El software de toma de decisiones colaborativa (CDM) es una aplicación o módulo de software que ayuda a coordinar y difundir datos y alcanzar consensos entre grupos de trabajo. [1]
El software CDM coordina las funciones y características necesarias para llegar a decisiones colectivas oportunas , permitiendo que todas las partes interesadas relevantes participen en el proceso.
La selección de herramientas de comunicación es muy importante para los esfuerzos de colaboración de alto nivel. Las herramientas de colaboración en línea son muy diferentes entre sí, algunas utilizan formas más antiguas de Internet. Gestionar y trabajar en equipos virtuales no es una tarea sencilla, pero se lleva haciendo desde hace décadas. El factor más importante para cualquier equipo virtual es la toma de decisiones. Todos los equipos virtuales tienen que discutir, analizar y encontrar soluciones a los problemas a través de sesiones continuas de intercambio de ideas de forma colectiva. [2] Una mejora emergente en la integración de las redes sociales y la inteligencia empresarial (BI) ha mejorado drásticamente la toma de decisiones al vincular directamente la información de los sistemas de BI con las entradas reunidas colectivamente del software social . [2]
Hoy en día todas las organizaciones dependen de herramientas de inteligencia de negocios (BI) para que sus empleados puedan tomar mejores decisiones basadas en la información procesada en las herramientas. [3] La aplicación de software social en inteligencia de negocios (BI) al proceso de toma de decisiones proporciona una oportunidad significativa para vincular la información directamente con las decisiones tomadas en toda la empresa. [2]
Los científicos e investigadores en tecnología han trabajado y explorado los sistemas automatizados de soporte de decisiones (DSS) durante aproximadamente 40 años. [4] La investigación se inició con la construcción de DSS basados en modelos a fines de la década de 1960. Avanzó con el uso de sistemas de planificación relacionados con las finanzas, los sistemas de soporte de decisiones basados en hojas de cálculo y los sistemas de soporte de decisiones grupales (GDSS) comenzaron a principios y mediados de la década de 1980. [5] Los almacenes de datos , los sistemas de información gerencial, el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la inteligencia empresarial surgieron a fines de la década de 1980 y mediados de la de 1990 y, aproximadamente al mismo tiempo, los DSS basados en el conocimiento y el uso de DSS basados en la web estaban evolucionando significativamente. El campo del soporte automatizado de decisiones está surgiendo para utilizar nuevos avances y crear nuevas aplicaciones. [4]
En la década de 1960, los científicos comenzaron deliberadamente a examinar el uso de modelos cuantitativos automatizados para ayudar con la toma de decisiones y la planificación básicas. [6] Los sistemas automatizados de soporte de decisiones se han convertido más en escenarios en tiempo real con el avance de las minicomputadoras , los sistemas de trabajo de tiempo compartido y la computación distribuida. La historia de la implementación de tales sistemas comienza a mediados de la década de 1960. [7] En un campo tecnológico tan variado como DSS, registrar la historia no es ni fácil ni directo. Diferentes personas ven el campo de los sistemas de soporte de decisiones desde diferentes puntos de vista y reportan registros distintivos de lo que sucedió y lo que fue importante. [8] A medida que surgió la tecnología, se crearon y trabajaron nuevas aplicaciones automatizadas de soporte de decisiones. Los científicos utilizaron múltiples sistemas para crear y comprender estas aplicaciones. Hoy en día, se puede organizar la historia de DSS en las cinco amplias clases de DSS, que incluyen: sistemas de soporte de decisiones basados en comunicaciones, basados en datos, basados en documentos, basados en conocimiento y basados en modelos. [8] Los sistemas de soporte de decisiones espaciales basados en modelos (SDSS) se desarrollaron a fines de la década de 1980 y en 1995 la idea de SDSS había resultado reconocida en la literatura. [9] Los DSS espaciales basados en datos también son bastante comunes. En general, un DSS basado en datos enfatiza el acceso y el control de una serie temporal de información de la organización interna y, a veces, datos externos y actuales. [10] Los sistemas de información ejecutiva son ejemplos de DSS basados en datos. Los primeros ejemplos de estos marcos se denominaron DSS orientados a datos, sistemas de información de análisis y recuperación. [11] Los DSS basados en comunicaciones utilizan redes y tecnologías de comunicaciones para facilitar la colaboración y la comunicación relevantes para la toma de decisiones. En estos marcos, las tecnologías de comunicaciones son el segmento de diseño abrumador. Los dispositivos utilizados incorporan groupware , videoconferencia y tablones de anuncios basados en computadora. [8]
En 1989, Lotus presentó una aplicación groupware llamada Notes y amplió el enfoque de GDSS para incorporar la mejora de la comunicación, la colaboración y la coordinación entre grupos de personas. [12] En general, groupware , tablones de anuncios , audio y videoconferencias son los avances esenciales para el soporte de decisiones impulsado por comunicaciones. En los últimos años, la voz y el video comenzaron a utilizar la convención de Internet y han ampliado enormemente los resultados posibles para DSS impulsado por comunicaciones síncronas. [4] Un DSS impulsado por documentos utiliza tecnologías de almacenamiento y procesamiento de PC para proporcionar recuperación e investigación de registros. Las grandes bases de datos archivadas pueden incluir informes examinados, registros de hipertexto, imágenes, sonidos y video. La administración de contenido y registros se expandió en los años 1970 y 1980 como un medio automatizado crítico, generalmente utilizado para presentar y preparar fragmentos de contenido. [11] Los ejemplos de archivos que pueden recuperarse mediante un DSS impulsado por documentos son estrategias y técnicas, determinaciones de artículos, catálogos e informes corporativos verificables, incluidas las actas de reuniones y correspondencia. Un motor de búsqueda es una herramienta esencial de ayuda a la toma de decisiones relacionada con los DSS basados en documentos. [8] Los DSS basados en el conocimiento pueden proponer o prescribir acciones a los gerentes. Estos DSS son sistemas de PC individuales con una capacidad de pensamiento crítico específica desarrollada. La "experiencia" comprende el conocimiento sobre un área específica, la comprensión de los problemas dentro de ese área y la "habilidad" para manejar algunos de estos problemas. [8] Estos sistemas se han denominado DSS de sugerencias y DSS basados en el conocimiento. [13]
DSS basado en la Web, a partir de aproximadamente 1995, la amplia Web e Internet global proporcionaron una plataforma de innovación para fomentar el desarrollo de las capacidades y el envío de soporte de decisiones automatizado. La llegada de los detalles HTML 2.0 con etiquetas de formato y tablas fue un momento decisivo en el desarrollo de DSS basado en la Web. En 1995, se presentaron varios artículos sobre el uso de la Web e Internet para el soporte de decisiones en la tercera conferencia internacional de la Sociedad Internacional de Sistemas de Soporte de Decisiones (ISDSS). A pesar de los DSS basados en la Web y basados en modelos, los analistas informaban sobre el acceso web a los almacenes de datos . DSS Research Resources comenzó como una colección de marcadores en línea. [14] En 1995, varios diseñadores de programas y académicos percibieron la World Wide Web como una plataforma real para ejecutar una amplia gama de sistemas de soporte de decisiones. [15] En 1996-97, se crearon intranets corporativas para respaldar el intercambio de información y la gestión del conocimiento. Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones primarias incluían herramientas de preguntas y generación de informes especialmente diseñadas, modelos de mejora y recreación, procesamiento analítico en línea (OLAP) , minería de datos y visualización de datos . [16] Los DSS de ámbito empresarial que utilizan tecnologías de bases de datos eran especialmente populares entre las grandes organizaciones. [8] En 1999, los proveedores presentaron nuevas aplicaciones analíticas basadas en la Web. Numerosos proveedores de DBMS trasladaron su enfoque a aplicaciones analíticas basadas en la Web y soluciones de inteligencia empresarial . En 2000, los proveedores de servicios de aplicaciones (ASP) comenzaron a facilitar la programación de aplicaciones y la base especializada para las capacidades de apoyo a la toma de decisiones. Además, el año 2000 fue una puerta de entrada. Los proveedores presentaron "portales de conocimiento empresarial" más avanzados que combinaban portales de información, gestión del conocimiento , inteligencia empresarial y DSS impulsado por comunicaciones en un entorno web integrado. [15]
Las aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones y la investigación se centran en sistemas orientados a datos identificados, sistemas expertos de gestión, análisis de datos multidimensionales, herramientas de consulta y generación de informes, procesamiento analítico en línea (OLAP), inteligencia empresarial, DSS grupal, conferencias y software de grupo, gestión de documentos, DSS espacial y sistemas de información ejecutiva a medida que las tecnologías surgen, se encuentran y evolucionan. [8] La investigación de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones es un proceso interconectado que utiliza el aprendizaje y, en particular, la hipótesis de diferentes disciplinas. En consecuencia, numerosos investigadores de DSS investigan cuestiones que se han analizado porque eran de interés para las personas que estaban desarrollando y utilizando DSS específicos. Por consiguiente, gran parte de la amplia base de datos de DSS proporciona especulaciones y direcciones para desarrollar DSS más eficaces. [17]
Las herramientas de colaboración Web 2.0 han alcanzado las expectativas de colaboración masiva al cruzar los límites de las herramientas de colaboración Web 1.0. Estas herramientas proporcionan un entorno controlado por el usuario con software social en un enfoque económico y flexible. El aumento de las tecnologías de colaboración 2.0 está siendo rápidamente aceptado en las empresas. [2] La inteligencia empresarial (BI) social y colaborativa se reconoció popularmente como una subcategoría dentro del espacio de trabajo de BI en el año 2009. [18] La BI social y colaborativa, un tipo de software CDM, aprovecha las funciones y filosofías de las redes sociales y las tecnologías sociales Web 2.0, aplicándolas a la elaboración de informes y análisis a nivel empresarial, para facilitar una toma de decisiones mejor y más rápida basada en hechos. Esta plataforma, como las tecnologías Web 2.0, está diseñada en torno a la premisa de que cualquiera debería poder compartir contenido y contribuir a la discusión, en cualquier lugar y en cualquier momento [2] Desde 2010 existe una tendencia a consolidar los aspectos destacados de las organizaciones informales en soluciones de inteligencia empresarial. Una amplia gama de aplicaciones empresariales también debería seguir este cambio crucial en los próximos años. [19]
International Data Corporation (IDC) predijo que 2011 sería el año en el que la tendencia de incorporar características de estilo de redes sociales en soluciones de BI dejaría su huella, y que prácticamente todos los tipos de aplicaciones comerciales experimentarían una transformación fundamental. [20] IDC también creía que el mercado emergente de software CDM crecería rápidamente, pronosticando ingresos de casi $ 2 mil millones para 2014, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 38,2 por ciento entre los años 2009 y 2014. [20] El software CDM, en el contexto de BI, es la capacidad de compartir e institucionalizar información, análisis y conocimiento, que de otra manera se perderían. [3]
La inteligencia empresarial (BI) se ha utilizado ampliamente para supervisar y refinar fuentes de información incomprensibles. Muchas organizaciones han aplicado la inteligencia empresarial en sus empresas para refinar sus propios datos para una mejor comprensión y toma de decisiones. La BI también tiene sus aplicaciones en el análisis estadístico, el modelado predictivo y la optimización . Los diferentes informes generados por estos productos juegan un papel importante en la toma de decisiones. La toma de decisiones es una tarea importante en el trabajo, ya que las consecuencias de una decisión afectan el crecimiento y el rendimiento de la organización. [21] La toma de decisiones colaborativa (CDM) combina la programación social con el conocimiento empresarial. Esta combinación puede mejorar drásticamente la naturaleza de la toma de decisiones básica al conectar específicamente los datos contenidos en los marcos de BI con la información colectiva recopilada mediante la programación social. Las asociaciones de usuarios podrían combinar un marco de este tipo con la programación social existente, las etapas de BI y la utilidad de etiquetado esencial. [3] La CDM es un segmento en ascenso de numerosos tipos de aplicaciones, incluidos BI, recursos humanos (RR.HH.), gestión de capacidades y suites, pero también es una conducta realizada mediante el uso de aplicaciones Web 2.0. A la vanguardia de este modelo se encuentra la forma en que la inteligencia empresarial se está incorporando a las aplicaciones compartidas basadas en la nube . [18] El mundo virtual Second Life también está surgiendo como una plataforma para la toma de decisiones colaborativa. La principal ventaja de esto es la "ruptura del espacio" y la capacidad de combinar actividades sincrónicas y asincrónicas. Para reuniones y eventos, las ventajas de tener todos los datos y personas importantes a pedido, lo que elimina las limitaciones de tiempo y geología. La arquitectura orientada a servicios (SOA) ha asumido un papel esencial para hacer de esto una realidad. La inteligencia empresarial impregna toda una asociación y, si se utiliza de manera eficaz, puede influir decisivamente en las decisiones que afectan a cada área funcional. [22]
En la actualidad, la toma de decisiones colectiva (CDM, por sus siglas en inglés) es una actividad conjunta del gobierno y la industria que tiene como objetivo mejorar la gestión del flujo de tráfico aéreo mediante un mayor intercambio de datos entre los socios del grupo aeronáutico . La CDM incluye agentes del gobierno, la aviación general, las compañías aéreas, la industria privada y el mundo académico que cooperan para generar respuestas mecánicas y procedimentales a los desafíos de gestión del flujo de tráfico aéreo (ATFM, por sus siglas en inglés) que enfrenta el sistema nacional del espacio aéreo (NAS, por sus siglas en inglés). [23] Se están utilizando nuevas técnicas para maximizar la comprensión y mejorar la toma de decisiones colaborativa en áreas como las revisiones de diseño, la planificación de la construcción y las operaciones integradas. [24]
Las herramientas de inteligencia empresarial actuales están haciendo un buen trabajo en términos de extraer la información correcta para las personas adecuadas, pero la falta de responsabilidad en el proceso de toma de decisiones está llevando a las organizaciones a tomar malas decisiones. Aunque se invierte mucho dinero en el software de inteligencia empresarial y en la tecnología de almacenamiento de datos , el resultado de estos sigue dando lugar a malas decisiones empresariales. Existe una brecha creada entre el nivel de información en la inteligencia empresarial y la calidad y transparencia de la toma de decisiones. [25] El problema se ha vuelto tan frecuente que ha surgido la necesidad de un software de toma de decisiones colaborativa (CDM), un nuevo enfoque para tomar decisiones empresariales complejas que vincula estrechamente la información y los informes recopilados a partir de herramientas de colaboración en las redes sociales. Las plataformas CDM darán a los usuarios un acceso fácil a las fuentes de datos de inteligencia empresarial relevantes, así como la capacidad de etiquetar y buscar esas fuentes para futuras referencias y rendición de cuentas. La decisión en sí misma estaría vinculada a las entradas del software de inteligencia empresarial, las herramientas de colaboración y los métodos y prácticas que se utilizaron para tomar esa decisión. [25]
La necesidad de tomar decisiones complejas y eficientes con el poder de los sistemas de información hizo que se utilizara inteligencia empresarial en la toma de decisiones colaborativa. La calidad de las decisiones depende de la utilización efectiva de BI y la integración de información en el negocio, lo que incluye: capturar el valor de BI, la práctica efectiva de aplicaciones de BI y funcionarios comerciales expertos con experiencia en BI y conocimientos de TI. [3]
El concepto de BI social y colaborativo ha sido aclamado por muchos como la respuesta al problema persistente de que, a pesar de la creciente inversión en BI, muchas organizaciones no logran utilizar informes y análisis de manera efectiva y continúan tomando malas decisiones comerciales, lo que resulta en un bajo ROI.
Gartner predice que las plataformas CDM estimularán un nuevo enfoque para la toma de decisiones complejas al vincular la información y los informes obtenidos del software de BI con las últimas herramientas de colaboración en redes sociales . [26]
El informe de pronóstico de Gartner, The Rise of Collaborative Decision Making, predice que esta nueva tecnología minimizará el costo y el retraso en el proceso de toma de decisiones, lo que conducirá a una mayor productividad, eficiencias operativas y, en última instancia, decisiones mejores y más oportunas. [26]
Investigaciones recientes de McKinsey Global y Aberdeen Group [27] han indicado que las organizaciones con tecnologías colaborativas responden a las amenazas comerciales y completan proyectos clave más rápidamente, experimentando una disminución en el tiempo de comercialización de nuevos productos, así como una mayor satisfacción de los empleados.
Existen tres funciones principales que se combinan para permitir una colaboración y una interconexión empresarial eficaces basadas en informes y análisis, y que forman la base de una plataforma CDM. Estas son las siguientes:
La mayor parte de la toma de decisiones y los debates en torno a los procesos empresariales se producen fuera de las plataformas de inteligencia empresarial de la organización, lo que abre una brecha entre la percepción humana y los datos empresariales en sí. Las decisiones empresariales deben tomarse junto con los datos empresariales para garantizar una toma de decisiones firme y basada en hechos.
Un foro de discusión de acceso abierto integrado en la solución de BI permite a los usuarios discutir los resultados del análisis de datos, conectando a las personas adecuadas con los datos adecuados. Los usuarios pueden superponer el conocimiento y la información humana y proporcionar contexto a los datos en los informes.
Una capa social dentro de una solución de BI mejora la eficiencia de la interacción empresarial con respecto a los informes y análisis en comparación con las vías de comunicación tradicionales, como faxes, llamadas telefónicas y reuniones cara a cara al:
La toma de decisiones colaborativa (CDM) se define como una característica de las redes sociales que, si se combina con aplicaciones de BI, permitirá una mayor distribución y discusión de la información a través de una serie de características clave. Estas características clave incluyen anotaciones, discusiones y etiquetado, incrustación y provisión de decisiones. [28] Las anotaciones ayudan a otros a aceptar e interpretar los datos, lo que los hace más significativos. Por ejemplo, cuando los usuarios crean o analizan informes dentro del entorno de BI, pueden agregar comentarios y anotaciones para ofrecer contexto a los datos. Se puede observar que los líderes empresariales están seguros de que comprenden completamente la información en la que se basan las decisiones. Las discusiones de acceso abierto permitirán a los contribuyentes publicar sus nociones, así como leer, considerar y mejorar las propuestas de los demás. Esta característica puede ser un dispositivo valioso para buscar la opinión de otros inversores. Esto se debe a que la asimilación de herramientas CDM dentro del entorno de BI ofrece la posibilidad de mantener discusiones a la vista completa de los datos significativos. Por otra parte, el etiquetado permite a los usuarios resaltar información relacionada de una manera flexible, lo que facilita que otros usuarios examinen y recuperen datos útiles y beneficiosos. La capacidad de integrar la información incluida en una solución de BI en otras aplicaciones es un factor vital para garantizar que los responsables de la toma de decisiones tengan acceso a información precisa de una manera sensata. Cuando se integra la información, varios usuarios pueden verla y comentarla. Es decir, las ideas y sugerencias también se pueden compartir y discutir en la práctica. Por último, se observa que las soluciones de BI tienen la capacidad de respaldar la toma de decisiones adecuada que ayuda a los grupos a alcanzar objetivos y metas explícitos y cuantificables. Estos también pueden incluir una mejor descripción general del producto o una cadena de suministro más lucrativa. [28]
La era digital suele describirse como la era de la información, pero el valor de la información reside en su capacidad de ser compartida.
Un módulo CDM permite compartir información relacionada con informes y análisis de tres maneras:
Los sistemas de toma de decisiones colaborativa (CDM) se definen como sistemas informáticos cooperativos que ayudan a la elucidación de dificultades mal estructuradas por parte de un grupo de tomadores de decisiones que funcionan juntos como un equipo. Su principal objetivo es aumentar la eficacia de los grupos de decisiones mediante el intercambio cooperativo de información entre los miembros del grupo y la computadora. [29] CDM asocia el software social con la inteligencia empresarial, en la que dicha amalgama puede mejorar radicalmente el valor de la toma de decisiones conectando directamente la información incluida en los sistemas de BI con la información colaborativa obtenida mediante el uso de software social. Esto también se ha identificado como BI colaborativa, que se ha convertido en un módulo de toma de decisiones colaborativa (CDM). En consecuencia, esto vincula los propósitos y las filosofías de las redes sociales y las tecnologías Web 2.0, aplicándolos a la difusión y el análisis. Si esto se implementara correctamente, la BI colaborativa tendría la capacidad de formar conexiones importantes entre personas, datos, procesos y tecnología que luego cerrarían la brecha entre la percepción y la acción mediante la asistencia a los procedimientos normales de toma de decisiones de las personas. Para que una organización logre una verdadera BI colaborativa, también debe implementar una mentalidad colaborativa y mantener una cultura de intercambio y acceso de datos en toda la organización. Esto elimina los silos departamentales y permite una toma de decisiones más rápida, mejor y más operativa. [30] También se observa como una condición previa inflexible para el éxito que si una organización tiene una cultura en la que se recompensa a las personas por acumular evidencia o información y ser especialistas sin compartir, entonces esa organización no está lista. Se observará que la tecnología no hará que una organización sea colaborativa si no mantiene ya la creencia de que los equipos de varias unidades de negocios funcionan en conjunto en proyectos compartidos.
Un módulo BI CDM se sustenta en tres factores.
1 Facilidad de uso: el software CDM sigue la mentalidad de autoservicio de la Web 2.0 . Los componentes colaborativos dentro de la solución de BI atienden a una diversidad de niveles de habilidad y capacidad de los usuarios para garantizar que el conocimiento no quede departamentalizado.
2 Integración total: los usuarios deben poder analizar sus análisis junto con el contenido de BI. Imagine este escenario: está utilizando su herramienta de BI para buscar datos sobre los resultados de ventas del mes pasado en América. Encuentra una anomalía sorprendente: las ventas se han disparado en comparación con los meses anteriores. ¿Por qué? ¿Qué se ha hecho de manera diferente? ¿Cómo puede replicar los resultados? Si la plataforma CDM está dentro de la herramienta de BI, puede comenzar la investigación de inmediato, invitando a otros a participar en la conversación con una vista completa de los datos. No es necesario organizar reuniones y debates aislados de su conjunto de datos. El proceso colaborativo permanece claramente documentado en un único espacio de acceso abierto y el debate se centra en el tema: la información subyacente (datos) está allí mismo. Para permitir un CDM exitoso, tanto su plataforma colaborativa como la información deben estar en un solo lugar.
3 Basado en la web: Al estar basado en la web, la plataforma colaborativa permite que todas las partes interesadas relevantes sigan y contribuyan al debate a medida que se desarrolla, independientemente de la ubicación, la diferencia horaria o el dispositivo utilizado para acceder a él.
Según Gartner, el software de BI social y CDM aún está en sus inicios y sigue siendo subutilizado. [26] Sin embargo, un puñado de proveedores en el mercado de BI ofrecen módulos CDM, entre ellos:
Si bien las ofertas mencionadas anteriormente son sistemas de BI más grandes con actualizaciones para funciones CDM, han surgido algunas ofertas CDM dedicadas, basadas en la web y de software como servicio, que incluyen:
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