Sistemas de Información Corporativos

ERP (Enterprise Resource Planning)

Un sistema ERP (Enterprise Resource Planning) es una solución tecnológica integrada que permite gestionar y automatizar los procesos centrales de una organización, como finanzas, logística, producción, recursos humanos o compras, desde una única plataforma compartida.

El objetivo principal de un ERP es facilitar la coordinación entre áreas, mejorar la eficiencia operativa y centralizar la información empresarial, evitando duplicidades y errores derivados de la dispersión de datos.

Los ERP funcionan mediante módulos que se comunican entre sí y comparten una base de datos común, lo que permite que cualquier departamento trabaje con información actualizada en tiempo real.

Ventajas principales de un ERP:

• Unificación y centralización de la información empresarial.
• Mejora de la trazabilidad y control de los procesos internos.
• Automatización de tareas repetitivas y reducción de errores.
• Toma de decisiones más rápida y fiable gracias a datos en tiempo real.
• Mayor eficiencia operativa y ahorro de costes a largo plazo.

Ejemplos conocidos de sistemas ERP son SAP S/4HANA, Oracle ERP Cloud, Microsoft Dynamics 365 o Odoo.

CRM (Customer Relationship Management)

Un sistema CRM (Customer Relationship Management) es una herramienta tecnológica que permite gestionar las relaciones con los clientes de una organización. Su objetivo principal es mejorar la relación entre la empresa y sus clientes, aumentando su satisfacción, fidelización y valor a largo plazo.

Un CRM recopila y organiza información sobre los clientes a partir de diferentes fuentes (compras, interacciones, quejas, etc.), permitiendo segmentarlos y ofrecerles una atención más personalizada. Entre sus funciones destacadas se encuentran la automatización de tareas de marketing, el seguimiento de las oportunidades de venta, la gestión de campañas y el soporte postventa.

Ventajas principales de un CRM:

• Conocimiento profundo del cliente.
• Mejora de la atención y personalización de servicios.
• Aumento de ventas (cross-selling y up-selling).
• Mayor fidelización de clientes.
• Coordinación de todos los canales de atención.

Ejemplos populares de sistemas CRM son Salesforce, HubSpot, Zoho CRM o Microsoft Dynamics CRM.

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) es un conjunto de herramientas, metodologías y tecnologías que permiten recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos para apoyar la toma de decisiones empresariales fundamentadas.

El objetivo principal de la BI es convertir los datos en información útil que permita detectar patrones, anticipar comportamientos y evaluar el rendimiento de distintas áreas de la empresa.

Las plataformas de BI utilizan bases de datos (como los Data Warehouse) para extraer datos históricos o en tiempo real, y transformarlos en informes visuales, dashboards interactivos o modelos predictivos.

Ventajas principales del Business Intelligence:

• Visión estratégica del negocio y soporte en la toma de decisiones.
• Identificación de tendencias, anomalías y oportunidades de mejora.
• Optimización de procesos y eficiencia en la gestión.
• Acceso a información clara y comprensible para todos los niveles de la organización.
• Integración de datos provenientes de distintas fuentes.

Algunas de las herramientas más utilizadas en BI son Power BI, Tableau, Qlik Sense o Looker.

Data Warehouse

Un Data Warehouse (almacén de datos) es un sistema de almacenamiento centralizado que recopila, integra y organiza grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes operacionales con el objetivo de facilitar su análisis y explotación.

Su principal función es servir como base para procesos de Business Intelligence, ya que permite trabajar con datos estables, consistentes, históricos y organizados por temas.

A diferencia de las bases de datos operativas, que están pensadas para el día a día, un Data Warehouse está diseñado para responder a preguntas estratégicas de la empresa mediante consultas complejas y análisis multidimensional.

Características principales de un Data Warehouse:

• Integración de datos heterogéneos en una estructura común.
• Estabilidad y no volatilidad (los datos no se sobrescriben).
• Orientación temática (por áreas del negocio).
• Soporte para análisis histórico y tendencias a largo plazo.

Los componentes habituales de un Data Warehouse incluyen procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga), bases de datos analíticas, y herramientas de consulta o visualización.

Ejemplos de tecnologías de Data Warehouse son Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse o Snowflake.

Desarrollo e Integración de Sistemas

TCO (Total Cost of Ownership)

El TCO (Total Cost of Ownership o Coste Total de Propiedad) es un modelo que calcula el coste real de una solución tecnológica a lo largo de todo su ciclo de vida, no solo el coste de adquisición. Es fundamental para tomar decisiones informadas sobre inversiones tecnológicas.

El TCO incluye:

• Costes directos: compra de hardware, licencias de software, infraestructura, instalación.
• Costes operativos: mantenimiento, soporte, formación del personal, energía, seguridad.
• Costes ocultos: tiempos de inactividad, escalabilidad, migraciones, actualizaciones.
• Costes a largo plazo: renovación de equipos, adaptación a cambios tecnológicos, desmantelamiento.

Se utiliza para comparar opciones (local vs. cloud, software cerrado vs. abierto) desde un punto de vista económico completo.

Tipos de Software y Licencias

• Software a medida: se desarrolla según necesidades específicas del cliente. Flexible, pero más caro.
• Software comercial: producto cerrado, menos flexible, pero rápido de implantar.
• Open Source: código abierto, sin coste de licencia, modificable.

Licencias comunes en Open Source:

• GPL: permite modificar y distribuir, pero obliga a mantener la misma licencia.
• MIT: muy permisiva, permite casi todo.
• Apache: permite modificar, redistribuir y usar en software comercial.

Integración de Sistemas

La integración de sistemas permite que múltiples aplicaciones (antiguas o modernas) trabajen juntas, intercambiando datos y coordinando procesos.

Se necesita la integración de sistemas cuando:

• Hay múltiples sistemas con funciones complementarias.
• Es necesario unificar procesos.
• Se busca automatización o cumplimiento normativo.

Técnicas de integración:

• Middleware: capa de software entre sistemas.
• APIs (REST, SOAP): permiten comunicación estandarizada.
• ETL: para mover datos entre sistemas.
• ESB (Enterprise Service Bus): orquestación de servicios en arquitectura distribuida.

Ventajas de la integración de sistemas:

• Mejora de eficiencia y automatización.
• Reducción de errores humanos.
• Reutilización de aplicaciones existentes.

Dificultades de la integración de sistemas:

• Incompatibilidades técnicas.
• Costes de mantenimiento.
• Problemas de seguridad y escalabilidad.

Ciclo de Vida de los Sistemas de Información

Modelos Tradicionales o Predictivos

• Cascada: desarrollo secuencial (análisis → diseño → implementación → pruebas → mantenimiento). Rígido, adecuado cuando los requisitos están bien definidos.
• Modelo en V: similar al cascada pero con enfoque en validación y pruebas para cada fase.
• Incremental: el sistema se construye por bloques funcionales entregables.
• Iterativo: se trabaja con una versión completa y se mejora en ciclos.
• Iterativo-incremental: se entrega funcionalidad parcial que mejora con cada iteración.

Metodologías Ágiles o Adaptativas

• SCRUM: división en sprints, roles definidos (Product Owner, Scrum Master, equipo).
• XP (Extreme Programming): buenas prácticas de desarrollo y feedback constante.
• Kanban: gestión visual del flujo de trabajo.
• SAFe: escalado ágil para grandes organizaciones.
• Lean IT: elimina desperdicios, mejora continua.
• DevOps: unión de desarrollo y operaciones con integración y despliegue continuo (CI/CD).

Diferencias Clave entre Modelos

• Tradicional: plan cerrado, menos flexibilidad, ideal en entornos estables.
• Ágil: entrega rápida de valor, adaptación al cambio, mayor participación del cliente.