¿Qué es y por qué es importante el Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos y mejores prácticas para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. 

En la práctica, sabes que tiene business intelligence moderna cuando tiene una visión completa de los datos de tu organización y los utiliza para impulsar un cambio positivo, eliminar la ineficiencia y adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado o la cadena de suministro.

Es importante tener en cuenta que esta es una definición muy moderna de BI, y "business intelligence" es un término popular que existe desde hace mucho tiempo. Business Intelligence tradicional surgió originalmente en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. 

Se desarrolló en la década de 1980 junto con modelos computacionales para ayudar en la toma de decisiones y transformar datos en información antes de convertirse en una función específica ofrecida por equipos de BI con soluciones de servicios dependientes de TI. 

Las soluciones de BI modernas priorizan el análisis de autoservicio flexible, los datos gobernados en plataformas confiables, el empoderamiento de los usuarios comerciales y el acceso rápido a la información. Este artículo presenta BI y es solo la punta del iceberg.

Ejemplos de Business Intelligence

Mucho más allá de algo específico, el BI es un término general que abarca los procesos y métodos de recopilación, almacenamiento y análisis de datos de operaciones o actividades para optimizar el rendimiento empresarial. Todo esto se utiliza a la perfección para crear una visión integral del negocio y ayudar a las personas a tomar mejores decisiones procesables. 

En los últimos años, el business intelligence ha evolucionado para incluir más procesos y actividades para mejorar el rendimiento. Estos procesos incluyen:

• Procesamiento de datos: el uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para revelar tendencias en grandes conjuntos de datos.
• La generación del informe: compartir el análisis de datos con las partes interesadas para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones.
• Benchmarking y métricas de rendimiento: comparar datos de rendimiento actuales e históricos para realizar un seguimiento del rendimiento con respecto a los objetivos, a menudo utilizando paneles personalizados.
• Análisis descriptivo: el uso de análisis de datos pasados ​​para averiguar qué sucedió.
• Consultas: al hacer preguntas específicas de los datos, BI extrae las respuestas de los conjuntos de datos.
• Análisis estadístico: aplicar los resultados del análisis descriptivo para explorar los datos en mayor profundidad usando conceptos estadísticos (por ejemplo, cómo y por qué ocurrió una tendencia particular).
• Visualización de datos: el proceso de convertir el análisis de datos en representaciones visuales, como gráficos, diagramas e histogramas, para que los datos sean más fáciles de consumir.
• Análisis visuales: explorar datos a través de historias visuales para comunicar información según sea necesario y mantenerse en el flujo de análisis.
• Preparación de datos: el proceso de recopilar varias fuentes de datos, identificar las dimensiones/medidas y prepararlas para el análisis de datos.

¿Por qué es importante el Business Intelligence?

La inteligencia comercial puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al presentar datos actuales e históricos en el contexto del negocio. Los analistas pueden usar BI para proporcionar puntos de referencia de rendimiento y competencia para ayudar a la organización a funcionar de manera más fluida y eficiente. 

Los analistas también pueden identificar más fácilmente las tendencias del mercado para aumentar las ventas o las ganancias. Cuando se usan correctamente, los datos correcto puede contribuir en muchas áreas, desde el cumplimiento hasta la contratación de personal.Algunos ejemplos de cómo el business intelligence puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos:

• Identificar formas de aumentar las ganancias.
• Analizar el comportamiento del cliente
• Comparación de datos con la competencia.
• Seguimiento del rendimiento
• Optimización de operaciones
• Predecir el éxito
• Identificar las tendencias del mercado.
• Descubrir errores o problemas

¿Cómo funciona el business intelligence?

Cada negocio y organización tiene preguntas y objetivos. Para responder a estas preguntas y realizar un seguimiento del rendimiento frente a los objetivos, recopilan los datos necesarios, los analizan y determinan lo que deben hacer para alcanzar los objetivos.

Desde una perspectiva técnica, los datos brutos son generados por las actividades de la empresa. Se procesan y luego se almacenan en almacenes de datos. Una vez hecho esto, los usuarios pueden acceder a ellos e iniciar el proceso de análisis para responderlas preguntas de la empresa.

Cómo funcionan juntos BI, análisis de datos y análisis empresarial

La inteligencia comercial incluye análisis de datos y análisis comercial, pero solo los aplica como parte del proceso general. BI ayuda a los usuarios a sacar conclusiones a través del análisis de datos. 

Los científicos de datos investigan aspectos específicos de los datos, utilizando técnicas estadísticas avanzadas y análisis predictivos para identificar patrones históricos y predecir patrones futuros. El análisis de datos hace la siguiente pregunta: "¿Por qué sucedió esto y qué sucederá en el futuro?" El business intelligence aplica estos modelos y algoritmos y traduce los resultados a un lenguaje procesable. 

Según el glosario de TI de Gartner, "los análisis empresariales incluyen minería de datos, análisis predictivo, análisis aplicado y estadísticas". En resumen, las organizaciones realizan análisis empresariales como parte de una estrategia de business intelligence más amplia. BI está diseñado para responder preguntas específicas y proporcionar un análisis inmediato para permitir la planificación y la toma de decisiones. 

Sin embargo, las empresas pueden utilizar los procesos analíticos para hacer cada vez mejores preguntas de seguimiento y agilizar el proceso iterativo. El análisis de negocios no debería ser un proceso lineal, ya que responder una pregunta probablemente generará iteraciones y preguntas de seguimiento. 

En cambio, piensa en el proceso como un ciclo basado en datos para acceder, descubrir, explorar y compartir información. A esto lo llamamos el ciclo analítico, un término moderno que explica cómo las empresas usan el análisis para responder a preguntas y expectativas cambiantes.

Diferencia entre BI tradicional y BI moderno

En el pasado, las herramientas se basaban en un modelo tradicional de business intelligence. Era un enfoque de arriba hacia abajo, donde la inteligencia comercial estaba controlada por el departamento de TI y la mayoría de las preguntas analíticas se responden con informes estáticos. 

Es decir, si una persona hiciera una pregunta de seguimiento sobre un informe, su solicitud iría al final de la cola de informes y tendría que comenzar el proceso nuevamente. Este esquema condujo a ciclos de informes lentos y frustrantes, en los que nadie podía aprovechar los datos para tomar decisiones. 

El uso del enfoque de inteligencia comercial tradicional sigue siendo común para los informes estándar y para responder preguntas estáticas. Sin embargo, el business intelligence moderno es interactivo y accesible. Aunque los departamentos de TI siguen siendo una parte importante de la gestión del acceso a los datos, los usuarios de varios niveles pueden personalizar los paneles y crear informes con poca intervención. 

Con el software adecuado, los usuarios pueden visualizar los datos y responder a sus propias preguntas.

Cómo las principales industrias utilizan el business intelligence

Muchas industrias fueron las primeras en adoptar BI, incluyendo salud,tecnología de la información y Educación. Todas las organizaciones pueden utilizar los datos para transformar las operaciones. 

La empresa de servicios financieros Charles Schwab usó business intelligence para obtener una visión integral de todas sus sucursales en los EE. UU. para comprender sus métricas de rendimiento e identificar oportunidades. 

Con acceso a una plataforma central de inteligencia comercial, Schwab pudo recopilar datos de todas las sucursales en una sola vista. Así, los gerentes de las sucursales pudieron identificar a los clientes que podrían necesitar algún cambio en las demandas de inversión. 

El liderazgo puede hacer un seguimiento del desempeño de una región en comparación con el promedio y hacer clic para ver las sucursales que impulsan ese desempeño. Todo esto conduce a más oportunidades de optimización, además de impulsar un servicio al cliente en constante mejora.

Salud

Al igual que los clientes de una empresa, los pacientes de un hospital o una clínica pasan por un viaje. Esto implica, por tanto, que la empresa utilice Business Intelligence para mejorar sus procesos y reducir costes. BI también contribuye a aumentar la agilidad a lo largo del viaje del paciente, lo cual es crucial en el cuidado de la salud.

Tecnología de la información

El BI aplicado a las Tecnologías de la Información contribuye a la integración y centralización de los datos empresariales. De esta forma, es posible que los gerentes obtengan una visión sistémica de las operaciones, de forma clara y con gran detalle. 

En el pasado, la poca o nula integración entre sistemas y sectores era un factor que dificultaba mucho la operación de una empresa, impactando negativamente en la retención de clientes y, en consecuencia, en sus ingresos.

Educación

Desde la alfabetización hasta la educación superior, el sector educativo puede beneficiarse enormemente de BI. Metodologías de enseñanza más eficientes y agilidad en los procesos de matrícula en las instituciones son solo dos ejemplos de las innumerables mejoras que un análisis estructurado de datos puede aportar al segmento.

Herramientas y plataformas de business intelligence

Muchas herramientas y plataformas de business intelligence de autoservicio simplifican el proceso de análisis. Esto facilita que las personas vean y comprendan sus datos, lo que les permite explorarlos por su cuenta sin conocimientos técnicos. 

Hay muchas plataformas de BI dedicadas a informes, visualización de datos y creación de tableros personalizados disponibles para usuarios de varios niveles.Una de las formas más comunes de presentar el business intelligence es mediante la visualización de datos.

Beneficios del análisis visual y la visualización de datos

Una de las formas más comunes de presentar el business intelligence es mediante la visualización de datos. Los seres los humanos son criaturas visuales y muy sensibles a los patrones o diferencias de color. Las visualizaciones de datos muestran información de una manera más accesible y comprensible. 

Las visualizaciones compiladas en tableros pueden contar una historia de inmediato, destacando tendencias o patrones que podrían no revelarse fácilmente con el análisis manual de los datos sin procesar. Esta accesibilidad también permite más conversaciones sobre los datos, lo que genera un impacto empresarial aún mayor.

Uso de business intelligence de autoservicio (SSBI) en tu empresa

Hoy en día, cada vez más organizaciones se están moviendo hacia un modelo moderno de business intelligence, caracterizado por un enfoque de datos de autoservicio. TI gestiona los datos (seguridad, precisión y acceso), lo que permite a los usuarios interactuar con ellos directamente.

Las plataformas de análisis modernas ayudan a las organizaciones a manejar todas las etapas del ciclo de análisis: preparación de datos, análisis y descubrimiento y compartir y gobernar. Es decir, TI puede controlar el acceso a los datos al tiempo que permite a más y más personas explorar visualmente tus datos y compartir sus conocimientos.

¿Cuáles son las tendencias para el futuro de Business Intelligence?

Antes de concluir, hablemos un poco sobre las tendencias para el futuro de Business Intelligence. Entre los principales se encuentran:

Analítica predictiva y prescriptiva

El análisis predictivo se puede resumir como la práctica de extraer información relevante pensando en predecir probabilidades futuras. En el análisis prescriptivo, predecir el futuro no es suficiente, se debe encontrar una manera de construirlo.

Inteligencia artificial

Aunque para muchos todavía parezca un tema de ciencia ficción, la Inteligencia Artificial (IA) viene pisando fuerte para los próximos años y será una pieza fundamental para Business Intelligence.

El motivo es la mejora de la calidad de los procesos que implican la toma de decisiones en las organizaciones. Simples así.

Business intelligence colaborativa

Numerosas empresas de todo el mundo ya han llegado a la conclusión de que para aumentar las posibilidades de éxito empresarial es necesario adoptar una gestión colaborativa que contribuya a todos los empleados en la consecución de resultados.

Seguridad de información

Debido a que implica la recopilación y lectura de datos, es fundamental que Business Intelligence también se dirija a la seguridad y confidencialidad de la información obtenida. Este tema debe ser parte del debate de los gerentes.

Gestión de personas

Otra tendencia se refiere a la gestión de personas, donde BI puede ayudar a promover el conocimiento de los empleados sobre sus procesos. La idea con esto es que los equipos sean más conscientes de los errores, objetivos y metas específicas.

Seguimiento de la competencia

Sin la menor duda, el seguimiento de la competencia es indispensable para todo tipo de organizaciones que quieran salir adelante y estar más alineadas con las necesidades del público.

En este punto, el Business Intelligence es un factor fundamental para entender a los competidores: esto incluye lo que están haciendo y lo que los clientes dicen de ellos.

Cuentacuentos

Una de las innovaciones recientes es el uso de la narración de historias para comunicar ideas y descubrimientos. La narración ayuda a compartir estos conocimientos de una manera más atractiva y emocionante, a fin de generar enfoque en lo que es más importante y ayudar a otros profesionales en el uso correcto de los datos.

Es una forma de compartir datos con características fáciles de entender que hacen que la experiencia de verificar estadísticas sea divertida y emocionante. Así, la tendencia es a democratizar el uso de los datos como fuente para la toma de decisiones.

La narración seguirá ayudando a abstraer los elementos técnicos de lo que sugieren los datos para que los mensajes sean más simples y fáciles de entender. Tanto para ejecutivos y gerentes como para el usuario final también.

Autoservicio de BI

También tenemos el autoservicio de BI. Es un BI al alcance de todos, no solo de los técnicos del equipo. Más laicos logran extraer información importante y utilizan valiosas conclusiones para seguir en su trabajo. De esta forma, se democratiza el acceso a los datos para liberar un poco más al equipo de TI.

Esto se hará a través de cuadros de mando cada vez más gráficos e intuitivos, con filtros e informes fáciles de entender. La revolución de BI de autoservicio también está conectada con la de BI móvil, disponible en cualquier dispositivo móvil para acceder en cualquier momento.

Evidentemente, esta evolución hacia una mayor autonomía en el uso de los datos no reemplaza la necesidad de una consultoría que aporte especialización y experiencia.

Nube

La computación en la nube surgió en el universo de BI para brindar soluciones a algunos desafíos típicos. Uno es la falta de escalabilidad de estas herramientas, que deben crecer para mantenerse al día con Big Data. La nube resuelve esto con mayor flexibilidad y elasticidad para migrar entre paquetes de recursos.

Así que la nube seguirá ayudando. La seguridad también se mejorará con cifrado, copias de seguridad, redundancia de servidores y otros elementos. BI en la nube será más estable, con el mejor rendimiento posible, ya que le permitirá utilizar los recursos más modernos disponibles.

Colaboración entre el sector público y privado

Otro punto es la mayor colaboración entre los sectores público y privado, cobrando aún más importancia los datos públicos en la construcción de informes y análisis. Será más fácil acceder a datos de gobiernos y estados para facilitar el análisis y permitir estudios en profundidad en las herramientas de BI.

El papel futuro del business intelligence

El business intelligence está en constante evolución, siguiendo la tecnología y las necesidades de las empresas. Por eso, cada año, identificamos las tendencias actuales para mantener a los usuarios al tanto de las innovaciones. Recuerda eso inteligencia artificial y aprendizaje automático seguirá creciendo y las empresas podrán integrar la información generada por IA en su estrategia de BI completa. 

A medida que las empresas se esfuerzan por convertirse en organizaciones basadas en datos, las iniciativas de colaboración e intercambio de datos sólo aumentarán. La visualización de datos será aún más esencial para que las personas puedan trabajar juntas en equipos y departamentos. Este artículo es solo una introducción al mundo del BI. 

BI proporciona capacidades de seguimiento de ventas en tiempo real, permite a los usuarios descubrir información sobre el comportamiento del cliente, pronosticar ganancias y mucho más. 

Varias industrias, como la venta al por menor, los seguros y el combustible, ya han adoptado BI, y otras seguirán cada año. Las plataformas de BI se adaptan a las nuevas tecnologías ya la innovación de sus usuarios. Manténte al tanto de todas las tendencias y noticias de business intelligence.