Gestión guiada por eventos e información en tiempo real … hacia el BI Operacional

Artículo de Óscar Alonso Llombart, consultor de Lantares

Abstract La toma de decisiones demanda cada vez más visibilidad de los datos en “tiempo real”, lo que hace aparecer nuevos requerimientos en la integración de los sistemas de BI complementando la toma de decisiones basada en datos históricos. Introducción El BI tradicional presenta una vista histórica de lo que ha pasado a niveles de análisis estratégicos y tácticos recopilando e integrando los datos de los sistemas operacionales en un datawarehouse, y hasta ahora no permitía analizar lo que está pasando en estos momentos en el negocio. Para que las compañías mantengan e incrementen su competitividad deben tener visibilidad en cualquier momento de las actividades del negocio a cualquier nivel y deben ser capaces de responder rápidamente a los eventos cuando estos ocurren. La toma de decisiones es crítica para un rendimiento óptimo de las organizaciones, estas decisiones se basan en la información que se recibe, a mayor precisión y rapidez en recibirla más informada será la decisión. Mientras los sistemas de BI tradicionales analizan la información histórica el llamado BI Operacional (en adelante OBI) utiliza los eventos de negocio que permiten el análisis de los procesos de negocio actuales haciendo llegar la información a nuevos tipos de perfiles a través de toda la compañía incluyendo a partners externos y clientes. La necesidad de una visibilidad en “tiempo real” y el incremento de la velocidad y capacidad en el tiempo de respuesta ha dado pie al nacimiento de dos conceptos:

- Business Activity Monitoring (BAM), proceso en el que los eventos operacionales clave son monitorizados en “tiempo real” para detectar cambios o tendencias indicando oportunidades o problemas y permitiendo a los gestores del negocio el tomar acciones correctivas.

- Business Event Management (BEM), que ofrece un componente clave en la toma de decisiones ofreciendo una framework para monitorizar y gestionar los eventos críticos, de esta manera se conecta a los usuarios con los indicadores clave del rendimiento y la información habilitando una toma de decisiones ágil.

El concepto de OBI se asocia a menudo con la noción de actualización de los sistemas de BI en tiempo real, de manera estricta tiempo real significa que la información tiene una latencia cero, cosa difícil de conseguir e incluso puede no ser necesario. Desde una perspectiva de negocio la latencia requerida o aceptable para la toma de decisiones varía dependiendo de la aplicación, en este sentido es más útil pensar en términos de “right time” en lugar de “real time” ya que cada proceso de negocio tiene sus propios requerimientos sobre cómo de rápido la compañía necesita reaccionar a una determinada situación. De la gestión de rendimiento al BI Operacional El auténtico valor de la gestión del rendimiento reside en los procesos de negocio y cómo estos están gestionados y ejecutados ofreciendo valor a los clientes, socios, accionistas, partners y otros componentes externos. En un mundo ideal las organizaciones reaccionarían inmediatamente a las necesidades del negocio, sin embargo en la realidad esto no es posible. Siempre llevará una cierta cantidad de tiempo el recoger y entregar la información a los usuarios y a estos actuar en base a la información. La latencia entre un evento y la acción depende del tiempo de respuesta del usuario y de las tecnologías utilizadas para desplegar aplicaciones de OBI. La reducción del tiempo de respuesta es el principio motor del OBI, en la mayoría de las compañías los gestores reciben informes y es entonces cuando empiezan a plantearse cuestiones utilizando sus herramientas después de que ocurra el evento, esto es una manera reactiva de gestionar el negocio. El OBI propone una manera proactiva del análisis y gestión del rendimiento incluyendo a individuos en todos los niveles de la jerarquía de las organizaciones. Las organizaciones que quieran convertirse en proactivas, centradas en los procesos y flujos de la información y no únicamente en las transacciones deben aprender a utilizar los eventos del negocio. Su éxito reside en trabajar en conjunción con los sistemas operacionales de la compañía y dar soporte a procesos de negocio críticos a través de su integración con los datos en “tiempo real” ó casi en “tiempo real”. Además de permitir auditar procesos de negocio, las soluciones de OBI pueden utilizarse para alertar a los individuos de cambios en el negocio que requieran de acciones correctivas ó mejoras en el proceso y ofrecen un conocimiento agregado para la planificación estratégica. El OBI involucra a más aspectos que únicamente a la tecnología, aunque es evidente que se puede generar un ROI como nunca antes se había alcanzado entregando la información a más usuarios este dependerá en gran medida de la capacidad de las compañías de modificar sus hábitos para tomar ventaja de la mejora de los tiempos de respuesta en los sistemas y de que esté balanceado respecto el aumento de los costes de IT para conseguir la reducción de tiempo (a menor tiempo de acción requerido más cara la solución de IT).

La compañía en “tiempo real” Las aplicaciones y tecnologías de OBI soportan el concepto de compañía en “tiempo real”, entendida como la compañía que utiliza la información rápidamente para gestionar sus procesos de negocio críticos, mejorar la productividad e incrementar su competitividad. El intervalo de tiempo entre un evento y las acciones que se toman siempre dependerá del tiempo de respuesta de los usuarios y de las tecnologías utilizadas para desplegar aplicaciones de OBI. Dependiendo de las necesidades de la compañía, los requerimientos de tiempo en estos entornos pueden variar de pocos segundos a varias horas, una definición práctica para el OBI es “la capacidad de una compañía para reaccionar a las necesidades del negocio y del entorno a lo largo de un único día”. Según el concepto de latencia en la toma de decisiones desarrollado por Richard Hackatborn presidente de Bolder Technology, siempre existirá un intervalo entre un evento de negocio y la acción tomada, este intervalo tiene tres componentes: la latencia de los datos, la latencia del análisis y la latencia de la decisión.

La latencia de los datos es el tiempo entre la ocurrencia del evento y el momento en que los datos relativos al evento están listos para el análisis en el datawarehouse. La latencia de análisis es el tiempo requerido para analizar los datos y enviar los resultados al usuario. La latencia de la decisión es el tiempo necesario por el usuario para comprender la información y tomar la acción apropiada. La suma de los tres periodos de latencia es el tiempo de acción, y el objetivo del OBI es reducir el tiempo de acción necesario para responder a un evento del negocio. La latencia de los datos y el análisis se pueden reducir a través de la innovación tecnológica pero la reducción de la latencia de la decisión depende del usuario. En lugar de decir simplemente a los usuarios que ha ocurrido un problema, es más valioso ofrecer información detallada y sugerir acciones correctivas.

El OBI no se trata de cargar los datos en un datawarehouse rápidamente, aunque esto ayuda a reducir la latencia de los datos no hace nada por reducir las latencias de análisis o decisión. El OBI sí se encarga de entregar la información correcta en el momento justo a los usuarios para permitirles reaccionar rápidamente y solventar los problemas del negocio.

Ejemplos de aplicaciones de OBI Finanzas Reporting financiero, marketing en real time, detección de fraudes,

gestión de riesgos Fabricación Gestión de pedidos, forecasting de ventas, gestión de procesos just in

time, optimización de la cadena de distribución, control de calidad y monitorización

Distribución Análisis del inventario, monitorización y análisis, gestión de call centers

Salud Notificación de estado de pacientes, alertas médicas Transporte Rutas de distribución, monitorización de bienes contaminantes,

optimización de combustible Desde una perspectiva de negocio todos los ejemplos de uso indicados anteriormente tienen un conjunto común de requerimientos:

- Proveer a los usuarios de acceso rápido a métricas del rendimiento permitiéndoles realizar acciones en respuesta a eventos y requerimientos del negocio y del entorno.

- Alertar a los usuarios cuando las métricas exceden las reglas definidas y los umbrales relacionándolas con los objetivos del negocio.

- Permitir a los usuarios modificar y personalizar las métricas que necesitan. Existen tres tipos de procesos dentro del OBI: el acceso a datos en “tiempo real” bajo demanda, la gestión del rendimiento en “tiempo real” y el análisis predictivo en “tiempo real”. Acceso a datos en “tiempo real” bajo demanda Las operaciones de los negocios son cada vez más llevadas por los datos y tanto los usuarios como las aplicaciones del negocio necesitan acceder a datos operacionales consistentes y con “latencia cero” desde cualquier lugar en cualquier momento. Para solventar los problemas de consistencia y precisión de los datos, muchas compañías optan por capturar la información e integrarla en un almacén de baja latencia. Basándonos en la definición anterior de “tiempo real”, la latencia de la información en el almacén (en comparación con los sistemas operacionales) es inferior a un día. Las aplicaciones de query pueden utilizar un almacén de baja latencia para mostrar, realizar informes y sumarizar información sobre las operaciones de negocio. Un acceso fácil y rápido a un almacén de datos de baja latencia ofrece una vista consistente y actualizada de los datos del negocio y de las operaciones

Gestión del rendimiento en “tiempo real” La gestión del rendimiento en “tiempo real” complementa a un sistema de BI capturando los eventos de negocio que existen en las compañías y midiendo y monitorizando el rendimiento del negocio. La gestión del rendimiento en “tiempo real” extiende el BI tradicional relacionando las métricas del rendimiento del negocio a objetivos específicos. Los usuarios y aplicaciones pueden ser informados por alertas ó mensajes de cualquier situación que requiera de su atención. Los objetivos y umbrales del negocio se definen por aplicaciones de gestión del rendimiento en términos de reglas de negocio. Estas pueden estar definidas por información histórica de un datawarehouse, de aplicaciones de planificación y presupuestación o ser parte de una metodología para mejorar el rendimiento. Análisis predictivo en “tiempo real” Los anteriores tipos de OBI son reactivos por naturaleza, involucran a eventos del negocio a medida que ocurren ó después que estos hayan ocurrido. El análisis predictivo intenta predecir la aparición de un evento. Este estilo de procesamiento en un entorno de “tiempo real” involucra enviar información del evento a una aplicación de análisis y lanzar una acción recomendada, estas aplicaciones utilizan reglas ó modelos para predecir los eventos o realizar recomendaciones.

BI Tradicional BI Operacional Usuarios Analistas, gestores,

finanzas, marketing Consumidores, call centers, vendedores, distribuidores, trabajadores, y sistemas

Población 10s – 100s 100s – 10.000s Tiempo de respuesta

Segundos a horas 1 – 5 segundos, a veces minutos

Frecuencia de actualización

Actualizaciones diarias De minutos a horas

Acceso Aplicaciones de BI, Excel Dashboards, portales, aplicaciones, alertas

Disponibilidad Baja tolerancia a caídas del sistema

Sin tolerancia a caídas del sistema, planes de recuperación

¿Qué es y qué no es el Business Activity Monitoring? El BAM (término acuñado por Gartner Inc.) es una manera de ganar conocimiento y visibilidad instantánea en las operaciones críticas del negocio capturando los eventos de los sistemas operacionales. Para ser efectivos, BAM debe permitir una visibilidad profunda en las operaciones y generar las correlaciones de eventos extremadamente rápido. Por ejemplo, un sistema BAM en un entorno de servicio al cliente debe alertar rápidamente a un manager de una

llamada de un cliente estrella capturando y procesando los eventos con una latencia mínima. En prensa y artículos de analistas, el BAM es asociado a menudo con la noción de BI en “tiempo real”. Hablando de manera estricta, “tiempo real” significa que la información tiene latencia cero, lo que es difícil de alcanzar e incluso puede no ser necesario. Estos sistemas deben ser capaces de acceder a los datos rápidamente y combinar diferentes tipos de orígenes de la información sin que sea obligatoria la existencia de un datawarehouse. No obstante ambos conceptos son complementarios, el datawarehouse sirve como origen histórico para el sistema BAM, y el sistema BAM pone el conocimiento histórico del datawarehouse en una framework de BI basada en eventos. BAM conecta los procesos con la inteligencia de negocio y ofrece lo mejor de ambos mundos dando además la información que se necesita sin estar forzado a almacenar los datos operacionales en un datawarehouse. Existen dos requerimientos de negocio para la toma de decisiones en “tiempo real”, el primero es monitorizar procesos específicos del negocio en “tiempo real” y alertar a los usuarios cuando se necesita una acción. El segundo es ofrecer una vista integrada, consistente y en “tiempo real” de los datos operacionales desintegrados para querys, reporting y análisis. BAM está centrado en satisfacer el primer requerimiento mientras que BEM y las tecnologías de almacenes de datos de baja latencia se focalizan en el segundo. BEM y el reto de la mejora del rendimiento Con el uso de la información de los sistemas de las compañías se pueden desarrollar sistemas para gestionar de manera correcta los eventos críticos. La toma de decisiones involucra a personas y a información, en este sentido es necesaria desarrollar la capacidad de detectar, actuar y realizar un seguimiento de los eventos. BEM puede gestionar los eventos de las plataformas de las compañías y utilizar información agregada proveniente de sistemas de sistemas transaccionales ó bien almacenes de datos de baja latencia para una vista completa de cualquier proceso de negocio permitiendo analizar cómo se gestionan y se resuelven las transacciones involucradas.

La gestión de eventos consta de cuatro fases: 1. Detección: BEM detecta eventos monitorizando los datos, en este punto la clave

es identificar los eventos más importantes haciendo que sea inferior la dedicación a los eventos menos importantes.

2. Clasificación: a continuación de la detección se categorizar los eventos en categorías: NUEVO, EN CURSO, FINALIZADO…

3. Acción: se inicia un workflow de tareas, la acción es conducida enlazando a las personas a los eventos vía mails, informes e información actualizada dinámicamente en portales.

4. Seguimiento del ciclo de vida: la mayoría de eventos, especialmente los complejos, raramente se resuelven de manera inmediata; la gestión del ciclo de vida mantiene una lista de todos los eventos actuales y su estado.

BEM y Cognos 8 BI BEM puede monitorizar y gestionar eventos con cualquier combinatoria de orígenes de datos OLAP y relacionales. Esto permite a las organizaciones construir un entorno de gestión de eventos y procesos en que el contenido de BI se ofrece automáticamente cuando se necesita. BEM y scorecarding Las métricas se pueden monitorizar utilizando la gestión de eventos del negocio, por ejemplo se puede enviar un mail que enlace al propietario de la métrica para que pueda iniciar una acción. BEM y Cognos Planning Ayuda a gestionar el proceso de planificación monitorizando el workflow de Cognos Planning notificando a los usuarios cuando los planes están listos para la introducción de datos ó revisiones. Adicionalmente, se pueden identificar eventos contra los datos planificados. BEM y datos de sistemas operacionales Un objetivo de la mayoría de BICCs es obtener beneficios aplicando BI y BEM a datos transaccionales. La información requiere:

• Estar centrada en la tarea, ofrecida cuando ocurre el evento y entregada de manera de simple.

• Conducir la decisión y la acción. • Ser precategorizada para incluir el estado del evento: ¿es nuevo?, ¿es conocido?,

¿ha cambiado ó ha finalizado?. BEM y BPM Los datos de los BPM pueden ser monitorizados a solas o en combinación con cualquier otro origen de datos ya que estos pueden ser accedidos mediante la capa de metadatos de Cognos 8 BI.

Uniendo las piezas Cuando están bien construidas estas soluciones permiten a los usuarios analizar la información de múltiples aplicaciones de negocio y aceptan eventos de diferentes orígenes, tales como aquellos que dan soporte a las relaciones con los clientes, la cadena de suministro y transacciones de ventas. Dada la diversidad de componentes y tecnologías en un sistema de OBI, se necesita de un buen diseño de la infraestructura de BI para integrar y desplegar estas tecnologías. Esta infraestructura une componentes clave que manejan el flujo de los eventos de negocio desde las aplicaciones operacionales a un sistema de BI que los integra.

Conclusiones Para satisfacer las necesidades de las compañías los sistemas de BI deben ser capaces de trabajar a niveles estratégicos, tácticos y operacionales. Ofreciendo funcionalidades complejas a través de un interface simple y tener una arquitectura capaz de distribuir la información ampliamente. Además de acceder a los datos de un datawarehouse, los sistemas OBI deben ser capaces de extraer los datos en “tiempo real” de los procesos de negocio en producción. Estos entornos tienen que ser mucho más estables y robustos que en los escenarios de BI clásicos.

Es crucial reconocer que no se trata únicamente de tecnología, para que una implementación de estos sistemas tenga éxito las organizaciones deben modificar sus prácticas y educar a sus usuarios sobre las soluciones de “tiempo real” para explotar y ganar al máximo los beneficios de negocio de estas iniciativas. Finalmente, el OBI gira entorno a la flexibilidad. Cada grupo de usuarios y cada organización tiene diferentes tipos de necesidades de información, una correcta infraestructura en este sentido se amoldará fácilmente a estas necesidades, permitiendo a los usuarios acceder a la información utilizando herramientas familiares. Llevándonos el BI al nivel operacional los responsables implicados directamente en los procesos de negocio pueden utilizar los datos para tomar mejores decisiones sobre una base inmediata combinando las funcionalidades de alertas en “tiempo real” de un BAM, la información histórica y el poder analítico de un entorno de BI, la conexión con los indicadores clave del rendimiento del BEM, y el contexto y el motor de ejecución de un CPM.