Cuadro de Mando Integral

El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard (BSC) o dashboard, es una herramienta de control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas o unidades.

El CMI requiere que los directivos analicen el mercado y la estrategia para construir un modelo de negocio que refleje las interrelaciones entre los diferentes componentes de la empresa (plan estratégico). Una vez que lo han construido, los responsables de la organización utilizan este modelo como mapa para seleccionar los indicadores del CMI.

Tipos de Cuadros de Mando

El Cuadro de Mando Operativo (CMO), es una herramienta de control enfocada al seguimiento de variables operativas, es decir, variables pertenecientes a áreas o departamentos específicos de la empresa. Un CMO debería estar siempre ligado a un DSS (Sistema de Soporte a Decisiones) para indagar en profundidad sobre los datos.

El Cuadro de Mando Integral (CMI), por el contrario, representa la ejecución de la estrategia de una compañía desde el punto de vista de la Dirección General (lo que hace que ésta deba estar plenamente involucrada en todas sus fases, desde la definición a la implantación). Existen diferentes tipos de cuadros de mando integral, si bien los más utilizados son los que se basan en la metodología de Kaplan & Norton. Las principales características de esta metodología son que utilizan tanto indicadores financieros como no financieros, y que los objetivos estratégicos se organizan en cuatro áreas o perspectivas: financiera, cliente, interna y aprendizaje/crecimiento.

· La perspectiva financiera incorpora la visión de los accionistas y mide la creación de valor de la empresa.

· La perspectiva del cliente refleja el posicionamiento de la empresa en el mercado o, más concretamente, en los segmentos de mercado donde quiere competir.

· La perspectiva interna recoge indicadores de procesos internos que son críticos para el posicionamiento en el mercado y para llevar la estrategia a buen puerto.

· La perspectiva de aprendizaje y crecimiento es la última que se plantea en este modelo de CMI. Para cualquier estrategia, los recursos materiales y las personas son la clave del éxito. Pero sin un modelo de negocio apropiado, muchas veces es difícil apreciar la importancia de invertir, y en épocas de crisis lo primero que se recorta es precisamente la fuente primaria de creación de valor: se recortan inversiones en la mejora y el desarrollo de los recursos.

Referencia

SINNEXUS (2007). Cuadro de Mando Integral [en línea].Disponible en Web: http://www.sinnexus.com/business_intelligence/cuadro_mando_integral.aspx

Componentes principales de los DSS

· Modulo de Administración del conocimiento
Integra el conocimiento de la organización a partir de los datos proveídos por el Administrador de Datos

· Modulo Administrador de Datos
Se encarga de realizar las acciones de ETML a partir de las Bases de datos externas o internas de la organización para alimentar al repositorio de datos del DSS que proveerá de información al Administrador de conocimiento.

· Modulo Administrador del Modelo
Se encarga de generar los diversos modelos que permitirán realizar simulaciones que provean los resultados de los análisis requeridos

· Modulo Administrador de Diálogo
Gestiona la comunicación entre los Módulos anteriores y de la Interfase amigable hacia el usuario

Referencia

YÁÑEZ O. JJ. (2008). La importancia de los DSS en la competitividad de las empresas [en línea]. REVISTA UNAM

Disponible en Web: http://www.revista.unam.mx/vol.9/num12/art102/int102-2c.htm. Consultado marzo 29, 2010.

La importancia de los DSS en la competitividad de las empresas.

La organización, los estrategas y los DSS

La organización requiere que los estrategas tomen las mejores decisiones fundamentados únicamente en su experiencia y conocimiento y los más veloz posible, por otro lado los estrategas requieren que la organización cuente con información disponible, confiable, actualizada y legible de sus clientes, finanzas, procesos y proveedores, pero sobre todo piden accesibilidad, es decir, llegar a ella con la mayor facilidad posible.

Todas la variables que conlleva una decisión hoy en día es superior a la cantidad de información que podemos como humanos procesar en el tiempo que el negocio demanda para mantenerse competitivo, entonces: ¿Cuál es la solución a este requerimiento de las organizaciones modernas?, la respuesta que se pretende dar es soportada por tecnologías de la información, las cuales mediante el modelado del proceso de toma de decisiones intenta transportar las condiciones analíticas de los expertos humanos a una base de conocimiento que permita consultar a gran velocidad un gran número de situaciones similares o diversas, apoyando la resolución que finalmente viene del experto humano.

Las características y capacidades claves de un DSS son: el soporte de toma de decisiones sobre problemas estructurados y semiestructurados, además de todos los niveles gerenciales para individuos y para grupos, independientes o secuénciales decisiones; el soporte de todas las fases del proceso de decisión inteligencia, diseño, elección e implementación, la variedad de proceso y estilo de toma de decisión, adaptable y flexible, interactivo y fácil de usar, mejora la efectividad de la toma de decisión, control total del humano sobre el sistema, fácil de diseñar por los usuarios finales, modelado y análisis, accesibilidad de datos, puede operar en ambientes standalone, integrados y Web.

Todos lo elementos anteriores brindan sin duda una gran herramienta a los estrategas de la organización. Aunque los DSS son variados y complejos en general cuentan con los siguientes componentes tecnológicos:

§ Subsistema administrador de datos.

§ Subsistema administrador de modelos.

§ Subsistema de interfase con el usuario.

§ Subsistema de administración del conocimiento.

El acoplamiento adecuado de todos estos módulos da como resultado una herramienta poderosa capaz de redituar en grandes beneficios a la organización que se reflejan en una rápida respuesta a situaciones inesperadas resultado de condiciones cambiantes, habilidad para resolver muchas estrategias distintas con diferentes configuraciones rápida y objetivamente, mejora en el control y desempeño administrativo y la productividad del análisis.

Referencia

YÁÑEZ O. JJ. (2008). La importancia de los DSS en la competitividad de las empresas [en línea]. REVISTA UNAM

Disponible en Web: http://www.revista.unam.mx/vol.9/num12/art102/int102-2.htm#a. Consultado marzo 29, 2010.

CARACTERISTICAS DE LOS DSS.

Existen ciertas características y capacidades que deben tener los sistemas de soporte a la decisión para ayudar a los usuarios en el proceso de toma de decisión, estas características hacen de los DSS, una herramienta tecnológica que ayuda considerablemente a la organización. Estas características como las menciona Turban et al son:

v DSS provee soporte para tomadores de decisiones principalmente en situaciones semiestructuradas y no estructuradas.

v Provee soporte para diferentes niveles administrativos.

v Se puede aplicar para grupos e individuos.

v Provee soporte para decisiones interdependiente o secuenciales.

v Soporta todas las fases del proceso de toma de decisión.

v Soporta una variedad de procesos y estilos de decisión.

v Son adaptables sobre el tiempo.

v Fácil uso para interactuar.

v Son efectivos y no eficientes.

v El DSS ayuda y no reemplaza al humano.

v Fácil de construir por usuarios finales.

v Utiliza modelos y análisis.

v Acceso a datos.

Todas y cada una de estas características de un DSS permitirá obtener una serie de alternativas bien fundamentadas de acuerdo a los análisis y modelos que brindarán al usuario un mejor proceso de toma de decisión, una mejor consistencia y ahorro de tiempo para el mismo.

Asimismo, existe una serie de beneficios que brindan a las empresas, estos beneficios, proveen un significado para los tomadores de decisión para realizar su tarea en base a análisis e información completa.

Los DSS son herramientas de mucha utilidad en Inteligencia empresarial (Business Intelligence), permiten realizar el análisis de las diferentes variables de negocio para apoyar el proceso de toma de decisiones de los directivos:

v Permite extraer y manipular información de una manera flexible.

v Ayuda en decisiones no estructuradas.

v Permite al usuario definir interactivamente qué información necesita y cómo combinarla.

v Suele incluir herramientas de simulación, modelización, etc.

v Puede combinar información de los sistemas transaccionales internos de la empresa con los de otra empresa externa.

Su principal característica es la capacidad de análisis multidimensional (OLAP) que permite profundizar en la información hasta llegar a un alto nivel de detalle, analizar datos desde diferentes perspectivas, realizar proyecciones de información para pronosticar lo que puede ocurrir en el futuro, análisis de tendencias, análisis prospectivo, etc.

Dss

View more presentations from AkaAlf.

SISTEMA DE INFORMACION PARA EJECUTIVOS:

Es una herramienta de Inteligencia empresarial (Business Intelligence, BI), orientada a usuarios de nivel gerencial, que permite monitorizar el estado de las variables de un área o unidad de la empresa a partir de información interna y externa a la misma.

Se puede considerar que un EIS es un tipo de Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) cuya finalidad principal es que el responsable de un departamento o compañía tenga acceso, de manera instantánea, al estado de los indicadores de negocio que le afectan, con la posibilidad de estudiar con detalle aquellos aspectos que no estén cumpliendo con los objetivos establecidos en su plan estratégico u operativo, y así determinar las medidas de contingencia más adecuadas.

REDES NEURONALES:

1. Existen redes neuronales artificiales, en éstas las neuronas biológicas se convierten en elementos de procesamiento.n Una red neural tiene una gran cantidad de nodos sensores y de procesamiento que interactúan continuamente. nUna red neural consta de hardware o software que tratan de imitar los patrones del procesamiento del cerebro biológico.
2. Este proceso en forma continua durante cierto tiempo da como resultado que la máquina aprenda la respuesta correcta.n Cuando la red comete un error se puede elevar la resistencia en algunos circuitos forzando a que las demás neuronas se activen. n Se pueden utilizar para enseñar a la red n Las resistencias en los circuitos son variables nRedes neurales artificiales
3. Las redes neurales buscan poner inteligencia dentro del hardware en forma de una capacidad generalizada para aprender.n Los Sistemas Expertos buscan imitar o modelar la manera en que un experto humano resuelve problemas, estos son muy específicos, no es sencillo adiestrarlo. nDiferencia entre redes neurales y sistemas expertos
4. Ciencian Negocios n Medicina nUtilización de redes neurales

SISTEMA EXPERTO:

Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.

Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica.

Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:

1. Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.
2. Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.

EJEMPLO DE UN SISTEMA EXPERTO:

Dendral (Interpreta la estructura molecular)es el nombre de un sistema experto desarrollado por Edward Feigenbaum y otros programadores en la Universidad de Stanford, a mediados de los años 60, y su desarrollo duró diez años, (1965 a 1975).

Fue el primer sistema experto en ser utilizado para propósitos reales, al margen de la investigación computacional, y durante aproximadamente 10 años, el sistema tuvo cierto éxito entrequímicos y biólogos, ya que facilitaba enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que Dendral estaba especializado.

DSS

El carácter genérico del término DSS ha dado origen a sistemas específicos enfocados a tipos concretos de problemas, como pueden ser:

Los Sistemas de Información Gerencial, Los Sistemas Expertos, Las Redes Neuronales, Los Sistemas de Información para Ejecutivos, De Ayuda a la Decisión en Grupos, De Ayuda a la administración o los De Ayuda a los Ejecutivos y La Automatización de Oficinas.

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL (SIG O MIS):

Estos sistemas son el resultado de interacción colaborativa entre personas, tecnologías y procedimientos -colectivamente llamados sistemas de información- orientados a solucionar problemas empresariales.

En gran parte de las pequeñas y medianas empresas existe una necesidad urgente de la incorporación a proyectos de Sistemas de Información Gerencial (SIG), como síntomas o pruebas de ello tenemos por ejemplo la falta de estrategias de crecimiento (culpando en gran parte a la tendencia cultural de las organizaciones), una inadecuada utilización de las tecnologías y conocimientos, propiciando pérdidas de recursos, debilidad financiera y deficiencias en toda la organización. Gran número de empresas carece de ventajas para tener una mayor accesibilidad a las tecnologías, y desarrollar un SIG, debido a varias razones como: costos elevados, carencia de recursos, falta de acceso a la información, etc.