¿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.
La inteligencia empresarial (BI) permite a las organizaciones analizar y visualizar todos sus datos para detectar tendencias y tomar decisiones más inteligentes e informadas.
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.
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.
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.
La inteligencia empresarial ofrece a las organizaciones un acceso rápido a métricas clave e información fiable, lo que se traduce en una serie de ventajas adicionales.
Basándose en información oportuna, métricas y otros datos sobre los procesos y operaciones del negocio, los equipos pueden tomar decisiones con mayor confianza.
Con herramientas de BI, paneles interactivos y reportes visuales, los equipos pueden explorar y comprender sus datos rápidamente, sin tener que esperar a que se procesen.
La BI le permite comprobar todo, desde el inventario hasta el rendimiento de los proveedores. Le ayuda a identificar áreas de mejora y comprender las causas de los problemas para que pueda abordarlas.
Los sistemas de inteligencia empresarial ponen los datos al alcance de todos, no solo de los analistas de datos o del personal técnico.
Al conectar datos preparados para BI entre departamentos y sistemas, todos los equipos pueden trabajar desde una fuente de información fiable.
Dado que la BI puede ayudarle a identificar rápidamente áreas con exceso de residuos, inventario y otros factores de coste, puede tomar medidas para reducirlos.
Con información sobre factores como los tiempos de respuesta de los clientes, las tasas de resolución y las puntuaciones de satisfacción, puede realizar cambios positivos en el proceso para involucrar a los clientes.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
La información de inteligencia empresarial se puede ofrecer a través de informes, visualizaciones y paneles. Estos métodos pueden funcionar por separado o juntos y cada uno está diseñado para respaldar las decisiones de diferentes maneras. La BI facilita la comprensión y la actuación sobre sus datos, tanto si necesita métricas de alto nivel como si desea profundizar en los detalles.
Los informes de BI organizan los datos en formatos claros y que se pueden compartir, y admiten tanto informes ad hoc como informes programados. Esto permite a los usuarios crear informes puntuales para responder preguntas o comparar resultados entre equipos, productos o tiempo.
Los gráficos y los elementos visuales le ayudan a identificar tendencias y patrones. Dan sentido a los datos complejos y destacan lo que más importa. Las mejores plataformas de BI ofrecen herramientas intuitivas de arrastrar y soltar para crear y actualizar visualizaciones rápidamente.
Los paneles combinan informes e imágenes en una vista interactiva. Pueden hacer un seguimiento de los KPI, detectar tendencias y supervisar el rendimiento. Los paneles personalizados por rol o departamento garantizan que los equipos adecuados siempre dispongan de la información adecuada.
La BI tiene aplicaciones diversas en todos los sectores, pues ofrece información específica junto con información transversal entre industrias. Estos son solo algunos ejemplos específicos del sector:
Los conocimientos integrados de los sistemas operativos, financieros y clínicos ayudan a enfermeros, médicos y administradores a crear una imagen completa de la atención al paciente. Esta visión integral respalda las mejoras en todo, desde el flujo de pacientes y la asignación de recursos hasta las estrategias de personal y los patrones de tratamiento.
Los fabricantes pueden descubrir información valiosa oculta en sus procesos de producción, el rendimiento de las máquinas y los datos operativos, como el estado del equipo y el tiempo de inactividad. El seguimiento de KPI como la efectividad global de los equipos (OEE), las tasas de defectos, los resultados financieros por línea de producto y otras métricas clave ayuda a reducir el desperdicio, optimizar los planes de mantenimiento y mejorar la calidad del producto.
Las empresas del sector de la automoción obtienen una visibilidad crítica de la eficiencia de la producción, la salud de la cadena de suministro y el control de calidad. Al realizar el seguimiento de métricas como las tasas de defectos, los tiempos de ciclo de producción y la fiabilidad de los proveedores, las empresas pueden identificar cuellos de botella de forma temprana, optimizar la planificación de la producción y mejorar la calidad de los vehículos.
Los productores y distribuidores pueden aprovechar la información basada en datos sobre las preferencias de los clientes, la rotación de inventario y el rendimiento de la cadena de suministro. Supervisar factores como las fluctuaciones estacionales de la demanda, los costes de los ingredientes y las tasas de deterioro ayuda a optimizar la gestión del inventario, reducir el desperdicio y ofrecer una calidad de producto constante.
La inteligencia empresarial ha evolucionado más allá de los simples informes. Cada vez se integra más directamente en flujos de trabajo, aplicaciones y dispositivos para ofrecer información relevante junto a las decisiones del día a día. Con consultas por voz y búsqueda en lenguaje natural, los usuarios de negocio podrán interactuar con los datos tan fácilmente como si formularan una pregunta en voz alta.
También veremos que los sistemas de BI asumen funciones más activas. Cuando se combinan con tecnologías como el aprendizaje automático y la automatización robótica de procesos (RPA), no solo muestran información, sino que también le ayudan a actuar en base a ella. Por ejemplo, si el sistema detecta un inventario bajo, puede iniciar automáticamente un flujo de trabajo de reposición y ponerlo en marcha.
Las herramientas de análisis también son cada vez más inteligentes a medida que el análisis predictivo continúa evolucionando. Esto significa que, más allá de proporcionar contexto histórico, los sistemas pueden ofrecer orientación en tiempo real. Pero, al igual que con cualquier tecnología potente, es preciso tener cuidado. A medida que las canalizaciones de datos se vuelven más complejas, también debe reforzar la gobernanza de datos para garantizar la transparencia, generar confianza en la información generada por IA y cumplir con normativas en constante evolución.
Las plataformas de BI ofrecen capacidades en tres categorías: análisis, entrega de información e integración de plataformas. Las plataformas modernas combinan todo esto y mucho más.
En el ámbito del análisis, busque funcionalidades OLAP o similares que le permitan explorar los datos a través de múltiples dimensiones, como por región o por periodo de tiempo. También debe ser capaz de profundizar, expandir, reaccionar y filtrar datos con facilidad. Las plataformas actuales logran esto mediante un motor analítico virtual en memoria, que elimina la necesidad de crear y mantener manualmente cubos OLAP físicos, lo que se traduce en mayor flexibilidad y una reducción del tiempo y esfuerzo para los departamentos de TI. Este tipo de plataforma también permite a los usuarios empresariales generar informes ad hoc y crear consultas y paneles personalizados sobre la marcha. Una capa semántica compartida permite analizar datos de forma coherente y precisa, mediante la estandarización de los términos comerciales en todos los departamentos.
Y, por supuesto, ninguna plataforma hoy en día estaría completa sin capacidades analíticas avanzadas y análisis aumentados para analizar tendencias, predecir, ejecutar escenarios hipotéticos y hacer predicciones basadas en IA.
Para obtener el máximo impacto de la BI, busque una variedad de resultados. Los paneles interactivos, los gráficos, los KPI y los informes empresariales son bastante estándar, pero puede encontrar plataformas que admitan otros tipos de descubrimiento de datos visuales, mapas geográficos, tablas y análisis integrados.
La integración de la plataforma también es fundamental. Una arquitectura de datos basada en la nube debe ser capaz de conectar datos en tiempo real de cualquier fuente, unificar big data, integrar data lakes y API, y centralizar la gobernanza de datos. Busque tecnologías de IA integradas para dar a sus sistemas de inteligencia empresarial una ventaja más nítida.
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