La inteligencia de negocios ayuda a las organizaciones públicas y privadas o personas a tener ventajas competitivas para tomar mejores decisiones y adaptarse a cambios del mercado.
Para ello combina distintas herramientas como el análisis de datos, la minería de datos, la visualización de datos e infraestructura de datos para tener un panorama integral, impulsar el cambio, eliminar ineficiencias y adaptarse a los cambios del mercado.
¿Qué es inteligencia de negocios?
Transformar datos en conocimiento es la frase que resume la esencia de lo que es inteligencia de negocios.
Claro que hay mucho por analizar antes de llegar a una explicación que parece tan sencilla. Es un viaje que abarca más de 60 años.
En 1958 Hans Peter Luhn, investigador de IBM, definió a la inteligencia de negocios como “la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”. Esto como una evolución de los sistemas de soporte para la toma de decisiones (DSS).
Para la década de los 1980, los avances en las tecnologías de bases de datos y el datawarehouse establecieron un buen campo de acción para BI.
En 1989 Howard Dresden, de Gartner, propone como definición formal que inteligencia de negocios se trata de “conceptos y métodos para mejorar las decisiones de negocio mediante el uso de sistemas de soporte basados en hechos”.
En los albores de este siglo, llegamos a una definición mucho más robusta, que nos dice: “El Business Intelligence (BI) es el conjunto de estrategias, tecnologías y metodologías que nos ayuda a convertir los datos en información de calidad, y dicha información en conocimiento que nos permita una toma de decisiones más acertadas y que nos ayude así a mejorar nuestra competitividad”. Su autor, el español Salvador Ramos, ha sido un destacado referente en el ámbito de la inteligencia de negocios.
Importancia de la inteligencia de negocios
La información por sí sola no genera ningún valor. Desde la perspectiva de cualquier organización, invertir en una estrategia y un sistema de BI se justifica plenamente a partir del entendimiento de un factor diferenciador clave como lo es la construcción de ventaja competitiva. Siendo así, la importancia de contar con inteligencia de negocios tiene entre otras las siguientes aplicaciones:
Obtener conocimiento detallado acerca de los patrones de compra de los clientes, gracias a que las herramientas de BI aportan una capacidad incrementada para monitorear y analizar las tendencias de consumo, tanto los motivos para ello como el qué se adquiere.
La creación y la mejora de productos para satisfacer expectativas y necesidades es en buena parte resultado de tal entendimiento. Entre sus principales beneficios se encuentra:
- Visibilidad optimizada y mejor control de todas las áreas, procesos y procedimientos al interior de una organización, gracias a la vinculación de las herramientas de BI.
- Información procesable, para identificar patrones y tendencias clave, base de una toma de decisiones informada.
- Mejoras en la eficiencia, a partir de la capacidad que brindan los sistemas de inteligencia de negocios para compartir fácilmente información relevante entre áreas, con el consecuente ahorro en tiempo.
- Datos en tiempo real, derivados de la aplicación de los sistemas de visualización propios de BI, actuando sobre grandes volúmenes de datos que se pueden analizar, interpretar, distribuir de manera rápida y precisa, de acuerdo con los parámetros establecidos por el equipo directivo.
¿Cómo funciona la inteligencia de negocios?
El proceso de funcionamiento de BI se divide principalmente en 4 etapas: recopilación, análisis, intercambio y seguimiento de datos.
Recopilación
En la etapa de recopilación se determina el tipo de información útil para la organización y los objetivos por alcanzar. Es aquí donde se hace la preparación de datos, que se refiere a toda la serie de operaciones realizadas en los datos brutos para convertirlos en analizables. Además de llevar a cabo la limpieza en las bases de datos y la integración de un historial con aspectos relevantes de las interacciones con clientes.
Análisis
Con la información recopilada, llega el momento para el análisis de datos, etapa en la cual se definen los valores de referencia y métricas de rendimiento, tanto para interpretarlos, como para la organización de dichos datos en función de la facilidad para su visualización y comparación, por ejemplo, mediante dashboards (cuadros de mando). El proceso de generación de consultas también forma parte de esta etapa; se trata de hacer preguntas específicas sobre los datos y extraer las respuestas correspondientes.
Intercambio
Los informes, en formato de dashboards, entran en la etapa de intercambio, en la cual son enviados a las áreas correspondientes para ser discutidos o utilizados para sustentar la toma de decisiones.
Seguimiento
Por último, la fase de seguimiento, para una revisión constante de los conocimientos y resultados obtenidos a partir del procesamiento de datos, al mismo tiempo que como inicio de un nuevo ciclo BI.
Interrelación BI, BA y el análisis de datos
Estas tres soluciones de gestión de datos:
La inteligencia de negocios, el análisis de negocios (BA, por sus siglas en inglés) y el análisis de datos son soluciones de gestión de datos que buscan entender la información histórica, la que está sucediendo y la creación predictiva.
Las tres aprovechan los datos para mejorar el desempeño de los negocios y robustecer una toma de decisiones mejor informada.
Cuáles son las diferencias entre BI, BA y análisis de datos
BI equivale al todo, en tanto que BA y el análisis de datos son segmentos de ese todo. No obstante, las diferencias son apenas perceptibles y es común usar los términos indistintamente.
La primera es el proceso de recopilación, almacenamiento y análisis de datos de las operaciones comerciales en una organización. Aporta métricas casi en tiempo real, permite la creación de puntos de referencia de rendimiento, así como la detección de tendencias del mercado.
La prioridad de BI es el análisis descriptivo que proporciona un resumen de los datos históricos y actuales para mostrar lo que sucedió o lo que está sucediendo. BI da respuesta a las preguntas “qué” y “cómo”.
Análisis comercial o de negocios y sus características
En cuanto al análisis comercial o de negocios, es la utilización de los datos de la organización para anticipar tendencias y resultados
BA otorga prioridad al análisis predictivo. Incluye minería de datos (data mining), análisis estadístico, modelado y aprendizaje automático, con todo lo cual determina la probabilidad de resultados futuros. El uso de BA da respuesta a la pregunta “por qué”.
Análisis de datos y sus soluciones
El análisis de datos (data analytics) constituye el proceso técnico de la extracción, limpieza, transformación y construcción de sistemas para gestionar datos.
Se enfoca en la identificación de conocimientos operativos acerca del funcionamiento general de la organización y su desempeño.
Su búsqueda es acerca de información sobre los datos; puede referirse a cualquier forma de análisis de datos para descubrir anomalías, tendencias o rendimiento.
Emplea grandes cantidades de datos para encontrar tendencias y resolver problemas. De hecho, es big data analytics, o bien lo que coloquialmente llamamos big data.
Para determinar cuál de estas soluciones elegir, la organización debe tener claro qué necesita que haga el sistema de datos y quiénes lo van a usar, junto con una estrategia integral de business intelligence.
Diferencias entre BI tradicional y BI moderna
La BI tradicional lleva décadas de utilización. Independiente de la plataforma empleada, se le considera confiable, con capacidad para el procesamiento de grandes cantidades de datos, así como para la generación de informes detallados.
Las soluciones de BI moderna, con sus herramientas de visualización de datos interactivas, en tiempo real, son consideradas más ágiles, flexibles y fáciles de usar.
Aplicaciones de BI en diversas industrias
En la banca y sector financiero, para identificar clientes solventes a quienes ofrecer productos como créditos o instrumentos de inversión.
Comercio minorista, para conocer el índice de rentabilidad de sus líneas o marcas de productos, por zonas, por franjas horarias.
Venta de combustible, para evaluar su demanda, mejorar las políticas de precios y evitar el desabasto.
Comercio electrónico, para desarrollar las estrategias de experiencia de compra más adecuadas para los distintos segmentos de compradores.
Industria farmacéutica y alimentaria, para identificar patrones de demanda ligados a situaciones ordinarias, de urgencia y de excepción, que permitan reasignar prioridades y modificar los volúmenes de producción, distribución y venta.
En la educación, para identificar sectores donde la composición etaria de la población va a generar demanda de infraestructura educativa. Lo mismo aplica para el sector de capacitación y desarrollo de habilidades.
Herramientas para inteligencia de negocios
Al igual que los antecedentes de BI abarcan más de seis décadas, es posible encontrar herramientas y plataformas que cuentan con un largo historial en el mercado IT, en tanto que otras son de integración más reciente.
Siguiendo un criterio alfabético, enseguida se mencionan las más destacadas.
- Amazon QuickSight: plataforma de BI de Amazon Web Services (AWS). Permite la conexión de datos de diversas fuentes, creación de paneles de control interactivos y generación de informes.
- Board: plataforma de BI y CPM (corporate performance management) que combina capacidades de análisis, planificación y previsión en una sola solución.
- Domo: plataforma de BI que permite desde visualizaciones de datos hasta informes y colaboración en tiempo real.
- Dundas BI: plataforma de BI que se enfoca en la visualización y análisis de datos.
- GoodData: plataforma de BI que se enfoca en la entrega de información empresarial a través de paneles de control y aplicaciones analíticas personalizadas.
- Google Data Studio: herramienta de visualización de datos gratuita de Google. Permite conectar diferentes fuentes de datos y crear informes y paneles de control interactivos.
- IBM Cognos Analytics: plataforma de BI con capacidades de generación de informes, análisis ad hoc, visualización de datos y planificación empresarial. Integra técnicas de inteligencia artificial para el análisis avanzado de datos.
- IBM Watson Analytics: plataforma de BI y análisis de datos que utiliza tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Más herramientas destacadas para inteligencia de negocios
- Looker de Google: plataforma de BI basada en la nube que permite a los usuarios explorar y analizar datos de manera intuitiva.
- Microsoft Power BI: plataforma de BI con una amplia gama de herramientas y funcionalidades para la visualización de datos, análisis y creación de informes.
- MicroStrategy: plataforma de BI con una amplia gama de funcionalidades, incluyendo análisis ad hoc, paneles de control interactivos y capacidades de movilidad.
- Oracle Analytics Cloud: plataforma de BI en la nube que combina capacidades de análisis avanzado, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Pentaho: suite de software de código abierto para BI y análisis de datos.
- QlikView y Qlik Sense: plataformas de BI desarrolladas por Qlik. QlikView es conocida por su capacidad para cargar grandes conjuntos de datos y su capacidad para realizar análisis rápidos. Qlik Sense es una versión más moderna y basada en la web.
Databricks: Plataforma unificada para la inteligencia de negocios
Es una plataforma poderosa y versátil que está transformando la forma en que las empresas abordan la inteligencia de negocios.
Databricks es una plataforma unificada y abierta que combina el poder de Apache Spark con la simplicidad de la nube.
Diseñada para acelerar el desarrollo de soluciones de datos, análisis e inteligencia artificial, Databricks ofrece un entorno colaborativo donde científicos de datos, ingenieros de datos y analistas pueden trabajar juntos de manera eficiente.
Al ofrecer una solución unificada para el procesamiento de datos, el análisis y el machine learning, Databricks permite a las organizaciones obtener una ventaja competitiva al tomar decisiones basadas en datos de manera más rápida y precisa.
Databricks y el uso de la inteligencia de negocios
En el ámbito de la inteligencia de negocios, Databricks destaca por su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos a alta velocidad, lo que permite obtener insights valiosos de manera rápida y precisa.
Algunas de sus principales ventajas son:
Procesamiento de datos en tiempo real
Permite analizar datos en movimiento, lo que es fundamental para tomar decisiones basadas en información actualizada.
Escalabilidad
Se adapta fácilmente a las necesidades cambiantes de las empresas, pudiendo escalar tanto horizontal como verticalmente.
Integración con diversas herramientas
Se integra con una amplia variedad de herramientas de BI y visualización, como Tableau, Power BI y Looker.
Machine Learning
Ofrece un entorno completo para desarrollar y desplegar modelos de machine learning, lo que permite crear aplicaciones de inteligencia artificial más sofisticadas.
Lakehouse
Combina lo mejor de los data warehouses y los data lakes, permitiendo almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados en una única plataforma.
Beneficios clave de databricks para la inteligencia de negocios
- Agilidad: Acelera el tiempo de llegada al mercado de nuevos productos y servicios basados en datos.
- Precisión: Garantiza la calidad de los datos y los análisis, lo que conduce a decisiones más acertadas.
- Colaboración: Facilita la colaboración entre equipos de diferentes disciplinas, como científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de negocio.
- Escalabilidad: Se adapta a las necesidades de empresas de cualquier tamaño, desde startups hasta grandes corporaciones.
Casos de uso típicos de Databricks en la inteligencia de negocios
Análisis de datos en tiempo real: Monitoreo de métricas clave del negocio, detección de anomalías y alertas tempranas.
Construcción de modelos predictivos: Creación de modelos para predecir el comportamiento de los clientes, optimizar procesos y reducir riesgos.
Visualización de datos: Creación de dashboards interactivos para comunicar insights de manera efectiva a los tomadores de decisiones.
Otras plataformas para inteligencia de negocios
- Salesforce Einstein Analytics: plataforma de BI basada en la nube. Está diseñada específicamente para usuarios de Salesforce y permite analizar datos de ventas, marketing y servicio al cliente.
- SAP BusinessObjects: suite de software de BI que proporciona herramientas para la generación de informes, análisis y visualización de datos.
- SAS Business Intelligence: plataforma de BI que incluye herramientas para la preparación de datos, análisis avanzado, generación de informes y visualización interactiva.
- Sisense: plataforma de BI que se enfoca en la simplificación del análisis de datos complejos. Ofrece capacidades de preparación y transformación de datos, visualización interactiva y generación de informes avanzados.
- Tableau: plataforma de BI, conocida por su facilidad de uso y capacidad para generar visualizaciones interactivas.
- Targit: plataforma de BI que ofrece visualización de datos, análisis, generación de informes y planificación empresarial. También integra herramientas de inteligencia artificial para análisis avanzados.
- TIBCO Spotfire: plataforma de análisis de datos que combina capacidades de BI y analítica avanzada. Permite a los usuarios explorar datos, descubrir patrones y tendencias, y crear visualizaciones interactivas.
- Yellowfin BI: plataforma de BI que se destaca por su enfoque en la colaboración y la participación de los usuarios.
Zoho Analytics: plataforma de BI basada en la nube que ofrece herramientas para la visualización de datos, creación de informes, análisis de datos y colaboración. Es conocida por su facilidad de uso y su enfoque en las pequeñas y medianas empresas.
Ventajas del análisis visual y la visualización de datos
La disponibilidad del análisis visual es la base del BI moderno, donde se crean mapas de datos a los que se aplica color de acuerdo con sus características sin necesidad de archivos especiales, complementos o codificación geográfica.
La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos, sin la cual no se entenderían los resultados de BI.
Hoy se privilegia lo visual por encima de otro tipo de herramientas.
Y para generar una interfaz accesible para la comprensión de tendencias, patrones y valores atípicos en los datos se recomienda usar:
- Tablas
- Gráficos
- Mapas interactivos
- Presentaciones animadas
Implementación de inteligencia de negocios de autoservicio (SSBI)
Las soluciones de BI tradicional estaban asociadas a la participación de talento especializado en el manejo de las herramientas para la transformación de datos.
De la mano con la evolución tecnológica, la diversificación de los dispositivos computacionales móviles con acceso a la información organizacional, los recursos en la nube y las aplicaciones de inteligencia artificial, el escenario para la BI moderna trae consigo el desarrollo de herramientas de self-service.
El objetivo de esta inteligencia de negocios moderna es que los usuarios tengan capacidad de análisis, sin requerir de expertos para ello.
La inteligencia de negocios de autoservicio (SSB) hace posible que cualquier persona tenga toda la información necesaria para incrementar su rendimiento y alcanzar los resultados.
Perspectivas futuras de la inteligencia de negocios
La BI no sólo se moderniza, se mantiene en la primera línea de acción en las áreas de IT porque su esencia son los datos.
Además de SSBI, las perspectivas futuras para y alrededor de BI, involucran cuestiones tan interesantes como el que los científicos de datos están ocupándose de robustecer sus habilidades blandas para una mejor inserción en el ámbito organizacional.
Llama la atención que, utilizando un lenguaje propio de la comunicación, las tendencias de BI incluyen curaduría de datos y la posibilidad de contar historias.
De igual manera, se está trabajando en datos colaborativos o datos para el bienestar social, gracias a la labor conjunta entre sector público y privado.
La migración de datos cada vez más acelerada a entornos de nube, empuja a que las organizaciones replanteen su estrategia de BI.
A todo lo anterior sumamos el aprendizaje automático y la AI, para llegar a la conclusión de que la BI tiene aún mucho potencial.
