Automatizar el flujo del negocio

Bots entre los sistemas transaccionales y de business intelligence

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Jesús Gómez, experto en business intelligence especializado en el sector energético

La elasticidad que proporciona big data a la hora de sintetizar y manipular la información esencial de negocio sobrepasa ya los límites de la exploración y la predicción. Las organizaciones están ya preparadas para optimizar y automatizar su negocio y llevarlo al siguiente nivel. Para ampliar este concepto hemos hablado con Jesús Gómez, que dirige el área de innovación de Power Solution Iberia y es responsable de business intelligence para una energética de referencia en su sector.

Mantener nuestro negocio dentro del plan estratégico, así como establecer sus bases y su consecución, eran hasta hace poco tiempo trabajos de gobierno para los cuales se obtenía información, principalmente, de los sistemas internos de la propia organización. La operativa constaba de transaccionales y el repositorio del conocimiento del negocio residía en el data warehouse (DWH), que se alimentaba aguas abajo de la información que provenía de los sistemas de relación con el cliente (CRM) mediante costosos procesos de carga, transformación y categorización.

La liberalización y digitalización de los mercados, la competitividad y la socialización y acceso a la información pusieron el foco fuera de la empresa. Para entender el comportamiento de nuestros clientes, el alcance de la información decisiva se extendía más allá del DWH; era necesario observar aquello que ocurría en la Red, puesto que el cliente se había digitalizado.

Con la madurez del big data, las organizaciones se mueven en un escenario incómodo y heterogéneo. Deben adaptar sus sistemas a un nuevo modo de relación con un cliente empoderado, y continuar ofreciendo sus servicios con la misma fiabilidad y calidad. La velocidad y la cantidad de información lista para consumir han aumentado y el software analítico debe trabajar con gran rapidez para sincronizarse con los cambios del cliente y de los mercados. Las direcciones de business intelligence (BI) deben operar de modo exploratorio, creando modelos y planos de información invisibles para los análisis tradicionales, ya que el conocimiento ahora se extrae de modelos que se alejan del razonamiento programable.

El análisis estadístico, para reaccionar ante contextos repetitivos, y la capacidad de predecir comportamientos son ya una realidad. Se ejecutan en tiempo real y, si el reto es tratable, su correcto funcionamiento está ligado a los recursos de procesamiento o de espacio.

El éxito deriva en gran medida de la capacidad para adecuar el negocio a los procesos

Optimización

En la mayoría de las empresas, las áreas relacionadas con el conocimiento, las de dirección y las operativas están alejadas técnicamente; es muy complicado que las dos últimas puedan reaccionar a la velocidad a la que lo hace la de conocimiento del negocio gracias a sus sistemas de BI.

El éxito en la empresa deriva en gran medida de su capacidad para adecuar el negocio a su actividad. Los procesos deben definir la trayectoria que sigue la información en las diferentes etapas de su ciclo de vida y esta trayectoria, en el estado tecnológico actual, cambia rápidamente. Hasta ahora, los sistemas que implementan los procesos operacionales (CRM) y los que soportan los de control (BI) son difíciles de acoplar para que trabajen coordinados:

  • Los operacionales se materializan en diagramas de flujo, que se codifican posteriormente en los CRM y se perpetúan en los repositorios de información.
  • Por su lado, los sistemas de BI se encargan de observar los estímulos que se producen en las fuentes de información en las que están escuchando —CRM y DWH corporativos— y la visión global de Internet. Deben detectar cualquier cambio en su estructura de indicadores (KPI), con la finalidad de avisar de una situación extraordinaria o de disparar un resultado optimizado siguiendo el proceso de control del negocio.

El escenario más común sitúa a los sistemas de inteligencia disparando alertas que indican que los límites de los valores nominales de alguno de sus indicadores han sido alcanzados. Sin embargo, estos disparos o son inconexos con el resto del proceso de control del negocio (en la mayoría de los escenarios) o están grabados “a fuego” en algún tipo de código y, por tanto, son difíciles de modificar con la rapidez que exige el mercado.

Control del negocio

El big data cambió el paradigma de la estructura empresarial. La rapidez con la que podemos observar el exterior, o trabajar la información interna, afecta a nuestros indicadores de negocio, a sus umbrales de trabajo y a su redefinición, o a la detección de comportamientos que configuran nuevos indicadores.

Los sistemas de BI pueden monitorizar el negocio de modo más o menos sencillo, comunicando valores extraordinarios al resto de la operativa, pero, sin embargo, no son capaces de adaptarse a procesos de control complejos o que mutan rápidamente. Si queremos controlar el negocio de modo más autónomo y eficaz, los sistemas de inteligencia tienen que integrarse con los operacionales.

Hace ya algunos años, Jesús Gómez se puso a trabajar en el modo de acometer esta integración y diseñó, y posteriormente desarrolló, una solución que permite controlar el negocio y modificar rápidamente sus reglas de gobierno. La solución contempla la realidad actual en el entorno corporativo:

  • El volumen de los datos hace imposible su traslado entre sistemas.
  • Las fuentes y canales donde observar son diversas e inconexas, tanto por seguridad como por la diferencia de estructuras.
  • Existe todo un portfolio de CRM y bases de datos difícilmente conectables.

El sistema aporta el modo de contextualizar —en un mismo diagrama de flujo— la información relevante del negocio proveniente de diversos sistemas y fuentes inconexas para crear procesos de control y seguimiento sin tener que contar con la información de la fuente en sí.

En el diagrama de flujo se dibuja el algoritmo necesario para cada proceso de control (bot). Los KPI de cualquier fuente de información (previamente definidos) entran a formar parte del proceso a través de bloques de decisión. En el mismo diagrama dibujamos bloques de actividad, que dirigen las acciones de control y las de monitorización a través del bot. Es decir: el envío de la información elegida del indicador a los CRM y el de la comunicación adonde o a quien corresponda, respectivamente.

Este diagrama consta, por tanto, de indicadores de negocio que son actualizados de modo automático y en tiempo real, y que gobiernan el control del proceso a partir de sus umbrales definidos. Conectando los procesos en modo lazo de control, el negocio se retroalimenta de sus propias acciones, de modo que puede llegar a automatizarse.

Asistiremos al nacimiento de los primeros negocios automáticos generados sobre nuevos CRM

La automatización

Este tipo de soluciones sitúan a la empresa ante un nuevo modelo que impactará inevitablemente en su cuenta de resultados. Todo un negocio puede ser controlado y dirigido mediante bots reprogramables, con la capacidad de modificar sus procesos al ritmo que marquen los mercados o la Red.

Tareas como la comunicación entre sistemas basada en indicadores de penetración, fraude u opinión, o en campañas de venta o marketing; la compraventa de materias primas mediante indicadores de mercado o demanda; o el disparo de control en procesos de contratación, distribución o facturación basados en indicadores de desbalance son afrontadas ya mediante bots. El producto derivado de este modo de afrontar la realidad derivará en poco tiempo en el nacimiento de los primeros negocios automáticos generados sobre nuevos CRM, que soportarán sus procesos de comercialización en la tecnología blockchain.

Dicho de otro modo, los negocios serán ejecutados por robots.