizarlos, 
para lo cual el proceso elemental que debes practicar es el que se refiere a entender 
primero dicha información y aprender de ella, para planear adecuadamente las acciones 
que llevarás a cabo posteriormente. 
Al respecto se establece como la organización que aprende: 
“… aquella que crea conocimientos que le permiten analizar y modificar de manera 
intencional y permanente su comportamiento, para adaptarse a los cambios del entorno y 
lograr sus objetivos estratégicos” (Rodríguez, 2011:61). 
 
 
 
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Este aprendizaje puede darse o iniciarse de forma espontánea con la operación del día a 
día, en la cual se ve el impacto de las decisiones previamente tomadas, tanto las que 
arrojaron o superaron los beneficios esperados como aquellas que incluso pudieron haber 
generado una merma; sin embargo, si se toma en cuenta esa experiencia, se potencian 
los aciertos y se corrigen los fallos, se puede decir que el negocio es inteligente y que 
aprende. 
Este proceso no sólo se nutre de la experiencia, sino, de forma más importante, también 
del estudio y de la instrucción, por lo que es de utilidad revisar la pirámide informacional 
que propone Rodríguez (2011:46) como paradigma informativo. 
 
Gráfico 1. Pirámide informacional 
 
La pirámide representa el proceso en virtud del cual se lleva a cabo el aprendizaje a partir 
de los datos, los cuales se someten a un perfeccionamiento y depuración en cuanto a sus 
atributos, por lo cual se describe una relación inversa entre su calidad informativa y su 
cantidad, lo cual prevé, como uno de los resultados, que la información sea compactada, 
viendo incrementada su densidad y poder explicativo. 
En este sentido, los datos reflejan cifras o valores aislados respecto a variables y 
fenómenos diversos, y figuran tal y como se generan directamente de la operación 
cotidiana. Mediante acciones específicas, los datos son agrupados y se obtienen nuevos 
datos de la combinación de datos simples, lo cual arroja información que indica 
correlaciones y relaciones de causa y efecto. En el nivel superior se ubican los 
conocimientos que resultan de asociar informaciones acerca de temas establecidos y que 
 
Cantidad 
Calidad 
DATOS 
INFORMACIÓN 
CONOCIMIENTO 
INTELIGENCIA 
 
 
 
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reflejan el nivel de generalización o sistematización de las características de la empresa, 
incluyendo conclusiones sobre distintos fenómenos, rubros y actividades. Finalmente, en 
el punto más elevado se aprecia a la inteligencia, la cual se constituye por el conjunto de 
conocimientos que quedan registrados según los protocolos adoptados, y que se 
seleccionan con ese rango por estar asociados a prácticas que condujeron a un buen 
desempeño, y que eventualmente conformarán parámetros y estándares que guiarán el 
rumbo de la actividad y el funcionamiento de la empresa. 
Lo que da cohesión al proceso antes descrito, y que permite arribar a sus etapas 
superiores, es la adopción de un sistema de gestión de información, el cual agrega los 
componentes de análisis y de acceso a los desarrollos técnicos a la propia experiencia de 
la empresa, lo cual le permitirá madurar y convertirse en un negocio inteligente. 
Como sistema de gestión de información, éste se encuentra integrado por un grupo de 
elementos caracterizados por un cierto grado de interdependencia recíproca respecto a 
los cuales resulta necesario definir los procesos y área de la empresa que abarcará, así 
como el modelo de organización y las normas para su funcionamiento. En cuanto al 
análisis sistémico, éste comprende fundamentalmente los aspectos de explicar, prever, 
comparar y valorar la información, aspectos que se abordarán de forma práctica en la 
Unidad dos. Por lo que hace a los desarrollos técnicos, en cuanto a la plataforma 
tecnológica, el siguiente tema de la presente unidad discurrirá sobre sus aspectos 
básicos, y a lo largo de la asignatura se harán algunas otras menciones. 
Puesto ya en operación, un negocio inteligente debe llevar a cabo un proceso cíclico de 
creación y uso de inteligencia, respecto al cual, Turban et al. (2008:17) retoman el modelo 
de seguridad nacional de los Estados Unidos de Norteamérica, como se muestra a 
continuación: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Gráfico 2. Proceso cíclico de inteligencia 
 
Como puedes observar, el punto de partida del ciclo es el usuario de la información o 
áreas usuarias de la empresa, cuyos requerimientos detonan una serie de pasos 
interrelacionados para cuya atención se realiza una planeación y una asignación de 
tareas, las cuales inician con la recopilación de datos que fluyen entre las áreas de la 
empresa o con el exterior. A continuación, los datos se someten a un procesamiento que 
permita explotar su utilidad y significancia. 
Como movimiento siguiente se lleva a cabo el análisis, el más importante de los pasos, ya 
que con éste los datos crudos se convierten en información apta para la toma de 
decisiones de la empresa; sin embargo, según el diagrama, podrás darte cuenta que sin 
atender de forma adecuada los pasos previos, dicho análisis no será exacto, confiable o 
siquiera posible. 
Una vez practicado el análisis, se genera una primera retroalimentación que puede aclarar 
o redefinir la especificación de requerimientos y repetir los pasos previos para 
satisfacerlos a cabalidad. De no ser necesario, se procede a la generación de productos 
de información, lo cual implica conocer las necesidades específicas de sus consumidores, 
alinear dicha información con los procesos productivos de tales consumidores y 
gestionarla como un producto que, a su vez, tiene un ciclo de vigencia desde su 
generación por vez primera hasta su oportuna actualización. 
Evaluación 
Usuario Requerimiento 
Retroalimentación 
Planeación 
Asignar tareas 
Recopilación 
Procesamiento 
Explotación 
Análisis 
Evaluación 
Producción 
Diseminación 
 
 
 
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Posteriormente, se diseminan los productos de información y se ponen al alcance de los 
usuarios al que están destinados, el cual, derivado de su empleo, genera una segunda 
evaluación que se traduce en retroalimentación o, en su caso, nuevos requerimientos. 
Para finalizar, hay que agregar, aunque no esté representado, con base en dicha 
evaluación, que la gestión de información deriva en la conformación de conocimientos y 
de la inteligencia de la empresa, ya que da pie a operar un proceso de selección y 
discriminación de acuerdo a su grado de calidad y poder explicativo. 
 
1.1.3. Herramientas: Diagnóstico y plan de acción 
 
Ahora bien, considerando la descripción inicial del modelo de inteligencia de negocios te 
preguntarás cómo una empresa, desde una situación inicial, puede llegar al estado de 
maduración que implica generar inteligenciasobre la base de los datos que arroja su 
operación. Para ello, es necesario diagnosticar la situación actual de la empresa respecto 
al manejo de su información, y en función de ello, formular un plan de acción, razón por la 
cual en este subtema se te proporciona la definición de las condiciones de ambas 
herramientas, es decir, lo que las hace cobrar existencia, mientras que en la Unidad 2 se 
te enseñará a utilizarlas y aplicarlas a un caso práctico. 
Diagnóstico 
En el caso del diagnóstico de la inteligencia de negocios puedes ubicar dos escenarios: 
uno en que la empresa no ha desarrollado algún tipo explícito de organización de su 
información, y otro en el que ya existe una intención manifiesta y desarrollada de 
organización y hay que evaluar el estado en el que se encuentra. 
En el primer escenario de diagnóstico, y de conformidad con lo propuesto por Graham 
(1996), éste abarca el reconocimiento general de lo que es la organización, sus metas 
futuras y lo que busca, es decir, su misión, visión y valores. En segundo lugar, lo que la 
organización necesita para enfocarse en enfrentar a sus competidores y alcanzar su 
misión, o lo que es lo mismo, los factores clave de éxito y fundamentos del negocio. A 
continuación debes detectar si la empresa cuenta o no con métricas de su desempeño en 
la forma de tableros integrales de mando que abarquen el comportamiento pasado, 
presente y futuro de la unidad económica, para lo cual se te proporcionarán en detalle sus 
rasgos como parte del contenido de la Unidad 2. Asociado a lo anterior, se debe identificar 
si la empresa cuenta con metas y objetivos, tanto en el horizonte anual como a largo 
plazo para cada métrica. Finalmente, es necesario ubicar si la empresa cuenta con 
estrategias, en la forma básica de actividades implementadas para alcanzar los objetivos. 
Para Turban et al. (2008) la evaluación de la organización del sistema de información de 
la empresa es el primer paso, lo cual incluye la apreciación de los conjuntos de 
habilidades que poseen los diferentes tipos de usuarios potenciales y de la medida en la 
que la cultura es factible de ser modificada. A partir de esta valoración, y asumiendo que 
 
 
 
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se cuenta con la justificación y la necesidad de continuar con la iniciativa de inteligencia 
de negocios, una compañía puede proceder a preparar un plan detallado. 
Como parte del primer escenario de diagnóstico, enfocado al reconocimiento específico 
de los aspectos sistémicos del manejo de la información, Rodríguez (2011) formula una 
serie de preguntas con base en las cuales se pueden conformar tres grupos de aspectos 
a diagnosticar: 
 
 Capacidad de aprendizaje de la empresa, la cual se refleja en el conocimiento 
que tiene la empresa de sí misma en un momento histórico determinado, siendo 
capaz, entre otras cosas, de caracterizar el potencial de sus directivos y 
empleados; identificar los procesos implicados en su operación; reaccionar 
adecuadamente cuando el personal abandona la organización; evitar la 
recurrencia de errores y abatir la probabilidad y el impacto de actos, hechos u 
omisiones de los principales riesgos que enfrenta la negociación, y en su caso, 
contar con una estrategia de prevención o control de daños. 
 
 Capacidad de la empresa para determinar su contexto y adaptarse a éste, la 
cual se refleja en el conocimiento que tiene la empresa respecto a su mercado en 
un momento histórico específico, siendo capaz, entre otras de cosas, de detectar 
nuevas oportunidades de negocios en función de sus ventajas comparativas y 
competitividad en su ramo de actividad; documentar la información relevante sobre 
la oferta y demanda del mercado que atiende; designar una función dentro de la 
estructura orgánica encaminada a organizar la información de su mercado; definir 
las tendencias de su negocio para los próximos años. 
 
 Capacidad de la empresa para gestionar información, la cual se refiere a 
determinar si la empresa puede estructurar un sistema de gestión de información, 
o por lo menos, reconocer la necesidad de contar con uno; generar productos de 
información; documentar la gestión y manejo de su información; identificar 
claramente los datos, información, conocimientos e inteligencia derivados de su 
operación o los que ésta necesita para mejorar y cómo se generan o cómo se 
pueden generar y resguardar; analizar los datos y convertirlos en información para 
la toma de decisiones; discriminar y seleccionar dentro del cúmulo de datos, 
aquellos que eventualmente reunirían o adquirirían las características para 
convertirse en inteligencia de la empresa. 
 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
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En el caso del segundo escenario, que corresponde a una empresa con una intención 
manifiesta y desarrollada de organización de su información, Graham (1996) sugiere un 
esquema de evaluación en el que se cubre lo siguiente: 
 Una aproximación general al sistema de medición del desempeño instrumentado, 
valorando el grado de vinculación de las bases de datos con los factores clave de 
la competitividad de la empresa, si éstas se construyeron conforme a un plan que 
evoluciona; la cantidad de métricas; la consistencia transversal de los indicadores; 
el grado de equilibrio entre los distintos tipos de métricas conforme a las 
categorías financiera, operacional, satisfacción del cliente, satisfacción del 
empleado, calidad del producto o servicio, desempeño de proveedores y 
cumplimiento de regulaciones oficiales. 
 
 La valoración de cada uno de los tipos específicos de métricas integradas en el 
tablero integral de mando, conforme a las categorías señaladas en el punto 
anterior, respecto a lo cual se profundizará con el contenido de la Unidad 2, en la 
que se expondrán los rasgos que deben ostentar los indicadores clave y los 
tableros de mando. 
 
 Finalmente, la valoración de los procesos puestos en marcha para el análisis de 
los datos y la generación de reportes. 
El sentido de llevar a cabo esta evaluación es que, según la experiencia acumulada de 
casos de sistemas de información ya desarrollados y en operación, se puede anticipar 
la influencia de diversos problemas, entre ellos, la persistencia del exceso de datos, la 
orientación de corto plazo de las métricas y su falta de correlación con el impacto final 
de la acción e intervenciones de la empresa; la falta de detalle de la información como 
resultado de la forma en que se recolectan y agregan los datos; variables difíciles de 
medir y que predisponen métricas que no reflejan adecuadamente el desempeño. Al 
respecto se profundizará también en la Unidad 2, a efecto de que se ponga en 
práctica esta parte del diagnóstico. 
Plan de acción 
Para Turban et al. (2008) el plan de acción en materia de inteligencia de negocios 
debe estar totalmente alineado con la estrategia de negocios de la empresa, y por 
ende, con la planeación estratégica; incluso aclara que la inteligencia de negocios no 
debe ser simplemente el ejercicio técnico para el área de la empresa encargada de los 
sistemas de información, sino que debe servir como una forma para cambiar la 
manera en la que la compañía conduce su negocio través de la mejora de sus 
procesos de negocio y de la transformación de los procesos de toma de decisiones 
para que éstos estén dirigidos en mayor medida por los datos. 
Asimismo, hace referencia a la recomendación de varios consultores en el sentido de 
que una precondición necesaria de la implementación de la inteligencia de negocios 
 
 
 
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es contarcon una estructura de la planeación. En función de lo anterior, señala la 
estructura propuesta por la consultora Gartner Inc. (Turban et al., 2008:25), que 
descompone la planeación y ejecución en los componentes de negocios, 
organización, funcionalidad e infraestructura, y que, respecto a los dos primeros, 
prescribe que los objetivos estratégicos y operacionales deben ser definidos 
considerando al mismo tiempo las habilidades organizacionales disponibles para 
conseguir tales objetivos. También resalta la importancia de que los ejecutivos de la 
empresa deben considerar la cultura organizacional que contextualizará a las 
iniciativas de inteligencia de negocios y el entusiasmo que debe fomentarse en torno a 
dichas iniciativas, así como respecto a compartir la mejores prácticas al interior de la 
organización. Finalmente, coloca como un asunto crítico para la implementación 
exitosa de la inteligencia de negocios, la integración de varios proyectos de forma 
coordinada con los diferentes sistemas de información relacionados y con los agentes 
con los que la empresa guarda relaciones de negocios; al respecto, en la Unidad 3 
revisarás la forma de plantear este tipo de proyectos para que aporten un enfoque 
estratégico a la solución que se va a desarrollar. 
Con el fin de apoyar la planeación detallada de la implementación de la inteligencia de 
negocios, a continuación podrás identificar los pasos que se siguen para la 
administración del desempeño de los negocios de acuerdo a Turban et al. (2008), la 
cual ayuda a la empresa a traducir sus estrategias y objetivos en planes, monitorear el 
desempeño contra ese plan, analizar las variaciones entre los resultados observados y 
ajustar sus objetivos y acciones es respuesta a ese análisis. Con lo anterior se busca 
desarrollar de forma estratégica la solución de inteligencia de negocios, ya que el plan 
que se genere detallará un curso de acción para hacer que la organización se mueva 
de su situación actual hacia su visión de futuro. Usualmente los planes estratégicos 
empiezan en un alto nivel, con una visión de conjunto de la empresa, y de ahí se 
crean planes para cada una de las áreas de la compañía, para lo cual se destacarán 
los siguientes aspectos y tareas: 
 Efectuar el análisis de la situación actual, en la forma del diagnóstico ya 
abordado. 
 
 Determinar el horizonte de planeación, usualmente en términos anuales, con 
un rango de duración de tres a cinco años, lo cual dependerá de la volatilidad 
del mercado, en forma inversamente proporcional, acortando el horizonte en 
caso de que sea elevada, así como del ciclo de vida de los bienes y servicios a 
los que se dedica la empresa, el tamaño de la compañía, la tasa de innovación 
tecnológica y el grado de intensidad de capital de la industria, en forma 
directamente proporcional, alargando el horizonte en caso de que sean 
elevados. 
 
 Llevar a cabo una revisión del entorno, incluyendo fortalezas, debilidades, 
oportunidades y amenazas, identificando el cliente principal, competidores, 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
15 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
autoridades, socios y factores propios de la industria que puedan afectar a la 
empresa y establecer cómo va ayudar la gestión de la información a su 
optimización. 
 
 Identificar factores críticos de éxito como son la calidad e innovación de los 
bienes y servicios que genera la empresa y en qué forma serán medidos para 
ser considerados como parte de la gestión de la información. 
 
 Crear una visión estratégica o imagen mental de cómo debe lucir la empresa 
en el futuro, incluyendo la calidad de su información y de qué forma se buscará 
que ésta refleje fehacientemente dicha situación. 
 
 Desarrollar la estrategia de negocio, la cual deberá estar basada en los datos e 
información de los pasos previos y subsecuentes; debe ser consistente con la 
visión estratégica, y los recursos con los que cuenta la empresa deben ser 
suficientes para llevarla a cabo. 
 
 Determinar los objetivos y metas estratégicos. En el caso de los primeros, 
declararlos en la forma de direcciones y cursos de acción a seguir, 
debidamente orientados. En el caso de lo segundo, definir la forma de 
cuantificar el avance en el cumplimiento de los objetivos. 
 
 Considerar la brecha estratégica, la cual resulta de la necesidad de contar con 
una estrategia que, a su vez, permita ejecutar la estrategia de largo plazo, para 
lo cual se te propone la formulación de los proyectos de implementación en la 
Unidad 3. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
16 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 
1.2. Enfoque informático en la empresa 
 
En este tema se abordan los aspectos de la inteligencia de negocios relativos a la 
plataforma tecnológica y procedimientos técnicos que se requieren para el manejo 
computacional de la información de la empresa, y que dan forma a los sistemas de 
soporte a las decisiones. 
 
1.2.1. Desarrollo y alcances 
 
Conesa y Curto (2010:18) refieren a Hans Peter Luhn, investigador de IBM, quien acuñó 
el término de sistema de soporte a las decisiones con motivo del artículo “A Business 
Intelligence System” como “La habilidad de aprehender las relaciones de hechos 
presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”; asimismo, 
retoman la definición que emitió en 1989 Howard Dresden de Gartner Inc., en el sentido 
de que son “Conceptos y métodos para mejorar las decisiones de negocio mediante el 
uso de sistema de soporte basados en hechos”, en función de lo cual generan una 
definición de inteligencia de negocios que considera la evolución más reciente de las 
tecnologías y metodologías que, como se ha visto, caben dentro de éste término 
sombrilla: 
“Se entiende por Business Intelligence al conjunto de metodologías, aplicaciones, 
prácticas y capacidades enfocadas a la creación y administración de información que 
permite tomar mejores decisiones a los usuarios de una organización”. 
Como podrás advertir, mientras que en el tema anterior se hizo énfasis en los aspectos 
del aprendizaje y el análisis orientados a lograr la visión de futuro de la empresa, dando 
por resuelta la manipulación de la información, en el caso de esta elaboración se hará 
énfasis en los aspectos de manejo y procesamiento de dicha información, dando por 
sentados los objetivos estratégicos del negocio y su vinculación con la información. 
Un avance sustantivo se registró cuando, en 1993, Edgar F. Codd acuñó el término de 
procesamiento analítico en línea (Conesa y Curto, 2010: 93), orientado a la organización 
de datos para dejarlos en una situación adecuada para su posterior manipulación. 
Desde este punto de vista eminentemente técnico pueden inferir los factores que han 
impulsado el desarrollo de este enfoque de la inteligencia de negocios, según las 
situaciones que plantean Conesa y Curto (2010), las cuales indican cuándo se ha vuelto 
necesaria la inteligencia de negocios: 
 Las organizaciones requieren crecientemente de tomar decisiones con datos 
consistentes y cada vez menos de forma intuitiva o improvisada. 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
17 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 Proliferación de problemas de calidad de la información, asociados al entorno 
incierto y cambiante, y al creciente volumen y diversidad de operaciones de la 
empresa. 
 Obsolescencia del software y hardware que usualmente usan las empresas 
para resguardar y procesar la información. 
 Mayor necesidad de cruzar y cotejar información de forma ágil entre las áreas 
de la empresa. 
 La mercadotecnia de la empresa no funciona porque no dispone de 
información adecuada. 
 El volumende la información rebasa la capacidad de análisis llevado a cabo de 
la manera usual, ya que éste ha rebasado la masa crítica de datos. 
 Es necesario automatizar los procesos de extracción y distribución de 
información. 
 Todo lo anterior demanda que se cuente con una estrategia que coordine de 
forma efectiva las tecnologías, el uso y los procesos de maduración que 
conducen a la inteligencia de negocios. 
En cuanto al alcance de este enfoque, la situación actual y perspectivas apuntan a 
lograr los avances computacionales que destacan los autores que se indican a 
continuación: 
Procedentes de Conesa y Curto (2010) destacan los desarrollos inmediatos que 
versan sobre: 
 Computación ubicua, con el fin de contar con dispositivos que permitan 
disponer de los datos y aplicaciones de la empresa desde cualquier lugar, 
haciendo uso de internet y redes; ello orientado a crear nuevos modelos de 
negocio, mejorar procesos y reducir costes y riesgos, para lo cual se requiere 
usar procesos y datos contextualizados en el tiempo y el espacio que permitan 
al usuario captar, entender y analizar en tiempo real y a través de mecanismos 
naturales y sencillos, una gran cantidad de datos de la empresa. 
 
 Computación en la nube, es un nuevo paradigma que consiste en ofrecer 
servicios a través de internet a partir del alojamiento de datos e información en 
centros y servidores de resguardo y procesamiento remotos y externos a la 
empresa y sus propios dispositivos y bases de datos internas, lo cual abate los 
costos de almacenamiento, los riesgos de pérdida de información y las 
barreras a la movilidad. 
 
 Economía de la atención y manejo del aumento desproporcionado de 
datos, lo cual busca resolver la sobrecarga informacional y destacar la 
relevancia, celeridad y calidad de la información para fines de asignar las 
cuotas de atención de forma congruente y optimizar el uso de recursos y la 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
18 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
utilidad de dicha información, alineándola según lo que aportan los datos al 
modelo de negocios de la empresa. 
 
 Empresa extendida, según lo cual se considera que el ámbito de una 
empresa incluye todos los elementos que interactúan con la misma y, por 
tanto, las relaciones con socios, clientes, competencia, inversionistas y 
autoridades, con el fin de comprender de mejor manera los procesos de 
negocio. En este sentido, se requiere diseñar los sistemas que capten este tipo 
de información para conocerla y hacer las comparaciones pertinentes. 
 
 Democratización de la información, si bien en el tema anterior se ha 
subrayado la importancia del uso de la información para la toma de decisiones 
que ayude a conseguir la visión de futuro de la empresa, a los más altos 
niveles de su organización, este nuevo desarrollo encamina al uso de la 
información de valor para la toma decisiones tácticas y operativas, con un 
alcance más horizontal en cuanto a la estructura de la compañía. 
 
 Código abierto de los programas de cómputo, se refiere al tipo de proceso 
de producción del software según el cual la comunidad en la que opera el 
mismo tiene libre acceso, uso y participación en el código fuente (líneas de 
texto de la programación), y lleva a cabo su retroalimentación, lo que enfatiza 
la generación de sinergias que a su vez pueden incubar nuevas ideas de 
negocio. 
 
 Nuevos modelos de producción, orientados a que los individuos trabajen de 
manera más eficiente porque eligen qué tareas realizar con base en sus 
propias preferencias y habilidades en un ambiente de colaboración donde los 
resultados de la producción son puestos en el dominio público. 
 
 Social media, lo constituyen medios de comunicación social donde el 
contenido es creado por los usuarios mediante el uso de tecnologías de fácil 
uso y acceso a través de tecnologías de edición, publicación e intercambio que 
permiten la interacción en torno de un propósito común. 
Por su parte, para Rodríguez (2011), la frontera de la inteligencia de negocios toca los 
siguientes linderos: 
 Análisis predictivo, ya se había mencionado que los sistemas de información, 
y en particular los tableros de mando, contienen información sobre el 
desempeño pasado, presente y futuro. En este último caso, los nuevos 
desarrollos marcan como una de las prioridades incrementar el poder 
explicativo de la información para que se generen pronósticos sobre el 
comportamiento de las variables analizadas; esto mediante la integración de 
módulos de análisis estadístico en los programas de cómputo de inteligencia 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
19 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
de negocios, para lo cual se busca la simplificación de la programación y el uso 
de los resultados de los algoritmos y combinaciones de cálculos. Al respecto, 
en la presente unidad se abordará una versión básica del modelo estadístico 
predictivo y en la siguiente su aplicación. 
 
 Monitoreo en tiempo real, de manera relacionada con el aspecto de 
ubicuidad, implica que los ejecutivos y colaboradores de la empresa cuenten 
con la información de manera permanente, sin tener que esperar las horas de 
cierre de los datos, informes diarios u otros instrumentos; esto implica que si 
alguno de los indicadores cambia de valor, los que están correlacionados 
también cambian sin esperar validaciones o conciliaciones, por lo que dicho 
proceso se opera de forma continua en contraste con un proceso de índole 
discreta en el que se acumulan los cambios antes de ser aplicados y 
repercutidos aun sin haber alguna justificación de dicha espera. 
 
 Velocidad en el análisis en memoria, la cual busca asegurar el análisis en la 
memoria RAM de las computadoras y no en los discos duros, con lo se intenta 
que la recuperación de la información se haga en segundos y no en minutos. 
Finalmente, en opinión de Turban, K (2008:29), y como ejes transversales, se pueden 
mencionar el desarrollo futuro de software y hardware que permitan hacer aun más 
visible la información y su análisis; la creación de herramientas cada vez más 
especializadas de acuerdo a la industria en la que serán aplicadas y la fusión entre la 
inteligencia de negocios y la inteligencias artificial. 
Se hace referencia a estas tendencias con el fin de que tengas acceso al 
conocimiento que ofrecen y que percibas lo dinámica y amplia que es la inteligencia 
de negocios en su faceta tecnológica; no obstante, considerando la escala y 
naturaleza de una PyME, en lo que sigue de los contenidos de la asignatura 
destacarán los principios de funcionamiento de las herramientas que son de más 
directa aplicación y más asequibles para el tamaño de unidad económica que te 
ocupa. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
20 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
1.2.2. Nociones clave de la estructuración de datos 
 
El concepto central para el enfoque computacional de la inteligencia de negocios es la 
situación que guardan los datos en cuanto a su estructuración y, eventualmente, dotar de 
una estructura determinada a los datos para iniciar su proceso de transformación, ya que 
en función de ello, el analista aplica diferentes procedimientos a los datos a fin de generar 
información que fundamente la toma de decisiones y que provea la inteligencia que 
requiere el negocio. 
Conforme a lo apuntado por Negash (2004), los datos estructurados son aquellos que son 
aptos para estar contenidos en archivos relacionales o planos (bases de datos con 
registros organizados en columnas y renglones), y cuentan con una taxonomía implícita 
que permite someterlos inmediatamente a las actividades analíticas de procesamiento, 
mientrasque aquellos que no pueden caber de forma exacta en este tipo de organización 
tabular y que tienen características más de tipo cualitativo que cuantitativo, se denominan 
semi-estructurados, toda vez que, en cualquier caso, poseen una estructura aunque sea 
mínima y elemental, pero no suficiente para su inmediato proceso. 
Cabe mencionar que para efectos de la inteligencia de negocios, ambos tipos de datos 
son necesarios e incluso para el caso de los datos semi-estructurados existen recursos 
para adjudicarles una taxonomía y poder trabajar de forma simplificada con ellos. 
Ejemplos de datos estructurados son variables como cantidades y precios de mercancías, 
horas hombre trabajadas, cuentas por cobrar, saldos de estados financieros, etcétera. Por 
su parte, los datos semi-estructurados están presentes en procesos de negocios, correos 
electrónicos, reportes, conversaciones telefónicas, etcétera, respecto a los cuales hay que 
evaluar y determinar su contenido antes de iniciar su procesamiento; por decirlo así, su 
transformación añade un paso adicional respecto al caso de los datos estructurados. 
Para efectos de la presente asignatura, la exposición estará centrada en el caso de los 
datos estructurados, por lo que las categorías y conceptos que revisarás a continuación 
son aplicables en lo fundamental a dicho segmento, sin embargo, al final del subtema 
podrás diferenciar una opción para el tratamiento aplicable a los datos semi-
estructurados. 
Desde el punto de vista informático, el proceso de transformación de los datos en 
inteligencia, apoyado en un sistema de gestión de información, inicia con su recopilación a 
partir de los sistemas operativos y las áreas que componen a éstos, y de ahí se filtran 
aquellos asociados al desempeño del negocio y se introducen a un almacén de datos. 
Derivado de lo planteado por Turban et al. (2008:39), el almacén de datos se define como 
“un depósito de datos producidos para la toma de decisiones y resguardando tanto los 
actuales como los históricos que son de potencial interés para los administradores a lo 
largo de toda la organización”. El almacén de datos debe estar orientado a temas 
específicos que organizan la colección de datos y que, en conjunto, permiten tener una 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
21 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
visión global de la organización. También está integrado en el sentido de que posee un 
formato consistente, para lo cual tiene que manejar posibles conflictos y discrepancias de 
nomenclatura entre las unidades de medida y orígenes diversos, lo cual se logra con 
diferentes técnicas de integración de datos que se agrupan en procesos de extracción o 
minería, transformación y carga. A su vez, en función de manejar contenidos históricos, 
tiene una dimensión temporal con diversa periodicidad y periodización. Finalmente, debe 
ser no volátil, es decir, los usuarios no deben cambiar o actualizar los contenidos, sino 
que los cambios se almacenan como nuevos datos, por lo que sólo debe ofrecer vistas de 
lectura a los usuarios. 
Los almacenes de datos cuentan con una arquitectura determinada, que no es otra cosa 
que la configuración a partir de sus elementos estructurales o bases de datos con 
designaciones especializadas o datamarts, cada una de las cuales contiene la información 
filtrada con un objetivo dado. 
Una vez configurado un almacén de datos, su conformación, manejo y uso se lleva a cabo 
con base en procesos de extracción o minería, transformación y carga (Turban et al., 
2008:54). La extracción o minería se refiere a leer los datos de una o más bases que, 
como podrás ver con mayor detalle más adelante, se practica de forma selectiva y 
conforme a fines específicos. La transformación, por su parte, equivale a convertir los 
elementos extraídos de su forma previa en aquella que se necesita, posterior a lo cual se 
les coloca en el almacén de datos u otra base; y la carga de datos consiste en colocar los 
elementos en el almacén de datos. 
Los contenidos filtrados e introducidos al almacén y sometidos a procedimientos de 
extracción o minería, transformación y carga, se convierten en metadatos que son 
componentes que caracterizan, describen y sintetizan a los mismos datos de origen y que, 
por ello, contienen mayor poder explicativo que ellos, ya que con dichos procedimientos 
se proporciona el contexto necesario a los elementos reportados y se robustece el 
proceso mediante el cual se transforman los datos y la información en conocimientos. 
Como puedes distinguir, el sistema de gestión de información que ayuda a generar 
inteligencia con base en la transformación de los datos, funciona en la forma de un flujo 
que se representa en el siguiente esquema: 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
22 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Gráfico 3. Sistema de gestión de información 
 
De manera similar al planteamiento que pudiste revisar en el tema relativo al enfoque 
estratégico de negocios, en el caso del enfoque computacional también destaca la 
importancia que tiene ir seleccionando gradual y adecuadamente los elementos que, 
posteriormente, van a ser procesados, resguardados y aprovechados en función de la 
utilidad que representan para los objetivos de la empresa, ya que se debe operar un 
proceso continuo de discriminación, perfeccionamiento y depuración. 
En este sentido, de las características de la información y de las necesidades de su uso 
dependerá, en última instancia, el diseño detallado de un sistema de información y la 
canalización de recursos que se destinará a la creación o desarrollo de sus componentes 
 
 
 
 
 
 
 
Datos 
Datos 
D
a
to
s
 d
e
s
e
m
p
e
ñ
o
 
Datos depurados y vinculados 
Metadatos 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
23 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
tecnológicos en cuanto a programas de cómputo y equipo. Es decir, en primer lugar, 
deberás considerar y tener claro el tipo de información que maneja la empresa, sus flujos, 
el tipo de interrelaciones que será menester establecer entre los datos y la información, 
así como los usuarios y los fines específicos a los que están orientados. 
Como elemento guía del proceso de depuración de información, la inteligencia de 
negocios hace énfasis en el proceso de extracción, cuyo desarrollo técnico ha sido 
sustancialmente determinado por operaciones de tipo estadístico, matemático y de 
inteligencia artificial, aplicados a grandes bases de datos con la finalidad de identificar 
información útil y, subsecuentemente, conocimiento. No obstante, a continuación podrás 
revisar cómo funciona, a fin de identificar las rutinas básicas que igualmente son válidas y 
se pueden aplicar a escalas relativamente menores de información. 
De conformidad con lo expuesto por Turban et al. (2008; 135), la extracción o minería de 
datos es el proceso mediante el cual se identifican los patrones de comportamiento de los 
datos que no se pueden descubrir a simple vista. Agregando el aspecto tecnológico, la 
extracción de datos implica una conexión entre dos disciplinas, la ciencia de la 
computación y la estadística, mediante lo cual se pueden derivar reglas, afinidades, 
correlaciones, tendencias y predicciones a partir de un conjunto amplio de datos. De 
conformidad con el autor citado, las principales rutinas son las siguientes: 
 Clasificación, consiste en analizar los datos históricos guardados en una base de 
datos, y desarrollar y operar un modelo para predecir o asignar la clase a la que 
corresponden registros no clasificados; es decir, una vez que se cuenta con clases 
o tipologías predefinidas, se aplican a través de una clasificaciónsuficientemente 
flexible e incluyente que sirve para radicar posteriormente futuras remesas de 
datos. Algunos ejemplos de dispositivos para clasificar datos son las redes 
neurales y los árboles de decisión, a los que se hará referencia en la Unidad 2 con 
motivo del desarrollo práctico del subtema de indicadores. Para ilustrar lo anterior 
y como ejemplo, puedes clasificar los consumos de los clientes de cada día o 
semana de una empresa restaurantera por rango de consumo de alimentos, de 
acuerdo a valores ya definidos; de esta forma podrás ir viendo si el tipo de menú 
que ofreces es adecuado y suficiente, y los cambios que sufre dicha distribución 
de frecuencia de una semana a otra, ya que es posible que estés ofreciendo un 
menú muy caro con alimentos que casi nadie pide, o bien, que al contrario, la 
gente tenga disposición a pagar por alimentos mejores y más elaborados y con un 
precio mayor. 
 Agrupamiento, se basa en conjuntar particiones de una base de datos en 
segmentos cuyos miembros comparten cualidades similares. Difiere de la 
clasificación porque los agrupamientos no están predefinidos y, por lo tanto, no 
existen clases plenamente identificadas o delimitadas antes de empezar el 
ejercicio, inclusive puede corresponder a una situación primigenia del manejo de la 
información, ya que sobre un ejercicio de agrupamiento posteriormente se puede 
fundamentar un proceso de clasificación a partir de la definición de las clases. 
Relacionado con el ejemplo anterior, si no tienes los rangos de consumo, podrás 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
24 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
construirlos si juntas las comandas de un número razonable de semanas o meses 
que ya han transcurrido y ves los montos de consumo más frecuentes y los tipos 
de alimentos que se consumieron. 
 Asociación, se lleva a cabo a partir de establecer relaciones entre los aspectos o 
elementos que ocurren de forma simultánea, son concurrentes o coinciden en un 
determinado registro; por ejemplo, podrías descubrir si hay una relación entre el 
tipo de alimentos que pide una persona que visita el restaurante cuando viene sola 
o cuando viene con amigos o familiares, y entonces planear algunas promociones 
o el oportuno abastecimiento de insumos. 
 Descubrimiento de secuencias, es la identificación de asociaciones en el tiempo, 
por lo que, conduciendo un análisis temporal, podrás identificar la conducta a lo 
largo del tiempo; por ejemplo, en el caso de restaurante, analizar el consumo 
según las estaciones del año y ver qué tipo de alimentos y bebidas se prefieren en 
época de calor, frio, lluvias, etcétera. 
 Visualización, es una rutina de apoyo más que una forma de generar un 
procesamiento definitivo, ya que al visualizar los elementos de una base de datos 
se pueden inferir y entender las relaciones que guardan éstos, pero la relación 
como tal se establecerá con otras técnicas. 
 Regresión y pronóstico, como podrás ver con mayor detalle en el siguiente 
subtema, son técnicas estadísticas para establecer la relación entre los datos y 
determinar los valores futuros de éstos. 
Regresando al Gráfico 3, también puedes ver ilustrado el proceso de análisis como paso 
previo a la obtención de los beneficios de la información que se debe verter en reportes, 
respecto a los cuales se abundará con motivo del estudio de la Unidad 3, por lo que en la 
presente unidad continuarás con la revisión del aspecto del análisis y el principio de su 
funcionamiento. 
Una vez que se dispone de datos depurados e organizados como se indica en el 
diagrama mencionado, y para efectos del enfoque computacional, es necesario que 
comprendas cómo se practica el denominado procesamiento analítico en línea, el cual se 
refiere a una variedad de actividades usualmente realizadas por usuarios finales en 
sistemas de información enlazados de forma simultánea, que van desde generar y 
resolver búsquedas, solicitar reportes y gráficas ex profeso y ejecutarlos, efectuar análisis 
estadísticos y construir representaciones visuales (Turban et al., 2008). 
Si bien la descripción está enunciada presuponiendo que el proceso se lleva a cabo a 
partir de una plataforma tecnológica según la cual los usuarios están conectados en una 
red en la que interactúan al mismo tiempo, el principio básico de dicho procesamiento se 
refiere al análisis multidimensional, mediante el cual se vinculan los datos y se obtienen 
diferentes visiones introspectivas de las relaciones y combinaciones que hay entre ellos y, 
por ende, entre los fenómenos y variables de la realidad que ellos representan. 
Mediante la representación multidimensional se pueden organizar los datos de distintas 
maneras para facilitar el análisis, para lo cual se requiere modificar la estructura de las 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
25 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
tablas de información en la que se capturan los elementos tanto en columnas como en 
renglones. En este sentido, según Turban et al. (2008:99), los factores o ejes para definir 
las estructuras de dichas tablas y algunos de sus ejemplos son: 
 Dimensiones: productos, personal de ventas, segmentos de mercado, 
unidades de negocios, ubicaciones geográficas, canales de distribución, 
países, industrias. 
 Medidas: importes monetarios, volúmenes de ventas, inventarios, beneficios 
reales y esperados. 
 Tiempo: en base diaria, semanal, mensual, trimestral y anual. 
Los cruces de estos ejes pueden ser de orden bidimensional, tridimensional o más, según 
el número de variables correlacionadas. A continuación se ejemplifica con el caso de un 
cruce tridimensional que arroja un cubo con el cual se vinculan datos según sus atributos: 
 
 
 
Gráfico 4. Análisis multidimensional 
 
El diagrama ejemplifica una heladería que tiene tres sucursales en distintas zonas de 
una ciudad, la cual maneja tres clases de productos, y que incursionó en el mercado 
desde 2010. Supón que las dimensiones relativas a los productos y a la segmentación 
de su mercado en las ubicaciones indicadas están medidas en importes monetarios de 
ventas, los cuales están registrados para cada uno de los años en los que ha operado. 
 
UBICACIONES 
PRODUCTOS 
AÑOS 
Helados Aguas 
Frescas 
Malteadas 
Zócalo 
Central 
Autobuses 
Centro 
Comercial 
2010 
2011 
2012 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
26 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
Con lo anterior, la empresa puede conocer el patrón de sus ventas identificando la 
interrelación entre las variables en comento, aplicando diversas perspectivas. Por 
ejemplo, dado un producto, saber en qué año se vendió más y en qué ubicación, lo 
cual da origen a más preguntas y a profundizar en la explicación de la situación que le 
interesa analizar. A partir de ello se puede extrapolar o proyectar dicho patrón a fin de 
pronosticar una situación para los siguientes años y tomar decisiones en cuanto a la 
asignación de recursos geográficamente y por producto, y cubrir de forma adecuada la 
demanda de su mercado. 
Para finalizar el estudio de este subtema, y aunque es menos frecuente su uso, es 
conveniente que tengas la referencia del tratamiento aplicable al caso de los datos 
semi-estructurados. En tal situación se recurre a la aplicación de la técnica de 
extracción de texto (Turban et al., 2008), la cual opera para documentos que no tienen 
una infraestructura interna robusta, lo cual frecuentemente hace que el formato 
predomine sobre el contenido, por lo que la herramienta se enfoca a: 
 Encontrar el contenido de los documentos. 
 Relacionar documentos a través de las distintas áreas de la empresa, no 
obstante anteriormente había la apariencia de que dichos documentos no 
estabanemparentados. 
 Agrupar documentos en temas comunes. 
La extracción de texto trata de construir índices medibles a partir del texto no 
estructurado que se encuentra contenido en memorándums, correos electrónicos, 
manuales, minutas, etcétera, y someter dichos índices a las rutinas que se aplican 
para los datos estructurados y que tuviste oportunidad de revisar. Para ello, se 
propone la metodología de extracción de términos (Turban et al., 2008:161), que se 
puede aplicar a un archivo electrónico mediante un procesador de textos y que 
consiste en los siguientes pasos: 
 Eliminar palabras de uso común (artículos, conjunciones, etcétera). 
 Reemplazar palabras con sus raíces y generar palabras clave. 
 Considerar sinónimos y frases que aparean palabras que, por estar juntas, 
arrojan un significado relevante. 
 Calcular el peso específico de los términos resultantes de esta depuración 
mediante el cálculo de la frecuencia con la que aparecen en el texto, con lo 
cual se construye el índice o factor de cada uno de los términos y que sirve 
para analizar su correlación. 
 
Con esta metodología es posible no sólo conducir búsquedas de documentos 
enfocada a su fondo, y no tanto a su forma, sino llevar un control de su contenido y 
practicar el análisis de sus interrelaciones. 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
27 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
1.2.3. Herramientas: análisis predictivo e indicadores 
 
Una vez que te has ilustrado sobre el principio de vincular datos y las oportunidades que 
ello ofrece, a continuación conocerás una herramienta que te permitirá practicar el análisis 
predictivo con un método e información accesible. 
El método de análisis predictivo al que se te refiere tiene la ventaja de captar 
estadísticamente la relación que se da de forma simultánea entre las variables que vas a 
analizar. Asimismo, permite la obtención de valores continuos en la medición de dicha 
relación y, a partir de ello, permite generar pronósticos si se asignan valores futuros a 
dichas variables. Cabe mencionar que, derivado del procesamiento estrictamente 
estadístico, no se establece la relación de causa y efecto entre las variables, sino la 
medida en la que están asociadas; la conclusión acerca de la causa y el efecto debe estar 
basada en el juicio de los individuos 
La intención de este subtema será conocer los principios de funcionamiento del modelo 
de regresión lineal para que, en la Unidad 3 y con base en el programa de cómputo de 
hojas de cálculo, aprendas a manejar los comandos para obtener los elementos de las 
ecuaciones para generar los pronósticos. 
El modelo de regresión lineal se basa en el concepto de función, la cual relaciona una o 
más variables independientes con una variable dependiente, por ejemplo: 
 
Ventas = f (Ingreso de los consumidores) (1) 
 
Esta función indica que el nivel de ventas de una empresa depende del nivel de ingresos 
de sus clientes, haciendo abstracción o sin considerar el efecto de otras variables como 
pueden ser el precio del bien o servicio, calidad, ventas de los competidores, por señalar 
algunas, porque, entre otras cosas, la relación que se quiere analizar es la de las ventas y 
el ingreso de los consumidores. Asimismo, es factible señalar que la tendencia de esa 
relación será directa, ya que a más ingreso de sus consumidores, la empresa tendrá más 
ventas. La ilustración gráfica de (1) es de la siguiente forma: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
28 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 
Gráfico 5. Relación funcional entre variables 
 
En la gráfica construida con base en los datos registrados por una empresa se puede 
observar que, en general, cuando aumenta el ingreso de los consumidores, sus ventas 
aumentan; si bien en algún momento específico no es así, la tendencia de dicha relación 
sí es al incremento. Cada una de las cinco observaciones representadas por los 
asteriscos indican la intersección de los valores que asumen las variables, por ejemplo, en 
el caso de la primera observación a un nivel de ingreso “i” le corresponde un nivel de 
ventas “v”. 
A fin de contar con una forma que represente en términos generales el comportamiento 
de una variable dependiente en función de la variable independiente, y no sólo con una 
colección de observaciones aisladas en las que se intersectan los valores de una y otra 
variable, puedes trazar una línea recta que pase justo por en medio del conjunto de 
observaciones y que, en ese sentido, minimice las desviaciones o diferencias respecto a 
ellas. A la línea dibujada de esa manera se le denomina línea de regresión, y al trazado 
de la misma se le conoce como estimación, ya que representa valores esperados de la 
variable ventas en función de la variable ingreso. 
 
* 
* 
* 
* 
* 
Ingreso 
Consumidores 
(Pesos) 
0 
Ventas 
(Pesos) 
1 
2 
3 
4 
5 
v 
i 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
29 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 
Gráfico 6. Trazado de la línea de regresión 
 
A una línea recta como la de la gráfica le corresponde la forma matemática de una 
ecuación del siguiente tipo: 
Ventas = a + b (Ingresos) (2) 
Esta ecuación describe una línea recta con intercepto “a” y pendiente “b”, los cuales están 
representados en la gráfica, por lo que el nivel “a” de ventas es aquel mínimo o valor de 
inicio cuando el ingreso asume un valor de 0; asimismo, “b” representa la tasa de 
variación que dice cuánto aumentan las ventas por cada unidad adicional de ingreso. 
Los valores de “a” y “b” deben ser estimados, lo cual está basado en el método 
matemático de mínimos cuadrados ordinarios, que es el procedimiento que permite usar 
los datos de la muestra u observados para encontrar la ecuación de regresión a partir del 
cálculo diferencial que minimiza las desviaciones entre los valores observados y los 
estimados, lo cual proporciona, a su vez, las fórmulas matemáticas para calcular “a” y “b”. 
Cuando “a” y “b” se calculan, se obtiene la ecuación que describe el comportamiento de 
las ventas en función de los ingresos, por lo que, si se asignan valores a la variable de los 
ingresos, se pueden proyectar en el futuro los valores de las ventas, tal como se grafica a 
continuación: 
 
* 
* 
* 
* 
* 
Ingreso 
Consumidores 
(Pesos) 
0 
Ventas 
(Pesos) 
1 
2 
3 
4 
5 
b 
a 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
30 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
 
Gráfico 7. Proyección de la línea de regresión 
 
Como puedes observar, se marcan dos segmentos, uno de datos observados y el otro 
que corresponde al pronóstico, el cual equivale gráficamente a continuar el dibujo de 
la línea que fue trazada minimizando los diferenciales respecto de las observaciones. 
Las fórmulas referidas se incluyen en programas de cómputo de hojas de cálculo y de 
procesamiento estadístico, por lo que en el caso de los alcances de la presente 
asignatura, sólo se te mostrará de dónde proviene el modelo a fin de que, cuando 
conozcas su aplicación en la Unidad 2, tengas una idea mínima necesaria para 
entender con fundamento este modelo que se presenta como una herramienta para 
analizar la relación entre las variables que necesitas vincular para efectos del análisis 
de inteligencia de negocios, y respecto a las cuales requieres generar pronósticos. 
Debido a que el comportamiento de los datos se ve afectado por fenómenos que 
estudia la estadística inferencial, la ecuación (2) debe ser replanteada como un 
modelo de regresión lineal como sigue: 
Ventas = a + b (Ingresos) + E (3) 
 
* 
* 
* 
* 
* 
Ingreso 
Consumidores 
(Pesos) 
0 
Ventas 
(Pesos)1 
2 
3 
4 
5 
b 
a 
 Valores 
observados 
Valores 
pronosticados 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
31 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
La representación (3) agrega un término E que se conoce como término de error, y en 
este ejemplo indica la medida en la que la variabilidad en las ventas no puede ser 
explicada exclusivamente por la relación lineal entre la variable dependiente (ventas) y 
la independiente (ingreso de los consumidores). 
En el caso anterior se habla de un modelo de regresión lineal simple porque vincula 
una sola variable independiente; cuando se incorporan más variables, el modelo se 
convierte en un modelo de regresión lineal múltiple y puede plantear una forma más 
desarrollada del modelo, que puede representar de mejor manera el fenómeno que 
estás estudiando y que es un buen apoyo para practicar un análisis multidimensional 
como el que se ha referido más arriba. Así, por ejemplo, la ecuación (3) se puede 
complementar de la siguiente forma: 
Ventas = a + b (Ingresos)+ c (Publicidad) + E (4) 
En la expresión (4) se introduce como variable independiente a la publicidad, la que se 
puede medir en unidades monetarias del gasto en publicidad respecto a lo cual podría 
esperar una relación directa con la variable de ventas; es decir, a más publicidad, 
mayor nivel de ventas. La tasa de variación respectiva se reconoce como el 
coeficiente “c” que igualmente se calcula como el caso del coeficiente “b”. 
En algunos casos, el nivel de error es superior a lo razonable y, por lo tanto, indica en 
principio la necesidad de incorporar más variables al análisis, o, incluso, previene 
sobre la posible presencia de fenómenos puramente aleatorios que están afectando a 
los datos y modelo. 
No obstante lo anterior, a partir de los supuestos en torno a la naturaleza, cantidad 
suficiente y comportamiento intrínseco de los datos, la estadística inferencial 
proporciona valiosas advertencias en cuanto al poder explicativo que efectivamente 
estás logrando a partir de estimar un modelo de regresión lineal, y por tanto, sobre la 
validez de los pronósticos que generes a partir del mismo. 
En conclusión, debes tener cuidado, ya que no en todos lo casos, independientemente 
de que utilices los programas de computación disponibles, los modelos de regresión 
que estimes resultarán adecuados para representar las relaciones entre las variables y 
las conclusiones que se desprendan deben ser tratadas con mesura y de manera 
crítica. Esto se abordará con mayor detalle y de forma práctica en la Unidad 2, en la 
que se te explicará la sintomatología que te obligará a tomar precauciones al practicar 
el análisis predictivo. 
 
 
 
 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
32 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
Indicadores 
Para efectos de la inteligencia de negocios, los indicadores que estudiarás son los 
indicadores clave de negocio o indicadores clave de desempeño, los cuales, a su vez, 
implican a los de rendimiento y de meta, tal como se detallará y explicará de forma 
práctica con motivo de la Unidad 2. 
En términos generales, un indicador proporciona la medición de los valores que 
asume una variable con base en los datos que arroja su comportamiento; esta 
medición puede hacerse respecto a una escala robusta o como una aproximación 
cuando no es posible obtener una medida unívoca respecto al rubro al que se quiere 
dar seguimiento. En términos de lo que has revisado hasta este punto, los indicadores 
reflejarán datos e información, ya que, si bien correlacionan y sintetizan tales 
elementos, están sujetos, a su vez, a análisis y evaluación. Por lo anterior, es más 
factible considerarlos como insumos o productos intermedios de los sistemas de 
información de la empresa que se utilizan para llevar a cabo el proceso de generación 
de inteligencia, pero son cruciales, ya que también llevan implícitos los parámetros de 
manejo de información adoptados y guían los procesos de extracción, transformación 
y carga, así como la depuración y discriminación de información que no cumple con 
las especificaciones establecidas por la empresa. 
Los indicadores clave de negocio miden con base en diferentes variables el grado de 
avance o comparación entre los resultados reales y los objetivos y metas estratégicos, 
por lo que un sistema de medición incluirá los métodos para fijar las metas de 
negocios junto con los reportes periódicos de retroalimentación que indican el 
progreso respecto a las metas (Turban et al., 2008). 
Se dice que son indicadores clave porque son los que deben ser relevantes para la 
compañía en particular y sólo en alguna medida puede que estén condicionados 
según el entorno industrial que les corresponde (cabe aclarar que revisarás de forma 
pormenorizada la comparación externa de la empresa con motivo del siguiente tema 
de la presente unidad). Por lo tanto, la administración debe justificar su elección en el 
contexto de las estrategias y objetivos fijados, y proporcionar suficiente detalle en 
torno a las formas de medición con el fin de que, en caso de requerirlo y por su parte, 
los lectores puedan hacer las comparaciones con otras compañías. Abundando en lo 
anterior, en todo momento la administración debe conocer y ser capaz de explicar el 
vínculo del indicador con la estrategia de negocios, su definición y método de cálculo, 
su propósito, fuentes, supuestos y limitaciones, las metas futuras y la tendencia que 
mostró en el pasado próximo, su desagregación por segmentos de la industria en las 
que se tiene participación, sus cambios y, subordinado a ello, la comparabilidad con 
alguna empresa de la que sea par. En cuanto a su número, la experiencia sugiere que 
este tipo de medidas deben ser entre cuatro y diez, ya que menoscaba la 
transparencia dar al lector múltiples medidas de desempeño sin explicar 
suficientemente cuáles son los indicadores clave para manejar el negocio (Price 
Waterhouse Coopers, 2007:4). 
 
 
 
Unidad 1. Componentes de la inteligencia de negocios 
33 División de Ciencias Sociales y Administrativas | Gestión y Administración de PyME 
Conforme a su tipología, Conesa y Curto (2010) describen los siguientes indicadores: 
 Indicadores clave de rendimiento, adicionalmente dan a conocer si se 
cumplieron o no los objetivos; su valor explica en qué rango óptimo de 
rendimiento se debe ubicar la empresa al alcanzar dichos objetivos. 
 Indicadores clave de meta, definen mediciones para informar si un proceso 
ha alcanzado sus requisitos de negocio, establecidos en términos de un valor 
objetivo a conseguir, en cuanto al crecimiento que se pretende alcanzar. 
 Indicadores clave de desempeño, definen mediciones que determinan cómo 
se está desempeñando el proceso para alcanzar la meta y dan a conocer si 
será factible lograr una meta o no; también ilustran las capacidades, prácticas 
y habilidades disponibles. 
 
1.3. Inteligencia competitiva en los negocios 
 
En este tema se desarrolla el enfoque de la inteligencia de negocios que hace énfasis en 
la visión externa que lleva a cabo la empresa en cuanto a su entorno, a diferencias de los 
dos temas previos, los cuales tienen un alcance eminentemente interno. 
 
1.3.1. Desarrollo y alcances 
 
Rodríguez (2011) recapitula el desarrollo de la inteligencia competitiva y subraya su 
origen remoto como rama de estudio permanente de la situación que guarda el mercado, 
que aplicado a un negocio inteligente se refiere a que éste tiene que adquirir el 
conocimiento de quiénes son o serán sus competidores, así como sus tendencias de 
desarrollo. La línea de tiempo que describe abarca desde mil años antes de Cristo y hasta 
el siglo que inició con el año 2000, y comprende diversos acontecimientos de orden 
militar, misiones comerciales,