En la era digital actual, las organizaciones y sociedades están inundadas con vastas cantidades de datos, muchos de ellos no estructurados, como videos, interacciones en redes sociales y registros de sensores de IoT. Para convertir esta abundancia de datos en información significativa y mejorar la calidad de vida de las personas, se están adoptando tecnologías en los negocios que son avanzadas de análisis y gestión de datos. Esto incluye el uso de inteligencia artificial (IA) para analizar datos complejos, la computación en la nube para el almacenamiento y procesamiento escalables, y el análisis en tiempo real para tomar decisiones rápidas y precisas. Dentro de este contexto, la Analítica de Negocios (BA – Business Analytics) y la Inteligencia de Negocios (BI – Business Intelligence) se han convertido en componentes esenciales para que las empresas optimicen sus operaciones, mejoren la experiencia del cliente y se mantengan competitivas en un entorno empresarial en rápida evolución.
Las empresas también están en un constante proceso de producción de información que es necesario analizar para mejorar las finanzas, aumentar las ventas o gestionar mejor sus procesos internos.
¿Qué es Business Analytics (BA)?
El término Business Analytics o Analítica de Negocios ha ganado prominencia en la última década, principalmente debido al auge del big data y el avance de las tecnologías de aprendizaje automático (machine learning). Aunque sus raíces se extienden a diversas disciplinas y prácticas empresariales de las últimas décadas, Business Analytics ha experimentado una transformación significativa desde la década de 2010. Durante este período, la disponibilidad masiva de datos y el desarrollo de potentes algoritmos han permitido a las empresas no solo analizar grandes volúmenes de información, sino también predecir tendencias futuras con una precisión sin precedentes. Hoy en día, Business Analytics es una disciplina fundamental que impulsa la toma de decisiones estratégicas, optimiza procesos empresariales y ofrece ventajas competitivas en un mundo cada vez más orientado por los datos.
Sin embargo, su consolidación como un campo de estudio y práctica independiente se produjo a finales del siglo XX y principios del XXI, impulsado por la creciente disponibilidad de datos, el aumento de la potencia computacional y el desarrollo de nuevas herramientas y técnicas analíticas.
Business Analytics (BA) es el proceso de recopilar, limpiar, transformar, analizar y visualizar datos con el objetivo de obtener información valiosa para la toma de decisiones empresariales. Se enfoca en el análisis de datos históricos y actuales para identificar tendencias, patrones y relaciones, así como para predecir resultados futuros. Dentro de las técnicas utilizadas en BA se destacan la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y el modelado predictivo.
¿Qué es la Inteligencia de Negocios (BI)?
El concepto de Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI), que se originó en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones, ha experimentado una transformación radical en los últimos años gracias a la Inteligencia Artificial y las tecnologías de la nube. Estas innovaciones han permitido realizar análisis más rápidos y precisos, brindando a las empresas la capacidad de extraer insights de datos masivos con una eficiencia sin precedentes. Además, la integración de Business Intelligence (BI) con el Internet de las Cosas (IoT) ha permitido el análisis en tiempo real, lo que facilita la toma de decisiones informadas y estratégicas. En la actualidad, el BI no solo transforma datos en información, sino que también conecta diversos sistemas y dispositivos, creando un ecosistema de datos interconectados que impulsa la innovación y la competitividad en el entorno empresarial.
Desde los 90, la Inteligencia de Negocios ha evolucionado rápidamente ante la necesidad de acceso y gestión de la creciente cantidad de datos de las compañías. Las empresas comenzaron a demandar más opciones de reportes y análisis de datos que evolucionaron desde los informes operacionales de ‘barra verde’ generados por mainframes, hasta los modelos estadísticos para campañas publicitarias y los ambientes multidimensionales del Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) para analistas.
Según Gartner, la consultora que acuñó el concepto moderno, el Business Intelligence “aglutina las distintas metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, acceder, transformar y analizar los datos con el objetivo final de conseguir tomar decisiones estratégicas basadas en el conocimiento extraído de la información”.
Implementar la Inteligencia de Negocios implica entonces contar con una visión integral de todos los datos de la organización. Además, consiste en usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o la demanda. El objetivo final: mejorar el desempeño de las compañías.
Diferencias entre Business Analytics (BA) y Business Intelligence (BI)
Aunque Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA) comparten el objetivo común de análisis de datos para la toma de decisiones empresariales, las líneas que los separan se están difuminando gracias a las tendencias emergentes en analítica avanzada y machine learning. Las herramientas modernas ahora integran capacidades predictivas y prescriptivas, permitiendo a las empresas no solo entender lo que ha sucedido en el pasado, sino también predecir futuros resultados y recomendar acciones estratégicas basadas en datos en tiempo real. Esta evolución ha potenciado a las organizaciones para responder más eficazmente a los cambios del mercado y a las demandas de los clientes, convirtiendo la analítica de datos en un componente esencial de la estrategia empresarial contemporánea.
Business Intelligence (BI)
- Enfoque histórico: Se centra en el análisis de datos históricos para comprender lo que ha sucedido en el pasado.
- Informes y cuadros de mando: Genera informes detallados, cuadros de mando y visualizaciones para mostrar tendencias y patrones.
- Toma de decisiones actuales: Ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre las operaciones actuales.
- Ejemplo: Un informe de BI podría mostrar las ventas totales del año pasado por región, lo que permitiría a un gerente identificar las áreas de mayor crecimiento.
Business Analytics (BA)
- Enfoque predictivo: Va más allá del análisis histórico y busca predecir lo que podría suceder en el futuro.
- Modelado y análisis avanzado: Utiliza técnicas de modelado estadístico, aprendizaje automático y minería de datos para identificar patrones y tendencias ocultas.
- Optimización de procesos: Ayuda a las empresas a optimizar sus procesos y tomar decisiones estratégicas a largo plazo.
- Ejemplo: Un análisis de BA podría predecir la demanda de un nuevo producto en los próximos meses, lo que permitiría a una empresa ajustar su producción y marketing.
El crecimiento del almacenamiento de datos ha dado un giro transformador con la introducción del almacenamiento en la nube y las tecnologías de edge computing, que ofrecen una escalabilidad y accesibilidad sin precedentes. A medida que las empresas adoptan aplicaciones empresariales como ERP y CRM, estas soluciones modernas permiten una gestión de datos más eficiente y flexible. La capacidad de procesar y almacenar datos en tiempo real y en la periferia de la red ha facilitado una integración más fluida y ha aumentado significativamente la demanda de informes de Inteligencia de Negocio (BI). Esta evolución tecnológica ha empoderado a las organizaciones para tomar decisiones informadas más rápidamente, impulsando la innovación y mejorando la competitividad en el mercado actual.
Cabe destacar que en los últimos años, la Inteligencia de Negocios, como todas las áreas empresariales, se ha desarrollado de una manera exponencial gracias a la utilización de nuevas herramientas tecnológicas. Además de las soluciones TI, la Inteligencia Artificial (IA), Big Data y otras herramientas han ayudado a la optimización del BI.
Adicional a las nuevas herramientas tecnológicas, la actual Inteligencia de Negocios está enriquecida por factores como el análisis de autoservicio flexible, los datos gobernados en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y la rapidez para obtener información.
De acuerdo con el estudio global “Analytics como fuente de innovación empresarial”, realizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts, más de la mitad de las empresas en el mundo (55 %), usan los datos como herramienta de conocimiento e influencia para obtener ventajas competitivas en el mercado y para planificar sus estrategias comerciales.
Según MarketsandMarkets, la plataforma de investigación de mercado, se prevé que el mercado mundial de Business Intelligence se expandirá de 26.800 millones de dólares en 2023 a 43.000 millones de dólares en 2028, con una tasa compuesta anual (CAGR) del 9.3%. La misma plataforma señala que entre 2020 y 2023, el mercado pasó de 23.100 millones de dólares a 26.800 millones.
En un mundo altamente competitivo, las empresas modernas enfrentan el desafío de competir eficientemente al implementar modelos sólidos de Inteligencia de Negocio (BI) que integran diversas fuentes de datos en tiempo real. La inteligencia de negocio contemporánea no solo depende de los datos procedentes de sistemas transaccionales, como la información de clientes, productos y proveedores, sino que también incorpora datos no estructurados provenientes de la web, redes sociales e información de terceros. Este ecosistema de datos moderno se ve reforzado por la analítica de autoservicio, que democratiza el acceso a los datos y permite a los usuarios empresariales explorar, analizar y visualizar información sin la necesidad de una formación técnica avanzada. Este enfoque facilita la toma de decisiones más rápidas y precisas, habilitando a las organizaciones para innovar y adaptarse a las cambiantes demandas del mercado de manera más eficaz.
Fundamentos de la Inteligencia de Negocio
Un aspecto fundamental es que la Inteligencia de Negocio se ha desarrollado de una manera coordinada con herramientas tecnológicas como Big Data, que ha transformado por completo el concepto de Business Intelligence. Ahora, la gigantesca cantidad de datos permite indagar las causas y responder de manera eficiente a todo tipo de cuestiones empresariales.
Gracias a esta relación entre Business Intelligence y Big Data, las compañías pueden entender mejor el comportamiento de los consumidores, explicar el rendimiento de productos, revisar la eficiencia en los procesos, analizar las ventas, etc.
Así las cosas, la Inteligencia de Negocio permite que el dato crudo se convierta en insumo para el diseño de estrategias que optimizan los procesos empresariales. Por ejemplo, con técnicas de analítica predictiva y de Data Science, una empresa puede plantear escenarios a futuro y realizar predicciones de demanda o de ventas.
La Inteligencia de Negocios toma los modelos y algoritmos y desglosa los resultados en una representación fácil de comprender. Según el glosario de TI de Gartner, “el análisis de negocios incluye la minería de datos, el análisis predictivo, el análisis aplicado y las estadísticas”.
Aunque la Inteligencia de Negocios ofrece un análisis al instante para la toma de decisiones, las empresas también pueden usar esta información para el diseño de estrategias permanentes que mejoren su operación. Esto se denomina el ciclo del análisis, un término moderno mediante el que se explica cómo las empresas usan los análisis para reaccionar a los cambios en las preguntas y las expectativas.
A manera de ejemplo, la compañía de servicios financieros Charles Schwab usó la Inteligencia de Negocios para obtener una visión integral de la operación de todas las sucursales en Estados Unidos y comprender las métricas de rendimiento e identificar áreas con oportunidades.
La plataforma de Business Intelligence permitió a Charles Schwab combinar todos los datos de las sucursales para identificar clientes cuyas necesidades de inversión están cambiando. Como consecuencia, surgieron oportunidades para optimizar procesos y mejorar la atención al cliente.
Ventajas de usar Business Analytics (BA)
Las herramientas de Inteligencia de Negocio recopilan, procesan y analizan grandes cantidades de datos. Las fuentes de datos pueden ser documentos, imágenes, correo electrónico, videos, revistas, libros, publicaciones en redes sociales, archivos, etc. Las herramientas encuentran esta información a través de consultas y pueden presentar los datos en formatos como informes, cuadros de mando, tablas y gráficos.
De igual forma, las herramientas pueden realizar funciones como minería de datos, visualización de datos, gestión del rendimiento, análisis, informes, minería de textos y análisis predictivo. Como resultado, los empleados pueden aprovechar esta información para tomar mejores decisiones basadas en predicciones, tendencias de mercado e indicadores clave de rendimiento (Key Performance Indicator o KPI).
A continuación, algunas de las ventajas que las empresas pueden obtener gracias a la utilización de herramientas de Inteligencia de Negocio:
- Datos centralizados: Las empresas recopilan información de bases de datos, portales, sistemas de gestión de las relaciones con los clientes y sistemas de planificación de los recursos. Para una mejor gestión de esta información, las herramientas de BI reúnen los datos y ofrecen información sobre problemas, tendencias y análisis.
- Autosuficiencia: Cualquier empleado puede acceder a los datos necesarios para sus respectivos equipos y analizarlos. Pueden generar informes sobre todas las ventas de productos o servicios y generar nuevas estrategias de ventas.
- Hacer predicciones: El análisis predictivo permite generar estrategias basadas en el historial de rendimiento de un producto o servicio. Si las condiciones de un negocio cambian, las herramientas inteligentes pueden averiguar automáticamente las anomalías y hay margen para tomar decisiones informadas.
- Informes automáticos: En lugar de introducir los datos manualmente en hojas de cálculo Excel o alternar entre distintas herramientas, muchas herramientas de BI son automáticas.
- Reduce los costos: Las herramientas son tan versátiles que optimizan procesos como analizar el comportamiento de los consumidores, hacer una previsión de ventas e incluso supervisan procesos en tiempo real. Esto se traduce en menores costos de operación.
Herramientas y tecnologías de Business Analytics (BA)
Las herramientas y tecnologías utilizadas en Business Analytics son diversas y evolucionan constantemente. El ecosistema de herramientas para Business Analytics es amplio y en constante evolución. La elección de las herramientas adecuadas permitirá a las empresas obtener insights valiosos a partir de sus datos y tomar decisiones más informadas.
Lenguajes de Programación
- Python: Uno de los lenguajes más populares en el mundo del data science y el machine learning. Ofrece una amplia gama de librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow, que facilitan el análisis de datos y la construcción de modelos.
- R: Especialmente diseñado para el análisis estadístico y gráfico. Cuenta con una gran comunidad de usuarios y una extensa colección de paquetes.
- SQL: Esencial para la gestión y extracción de datos de bases de datos relacionales.
Herramientas de Visualización
- Tableau: Permite crear visualizaciones interactivas y personalizadas de forma rápida y sencilla.
- Power BI: Una herramienta de Microsoft que ofrece una amplia gama de funcionalidades para la visualización, modelado y análisis de datos.
- Qlik Sense: Conocida por su capacidad de asociar datos de forma natural, permitiendo a los usuarios explorar datos de manera intuitiva.
Plataformas de Big Data
- Hadoop: Una plataforma de código abierto para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Spark: Un motor de procesamiento de datos rápido y versátil que se ejecuta sobre Hadoop.
- Cloud Computing: Plataformas como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform ofrecen servicios de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Herramientas de Machine Learning
- Scikit-learn: Una librería de Python que proporciona una amplia gama de algoritmos de machine learning para tareas como clasificación, regresión y clustering.
- TensorFlow: Una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para el aprendizaje profundo y la construcción de redes neuronales.
- PyTorch: Otra biblioteca popular de Python para el aprendizaje profundo, conocida por su flexibilidad y facilidad de uso.
Otras Herramientas
- Bases de datos: SQL Server, MySQL, PostgreSQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra).
- Herramientas de ETL: Para la extracción, transformación y carga de datos (ETL).
- Herramientas de modelado estadístico: SPSS, SAS.
Ejemplos de herramientas de Inteligencia de Negocio
Zoho Analytics: Este software puede transformar grandes cantidades de datos en informes. Además, se puede realizar un seguimiento de las métricas empresariales clave, revisar tendencias antiguas, identificar valores atípicos y revelar información oculta.
Zoho Analytics es una de las herramientas más usadas de Inteligencia de Negocio.
Power BI: Es un servicio de análisis empresarial de Microsoft que genera visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial con una interfaz simple para que los usuarios creen sus propios informes.
Oracle BI: Permite simplificar las estrategias de analítica a través de una plataforma integrada. Esta herramienta sirve a las personas de toda la organización para tomar decisiones comerciales más rápidas e informadas. Esta plataforma ha impulsado el lanzamiento de Oracle Analytics.
Tableau: Es un software de análisis e Inteligencia de Negocios que se centra en el desarrollo de productos de visualización de datos interactivos que se enfocan en inteligencia empresarial.
QlikView: Este software ayuda a crear informes y a obtener conocimientos empresariales de forma rápida. Además, se puede exportar la información en formato Excel e incluye integración de datos, y análisis de conversación.
SAP BI: Esta herramienta permite compartir información estratégica y tomar mejores decisiones con la suite SAP Business Objects Business Intelligence (BI). Tiene implementación on-premise, Business Intelligence en tiempo real y proporciona una mayor autonomía del usuario.
MicroStrategy: Permite visualizar y analizar los datos de forma gratuita y sin claves de licencia. Además, ofrece análisis rápidos y flexibles para ayudar a maximizar el aprovechamiento de los datos.
Procesos en Inteligencia de Negocios
Extracción, Transformación y Carga (ETL) de Datos: Es una canalización de datos que se usa para recopilar datos de diferentes fuentes y cargarlos en diferentes destinos, como Hadoop. Cuando se utiliza con un almacén de datos empresarial (datos en reposo), ETL provee profundo contenido histórico para la empresa. Este proceso ayuda a analizar de manera eficaz un determinado número de datos, para almacenar los de mayor valor y ser aprovechados de la mejor manera.
Análisis de datos y generación de Informes: El análisis de datos convierte datos sin procesar en información útil. Este análisis incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar tendencias y resolver problemas mediante datos. El análisis de datos y la generación de informes son procesos fundamentales para las empresas y entidades públicas, ya que permiten tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia y eficacia de sus operaciones.
Minería de Datos: La minería de datos es una técnica asistida por computadora que se utiliza en los análisis para procesar y explorar grandes conjuntos de datos. Gracias a las herramientas y métodos de minería de datos, las organizaciones pueden descubrir patrones y relaciones ocultas en sus datos.
