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Business Intelligence: Qué es y cuáles son las ventajas de sus herramientas

Business Intelligence: Qué es y cuáles son las ventajas de sus herramientas







El término Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés) hace referencia al uso de estrategias y herramientas que sirven para transformar información en conocimiento, con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa.

En plena era digital, tomar decisiones bien informadas es uno de los principales factores de diferenciación de las empresas. En este post vamos a explicar con precisión qué es Business Intelligence, o inteligencia de negocio, y qué herramientas de BI existen.

¿Business Intelligence, inteligencia de negocio o inteligencia empresarial?

Los tres conceptos se refieren a lo mismo: el uso que las empresas hacen de los datos y de la información que tienen – del mercado, de sus competidores, clientes, proveedores, stakeholders o incluso de sus empleados – y de cómo la procesan para poder tomar decisiones bien informadas.

El concepto de Business Intelligence combina por tanto información interna y externa de muy diversa procedencia: los datos que recopila una empresa sobre su producción, por ejemplo, son inteligencia de negocio.

Al igual que la firma electrónica, es apoyarse en la tecnología para conseguir optimizar procesos dentro de los negocios.

Es la habilidad para transformar los datos en información: un recorte de prensa sobre los resultados de un competidor, un informe sobre un nuevo mercado o sector en el que la empresa quiere introducirse, o datos que una empresa puede obtener de sus dispositivos de IoT o de redes sociales.

La relevancia de la inteligencia empresarial para cualquier negocio, y la complejidad en recopilar los datos, procesarlos, analizarlos y presentarlos de forma que cualquiera los pueda entender, es lo que ha hecho florecer el mercado de herramientas de Business Intelligence.

El origen de las herramientas de Business Intelligence

Según el artículo en inglés History of Business Intelligence, la primera mención al término Business Intelligence se encuentra en una enciclopedia publicada en EEUU en 1865. titulada Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes.

Pero no será hasta el siglo XX, con el avance de la tecnología y, en concreto, con el desarrollo de los almacenes informáticos de datos, cuando podemos empezar a hablar del concepto de inteligencia de negocio tal y como lo entendemos ahora.

Algunas fechas de los inicios de las empresas de Business Intelligence:

  • 1956: IBM inventa las unidades de disco duro, que llegaron a particulares y empresas de la mano de los PCs.
  • 1958: el investigador de IBM Peter Luhn, utiliza el concepto Business Intelligence.
    Sus investigaciones fueron cruciales para entender el potencial del análisis de datos para mejorar las decisiones de negocio. Se le considera el padre del término inteligencia de negocio.
  • Década de 1970: SAP y otras empresas desarrollan aplicaciones de negocio que facilitaban la introducción de datos en bases de datos.
  • Década de 1980: las bases de datos evolucionan y permiten almacenar datos de diversas fuentes en una única base de datos.

Primera Etapa de la Comercialización de las Herramientas de Business Intelligence

Es en la década de 1990 cuando se empiezan a desarrollar y comercializar más herramientas de inteligencia de negocios, debido a que algunas empresas pioneras empezaron a darse cuenta del potencial de este tipo de soluciones y empiezan a utilizarlas.

El problema de las primeras herramientas de BI era que eran poco intuitivas y difíciles de usar. Además, para generar informes y acceder a la información, un usuario sin conocimiento específico debía recurrir a los servicios del departamento de IT.

A finales de los 90 y principios del año 2000 fue cuando realmente se empezó a entender el potencial del uso de los softwares de Business Intelligence. El mercado empezó a florecer y proliferaron los fabricantes y proveedores de este tipo de herramientas.

Y además, estas soluciones empezaron a mejorar, haciéndose cada vez más usables para cualquier profesional, de forma que sin tener conocimientos informáticos se podía acceder, recopilar y analizar la información sin tener que recurrir al departamento de IT.

Evolución de las Plataformas de Business Intelligence

El reto que surgió en ese momento fue el de combinar soluciones de Business Intelligence rápidas y fáciles de utilizar por usuarios no técnicos, y que al mismo tiempo fuesen capaces de proporcionar información segura y confiable.

Ha sido en los últimos años cuando tanto el desarrollo como el uso de este tipo de herramientas a crecido de forma exponencial en las empresas.

Teniendo en cuenta que las fuentes de datos se han multiplicado – Internet y redes sociales, dispositivos IoT, información de dispositivos móviles, y un largo etc. – también ha aumentado la complejidad para extraer conocimiento relevante de toda esa información.

Por eso las herramientas de Business Intelligence también se han ido haciendo más sofisticadas y son hoy en día muy potentes, capaces de analizar y procesar infinidad de datos, de infinidad de fuentes y de ayudar a las empresas a extraer conclusiones para mejorar sus cifras de negocio.

Business Intelligence como factor estratégico

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc…

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Los principales productos de Business Intelligence que existen hoy en día son:

Cuadros de Mando Integrales (CMI)

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Por otro lado, los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:

Datamart

Datawarehouse

Los sistemas y componentes del BI se diferencian de los sistemas operacionales en que están optimizados para preguntar y divulgar sobre datos. Esto significa típicamente que, en un datawarehouse, los datos están desnormalizados para apoyar consultas de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. En este sentido, los procesos ETL (extracción, transformación y carga), que nutren los sistemas BI, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema desnormalizado, cuyos datos estén completamente integrados.

En definitiva, una solución BI completa permite:

Observar ¿qué está ocurriendo?

Comprender ¿por qué ocurre?

Predecir ¿qué ocurriría?

Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?

Decidir ¿qué camino se debe seguir?

¿Cómo funcionan las Plataformas de Business Intelligence?

Las plataformas de Business Intelligence tradicionalmente se basan en los almacenes de datos para obtener su información básica. Un almacén de datos agrega información de múltiples fuentes de a un sistema central para respaldar el análisis y la generación de informes comerciales. El software de BI realiza búsquedas en los almacenes y presenta los resultados al usuario en forma de informes, tablas y mapas.

Los almacenes de datos pueden incluir un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP) para admitir consultas multidimensionales. Por ejemplo: ¿Cuáles fueron las ventas de nuestra región este y la región oeste en este año, en comparación con el año pasado?

«OLAP proporciona una poderosa tecnología para el descubrimiento de datos, lo que facilita la inteligencia empresarial, los cálculos analíticos complejos y el análisis predictivo», dice el gerente de ofertas de IBM, Doug Dailey, en su blog de almacenamiento de datos. «Uno de los principales beneficios de OLAP es la coherencia de la información y los cálculos que utiliza. Esto se usa para impulsar los datos a fin de mejorar la calidad del producto, las interacciones con los clientes y las mejoras de los procesos».

Algunas soluciones de inteligencia empresarial más nuevas pueden extraer e ingerir datos sin procesar directamente utilizando tecnología como Hadoop, pero los almacenes de datos siguen siendo la fuente de datos de elección en muchos casos.

¿Por qué son importantes las Plataformas de Business Intelligence?

Las Plataformas de Business Intelligence brinda a las organizaciones la capacidad de hacer preguntas en un lenguaje sencillo y obtener respuestas que puedan comprender. En lugar de utilizar conjeturas, las empresas podrían basar sus decisiones en lo que les dicen sus datos comerciales, ya sea que se relacionen con la producción, la cadena de suministro, los clientes o las tendencias del mercado.

¿Por qué están cayendo las ventas en esta región? ¿Dónde tenemos exceso de inventario? ¿Qué dicen los clientes en las redes sociales? La BI ayuda a responder estas preguntas críticas.

«La BI proporciona conocimientos del pasado y del presente sobre el negocio», dice Maamar Ferkoun en su Blog de inteligencia empresarial y computación en la nube de IBM . «Esto se logra a través de una variedad de tecnologías y prácticas, desde análisis e informes hasta minería de datos y análisis predictivo. Al proporcionar una imagen precisa del negocio en un momento específico, las Plataformas de Business Intelligence proporcionan a una organización los medios para diseñar una estrategia empresarial basada en datos fácticos «.

Cómo ayudan las Plataformas de Business Intelligence a las Organizaciones

Las Plataformas de  Business Intelligence ayudan a las organizaciones a convertirse en empresas basadas en datos, mejorar el rendimiento y obtener una ventaja competitiva. Estas pueden:

  • Mejorar el ROI entendiendo el negocio y asignando recursos de manera inteligente para cumplir con los objetivos estratégicos.
  • Descubrir el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes, y utilizar los conocimientos para segmentar mejor los mercados potenciales o adaptar los productos a las necesidades cambiantes del mercado.
  • Supervisar las operaciones comerciales y corregir o realizar mejoras de forma continua, impulsada por la información obtenida.
  • Mejorar la gestión de la cadena de suministro mediante el seguimiento de la actividad a lo largo y ancho de la línea, lo que representa una mejor comunicación de los resultados con socios y proveedores.

Los minoristas, por ejemplo, pueden ahorrar más costos al comparar el rendimiento y los puntos de referencia en las tiendas, los canales y las regiones. Y, con la visibilidad del proceso de reclamaciones, las aseguradoras pueden ver dónde se deberá enfocar el servicio para así poder utilizar esa información y obtener mejores resultados.

Ventajas de las Plataformas de Business Intelligence

Las cuatro grandes ventajas que ofrece el uso de herramientas de inteligencia de mercado son:

  1. La capacidad de analizar de forma combinada información interna y externa procedente de distintas fuentes y sistemas.
  2. Una mayor profundidad de análisis y una capacidad ampliada de reporting.
  3. La posibilidad de remontar ese análisis atrás en el tiempo en base a series históricas.
  4. La capacidad de realizar proyecciones y pronósticos de futuro en base a toda esa información.

Tipos de Plataformas de Business Intelligence

A pesar de que se trata de una categoría muy amplia – podría discutirse por ejemplo si los servicios de monitorización de medios se consideran una herramienta de BI – podemos distribuir las soluciones de inteligencia de negocio en tres categorías:

  1. Plataformas para la gestión de datos (del inglés, data management tools).

    Permiten desde la depuración y estandarización de datos de procedencia diversa hasta su extracción, transformación y traslado a un determinado sistema.

  2. Las aplicaciones para descubrir nuevos datos (del inglés, data discovery applications).

    Permiten recopilar y evaluar nueva información (data mining o minería de datos). De la misma manera pueden aplicar sobre esa información nueva o sobre la ya disponible. Igualmente, se establecen técnicas de análisis predictivo para realizar proyecciones de futuro.

  3. Herramientas de reporting.

    Una vez recopilada y tratada toda esa información preexistente o nueva, ayudan a las empresas a visualizarla de manera gráfica e intuitiva. También sirven para integrarla en cuadros de mando que midan si se cumplen o no determinados KPIs. Pueden incluso generar todo tipo de informes de reporting.

10 Plataformas de Business Intelligence disponibles en el mercado

Existen soluciones de inteligencia de negocio a medida para distintos sectores, algunas más enfocadas a multinacionales y otras a pymes. Determinar cuál es la que más conviene a cada empresa dependerá de las necesidades que se detecten, y del presupuesto que se tenga.

Sin embargo, queremos repasar 10 herramientas de Business Intelligence. Se combinan algunas desarrolladas por grandes fabricantes de software tipo Microsoft, Oracle o SAP, con otras propuestas por empresas de software emergentes pero que cada vez disfrutan de mayor popularidad:

  1. Microsoft Dynamics
  2. Factorial HR: Informes de análisis
  3. IBM Cognos Analytics
  4. SAP business intelligence
  5. Oracle Business Intelligence
  6. Tableau
  7. Sisense
  8. Clear Analytics
  9. QlikView
  10. Gooddata

Se solía decir que la información es poder. Pero ahora el poder es entenderla. Por eso cualquier empresa hoy en día debería plantearse seriamente el uso de herramientas de análisis de datos para extraer todo el conocimiento posible de su organización. Solo así podrá mantenerse competitiva en el mercado.

Mejores prácticas de Business Intelligence

Las organizaciones se benefician cuando pueden evaluar las operaciones y los procesos, comprender a sus clientes, evaluar el mercado e impulsar la mejora, todo de forma integral. Necesitan las herramientas adecuadas para agregar información empresarial desde cualquier lugar, y así analizarla, descubrir patrones y encontrar soluciones.

El mejor software de Business Intelligence respalda este proceso de toma de decisiones al:

  • Conectar a una amplia variedad de diferentes sistemas de datos y conjuntos de datos, incluidas bases de datos y hojas de cálculo.
  • Proporciona un análisis profundo que ayuda a los usuarios a descubrir relaciones y patrones ocultos en sus datos.
  • Presentar respuestas en visualizaciones de datos informativas y convincentes como informes, mapas, cuadros y gráficos.
  • Permitir la comparación de datos en paralelo, en diferentes escenarios.
  • Proporciona funciones específicas para obtener detalles y así permitir a los usuarios investigar diferentes niveles de datos.

Business Intelligence, Inteligencia Artificial y Machine Learning

Los sistemas avanzados de Business Intelligence y la analítica también pueden integrar el uso de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning para automatizar y agilizar tareas complejas. Estas capacidades aceleran aún más la capacidad de las empresas para analizar sus datos y obtener conocimientos a un nivel profundo.

Considere, por ejemplo, una plataforma como IBM Cognos Analytics  reúne el análisis de datos y las herramientas visuales para respaldar la creación de mapas para informes. El sistema utiliza la IA para identificar automáticamente la información geográfica. Luego, este puede refinar las visualizaciones agregando mapas geoespaciales de todo el mundo, una zona geográfica específica de una ciudad o cualquier punto medio.

Según un informe sobre la reinvención digital realizado por el IBM Institute for Business Value: «En cinco años, el 58 por ciento de los 1,100 ejecutivos que encuestamos en el Estudio de Reinvención Digital espera que las nuevas tecnologías reduzcan las barreras de entrada y el 69 por ciento espera más competencia entre industrias».

«La analítica avanzada permite obtener una inteligencia empresarial más profunda y una visión del consumidor a partir de big data, produciendo información que va desde descriptiva hasta predictiva».

Fuentes:

blog.signaturit.com

ibm.com

sinnexus.com

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