El Business Intelligence, conocido en castellano como Inteligencia de Negocios, es el conjunto de procesos que permite analizar cómo funciona una empresa. La Inteligencia de Negocios (BI) ayuda a tomar decisiones basadas en la lectura de datos. En la práctica, implementar BI en una empresa supone contar con una vista integral de todos los datos de la organización y, después, usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y de la demanda.
CONTENIDOS
Historia de la Inteligencia de Negocios
Tipos de procesos en la Inteligencia de Negocios
El análisis de datos y el análisis de negocio
Tendencias actuales en la Inteligencia de Negocios
Historia de la Inteligencia de Negocios
La BI tiene una historia relativamente corta. Originalmente surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se utilizó para tomar decisiones y transformar datos en información, para más tarde convertirse en soluciones de servicio basadas en TI. Hoy en día, se priorizan factores como el análisis de autoservicio flexible. Esto quiere decir que cada usuario puede acceder a los datos desde diferentes ubicaciones, obtener entendimiento unificado, colaborar con otros equipos y obtener la visibilidad necesaria para tomar decisiones más rápidas e inteligentes de manera constante. Todo ello implica la gestión de los datos en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y un sistema que posibilite obtener información con rapidez.
Tipos de procesos en la Inteligencia de Negocios
En los últimos años la BI ha evolucionado para incluir procesos y actividades que mejoran su rendimiento. Entre los procesos más importantes podemos señalar los siguientes:
1. Minería de datos
Se trata de usar las bases de datos, las estadísticas y el aprendizaje automático para descubrir tendencias en conjuntos de datos más grandes.
2. Generación de informes
Consiste en compartir análisis de datos con las partes interesadas para que todos puedan sacar sus propias conclusiones y tomar decisiones.
3. Métricas de rendimiento y valores de referencia
Se basa en comparar los datos del rendimiento actual de la empresa con los datos históricos para hacer un seguimiento del rendimiento frente a los objetivos.
4. Análisis descriptivos
Se trata de usar un análisis de datos preliminar para descubrir qué ocurrió en relación a un tema concreto.
5. Consultas
Un usuario puede realizar preguntas específicas relacionadas con los datos y la Inteligencia de Negocios extrae las respuestas de los conjuntos de datos.
6. Análisis estadístico
Partiendo de los resultados de análisis descriptivos, se exploran aún más los datos, por ejemplo, a través de estadísticas para determinar cómo ocurrió una tendencia y por qué.
7. Visualización de datos
Consiste en transformar el análisis de datos en representaciones visuales, como gráficos o histogramas, a fin de poder entender más fácilmente los datos.
8. Análisis Virtual
Se basa en explorar los datos a través de una narración visual de historias para compartir información sobre la marcha y permanecer en el flujo de análisis.
9. Preparación de datos
Se puede recopilar varias fuentes de datos, identificar las dimensiones y las medidas, logrando unificarlos y preparar los datos para el análisis.
El análisis de datos y el análisis de negocio
La Inteligencia de Negocios (BI) incluye el análisis de datos y el análisis de negocios. Sin embargo, estos dos aspectos conforman solo una parte del proceso completo.
La tecnología basada en BI ayuda a extraer conclusiones a partir de los datos y, para hacerlo, usan estadísticas avanzadas y análisis predictivos para descubrir patrones actuales y de futuro. En este sentido, el análisis de datos formula la pregunta: ”¿Por qué ocurrió esto y que puede ocurrir a continuación?”. Por otra parte, se obtienen todos esos modelos y algoritmos, desglosando los resultados en una representación fácil de comprender.
Las empresas realizan análisis de datos como parte de una estrategia de BI a mayor escala. La información resultante permite además la toma de decisiones y también puede usarse para mejorar un proceso de forma continuada. El análisis de negocios no debe ser un proceso lineal, porque es posible que la respuesta a una pregunta lleve a nuevas interacciones y a preguntas de seguimiento. El proceso debe considerarse como un ciclo de acceso a datos, descubriendo, explorando y usando de manera compartida la información. Esto es lo que se denomina el ciclo de análisis, un término actual que describe cómo las empresas usan los análisis de manera continua para reaccionar a los cambios.
Tendencias actuales en la Inteligencia de Negocios
En una encuesta reciente publicada por la empresa ManageEngine, más de 160 profesionales de todo el mundo señalaron sus desafíos más comunes cuando se trata de analizar datos. He aquí algunas conclusiones reveladoras:
1. El análisis de información ya no es exclusivo para los expertos en información
Debido a sus altos niveles de complejidad, las herramientas de Inteligencia de Negocios (BI) tradicionalmente eran remitidas a las manos de selectos expertos en datos, lo cual tenía como consecuencia que la toma de decisiones se limitaba a unos pocos. Sin embargo, en el mundo actual, los datos son una parte integral de cualquier negocio. Por tanto, los empleados deben tener acceso a ellos diariamente para tomar sus propias decisiones.
2. Capacitar a los empleados garantiza una mejor gobernanza de las TI
Lejos están los días en que un usuario del sistema tenía que esperar pacientemente a que el departamento de TI le entregará un informe o un gráfico y así poder obtener la información requerida. Los empleados actuales ya no están dispuestos a depender de otras fuentes para cumplir sus requerimientos de informes y la mayoría prefiere hacerlo por sí mismos. Las herramientas de BI de autoservicio ofrecen mucha mayor flexibilidad y permiten llevar a cabo un amplio rango de tareas de manera rápida, incluyendo la creación de informes personalizados, el entendimiento en tiempo real de la información requerida y las directrices para emprender las acciones necesarias.
3. La personalización sustituye a la estandarización por completo
Equipos diferentes seguramente tendrán distintas necesidades de reportes. Con esto en mente, los reportes de autoservicio pueden proporcionar un gran impulso a la productividad, ya que pueden personalizarse según las necesidades individuales del personal. Al habilitar un mayor nivel de personalización, también se puede ofrecer un entendimiento para comprender por qué es más probable que ciertas estrategias puedan funcionar mejor que otras.
4. Los informes bajo demanda son fundamentales
Los informes ad-hoc se consideran usualmente la opción más demandada, ya que presentan respuestas a preguntas específicas y analizan únicamente datos selectivos. Con este tipo de informes de autoservicio los usuarios tendrán un fácil acceso a la información y también la posibilidad de compartirla.
5. El análisis visual de datos sencillamente es más popular
Una interfaz de usuario intuitiva y visualmente atractiva agrega más contexto a los datos que otras opciones y permite ver, interpretar y analizar la información de manera instantánea.
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Hace tiempo que tengo definido que no deben venderse comoditties sino marcas, que no deben venderse productos finitos sino proyectos largos, porque todos los dias comemos y los clientes necesitan calidad permanente…
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