Business Intelligence (BI) es un software que ingiere datos empresariales y los presenta en vistas fáciles de usar, como informes, cuadros de mando, tablas y gráficos. El análisis de estos datos ayuda a las empresas a obtener información procesable e informar la toma de decisiones.
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 información sobre el rendimiento de la empresa.
De acuerdo con la revista CIO: “Si bien Business Intelligence 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 los conocimientos adquiridos a partir de Business Intelligence y el análisis de datos para mejorar las decisiones comerciales, identificar problemas o cuestiones, detectar tendencias del mercado y encontrar nuevos ingresos u oportunidades comerciales.
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Las plataformas de BI tradicionalmente dependen de almacenes de datos para su información de referencia. Un almacén de datos agrega datos de múltiples fuentes de datos en un sistema central para respaldar el análisis y la generación de informes empresariales. El software Business Intelligence consulta el almacén y presenta los resultados al usuario en forma de informes, gráficos y mapas.
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 la inteligencia de negocios, cálculos analíticos complejos y análisis predictivo”, dice el gerente de ofertas de IBM, Doug Dailey, en su blog de almacenamiento de datos. “Uno de los principales beneficios de OLAP es la consistencia de la información y los cálculos que utiliza para impulsar los datos para mejorar la calidad del producto, las interacciones con los clientes y las mejoras en los procesos”.
Algunas soluciones de Business Intelligence más nuevas pueden extraer e ingerir datos sin procesar directamente utilizando tecnología como Hadoop, pero los almacenes de datos siguen siendo la fuente de datos preferida en muchos casos.
El término Business Intelligence 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 inteligencia empresarial. Su investigación ayudó a establecer métodos para crear algunas de las primeras plataformas de análisis de IBM.
En las décadas de 1960 y 1970, se desarrollaron los primeros sistemas de gestión de datos y sistemas de soporte de decisiones (DSS) para almacenar y organizar volúmenes crecientes de datos.
"Muchos historiadores sugieren que la versión moderna de Business Intelligence evolucionó a partir de la base de datos DSS", dice el sitio de educación de TI Dataversity. “Durante este tiempo se desarrolló una variedad de herramientas, con el objetivo de acceder y organizar los datos de maneras 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, Business Intelligence se hizo cada vez más popular, pero la tecnología aún era compleja. Por lo general, requería soporte de TI, lo que a menudo conducía a retrasos y retrasos en los informes. Incluso sin TI, los analistas de Business Intelligence y los usuarios necesitaban una amplia capacitación para poder consultar y analizar con éxito sus datos. 3
El desarrollo más reciente se ha centrado en las aplicaciones de BI de autoservicio, lo que permite a los usuarios no expertos beneficiarse de sus propios informes y análisis. Las plataformas modernas basadas en la nube también han ampliado el alcance de BI en todas las geografías. Muchas soluciones ahora manejan big data e incluyen procesamiento en tiempo real, lo que permite procesos de toma de decisiones basados en información actualizada.
Business Intelligence brinda a las organizaciones la capacidad de hacer preguntas en un lenguaje sencillo y obtener respuestas que puedan entender. En lugar de utilizar las mejores conjeturas, pueden basar las decisiones en lo que les dicen los datos de su negocio, ya sea que se relacionen con la producción, la cadena de suministro, los clientes o las tendencias del mercado.
¿Por qué están cayendo las ventas en esta región? ¿Dónde tenemos exceso de inventario? ¿Qué dicen los clientes en las redes sociales? BI ayuda a responder estas preguntas críticas.
"Business Intelligence proporciona información pasada y presente sobre el negocio", afirma Maamar Ferkoun en su blog sobre cloud computing y Business Intelligence de IBM. "Esto se consigue mediante una serie de tecnologías y prácticas, desde el análisis y la elaboración de informes hasta la extracción de datos y el análisis predictivo. Al ofrecer una imagen precisa de la empresa en un momento determinado, BI proporciona a una organización los medios para diseñar una estrategia empresarial basada en datos objetivos."
Business Intelligence ayuda a las organizaciones a convertirse en empresas basadas en datos, mejorar el rendimiento y obtener ventaja competitiva. Pueden:
- Mejore el ROI al comprender el negocio y asignar recursos de manera inteligente para cumplir con los objetivos estratégicos.
- Descubra el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes, y utilice los insights para orientar mejor a los clientes potenciales o adaptar los productos a las necesidades cambiantes del mercado.
- Supervise las operaciones comerciales y corrija o realice mejoras de forma continua, impulsadas por insights de datos.
- Mejore la gestión de la cadena de suministro monitoreando la actividad hacia arriba y hacia abajo y comunicando los resultados con socios y proveedores.
Los minoristas, por ejemplo, pueden aumentar 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.
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.
El mejor software de BI soporta este proceso de toma de decisiones mediante:
- Conectarse a una amplia variedad de sistemas y conjuntos de datos diferentes, incluidas bases de datos y hojas de cálculo.
- Proporcionar un análisis profundo, ayudando a los usuarios a descubrir relaciones y patrones ocultos en sus datos.
- Presentar respuestas en visualizaciones de datos informativas y convincentes, como informes, mapas, tablas y gráficos.
- Permite realizar comparaciones en paralelo de los datos en diferentes escenarios.
- Proporcionar funciones de desglose, desglose y desglose, lo que permite a los usuarios investigar diferentes niveles de datos.
Los sistemas avanzados de BI y analytics también pueden integrar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para automatizar y agilizar tareas complejas. Estas capacidades aceleran aún más la capacidad de las empresas para analizar sus datos y obtener información a un nivel profundo.
Considere, por ejemplo, cómo IBM Cognos Analytics reúne el análisis de datos y las herramientas visuales para respaldar la creación de mapas para informes. 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.
Según un informe sobre reinvención digital del IBM Institute for Business Value: "Mirando a cinco años, el 58 % de los 1,100 ejecutivos que encuestamos en el Estudio de Reinvención Digital espera que las nuevas tecnologías reduzcan las barreras de entrada y el 69 % espera más competencia entre industrias ."
"Los analytics avanzados permiten obtener una inteligencia empresarial más profunda y una visión del consumidor a partir de big data, produciendo información que va desde descriptiva hasta predictiva".
Automatice los procesos de planificación, presupuestación, previsión y análisis. Vaya más allá de las hojas de cálculo para crear eficiencia y eliminar los pasos manuales. "Estamos encantados con IBM Planning Analytics on Cloud; se ha convertido en la ventanilla única para todas nuestras necesidades financieras y contables". - Mick Ferguson, gerente financiero, Hunter Industries
Aproveche esta única solución de analytics en toda su organización para monitorear, explorar y compartir insights de los datos con confianza. "Tenemos mucha más confianza en nuestras métricas; de hecho, ahora hay una actitud en el negocio de que 'no cuenta si no proviene de Cognos'". - Stefanie Nicholson, jefa de operaciones, Go Health Clubs
Utilice el análisis predictivo para descubrir patrones de datos, obtener información estratégica precisa y mejorar la toma de decisiones. "Análisis profundos. Simplemente agregue datos". - Mark Lack, gerente de Strategy Analytics & Business Intelligence, Mueller, Inc.
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Citas
1 Según la revista CIO: "Si bien Business Intelligence no le dice a los usuarios qué hacer o qué sucederá si toman un curso determinado, tampoco se trata simplemente de generar informes. Más bien, BI ofrece una manera de examinar los datos para comprender las tendencias y obtener información estratégica (enlace externo a ibm.com), CIO.com.
2 "Muchos historiadores sugieren que la versión moderna de Business Intelligence evolucionó a partir de la base de datos DSS", dice el sitio de educación de TI Dataversity. “Durante este tiempo se desarrolló una variedad de herramientas, con el objetivo de acceder y organizar los datos de maneras más sencillas. OLAP, sistemas de información ejecutiva y almacenes de datos fueron algunas de las herramientas desarrolladas para trabajar con DSS" (enlace externo a ibm.com), DATAVERSITY.
3 En la década de 1990, Business Intelligence se hizo cada vez más popular, pero la tecnología seguía siendo compleja. Por lo general, requería soporte de TI, lo que a menudo daba lugar a retrasos y retrasos en los informes. Incluso sin TI, los analistas de inteligencia de negocios y los usuarios necesitaban una amplia capacitación para poder consultar y analizar con éxito sus datos (enlace externo a ibm.com), Mejores compras.