Una de las características de la era digital, en la que las sociedades producen y consumen gigantescas cantidades de información, es que vivimos rodeados de datos que requieren de un proceso de gestión para transformarlos en información relevante que mejore la calidad de vida de las personas.
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.
El concepto Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones empresariales. Veinte años después, en la década de 1980 tomó más fuerza con el desarrollo de los modelos informáticos y se empezó a utilizar para transformar datos en información y tomar decisiones estratégicas.
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.
El crecimiento del almacenamiento de datos, combinado con la adopción de aplicaciones empresariales como ERP y CRM, así como el aumento en la cantidad de usuarios capaces de utilizar una computadora, sirvió como insumo para la demanda exponencial para reportes de Inteligencia de Negocio.
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 “Anlytics 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 23.100 millones de dólares en 2020 a 33.300 millones de dólares en 2025, con una tasa compuesta anual (CAGR) del 7, 6%. La misma plataforma señala que entre 2018 y 2020 el mercado pasó de 20.810 millones de dólares a 23.100 millones.
¿Qué es la Inteligencia de Negocios?
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.
Fundamentos de la Inteligencia de Negocio
En un mundo altamente competitivo, las empresas no pueden competir de una manera eficiente si no cuentan con un modelo sólido de Inteligencia de Negocio. Como punto de partida, la Inteligencia de Negocio trabaja con datos procedentes de los sistemas transaccionales donde se encuentran la información de clientes, productos, proveedores, pero también se pueden enriquecer con los datos de la web, redes sociales e información de terceros.
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 comprendió 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 la Inteligencia de Negocios
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, 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 la Inteligencia de Negocio
Los proveedores de tecnología para Inteligencia de Negocios han desarrollado un software de nicho para implementar cada aplicación que las empresas crean. Estos tipos de aplicación se convirtieron en productos de software centrados en solamente uno de los diferentes estilos de BI que se describen a continuación:
Reporte corporativo: Los reporteadores se usan para generar reportes estáticos con un alto grado de control sobre el formato visual, destinados a una amplia distribución entre muchas personas.
Análisis de Cubos: Capacidad analítica sobre un subconjunto de datos. Dirigida a directivos que requieren un ambiente seguro y sencillo para explorar y analizar sobre un rango delimitado de datos.
Análisis y consultas Ad Hoc: Las herramientas OLAP son utilizadas por usuarios avanzados para investigar y analizar toda la base de datos, navegando hasta el nivel más detallado de información, es decir, al nivel de transacción.
Análisis estadístico y minería de datos: Aplicación de herramientas matemáticas, estadísticas y financieras para encontrar correlaciones, tendencias, proyecciones y análisis financiero. Dirigido a analistas de información avanzados.
Entrega de información y alertas: Los motores de distribución de información son utilizados para enviar reportes o alarmas a grandes grupos de usuarios, basándose en suscripciones, itinerarios o acontecimientos.
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.
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.
