¿Qué es la inteligencia empresarial (BI)?
La inteligencia empresarial (BI) permite a las organizaciones analizar y visualizar todos sus datos para detectar tendencias y tomar decisiones más inteligentes e informadas.
¿Qué es la inteligencia empresarial?
- Definición de inteligencia empresarial
- Inteligencia empresarial y análisis
- Las mayores ventajas de la BI
- Proceso de BI en cinco pasos
- Herramientas de informes de BI
- Ejemplos de inteligencia empresarial
- El futuro de la inteligencia empresarial
- Qué buscar en las plataformas de BI
- Preguntas frecuentes sobre BI
Todo gira en torno a los datos. Los líderes empresariales lo escuchan todos los días, pero no solo es suficiente con recopilar y almacenar datos. La inteligencia empresarial realmente pone sus datos a trabajar, transformándolos de simples ceros y unos en información valiosa. Con la BI, los usuarios pueden plantear preguntas y obtener respuestas, de forma clara e instantánea, para informar sobre la toma de decisiones inteligentes en toda su organización.
¿Qué es BI? Definición de inteligencia empresarial
La BI, o inteligencia empresarial, es un conjunto de tecnologías y prácticas utilizadas para recopilar, analizar y presentar datos empresariales para respaldar la toma de decisiones. Los sistemas de BI utilizan herramientas de visualización de datos para presentar los hallazgos en informes, paneles interactivos y otros formatos que hacen que la información sea fácil de comprender y compartir, sin necesidad de habilidades técnicas.
Inteligencia empresarial y análisis
Juntos, la inteligencia empresarial y los análisis proporcionan información útil que puede mejorar la toma de decisiones. Y aunque están estrechamente relacionados, no son los mismos.
La inteligencia empresarial es descriptiva y diagnóstica por naturaleza; se trata de averiguar qué sucedió, cuándo y por qué para ayudar a tomar decisiones informadas. Los análisis empresariales se preocupan más por lo que ocurrirá, descubriendo patrones para predecir tendencias futuras, lo que los hace prescriptivos y predictivos. Puede recomendar acciones para lograr los resultados deseados, como predecir la demanda de productos minoristas estacionales o modelar diferentes tipos de riesgo financiero.
Las herramientas que utilizan también difieren. Además de las herramientas de visualización de datos, la BI utiliza tecnologías como el procesamiento OLAP, SQL y ETL para profundizar en los datos. En cambio, el análisis de datos utiliza tecnologías más avanzadas, como el modelado predictivo, el aprendizaje automático y la extracción de datos para detectar patrones y hacer predicciones prospectivas. Estas herramientas suelen requerir personas con habilidades técnicas. Por ejemplo, científicos de datos, analistas o equipos de TI.
La BI y el análisis de datos son tecnologías esenciales para obtener una imagen completa de todos sus datos. Por eso, muchas organizaciones recurren a plataformas de inteligencia empresarial que admiten ambos tipos de análisis.
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El proceso de BI: cinco pasos para una mayor inteligencia
Antes de que la inteligencia empresarial pueda ofrecer información procesable en gráficos, diagramas y otras visualizaciones claras, primero debe transformar los datos brutos en información significativa. Esto se logra con múltiples herramientas para integrar y almacenar datos, modelar, consultar y analizar visualmente, todo ello trabajando en un proceso estructurado.
PASO 1: recopilar datos
Los datos se recopilan de una variedad de fuentes: bases de datos, aplicaciones, sistemas empresariales y mucho más. En función de la solución de BI utilizada, esto implica el uso de conectores para ERP, CRM, MySQL y otras plataformas o API.
PASO 2: integración y almacenamiento de datos
Mediante procesos de extracción, transformación y carga (ETL) u otros métodos, los datos relevantes se limpian, se validan para detectar problemas de calidad y se estructuran en un formato estandarizado que puede ser interpretado por sistemas de BI y analítica. Finalmente, se almacena en un data warehouse, data mart o data lake para un análisis rápido.
PASO 3: análisis de datos
Los sistemas de BI analizan datos utilizando técnicas como la consulta, el procesamiento OLAP y la extracción de datos. El modelado de datos organiza la información para que sea más fácil trabajar con ella y explorarla, mientras que las herramientas de consulta permiten formular preguntas y obtener respuestas, en algunos casos incluso en lenguaje natural. Como resultado de estas herramientas de análisis, puede agrupar y filtrar datos, comparar estadísticas y mucho más.
PASO 4: visualizar e informar los resultados de los datos
Los conocimientos finales se visualizan en paneles, gráficos e informes interactivos que destilan información compleja en bites fáciles de digerir. Las herramientas de BI de autoservicio permiten a los usuarios empresariales profundizar en sus datos sin implicar al departamento de TI ni tener que esperar a que se actualicen nuevos campos.
PASO 5: tome decisiones con confianza
Por último, las organizaciones pueden explorar todos sus datos y actuar sobre información valiosa en tiempo real para cosechar todas las recompensas que ofrece la inteligencia empresarial.