¿Qué es la inteligencia empresarial (BI)?

Los analistas de inteligencia empresarial transforman los datos sin procesar en insights significativos que impulsan la toma de decisiones estratégicas dentro de una organización. Las herramientas de BI permiten a los usuarios empresariales acceder a diferentes tipos de datos: históricos y actuales, de terceros e internos, así como a datos semiestructurados y no estructurados, como las redes sociales. Los usuarios pueden analizar esta información para obtener insights sobre el rendimiento de la empresa y qué debe hacer a continuación.

Según la revista CIO: “Si bien la inteligencia empresarial no les dice a los usuarios de negocios qué hacer o qué pasará si toman un determinado rumbo, tampoco se trata simplemente de generar informes. Más bien, BI ofrece una forma para que las personas examinen los datos para comprender las tendencias y obtener información".¹

Las organizaciones pueden utilizar la información obtenida de BI y análisis de datos para mejorar las decisiones de negocios, identificar problemas o problemas, detectar tendencias del mercado y encontrar nuevos ingresos u oportunidades de negocio.

La inteligencia empresarial (BI) es descriptiva, lo que permite tomar mejores decisiones empresariales basadas en datos empresariales actuales. Analytics de negocio (BA) es entonces un subconjunto de BI, y analytics de negocio proporciona el análisis prescriptivo y prospectivo. Es el paraguas de la infraestructura de BI que incluye las herramientas para la identificación y el almacenamiento de los datos para la toma de decisiones.

BI puede decirle a una organización cuántos clientes nuevos se adquirieron el mes pasado y si el tamaño del pedido aumentó o disminuyó durante el mes. A diferencia de esto, la analítica empresarial podría predecir qué estrategias, en función de esos datos, beneficiarían más a la organización. Por ejemplo: ¿Qué pasa si aumentamos la inversión publicitaria para dar a los nuevos clientes una oferta especial?

Las plataformas de BI tradicionalmente dependen de almacenes de datos para su información de referencia. La fortaleza de un data warehouse es que agrega datos de múltiples fuentes de datos en un sistema central para soportar el informe y analytics de datos del negocio. BI presenta los resultados al usuario en forma de reportes, gráficos y mapas, que pueden mostrar a través de un panel.

Los almacenes de datos pueden incluir un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP) para admitir consultas multidimensionales. Por ejemplo: "¿Cuáles son las ventas de nuestra región oriental frente a nuestra región occidental este año, en comparación con el año pasado?"

OLAP proporciona una poderosa tecnología para el descubrimiento de datos, facilitando BI, cálculos analíticos complejos y analytics predictivo. Uno de los principales beneficios de OLAP es la consistencia de sus cálculos que pueden mejorar la calidad del producto, las interacciones con los clientes y el proceso de negocio.

Los lakehouse de datos también se emplean ahora para BI. El beneficio de un lakehouse de datos es que trata de resolver los principales retos que plantean tanto los almacenes de datos como los data lakes para ofrecer a las organizaciones una solución de gestión de datos más idónea. Una casa lago representa la próxima evolución de las soluciones de gestión de datos.

Los pasos que se toman en BI suelen fluir en este orden:

• Fuentes de datos: Identifique los datos que se revisarán y analizarán, tales como de un almacén de datos o data lake, nube, Hadoop, estadísticas de la industria, cadena de suministro, CRM, inventario, precios, ventas, marketing o redes sociales.
  
  
• Recolección de datos: Reúna y limpie datos de diversas fuentes. Esta data preparation podría ser la recopilación manual de información en una hoja de cálculo o en un programa automático de extracción, transformación y carga (ETL).
  
  
• Análisis: Busca tendencias o resultados inesperados en los datos. Para ello se pueden emplear herramientas de minería de datos, descubrimiento de datos o modelización de datos.
  
  
• Visualización: cree visualizaciones de datos, gráficos y paneles que empleen herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel o SAP. Idealmente, esta visualización incluye funciones de desglose, desglose y desglose para permitir a los usuarios investigar varios niveles de datos.
  
  
• Plan de acción: Desarrolle insights procesables basados en el análisis de datos históricos frente a indicadores clave de rendimiento (KPIs). Las acciones pueden incluir procesos más eficientes, cambios en el marketing, solucionar problemas de la cadena de suministro o adaptar los problemas de experiencia del cliente.
  

Algunos productos de BI más nuevos pueden extraer y cargar datos sin procesar directamente mediante el uso de tecnología como Hadoop, pero los almacenes de datos a menudo siguen siendo la fuente de datos preferida.

El término "inteligencia empresarial" fue utilizado por primera vez en 1865 por el autor Richard Millar Devens, cuando citó a un banquero que recopiló inteligencia sobre el mercado antes que sus competidores. En 1958, un científico informático de IBM llamado Hans Peter Luhn exploró el potencial del uso de la tecnología para recopilar BI. Su investigación ayudó a establecer métodos para crear algunas de las primeras plataformas de analytics de IBM.

En las décadas de 1960 y 1970, los primeros sistemas de gestión de datos y sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) comenzaron a almacenar y organizar los crecientes volúmenes de datos. “Muchos historiadores sugieren que la versión moderna de BI evolucionó a partir de la base de datos DSS”, afirma el sitio de educación de TI Dataversity. “Durante este tiempo se desarrolló una variedad de herramientas para acceder y organizar los datos de formas más sencillas. OLAP, sistemas de información ejecutiva y almacenes de datos fueron algunas de las herramientas desarrolladas para trabajar con DSS”.²

En la década de 1990, la BI se hizo cada vez más popular, pero la tecnología seguía siendo compleja. Generalmente se necesitaba soporte de IT, lo que a menudo resultaba en acumulación de trabajo y retrasos en los informes. Incluso sin IT, los analistas de BI y los usuarios necesitaban una amplia capacitación para poder consultar y analizar con éxito sus datos.³

La inteligencia empresarial es tanto una forma de pensar como compuesta de hardware y software. Al adoptar una cultura basada en datos, basada en un conjunto completo de enfoques, procesos, tecnología digital y análisis de datos, una organización puede encontrar nuevos insights para tomar mejores decisiones comerciales y obtener nuevos beneficios. La instalación de un nuevo paquete de software de BI por sí sola no provoca este cambio cultural.

• Reportes más claros: BI brinda a las organizaciones la capacidad de hacer preguntas en un lenguaje sencillo y obtener respuestas que puedan entender. Los paneles pueden priorizar los insights más importantes, ahorrando tiempo tanto a los expertos en datos como a los miembros del equipo sin conocimientos técnicos.
  
  En lugar de usar conjeturas, el personal puede basar sus decisiones en lo que les dice los datos de su negocio, ya sea que se relacione con la producción, la cadena de suministro, los clientes o las tendencias del mercado. Los datos pueden ayudar a responder las preguntas apremiantes de una organización: ¿Por qué están cayendo las ventas en esta región? ¿Dónde tenemos exceso de inventario? ¿Qué dicen los clientes en las redes sociales?
  
  
• Datos consolidados: BI ofrece insights empresariales al extraer y consolidar datos de múltiples fuentes, internas y externas, para un análisis completo. Al proporcionar una imagen precisa del negocio y el mercado, BI proporciona a una organización los medios para diseñar una estrategia de negocio.
  
  
• Cree nuevas eficiencias: Las organizaciones pueden monitorear las operaciones comerciales con respecto a puntos de referencia y corregir o realizar mejoras de forma continua, todo ello impulsado por insights de datos. Los analytics pueden descubrir y ayudar a eliminar los cuellos de botella de la fabricación o la cadena de suministro. Los gerentes pueden monitorear el desempeño del personal para ayudar a identificar dónde se pueden realizar cambios organizacionales. La gestión de la cadena de suministro se puede mejorar monitoreando la actividad a lo largo de la línea y comunicando los resultados con socios y proveedores.
  
  
• Insights de datos más profundos: BI ayuda a las organizaciones a basar más en los datos para mejorar continuamente el rendimiento empresarial, obtener un beneficio competitivo y localizar nuevos clientes y nuevas oportunidades. Pueden mejorar su retorno de la inversión (ROI) al comprender su negocio y mercado, y asignar de manera inteligente los recursos para cumplir con los objetivos estratégicos. Los nuevos insights de datos pueden revelar el comportamiento de los clientes, las preferencias y las tendencias del mercado. Esos insights permiten a los profesionales del marketing dirigir mejor a los prospectos o adaptar los productos a las necesidades cambiantes del mercado.
  
  
• Toma de decisiones más rápida: A medida que el progreso se monitorea y analiza digitalmente, se pueden tomar decisiones mejor informadas más rápidamente para ajustes más rápidos en el mercado.
  
  
• Aumente la satisfacción del cliente: Cuando el personal de atención al cliente tiene acceso a los datos e insights de los clientes, puede proporcionar la información solicitada y resolver problemas más rápidamente.
  
  
• Aumente la satisfacción de los empleados: El acceso de autoayuda a datos empresariales importantes puede optimizar los flujos de trabajo para que el personal pueda hacer su trabajo más rápido, con menos pasos agregados o repetitivos.

• Conclusiones contradictorias: La BI de autoservicio permite a varios equipos buscar los insights que necesitan, pero también puede llevar a conclusiones divergentes, lo que puede crear más fricciones en lugar de un plan de acción unificado. Esto puede ser especialmente cierto si el sesgo humano se infiltra en el análisis.
  
  
• Déficit de competencias: La necesidad de integración de datos podría ser difícil, dada la gran variedad de fuentes, y la integración podría superar las capacidades actuales. Se necesitan conocimientos de ciencia de datos, ingeniería y arquitectura para garantizar que los análisis arrojen insights que reflejen la realidad.
  
  
• Costos indirectos: Los costos iniciales para desarrollar un sistema de BI poderoso y moderno pueden parecer grandes, pero los ahorros de costos generados por el análisis compensarán la inversión.

Los datos son el alma de las organizaciones exitosas. Más allá de los roles de datos tradicionales, ingenieros de datos, científicos de datos, analistas y arquitectos, los responsables de la toma de decisiones en toda una organización necesitan un acceso flexible y de autoservicio a insights basados en datos acelerados por inteligencia artificial (IA). Desde marketing hasta RH, desde finanzas hasta cadena de suministro y más, los responsables de la toma de decisiones pueden emplear estos insights para mejorar la toma de decisiones y la productividad en toda la empresa.

Las organizaciones se benefician cuando pueden evaluar completamente las operaciones y los procesos, comprender a sus clientes, medir el mercado e impulsar mejoras. Necesitan las herramientas adecuadas para agregar información del negocio desde cualquier lugar, analizarla, descubrir patrones y encontrar soluciones. Para ofrecer un sistema de BI que pueda hacer todo esto posible, las organizaciones deben:

• Establezca objetivos comerciales claros: Determinar la información más valiosa y procesable permite a una organización determinar los datos que deben recopilar u obtener y ayudar a seleccionar las características del sistema de BI necesarias para entregar esa información.
  
  
• Capacitación integral de los usuarios: El cambio cultural para convertir en una organización basada en datos es más factible cuando todos los usuarios reciben lecciones claras y convincentes sobre las nuevas herramientas. La capacitación superficial o la piratería autoguiada pueden desalentar la aceptación del equipo o producir resultados inexactos.
  
  
• Monitorear la calidad y relevancia de los datos: Se necesita un monitoreo constante de los datos para ayudar a garantizar que los resultados sean consistentes y confiables. A medida que cambian las condiciones del mercado, es posible que sea necesario agregar nuevas medidas o desarrollar diferentes formatos de reportes para agregar claridad. Los conjuntos de datos de entrada deben ser estables e imparciales, y gestionarse de acuerdo con estándares de gobernanza claros que garanticen que sean seguros, privados, precisos y utilizables. Todos los modelos de IA que informen la toma de decisiones y pronósticos deben ser explicables y transparentes. Y el sistema de BI debe conectarse a una amplia variedad de sistemas de datos en todas las funciones comerciales y ser utilizable por aquellos que no son analistas de datos profesionales.
  
  
• Garantizar el acceso a los datos a los responsables de la toma de decisiones: Muchas empresas están rezagadas. Los datos esenciales no se capturan ni analizan lo suficiente, según un informe de IDC⁴ que estima que hasta el 68% de los datos del negocio no se aprovechan. Las empresas con una arquitectura de datos moderna y una sólida adopción de BI disfrutan de una ventaja competitiva: Están posicionadas para avanzar aún más mediante la adopción de prácticas de toma de decisiones en tiempo real y analytics predictivos.

La inteligencia empresarial agrega valor en múltiples funciones en casi cualquier industria. Por ejemplo:

Atención al cliente: Con la información del cliente y los detalles del producto disponibles a través de una fuente de datos unificada, los agentes de atención al cliente pueden responder rápidamente las preguntas de los clientes o comenzar a resolver las inquietudes de los clientes.

Finanzas y banca: Las firmas financieras pueden determinar la salud y los riesgos actuales de la organización, y predecir el éxito futuro mediante la visualización combinada de historiales de clientes y condiciones del mercado. Los datos se pueden revisar sucursal por sucursal con una única interfaz para identificar oportunidades de mejora o mayor inversión.

Atención médica: Los pacientes pueden obtener rápidamente respuestas a muchas preguntas urgentes de atención médica sin hacer preguntas que consuman mucho tiempo al personal o al personal médico. Las operaciones internas, incluyendo inventarios, son más fáciles de rastrear minuto a minuto.

Venta minorista: Los vendedores minoristas pueden impulsar el ahorro de costos comparando el rendimiento y los puntos de referencia entre tiendas, canales y regiones. Y, con visibilidad del proceso de reclamaciones, las aseguradoras pueden ver dónde están faltando los objetivos de servicio y utilizar esa información para mejorar los resultados.

Ventas y marketing: Al unificar los datos sobre promociones, precios, ventas, acciones de los clientes y condiciones del mercado, los profesionales del marketing y los equipos de ventas pueden planear mejor las promociones y campañas futuras. La segmentación o segmentación detallada puede ayudar a impulsar las ventas.

Seguridad y cumplimiento: Los datos centralizados y un panel unificado pueden mejorar la precisión y ayudar a determinar las causas principales de los problemas de seguridad. El cumplimiento de las regulaciones se puede simplificar con un único sistema para recopilar datos de reportes.

Análisis estadístico: Mediante el uso de analytics descriptivos, las organizaciones pueden revisar las estadísticas para detectar nuevas tendencias y descubrir por qué se están desarrollando esas tendencias.

Cadena de suministro: Los datos mundiales en un solo panel (SPOG) pueden acelerar el movimiento de mercancías y la identificación de ineficiencias y cuellos de botella en la cadena de suministro.

Los desarrollos recientes en inteligencia empresarial se centran en aplicaciones de BI de autoservicio que permiten a los usuarios no expertos en tecnología emplear análisis e reportes automáticos. El equipo de IT sigue siendo responsable de gestionar los datos corporativos, incluyendo la precisión y la seguridad, pero ahora varios equipos pueden tener acceso directo a los datos y ser responsables de su propio análisis, en lugar de tener el trabajo esperando en una cola para que IT lo ejecute.

Se espera que los avances continuos en los sistemas modernos de inteligencia empresarial y analytics integren algoritmos de machine learning e IA para agilizar tareas complicadas. Con el nuevo énfasis en el autoservicio, estas capacidades también pueden acelerar la capacidad de la compañía para analizar datos y obtener insights a un nivel más profundo. Los sistemas basados en IA pueden leer de múltiples fuentes automáticamente mientras obtienen la información más relevante para liderar la toma de decisiones.

Como ejemplo, considere cómo IBM Cognos® Analytics reúne el análisis de datos y las herramientas visuales para respaldar la creación de mapas para reportes. El sistema utiliza IA para identificar automáticamente la información geográfica. Luego, puede refinar las visualizaciones agregando mapeo geoespacial de todo el mundo, un vecindario individual o cualquier cosa intermedia.

Las soluciones de BI modernas residen en plataformas basadas en la nube para ampliar el alcance de BI en todo el mundo. Los insights del consumidor se pueden extraer de big data, produciendo información que va desde descriptiva hasta predictiva. Muchas soluciones de BI ahora incluyen procesamiento en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones inmediata.

Otros avances en los sistemas de BI de nivel empresarial incluyen consultas en lenguaje natural, que son más fáciles para los usuarios que no son expertos en SQL. Las capacidades de desarrollo de código bajo o sin código están disponibles en algunos sistemas de BI para que los usuarios puedan crear sus propias herramientas, aplicaciones e interfaces de reportes para acelerar aún más las respuestas y el tiempo de comercialización.