Introducción

¿Qué es Business Intelligence?

Business intelligence (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 business intelligence permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores.

Hay una serie de herramientas de BI en el mercado que permiten a los usuarios de negocio analizar las métricas de rendimiento y extraer información útil en tiempo real. Estas herramientas se centran en las prestaciones de autoservicio, lo que reduce las dependencias de TI y permite a los responsables de la toma de decisiones identificar las carencias de rendimiento, las tendencias del mercado y las nuevas oportunidades de ingresos más rápidamente. Las aplicaciones de BI se utilizan normalmente para tomar decisiones empresariales fundamentadas y hacer avanzar la posición de una empresa en el mercado.

La adopción por parte del usuario del software de BI continúa aumentando a un ritmo rápido, especialmente a medida que los clientes migran las cargas de trabajo al cloud. Los distribuidores son cada vez más partidarios de distintos proveedores de plataformas de cloud, lo que da lugar a más modelos de precios basados en suscripciones y soluciones de BI basadas en SaaS.

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BI frente a analítica de negocio

Business Intelligence frente a analítica de negocio

El término business intelligence se utiliza normalmente asociado con la analítica de negocio y, aunque hay un solapamiento significativo de las dos áreas, business intelligence se centra más en qué ocurre en su negocio y por qué, mientras que la analítica de negocio es más amplia e incluye las soluciones que le ayudarán a aprovechar esa información útil para planificar el futuro. Business Intelligence utiliza la analítica descriptiva para formular conclusiones sobre el rendimiento histórico y actual, y proporcionar contexto sobre los cambios en los indicadores clave de rendimiento (ICR).

La analítica de negocio y business intelligence incluyen prácticas de analítica prescriptiva y predictiva, que permiten asesorar a los responsables de la toma de decisiones sobre los posibles resultados futuros. Las soluciones de analítica de negocio y BI permiten a las partes interesadas tomar mejores decisiones, que deben considerarse complementarias entre sí.

La analítica de negocio y la analítica de datos tienden a utilizarse indistintamente. No obstante, la analítica de negocio es un mero subconjunto de la analítica de datos, ya que el ámbito de la analítica de datos puede hacer referencia a cualquier análisis de datos. La analítica de negocio se centra en descubrir información que puede mejorar la toma de decisiones empresariales.

Componentes clave del software de BI

Se espera que las plataformas de BI tengan prestaciones de visualización de datos, informes ad hoc y paneles de control. Para mantenerse competitivo, los sistemas de business intelligence están integrando el machine learning y la IA. En su núcleo, se basan en depósitos de datos, ETL y OLAP.

Depósitos de datos y despensas de datos

Una vez que los datos se procesan previamente y se agregan, se incorporan en un repositorio central, por ejemplo, un depósito de datos o una despensa de datos, que da soporte a herramientas de creación de informes y analítica de negocio. Para los 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 varios orígenes de datos en un único almacén de datos coherente, que se carga en un depósito de datos u otro sistema de destino. ETL es la abreviatura en inglés de los tres pasos de este proceso: extraer, transformar y cargar.

OLAP

Esta tecnología extrae Big Data de tablas relacionales y reorganiza los datos en un formato multidimensional, que permite un rápido procesamiento y un análisis de datos inteligente. OLAP es un acrónimo en inglés del procesamiento analítico en línea.

Prestaciones de BI emergentes

Procesamiento del lenguaje natural

El Procesamiento de lenguaje natural (NLP) hace referencia a la rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores entender el texto escrito y hablado de una manera similar a los seres humanos. Los proveedores de BI han empezado a incorporar esta tecnología en sus productos, lo que permite a los usuarios acceder a la información empresarial de nuevas formas. Imagine escribir una pregunta en su solución de BI de autoservicio o preguntarle directamente: "¿qué producto ha conseguido la mayor cantidad de ingresos este mes?" frente a hacer búsqueda en los datos para encontrar la respuesta manualmente.

Preparación de datos basada en IA

Es muy útil para las soluciones de BI ofrecer un servicio integral en todo el viaje de la analítica, y eso empieza por los datos. Identificar automáticamente cualquier problema en los datos y recomendar formas de combinar diferentes orígenes de datos permite a los usuarios adaptarse y personalizar conjuntos de datos y paneles de control según sea necesario. Este proceso permite a un usuario empresarial limpiar, optimizar y combinar módulos de datos de manera más rápida y sencilla, para terminar exactamente con los datos que necesita para crear visualizaciones potentes y descubrir nueva información útil.

Informes inteligentes

Los informes y los paneles de control están en la base de un enfoque moderno de la analítica. Las organizaciones se basan en informes periódicos y estructurados para ejecutar su negocio. Estos informes formales recopilan y difunden detalles cruciales para mejorar la toma de decisiones, y ofrecen puntos de partida para una mayor 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 tengan el mayor impacto para descubrir y comunicar información útil.

Casos de uso

Casos de uso de business intelligence

Ventas

El software de BI se utiliza para ver datos de ventas en tiempo real y cambiar rápidamente para adaptarse a las nuevas condiciones. Las visualizaciones de datos y los paneles de control especializados se pueden compartir y estandarizar fácilmente en toda la empresa.El software de BI también permite supervisar la calidad de los proyectos en desarrollo y gestionar la compensación, el análisis de la rentabilidad y la asignación de territorio.

Cadena de suministro

Las empresas pueden utilizar los sistemas de BI para mejorar las operaciones de negocio, sustituir a Microsoft Excel e identificar retrasos y áreas problemáticas en el proceso de envío. Los casos de uso de la cadena de suministro también se extienden a los informes de aprovisionamiento de material, conformidad y lesiones.

Marketing

Las herramientas de BI se utilizan normalmente para realizar un seguimiento del impacto del contenido y las campañas en distintos segmentos de audiencia. Las organizaciones utilizan estos datos para comprender el efecto del marketing en el rendimiento empresarial. Los expertos en marketing también se benefician de la capacidad de las herramientas de BI de supervisar las preferencias de los clientes, el valor de la vida útil del cliente y la rentabilidad.

BI e IBM

Business Intelligence e IBM

La historia de IBM con business intelligence se remonta a 1958 en un documento publicado por Hans Peter Luhn, investigador de IBM (PDF, 631 KB). Su investigación permitió establecer métodos para crear algunas de las primeras plataformas de análisis de IBM. Aunque IBM ha seguido evolucionando su portfolio de productos para dar soporte a las estrategias de business intelligence, su trabajo es sin duda fundamental para nuestro legado en este campo.

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