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María Guadalupe Medina Barrera, Argelia Berenice Urbina Nájera
Esta investigación se enfocó en la medición de madurez en la implementación de Inteligencia de Negocios (IN) en PYMEs de la industria de las Tecnologías de la Información (TI), donde se tomaron dos casos particulares. Para ello, se realizó una revisión de la literatura para identificar los Modelos de Madurez en Inteligencia de Negocios (BIMM) propuestos para evaluar empresas pequeñas y/o medianas, o bien con recursos limitados. Se aplicó un instrumento que evalúa 14 factores clave involucrados en las etapas de desarrollo de un proyecto IN y otro para estimar el nivel de madurez en la administración de iniciativas de IN en las organizaciones, considerando 20 aspectos centrados en la calidad de la información y su análisis, gestión y almacenamiento de datos. Los hallazgos revelaron que la dimensión analítica está fortalecida en ambos casos, no obstante que la empresa A es más débil en construcción y despliegue, calidad de la información, gestión de datos maestros y arquitectura del almacén de datos, mientras que la empresa B está mejor clasificada en estas dimensiones; además el análisis y diseño es el área más débil de la empresa B detectando lo inverso para la empresa A. Así, las PYMEs evaluadas tienen niveles de madurez en los extremos de uno de los BIMM aplicados, y madurez invertida entre etapas de acuerdo al otro BIMM, por lo que se observan situaciones muy diferentes en la implementación de BI en PYMEs del sector TI.
This paper focuses on measuring the maturity level in Business Intelligence (BI) implementation in SMEs of the Information Technology (IT) industry, taking two particular cases in order to be evaluated. For this, a literature review was carried out to identify the Business Intelligence Maturity Models (BIMM) proposed to evaluate SMEs or companies with limited resources. An assessment instrument was applied to evaluate 14 key factors involved in the development stages of BI proyects and another to estimate the maturity level in organisations’ BI initiatives management, considering 20 aspects that look at information quality and its analysis, and data management and storage. Findings revealed that analytical dimension is strengthened in both cases, in spite of company A is weaker in construction and deployment, information quality, master data management andwarehousing architecture, whilst company B is better ranked in these dimensions; besides analysis and design is the weakest area of company B, detecting the inverse for company A. Thus, it was found that SMEs are in opposite sides from the point of view of one of the BIMM applied, and they have inverted maturity between stages according to the other BIMM, therefore very different situations are observed in BI implementation among IT SMEs
