Tema 14 GSI: inteligencia de negocio, CMI, DSS, EIS, OLTP y OLAP

El tema 14 explica cómo una organización convierte sus datos en decisiones. Reúne la inteligencia de negocio (business intelligence, BI), el cuadro de mando integral, los sistemas de soporte a las decisiones, los sistemas de información ejecutiva y los almacenes de datos, y termina con una comparación que conviene dominar: OLTP frente a OLAP.

En las convocatorias de 2019 a 2025 han caído varias preguntas de este contenido. La mayoría trataban sobre almacenes de datos, tipos de OLAP, terminología de los cubos y qué tecnologías forman parte de la BI. Muchas se resuelven con unas pocas ideas claras.

Qué es la inteligencia de negocio

La BI es el conjunto de estrategias, metodologías y tecnologías que transforman los datos en información y conocimiento para mejorar la toma de decisiones. Sus tecnologías son estas:

• El almacén de datos y los data marts.
• Los procesos ETL.
• El análisis OLAP.
• Los cuadros de mando y dashboards.
• Los informes.
• La minería de datos.

Ojo con esto: OLTP no es una tecnología de BI. Es el procesamiento de las transacciones del día a día.

Conviene situar cada sistema en su nivel:

• Operativo: los sistemas de transacciones (TPS/OLTP).
• Táctico: el MIS, con informes periódicos para mandos intermedios.
• Entre el táctico y el estratégico: el DSS.
• Estratégico: el EIS, para la alta dirección.

El cuadro de mando integral (CMI)

El CMI o Balanced Scorecard lo propusieron Kaplan y Norton en 1992. Querían superar la gestión basada solo en indicadores financieros, que miran al pasado. Es una herramienta de gestión estratégica que traduce la misión y la estrategia en objetivos e indicadores repartidos en cuatro perspectivas:

• Financiera
• Clientes
• Procesos internos
• Aprendizaje y crecimiento

Las perspectivas se relacionan mediante relaciones causa-efecto. El aprendizaje mejora los procesos, estos satisfacen a los clientes y eso se traduce en resultados. El mapa estratégico es la representación gráfica de esos objetivos y sus relaciones. En el sector público, la perspectiva de los ciudadanos y el cumplimiento de la misión suelen situarse en la cúspide.

No hay que confundir el CMI con un simple dashboard. Un cuadro de mando operativo muestra indicadores para controlar y hacer seguimiento. El CMI es una metodología de gestión completa.

Los indicadores son la pieza central. Un buen KPI está vinculado a un objetivo y es concreto, medible y analizable periódicamente, según el criterio SMART: específico, medible, alcanzable, relevante y acotado en el tiempo.

DSS y EIS: parecidos, pero no iguales

Un sistema de soporte a las decisiones (DSS) es interactivo y ayuda ante problemas semiestructurados o no estructurados. Combina tres elementos: datos, modelos e interfaz de usuario. Su herramienta estrella es el análisis «qué pasaría si» (what-if), que permite comparar alternativas. Lo usan analistas y mandos, y apoya la decisión sin sustituir a quien decide.

Un sistema de información ejecutiva (EIS) está pensado para la alta dirección. Ofrece información resumida, gráfica y muy fácil de usar, con posibilidad de profundizar (drill-down) hasta el detalle. Incluye alertas e integra datos internos y externos.

La diferencia de fondo es esta: el DSS es analítico y sirve para resolver problemas concretos con modelos, mientras que el EIS sirve para el seguimiento y la consulta desde una visión global.

El almacén de datos según Inmon

Bill Inmon definió el almacén de datos (data warehouse) como una colección de datos con cuatro características:

• Orientada a temas: se organiza por áreas del negocio, no por aplicaciones.
• Integrada: unifica fuentes diversas con formatos coherentes.
• No volátil: los datos se cargan y se consultan, pero no se modifican en el día a día.
• Variable en el tiempo: guarda la historia.

El almacén se alimenta mediante procesos ETL (extracción, transformación y carga). En la nube se impone el ELT, que carga primero y transforma dentro del propio motor. Un data mart es un almacén departamental, centrado en un área como ventas o recursos humanos.

Hay dos grandes enfoques de diseño:

• Inmon (top-down): parte de un almacén corporativo normalizado del que salen los data marts.
• Kimball (bottom-up): construye data marts dimensionales integrados mediante dimensiones conformadas.

OLTP frente a OLAP

OLAP trabaja con un modelo multidimensional:

• Los hechos son las medidas numéricas, como importes o número de expedientes.
• Las dimensiones son los ejes de análisis, con jerarquías, como tiempo o territorio.
• El conjunto se consulta como un cubo.

Los hechos y las dimensiones se organizan en dos esquemas principales. En el esquema en estrella, las dimensiones están desnormalizadas, lo que da consultas más rápidas. En el copo de nieve, se normalizan, lo que reduce la redundancia pero exige más uniones.

En cuanto a la implementación, hay tres tipos reconocidos:

• ROLAP: sobre tablas relacionales.
• MOLAP: con cubos precalculados.
• HOLAP: un híbrido de los dos.

Errores que conviene evitar

• Decir que el almacén de datos se actualiza y borra continuamente. Es no volátil: se carga periódicamente y se consulta.
• Añadir una perspectiva «tecnológica» o «de proveedores» al CMI. La cuarta perspectiva es aprendizaje y crecimiento.
• Incluir OLTP entre las tecnologías de BI. OLTP es la base operativa de la que se extraen los datos, no una herramienta de análisis.

Cómo estudiarlo

• Aprende primero la cadena completa: fuentes, ETL, almacén, OLAP y cuadros de mando. Te ayudará a ubicar cada concepto y a descartar opciones absurdas en el test.
• Estudia por parejas: OLTP/OLAP, DSS/EIS, estrella/copo de nieve, Inmon/Kimball, ROLAP/MOLAP. Muchas preguntas se basan en confundir uno con otro.
• Prioriza los datos de autor que más se repiten: Kaplan y Norton con sus cuatro perspectivas, e Inmon con sus cuatro características.
• Practica con ejemplos de la Administración, como un cubo de expedientes por mes y provincia. Así entenderás mejor qué es un hecho, qué es una dimensión y qué supone profundizar o agregar.
• Deja para después las arquitecturas actuales y las herramientas de cada fabricante. Primero domina el núcleo clásico, que es lo que más se ha preguntado.

Pon a prueba lo que sabes

1. ¿Qué esquema suele ser más rápido en consultas por requerir menos uniones?

• a) El modelo entidad-relación
• b) Copo de nieve
• c) Ninguno, son idénticos
• d) Estrella

2. ¿Cuál es la principal consecuencia de usar un data mart independiente sin coordinar dimensiones?

• a) Cifras distintas para un mismo indicador entre departamentos
• b) Mayor integridad global
• c) Menos necesidad de ETL
• d) Eliminación de la tabla de hechos

3. ¿Qué tipo de herramienta de DSS es una hoja de cálculo como Excel?

• a) Un cortafuegos de aplicación
• b) Un sistema de procesamiento de transacciones
• c) Un motor de inferencia
• d) Una herramienta de análisis de escenarios con datos y modelos

Soluciones

• 1 d) La estrella tiene menos joins que el copo.
• 2 a) Aparecen silos e incoherencias.
• 3 d) Las hojas de cálculo se citan entre las herramientas de DSS.