Introducción

¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial (BI) es un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar insights accionables a partir de datos no procesados, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en empresas de varias industrias.

Hay una serie de herramientas de BI en el mercado que ayudan a los usuarios empresariales a analizar las métricas de rendimiento y extraer insights en tiempo real. Estas herramientas se centran en las funciones de autoservicio, lo que reduce la dependencia de TI y permite a los responsables de la toma de decisiones reconocer las brechas de rendimiento, las tendencias del mercado o las nuevas oportunidades de ingresos más rápidamente. Las aplicaciones de BI se utilizan comúnmente para tomar decisiones empresariales informadas, lo que permite avanzar la posición de una empresa dentro del mercado. Los usuarios continúan adoptando el software de BI a un ritmo acelerado, especialmente a medida que los clientes migran sus cargas de trabajo a la nube. Los fabricantes apoyan cada vez más a los distintos proveedores de plataformas en la nube, lo que da lugar a más modelos de precios basados en suscripciones y soluciones de BI basadas en SaaS.

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Inteligencia empresarial vs. analítica empresarial

Inteligencia empresarial vs. Analítica empresarial

El término "inteligencia empresarial" se utiliza comúnmente junto con analítica empresarial, y aunque hay un solapamiento significativo entre las dos áreas, la primera se centra más específicamente en lo que está sucediendo en su empresa y por qué, mientras que la segunda incluye más ampliamente soluciones que le ayudan a aprovechar esos insights para planificar para el futuro. La inteligencia empresarial utiliza analítica descriptiva para formular conclusiones acerca del rendimiento histórico y actual, lo que le proporciona contexto con relación a los cambios en los indicadores clave de rendimiento (ICR). La analítica e inteligencia empresariales incluyen prácticas de analítica predictiva y prescriptiva que ayudan a asesorar a los responsables de la toma de decisiones acerca de los posibles resultados futuros. Las soluciones de analítica empresarial y BI permiten a los stakeholders tomar mejores decisiones, y deben considerarse complementarias entre sí. La analítica empresarial y la analítica de datos tienden a utilizarse indistintamente, pero la primera es un mero subconjunto de la segunda, ya que el ámbito de la analítica de datos puede hacer referencia a cualquier análisis de datos. En general, la analítica empresarial se centra en obtener información que puede mejorar la toma de decisiones empresariales.

Componentes principales del software de BI

Se espera que las plataformas de BI tengan un panel de datos y tanto funciones bajo demanda de visualización de datos como de elaboración de informes. Para mantenerse competitivo, los sistemas de BI están integrando el machine learning y la IA. En el centro, se basan en almacenes de datos, ETL y OLAP.

Almacenes de datos y data marts

Una vez que los datos se preprocesan y se agregan, se envían a un repositorio central, como por ejemplo un almacén de datos o data mart, que admite herramientas de creación de informes y analítica empresarial. Para conjuntos de datos más grandes, las empresas suelen utilizar una infraestructura de almacenamiento de datos de código abierto denominada Apache Hadoop.

ETL

Las soluciones de BI se basan en un proceso de integración de datos que combina datos de varias fuentes en un único repositorio de datos coherente que se carga en un almacén de datos u otro sistema de destino. ETL son las siglas de los tres pasos de este proceso: extraer, transformar y cargar.

OLAP

Esta tecnología extrae big data de tablas relacionales y lo reorganiza en un formato multidimensional, lo que permite un rápido procesamiento y un análisis de datos detallado. OLAP es un acrónimo en inglés que significa procesamiento analítico en línea.

Funciones de BI emergentes

Procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) se refiere a la rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender el texto y las palabras habladas de una manera similar a los seres humanos. Los proveedores de BI han empezado a incorporar esta tecnología a sus productos, lo que permite a los usuarios acceder a la información empresarial de nuevas formas. Imagine escribir una pregunta en su BI de autoservicio o preguntarle directamente: "¿Qué producto ha generado la mayor cantidad de ingresos este mes?", en vez de buscar la respuesta en los datos usted mismo.

Preparación de datos asistida por IA

Es muy valioso que las soluciones de BI proporcionen una experiencia unificada de todo el proceso de analítica, y eso comienza con los datos. Identificar automáticamente cualquier problema en los datos y sugerir formas de combinar diferentes fuentes de datos permite a los usuarios adaptar y personalizar conjuntos de datos y paneles de control según sea necesario. El proceso hace que un usuario empresarial pueda limpiar, refinar y combinar módulos de datos más fácil y rápidamente para terminar exactamente con los datos que necesitan para impulsar visualizaciones potentes y descubrir nuevos insights.

Creación de informes inteligente

La creación de informes y los paneles de control son la base de un enfoque moderno de analítica. Las organizaciones dependen de informes regulares y estructurados para operar sus negocios. Estos informes formales recopilan y difunden los detalles cruciales que apoyan la buena toma de decisiones y proporcionan puntos de salida para una mejor exploración de tendencias, amenazas y oportunidades. Las funciones de IA incorporadas en las soluciones de BI modernas aprenden de los usuarios para facilitar la identificación de visualizaciones que tienen el mayor impacto para descubrir y comunicar insights.

Casos de uso

Casos de uso de la inteligencia empresarial

Ventas

El software de BI se utiliza para ver los datos de ventas en tiempo real y adaptarse rápidamente al cambio. Las visualizaciones y paneles de control de datos especializados se pueden compartir y estandarizar fácilmente en toda la empresa. El software de BI también es beneficioso para supervisar la calidad de las líneas de trabajo, gestionar la compensación, analizar la rentabilidad y asignar territorios.

Cadena de suministro

Los sistemas de BI se pueden utilizar para mejorar las operaciones empresariales, sustituir Microsoft Excel y permitir que las empresas identifiquen los retrasos y las áreas problemáticas en el proceso de envío. Los casos de uso de la cadena de suministro también se extienden a los informes de abastecimiento, conformidad y daños de material.

Marketing

Las herramientas de BI se utilizan comúnmente para monitorear el impacto del contenido y las campañas en varias audiencias. Las organizaciones utilizan estos datos para comprender el efecto del marketing en el rendimiento empresarial. Los profesionales de marketing también se benefician de la capacidad de las herramientas de BI para supervisar las preferencias de los clientes, el valor del ciclo de vida del cliente y la rentabilidad.

BI e IBM

Inteligencia empresarial e IBM

La historia de IBM con la inteligencia empresarial se remonta a 1958 en un documento publicado por el investigador de IBM, Hans Peter Luhn (PDF, 631 KB). Su investigación ayudó a establecer métodos para crear algunas de las primeras plataformas de analítica de IBM. Aunque en IBM hemos seguido evolucionando el portafolio de productos para apoyar las estrategias de inteligencia empresarial, su trabajo ha sido, sin duda, fundamental para nuestro legado en este ámbito.

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