Definición de inteligencia empresarial
La inteligencia empresarial (BI - Business Intelligence) aprovecha el software y los servicios para transformar los datos en información práctica que sirva de base para las decisiones empresariales estratégicas y tácticas de una organización. Las herramientas de BI acceden y analizan conjuntos de datos y presentan los resultados analíticos en informes, resúmenes, cuadros de mando, gráficos, tablas y mapas para proporcionar a los usuarios información detallada sobre el estado de la empresa.
El término inteligencia empresarial suele referirse también a una serie de herramientas que proporcionan un acceso rápido y fácil de digerir a la información sobre el estado actual de una organización, basándose en los datos disponibles.
Ejemplos de inteligencia empresarial
La elaboración de informes es una faceta central de la inteligencia empresarial y el cuadro de mando es quizás la herramienta arquetípica de BI. Los cuadros de mando son aplicaciones de software alojadas que reúnen automáticamente los datos disponibles en cuadros y gráficos que dan una idea del estado inmediato de la empresa.
Aunque la inteligencia empresarial no dice a los usuarios de la empresa lo que tienen que hacer o lo que ocurrirá si toman un determinado camino, el BI tampoco consiste únicamente en generar informes. Más bien, el BI ofrece una forma de examinar los datos para comprender las tendencias y obtener información, racionalizando el esfuerzo necesario para buscar, combinar y consultar los datos necesarios para tomar decisiones empresariales acertadas.
Por ejemplo, una empresa que quiera gestionar mejor su cadena de suministro necesita capacidades de BI para determinar dónde se producen retrasos y dónde existen variabilidades dentro del proceso de envío.
Los posibles casos de uso del BI van más allá de las típicas métricas de rendimiento empresarial, como la mejora de las ventas y la reducción de los costes, desde las tasas de asistencia hasta el rendimiento de los estudiantes para mejorar el aprendizaje de los alumnos y las tasas de graduación de la escuela secundaria.
Inteligencia comercial frente a análisis comercial
Una cosa que habrá notado en estos ejemplos es que proporcionan información sobre el estado actual de la empresa u organización: ¿dónde están los prospectos de ventas en la tubería hoy? ¿Cuántos miembros hemos perdido o ganado este mes? Esto nos lleva a la distinción clave entre la inteligencia empresarial y otro término relacionado, la analítica empresarial.
La inteligencia empresarial es descriptiva, ya que nos dice lo que está ocurriendo ahora y lo que ocurrió en el pasado para llegar a ese estado. La analítica de negocio, por otro lado, es un término que engloba las técnicas de análisis de datos que son predictivas -es decir, que pueden decir lo que va a pasar en el futuro- y prescriptivas -es decir, que pueden decir lo que se debería hacer para crear mejores resultados-. (La analítica empresarial suele considerarse como el subconjunto de la categoría más amplia de la analítica de datos que se centra específicamente en el negocio).
La distinción entre los poderes descriptivos del BI y los poderes predictivos o descriptivos de la analítica empresarial va un poco más allá del marco temporal del que hablamos. También llega al corazón de la cuestión de para quién es la inteligencia empresarial. El objetivo del BI es ofrecer a los gestores de las empresas instantáneas directas del estado actual de las cosas. Mientras que las predicciones y los consejos derivados de la analítica empresarial requieren que los profesionales de la ciencia de los datos los analicen e interpreten, uno de los objetivos del BI es que sea fácil de entender para los usuarios finales relativamente no técnicos, e incluso que puedan sumergirse en los datos y crear nuevos informes.
Estrategia de inteligencia empresarial
En el pasado, los profesionales de TI eran los principales usuarios de las aplicaciones de BI. Sin embargo, las herramientas de BI han evolucionado para ser más intuitivas y fáciles de usar, lo que ha permitido que un gran número de usuarios de diversos ámbitos de la organización puedan utilizarlas.
Se puede distinguir dos tipos de BI. El primero es el BI tradicional o clásico, en el que los profesionales de TI utilizan datos transaccionales internos para generar informes. El segundo es el BI moderno, en el que los usuarios empresariales interactúan con sistemas ágiles e intuitivos para analizar los datos con mayor rapidez.
Las organizaciones suelen optar por el BI clásico para determinados tipos de informes, como los reglamentarios o financieros, en los que la precisión es primordial y las preguntas y conjuntos de datos utilizados son estándar y predecibles. Las organizaciones suelen utilizar herramientas de BI modernas cuando los usuarios de la empresa necesitan conocer la dinámica que cambia rápidamente, como los eventos de marketing, en los que se valora más la rapidez que la exactitud de los datos.
Sin embargo, aunque una inteligencia empresarial sólida es esencial para tomar decisiones empresariales estratégicas, muchas organizaciones luchan por implementar estrategias de BI eficaces, gracias a las malas prácticas de datos, los errores tácticos y más.
Inteligencia empresarial de autoservicio
El afán por hacer posible que casi cualquier persona obtenga información útil de las herramientas de inteligencia empresarial ha dado lugar a la inteligencia empresarial de autoservicio, una categoría de herramientas de BI cuyo objetivo es eliminar la necesidad de la intervención de TI en la generación de informes. Las herramientas de BI de autoservicio permiten a las organizaciones hacer que los informes de datos internos de la empresa estén más fácilmente disponibles para los directivos y otro personal no técnico.
Una de las claves del éxito del BI de autoservicio son los cuadros de mando de inteligencia empresarial y las interfaces de usuario que incluyen menús desplegables y puntos de desglose intuitivos que permiten a los usuarios encontrar y transformar los datos de forma fácil de entender. No cabe duda de que será necesaria una cierta formación, pero si las ventajas de las herramientas son lo suficientemente evidentes, los empleados estarán dispuestos a subirse al carro.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que el BI de autoservicio también tiene trampas. Al convertir a los usuarios de su empresa en ingenieros de datos ad hoc, puede acabar con una mezcla caótica de métricas que varían según los departamentos, encontrarse con problemas de seguridad de los datos e incluso con grandes facturas de licencias o de SaaS si no hay un control centralizado sobre el despliegue de las herramientas. Por lo tanto, incluso si se compromete con la inteligencia empresarial de autoservicio dentro de su organización, no puede limitarse a comprar un producto estándar, dirigir a su personal a la interfaz de usuario y esperar lo mejor.
Software y sistemas de inteligencia empresarial
Hay una gran variedad de herramientas que se engloban bajo el paraguas de la inteligencia empresarial. A continuación se desglosa algunas de las categorías y características más importantes:
Cuadros de mando
Visualizaciones
Informes
Minería de datos
ETL (extracción-transferencia-carga -herramientas que importan datos de un almacén de datos a otro)
OLAP (procesamiento analítico en línea)
Los cuadros de mando y la visualización son, con diferencia, los más populares; ofrecen los resúmenes de datos rápidos y fáciles de digerir que constituyen el núcleo de la propuesta de valor del BI.
Hay varios proveedores y ofertas en el espacio del BI, y recorrerlos puede resultar abrumador. Algunos de los principales actores son
Tableau, una plataforma de análisis de autoservicio que proporciona visualización de datos y puede integrarse con una gama de fuentes de datos, incluyendo Microsoft Azure SQL Data Warehouse y Excel
Splunk, una "plataforma de análisis guiada" capaz de proporcionar inteligencia empresarial y análisis de datos de nivel empresarial
Alteryx, que combina la analítica de una serie de fuentes para simplificar los flujos de trabajo y proporcionar una gran cantidad de información de BI
Qlik, que se basa en la visualización de datos, el BI y la analítica, proporcionando una plataforma de BI amplia y escalable
Domo, una plataforma basada en la nube que ofrece herramientas de inteligencia empresarial adaptadas a diversos sectores (como los servicios financieros, la atención sanitaria, la fabricación y la educación) y funciones (incluidos los directores generales, los comerciales, los profesionales de BI y los trabajadores de TI)
Dundas BI, que se utiliza sobre todo para crear cuadros de mando y tarjetas de puntuación, pero también puede realizar informes estándar y ad hoc
Google Data Studio, una versión mejorada de la conocida oferta de Google Analytics
Einstein Analytics, el intento de Salesforce.com de mejorar el BI con IA
Birst, un servicio basado en la nube en el que múltiples instancias del software de BI comparten un backend de datos común.
El futuro de la inteligencia empresarial
De cara al futuro se puede visualizar una "analítica aumentada", en la que el aprendizaje automático se incorpora al software y guiará a los usuarios en sus consultas sobre los datos.
Será BI y analítica, y será inteligente
Las combinaciones incluidas en estas plataformas de software harán que cada función sea más potente individualmente y más valiosa para los empresarios que las utilicen.
Ahora el sistema ofrece recomendaciones de mayor valor. Hace que el responsable de la toma de decisiones sea más eficiente, más potente y más preciso, y aunque el BI seguirá siendo valioso en sí mismo, las organizaciones no pueden competir si no van más allá del BI y adoptan también la analítica avanzada.
Para 2023 las organizaciones que ofrezcan a los usuarios acceso a un catálogo curado de datos internos y externos obtendrán el doble de valor empresarial de las inversiones en analítica que las que no lo hagan.
Es necesario hacer informes, pero los informes por sí solos no son suficientes. El solo proceso de realizar un simple informe implica un retraso en inteligencia empresarial, los informes deben ser inteligentes y ágiles para poder ser competitivos.
Fuente: CIO
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