GMM-BI: Una guía metodológica para mejorar la madurez organizacional en inteligencia de negocios
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.n76a02Palabras clave:
modelos de madurez en BI, inteligencia empresarial, guía metodológica en inteligencia de negocios, inteligencia de negociosResumen
Los modelos de madurez en Inteligencia de Negocios (BI: Business Intelligence) enuncian una línea base para medir el valor de las iniciativas en ese ámbito, ayudando a las organizaciones a entender dónde están y qué deben mejorar. En este contexto, se presenta la problemática para las organizaciones que desean implementar mejoras, pero descono- cen cómo realizarlas. Actualmente, en el estado del arte existe una carencia de estudios relacionados para guiar a las organizaciones a implementar mejoras en su madurez en BI. El presente artículo presenta un marco de trabajo que permite medir, analizar, planifi car e implementar mejoras en la madurez en BI en una organización para un área de proceso clave KPA (Key Process Area) en particular. Sin pérdida de generalidad, el marco de trabajo se ilustra en la KPA conocimiento, para la cual se defi nen tres procedimientos para que las organizaciones puedan realizar las actividades defi nidas para dicha KPA. También la guía considera una ruta metodológica para implementar mejoras en el estado de madurez ac- tual que presenta la KPA en cuestión. Esta ruta metodológica describe las distintas fases, actividades y tareas que debe realizar una organización para implementar dichas mejoras. El resultado de la aplicación de la guía metodológica es una descripción cualitativa del nivel actual de madurez en BI que presenta la organización, y una caracterización cuantitativa de la mejora en el grado de madurez de los procesos que conforman la KPA bajo consideración. Además, la guía metodológica se aplica en tres casos de estudios.
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Gartner, Inc. Business Intelligence, Mobile and Cloud Top the Technology Priority List for CIOs in Asia: Gartner Executive Programs Survey. 2012. Available on: http://www.gartner.com/newsroom/id/2159315. Accessed: July 26, 2013.
Gartner, Inc. Executive Program Survey of More Than 2,000 CIOs Shows Digital Technologies Are Top Priorities in 2013. 2013. Available on: http://www.gartner.com/newsroom/id/2304615. Accessed: July 26, 2013.
I. Rajterič. “Overview of Business Intelligence Maturity Models”. Management. Vol. 15. 2010. pp. 47-67.
J. Huffman, L. Whitman. Developing a Capability Maturity Model for Enterprise Intelligence. Proceedings of the 18th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC). Milano, Italy. 2011. pp. 13086-13091.
R. Prieto, C. Meneses, V. Vega. “Análisis comparativo de modelos de madurez en inteligencia de negócios”. Ingeniare. Vol. 23. 2015. pp. 361-371.
D. Wells. Business Analytics — Getting the Point. 2008. Available on: http://b-eye-network.com/view/7133. Accessed: May 16, 2012.
Software Engineering Institute (SEI), Carnegie Mellon University. Capability Maturity Model Integration (CMMI) Version 1.1. Technical report CMU/SEI-2002-TR-029. Carnegie Mellon University. Pittsburgh, USA. 2002. pp. 81-91.
R. Prieto. Guía para mejorar la madurez en inteligencia de negocios (GMM-BI). Master’s Thesis, Catholic University of the North. Antofagasta, Chile. 2014. pp. 86-147.
T. Davenport. “Some principles of knowledge management”. CIO Journal. Vol. 1. 1996. pp. 12-18.
A. Krishnan. Knowledge bases, Ontologies and Key- Value Stores. Available on: http://www.cbrg.ethz.ch/education/SDB/L4.pdf. Accessed: July 26, 2013.
M. Darling. Getting Better at Getting Better—How the After Action Review Really Works. Proceedings of the 15th Annual Pegasus Conference. San Francisco, USA. 2005.
C. O’Dell, C. Grayson. If only we knew what we know: identification and transfer of internal best practice. California Management Review. Vol. 40. 1998. pp. 154- 174.
P. Peña. To know or not to be. Conocimiento, el oro gris de las organizaciones. 1st ed. Ed. Fundación DINTEL. Madrid, Spain. 2001. pp. 1-47.
I. Nonaka, H. Takeuchi. The knowledge-creating company: how Japanese companies create the dynamics of innovation. 1st ed. Ed. Oxford University Press. New York, USA. 1995. pp. 1-284.
J. Han, M. Kamber, J. Pei. Data Mining. Concepts and Techniques. 2nd ed. Ed. Morgan Kaufmann. San Francisco, USA. 2012. pp. 1-42.
J. Giraldo, J. Jiménez. “Caracterización del proceso de obtención de conocimiento y algunas metodologías para crear proyectos de minería de datos”. Revista Latinoamericana de Ingeniería de Software. Vol. 1. 2013. pp. 42-44.
Y. Marcano, R. Talavera. “Minería de datos como soporte a la toma de decisiones empresariales”. Opción. Vol. 23. 2007. pp. 104-118.
T. Koulopoulos, C. Frappaolo. Lo fundamental y lo más efectivo acerca de la gerencia del conocimiento. 1st ed. Ed. McGraw Hill Interamericana. Bogotá, Colombia. 2000. pp. 1-204.
E. Turban, J. Aronson. Decision support systems and intelligent systems. 1st ed. Ed. Prentice Hall. New Jersey, USA. 2001. pp. 1-865.
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