¿Qué es la inteligencia empresarial (BI)?

Los analistas de inteligencia empresarial transforman los datos sin procesar en conocimientos significativos que impulsan la toma de decisiones estratégicas dentro de una organización. Las herramientas de BI permiten a los usuarios empresariales acceder a distintos 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 adquirir conocimientos sobre el rendimiento de la empresa y qué debe hacer a continuación.

Según la revista de CIO: "Aunque la inteligencia empresarial no indica a los usuarios qué deben hacer o qué ocurrirá si siguen un determinado curso, tampoco se trata únicamente de generar informes. En realidad, la BI ofrece una forma de examinar los datos para comprender las tendencias y obtener información".¹

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

La inteligencia empresarial (BI) ofrece una visión descriptiva que permite tomar mejores decisiones empresariales basadas en los datos actuales. El análisis empresarial (BA) es, por tanto, un subconjunto de la BI, y el análisis empresarial proporciona el análisis prescriptivo y prospectivo. Es el paraguas de la infraestructura de BI que incluye las herramientas de identificación y almacenamiento de los datos para la toma de decisiones.

La BI podría indicar a una organización cuántos clientes nuevos se adquirieron el mes pasado y si el tamaño de los pedidos aumentó o disminuyó durante el mes. Por el contrario, el análisis empresarial podría predecir qué estrategias, basadas en esos datos, beneficiarían más a la organización. Por ejemplo: ¿qué sucede si aumentamos el gasto en publicidad para ofrecer a los nuevos clientes una oferta especial?

Las plataformas de BI dependen tradicionalmente de almacenes de datos para obtener su información básica. El punto fuerte de un almacén de datos es que agrega datos de múltiples fuentes de datos en un sistema central para apoyar el análisis de datos empresariales y la elaboración de informes. BI presenta los resultados al usuario en forma de informes, gráficos y mapas, que pueden mostrarse a través de un panel de control.

Los almacenes de datos pueden incluir un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP) para soportar 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 tecnología potente para el descubrimiento de datos, facilitando la inteligencia empresarial, los cálculos analíticos complejos y el análisis predictivo. Una de las principales ventajas de OLAP es la coherencia de sus cálculos, que puede mejorar la calidad de los productos, las interacciones con los clientes y el proceso empresarial.

Los lakehouses de datos ahora también se utilizan 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. Un lakehouse representa la próxima evolución de las soluciones de gestión de datos.

Los pasos que se dan en BI suelen seguir este orden:

• Fuentes de datos: identifique los datos que se van a revisar y analizar, por ejemplo a partir de un almacén de datos o data lake, nube, Hadoop, estadísticas del sector, cadena de suministro, CRM, inventario, precios, ventas, marketing o redes sociales.
  
  
• Recopilación de datos: recopile y limpie datos de diversas fuentes. Esta preparación de los datos puede consistir en recopilar información manualmente en una hoja de cálculo o en un programa automático de extracción, transformación y carga (ETL) .
  
  
• Análisis: busque tendencias o resultados inesperados en los datos. Esto puede utilizar herramientas de minería de datos, descubrimiento de datos o modelado de datos .
  
  
• Visualización: cree visualizaciones de datos, gráficos y paneles de control que utilicen herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel o SAP. Lo ideal es que esta visualización incluya funciones de desglose, exploración y ampliación para que los usuarios puedan investigar varios niveles de datos.
  
  
• Plan de acción: desarrolle conocimientos accionables basados en el análisis de datos históricos frente a indicadores clave de rendimiento (KPI). 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 recientes pueden extraer y cargar datos sin procesar directamente utilizando tecnología como Hadoop, pero los almacenes de datos suelen seguir siendo la fuente de datos elegida.

El término "inteligencia empresarial" fue utilizado por primera vez en 1865 por el escritor Richard Millar Devens, cuando citó a un banquero que recopilaba información sobre el mercado antes que sus competidores. En 1958, un 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 análisis de IBM.

En los años 60 y 70, los primeros sistemas de gestión de datos y sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) empezaron 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 informática Dataversity. "Durante este tiempo se desarrollaron diversas herramientas para acceder a los datos y organizarlos de forma más sencilla. OLAP, sistemas de información ejecutiva y almacenes de datos fueron algunas de las herramientas desarrolladas para trabajar con DSS².

En la década de 1990, la BI se hizo cada vez más popular, pero la tecnología seguía siendo compleja. Por lo general, se necesitaba asistencia de TI, lo que a menudo provocaba retrasos en la elaboración de informes. Incluso sin dicha asistencia, los analistas y usuarios de BI necesitaban una formación amplia para poder consultar y analizar correctamente sus datos.³

La inteligencia empresarial es tanto una forma de pensar como un conjunto de hardware y software. Al adoptar una cultura basada en datos, que se apoya en un conjunto completo de enfoques, procesos, tecnología digital y análisis de datos, una organización puede descubrir nuevos conocimientos que le permitan tomar mejores decisiones empresariales y obtener nuevas ventajas competitivas. La mera instalación de un nuevo paquete de software de BI no basta para provocar este cambio cultural.

• Informes más claros: la BI ofrece a las organizaciones la capacidad de hacer preguntas en un lenguaje sencillo y obtener respuestas que puedan entender. Los paneles de control pueden priorizar los conocimientos más importantes, y ahorrar tiempo tanto a los expertos en datos como a los miembros no técnicos del equipo.
  
  En lugar de basarse en suposiciones, el personal puede tomar decisiones basadas en los datos de la empresa relacionados con la producción, la cadena de suministro, los clientes o las tendencias del mercado. Los datos pueden ayudar a responder preguntas urgentes 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: la BI ofrece conocimientos empresariales mediante la extracción y consolidación de datos de múltiples fuentes, internas y externas, para un análisis completo. Al proporcionar una imagen precisa del negocio y del mercado, la BI proporciona a una organización los medios para diseñar una estrategia empresarial.
  
  
• Creación de nuevas eficiencias: las organizaciones pueden monitorizar las operaciones empresariales con respecto a los puntos de referencia y corregir o realizar mejoras de forma continua, todo ello impulsado por los conocimientos de los datos. Los análisis pueden descubrir y ayudar a eliminar los cuellos de botella de la cadena de fabricación o suministro. Los gestores pueden monitorizar el rendimiento del personal para ayudar a determinar dónde se pueden realizar cambios organizacionales. La gestión de la cadena de suministro puede mejorarse mediante el seguimiento de la actividad a lo largo de la línea y la comunicación de los resultados a los socios y proveedores.
  
  
• Conocimientos de datos más profundos: la BI ayuda a las organizaciones a basarse más en los datos, a mejorar continuamente el rendimiento empresarial, obtener una ventaja competitiva y localizar nuevos clientes y nuevas oportunidades. Pueden mejorar el ROI al comprender su negocio y su mercado, y asignar de manera inteligente los recursos para cumplir los objetivos estratégicos. Los nuevos conocimientos pueden revelar el comportamiento de los clientes, sus preferencias y las tendencias del mercado. Esos conocimientos permiten a los profesionales del marketing dirigirse mejor a los clientes potenciales o adaptar los productos a las necesidades cambiantes del mercado.
  
  
• Toma de decisiones más rápida: al monitorizar y analizar digitalmente el progreso, se pueden tomar decisiones mejor informadas con mayor rapidez y realizar ajustes más rápidos en el mercado.
  
  
• Aumento de la satisfacción del cliente: cuando el personal del servicio de atención al cliente tiene acceso a los datos y conocimientos de los clientes, puede proporcionar la información solicitada y resolver los problemas con mayor rapidez.
  
  
• Aumento de 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 añadidos o repetitivos.

• Conclusiones contradictorias: la BI de autoservicio permite a varios equipos buscar los conocimientos 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 ocurrir especialmente si el sesgo humano se cuela en el análisis.
  
  
• Déficit de habilidades: la necesidad de integración de datos puede ser difícil, dada una amplia variedad de fuentes, y la integración puede exceder las capacidades actuales. Se requiere experiencia en ciencia de datos, ingeniería y arquitectura para ayudar a garantizar que el análisis produzca conocimientos que reflejen la realidad.
  
  
• Costes iniciales: los costes iniciales para desarrollar un sistema de BI potente y moderno pueden parecer elevados, pero el ahorro de costes generado por el análisis compensará 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 de toda una organización necesitan un acceso flexible y de autoservicio a los conocimientos basados en datos y aceleradas por la inteligencia artificial (IA). Desde el marketing a los RR. HH., pasando por las finanzas o la cadena de suministro, entre otros, los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar estos conocimientos 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 la mejora. Necesitan las herramientas adecuadas para agregar información empresarial desde cualquier lugar, analizarla, descubrir patrones y encontrar soluciones. Para ofrecer un sistema de BI que pueda hacer posible todo esto, las organizaciones deberían:

• Establecer objetivos empresariales claros: determinar la información más valiosa y procesable permite a una organización determinar los datos que deben recopilarse u obtenerse y ayudar a seleccionar las características del sistema de BI necesarias para entregar dicha información.
  
  
• Formar de manera integral a los usuarios: el cambio cultural para convertirse en una organización basada en los datos es más alcanzable cuando todos los usuarios reciben lecciones claras y convincentes sobre las nuevas herramientas. La capacitación superficial o el hacking autoguiado pueden desalentar la aceptación del equipo o producir resultados inexactos.
  
  
• Monitorizar la calidad y la pertinencia de los datos: la monitorización constante de los datos es necesaria para garantizar que los resultados sean coherentes y fiables. A medida que cambien las condiciones del mercado, podría ser necesario añadir nuevas medidas o desarrollar diferentes formatos de información para añadir claridad. Los conjuntos de datos de entrada deben ser sólidos e imparciales, y gestionarse según normas de gobierno claras que garanticen que son seguros, privados, precisos y utilizables. Todos los modelos de IA que informen la toma de decisiones y la previsión deben ser explicables y transparentes. El sistema de BI debería conectarse a una amplia variedad de sistemas de datos de todas las funciones empresariales y poder ser utilizado por personas que no sean 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 de manera suficiente, según un informe de IDC⁴ que estima que hasta el 68 % de los datos empresariales se malgastan. 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 adoptando prácticas de toma de decisiones en tiempo real y análisis predictivos.

La inteligencia empresarial añade valor en múltiples funciones en casi cualquier sector. Por ejemplo:

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

Finanzas y banca: las empresas financieras pueden determinar el estado y los riesgos organizativos actuales, 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 nuevas inversiones.

Sanidad: los pacientes pueden obtener rápidamente respuestas a muchas preguntas urgentes sobre sanidad sin hacer preguntas que consumen mucho tiempo al personal o al personal médico. Las operaciones internas, incluidos los inventarios, son más fáciles de rastrear minuto a minuto.

Comercio minorista: los minoristas pueden aumentar el ahorro de costes comparando el rendimiento y los puntos de referencia en las tiendas, los canales y las regiones. Y, con la visibilidad del proceso de reclamaciones, las aseguradoras pueden ver dónde están fallando 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 planificar mejor las promociones y campañas futuras. Una orientación o segmentación detallada puede ayudar a impulsar las ventas.

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

Análisis estadístico: mediante el análisis descriptivo, 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 único panel (SPOG) pueden acelerar el movimiento de mercancías y la identificación de ineficiencias y cuellos de botella en la cadena de suministro.

Los últimos avances en inteligencia empresarial se centran en aplicaciones de la BI de autoservicio que permiten a usuarios no expertos en tecnología utilizar análisis e informes automáticos. El equipo de TI sigue siendo responsable de gestionar los datos corporativos, incluida su precisión y seguridad, pero ahora varios equipos pueden tener acceso directo a ellos y ser responsables de su propio análisis, en lugar de tener que esperar a que el equipo de TI lo haga.

Se espera que los avances continuos en los sistemas modernos de inteligencia empresarial y análisis 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 empresa para analizar datos y obtener información a un nivel más profundo. Los sistemas basados en IA pueden leer múltiples fuentes automáticamente y capturar la información más relevante para guiar la toma de decisiones.

Como ejemplo, piense en cómo IBM® Cognos Analytics reúne el análisis de datos y las herramientas visuales para facilitar la creación de mapas para los informes. El sistema utiliza IA para identificar automáticamente la información geográfica. A continuación, puede refinar las visualizaciones añadiendo mapas geoespaciales de todo el mundo, de un barrio concreto o de cualquier punto intermedio.

Las soluciones de BI modernas residen en plataformas basadas en la nube para ampliar el alcance de BI en todo el mundo. Los conocimientos de los consumidores se pueden extraer del big data, produciendo información que va desde la descriptiva hasta la 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. Algunos sistemas de BI disponen de capacidades de desarrollo low-code o no-code para que los usuarios puedan crear sus propias herramientas, aplicaciones e interfaces de informes para acelerar aún más las respuestas y el tiempo de comercialización.