La obra “Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes” del escritor estadounidense Richard Miller Devens, pasará a la historia por ser el primer texto en usar la frase Business Intelligence para referirse a las cualidades del banquero Sir Henry Furnese para adelantarse a la competencia usando toda la información disponible.
Sin embargo, el concepto de Business Intelligence como lo entendemos en la actualidad nació en el siglo XX y fue producto del analista de Gartner, Howard Dresner, en 1989, quien se refirió a ella como:
“Una amplia categoría de aplicaciones, tecnologías y procesos para recopilar, almacenar, acceder y analizar datos con el fin de ayudar a los usuarios empresariales a tomar mejores decisiones”.
Pero BI es más que eso; es un mercado gigantesco que, para 2024, moverá más de 33.340 millones de dólares y se estima que superará los 61.860 millones, según proyecciones de la firma analista Mordor Intelligence. Cifras apalancadas en las ventajas competitivas de esta tendencia.
¿Qué es Business Intelligence?
Al hablar de inteligencia de negocios es común encontrarse con varias definiciones. Por ejemplo, para Deloitte Analytics, la Business Intelligence es “un término genérico que se refiere a una variedad de aplicaciones de software utilizadas para analizar los datos de una organización”.
En ese contexto, BI como disciplina se compone de varias actividades que incluyen la minería de datos, el procesamiento analítico en línea, una plataforma de consultas y de generación de informes, entre otros elementos.
Dicho de otra forma, y según Deloitte, BI se refiere a la capacidad de una empresa de tomar toda su información y convertirla en conocimiento, y tiene como objetivo lograr una mejora en el proceso de toma de decisiones, fortaleciendo la cultura analítica de la organización.
Por su parte, para Forrester, la BI es “un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos brutos en información significativa y útil. Permitiendo a los usuarios empresariales tomar decisiones informadas con datos en tiempo real que pueden situar a una empresa por delante de sus competidores”.
Los beneficios de las plataformas de BI
Según Gartner, las plataformas de inteligencia de negocio son aquellas que permiten a las empresas crear aplicaciones en tres categorías como son:
- Análisis: Como lo demuestra el procesamiento analítico en línea (OLAP).
- Entrega de información: Con informes y cuadros de mando.
- Integración de plataformas: Con la gestión de metadatos y entornos de desarrollo.
El Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) se trata de una tecnología de software que permite analizar datos empresariales desde diversas perspectivas. En ella, las organizaciones recopilan y almacenan datos de diversas fuentes, como sitios web, aplicaciones, medidores inteligentes y sistemas internos. OLAP agrupa y combina estos datos en categorías con el fin de ofrecer información procesable para la planificación estratégica.
La entrega de información permite a las organizaciones tomar decisiones en forma más rápida y precisa, ayudando a las empresas a visualizar datos complejos (en tiempo real) y a supervisar los indicadores clave de rendimiento (KPI).
Por otro lado, la integración permite acceder, en un único punto, a una gran cantidad de herramientas de Inteligencia de Negocios facilitando la administración y control de los datos para garantizar un mejor análisis de la información.
¿Cómo estos instrumentos pueden ayudar a la empresa?
Algunos beneficios adicionales de las plataformas de BI para las empresas son:
La obtención de insights: Las plataformas de BI proporcionan información relevante sobre una organización y, mejor aún, no es necesario ser un científico de datos para entender los reportes.
Minería de datos: Las plataformas de BI permiten la minería buscando patrones de datos para identificar tendencias a través de la recopilación, almacenamiento, organización, análisis y presentación de la información.
Mejorar los inventarios: Las plataformas de BI pueden generar la información necesaria para realizar una mejor gestión de inventarios realizando seguimientos de productos salientes para mejorar el desperdicio y ser más eficiente.
Realizar evaluaciones comparativas (benchmarking): Las herramientas de BI simplifican la creación de comparaciones para medir la productividad, ingresos y desempeño de las empresas a lo largo del tiempo.
Mejor control sobre la información: Las plataformas de BI permiten administrar, controlar y compartir de una forma más sencilla los datos de una empresa para mejorar el análisis de datos.
¿Cómo se alimentan los sistemas BI?
Las fuentes de datos de las soluciones de Business Intelligence (BI) son variadas y pueden ser internas o externas, estructuradas y no estructuradas, de distinto tamaño y formato.
Algunos ejemplos de fuentes de datos internas son las proporcionadas por otras plataformas instaladas en las empresas como los sistemas ERP, CRM, las soluciones de recursos humanos e incluso las de administración de la cadena de suministros (Supply chain management).
En lo que refiere a soluciones externas, estas son incluso más heterogéneas y pueden provenir de redes sociales, de bases de datos de proveedores externos o incluso de estudios de investigación de mercado adquiridos a agencias especializadas, entre otras opciones.
Esta diversidad de fuentes proporciona ventajas y retos. Por una parte, permite hacer una mejor verificación y control, al cruzar la información de distintos orígenes pero al mismo tiempo implica desafíos para garantizar la compatibilidad y la interoperabilidad de los datos.
Una vez se tienen estas fuentes, estas se cargan al sistema usando un proceso llamado extracción, transformación y carga (ETL) que clasifica y depura los datos asegurando la calidad de la información y evitando duplicaciones, información confusa, o imprecisa, etc.
Una guía indispensable para tomar decisiones informadas
Al contar con varias fuentes de datos de calidad, almacenados, clasificados y alimentados de forma continua, es posible generar información relevante a los tomadores de decisiones, sin importar su conocimiento técnico y en múltiples áreas de una organización.
Por ejemplo, en el área de recursos humanos, la BI permite no solo comprobar el desempeño de los empleados, sino también medir su evolución, áreas de mayor productividad y de mayor desafío para proteger el talento clave y evitar fugas.
En atención al cliente, la BI puede ayudar a detectar en qué parte los clientes abandonan las compras o se van hacia la competencia, ayudando a crear una mejor experiencia del cliente.
En Investigación y Desarrollo, la BI permite conocer los puntos más frecuentes de fallas, las inversiones más rentables, los mercados más prometedores, la segmentación más rentable.
En marketing, la BI permite conocer el comportamiento de las campañas, los índices de respuesta, conversión, las preferencias, las tendencias de ventas y compras, etc.
Mejorar las actividades de ventas y monitorear la competencia con Business Intelligence
Uno de los usos más populares de la Business Intelligence es en el área de ventas, generando varios beneficios que van desde mejorar los tiempos y cumplimiento de pedidos, hasta reducir los costes de inventario y aumentar la rentabilidad de las operaciones.
Además, gracias al uso de reportes con elementos gráficos es posible visualizar las métricas de ventas, supervisar el rendimiento, detectar situaciones desafiantes para tomar medidas rápidamente, además de unificar la información de múltiples sucursales y áreas en un solo panel.
También, gracias al uso de datos externos, es posible comprobar el desempeño de la competencia para detectar oportunidades de negocios y, en casos complejos, tomar medidas de contingencia e incluso fijar objetivos de ventas.
Los beneficios de la BI para la gestión de recursos humanos
El mercado de soluciones de análisis de datos en recursos humanos es gigantesco, pasando de más de 1.900 millones de dólares en 2019 a superar los 3.600 millones en 2023, según estudios de la firma Markets and Markets. Y la cifra aumenta cada año.
Los beneficios de las soluciones de BI permiten optimizar la gestión de los recursos humanos en las organizaciones en áreas tan diversas y críticas como el reclutamiento y la retención del talento.
Las soluciones de BI ayudan a segmentar los candidatos, establecer parámetros de presupuestos y generar estrategias personalizadas dependiendo de cada empleado.
Las plataformas de BI también facilitan procesos de fijación de salarios y reducción de costos. Incluso, las soluciones de BI ayudan al cumplimiento de regulaciones laborales en cada uno de los países donde una empresa se encuentra presente.
Monitorear las tasas de productividad
La productividad en recursos humanos puede ser subjetiva. Por ello, uno de los primeros puntos para estudiarla es establecer indicadores de desempeño y marcos temporales de medición, además de los recursos utilizados para la creación de productos y servicios.
Las herramientas inteligentes permiten hacer un seguimiento permanente de dicha productividad, tomando en cuenta variables como los ingresos por empleado; tasa promedio de finalización de tareas; horas extras y facturación por usuario, entre otras posibilidades.
Desarrollar un enfoque proactivo
Gracias al monitoreo permanente de actividades, las soluciones de BI detectan puntos de mejora y anomalías de desempeño por empleado que pueden convertirse en tendencias si no se les presta la debida atención.
Gracias a ello, es posible establecer planes de contingencia de forma proactiva e incluso a medida de las necesidades de cada empleado según su localización, necesidades, fortalezas, etc.
Reducir los costos empresariales
Uno de los grandes retos en recursos humanos es reducir costos sin afectar el entorno laboral, identificando oportunidades, detectando motivos de ausencias o la disminución en la productividad en determinadas áreas o situaciones.
Las herramientas de BI permiten identificar estas situaciones de una forma más eficiente y reducir los costos al evitar errores que puedan producir sobrecostos o que disminuyan la productividad de los empleados.
Cómo implementar la Business Intelligence en la empresa
La tecnología no es la solución a todas las respuestas; es una herramienta y, como tal, su uso debe ser analizado según las necesidades, presupuestos y circunstancias de cada empresa. Lo primero antes de implementar una solución de BI es definir una estrategia que determine qué se busca alcanzar y en qué periodos de tiempo/pasos se debe lograr.
Una vez definido este marco conceptual, se debe elegir un equipo responsable que lleve el liderazgo del proceso y realice los estudios de factibilidad dentro de la organización buscando responder inquietudes como: ¿Qué tenemos? ¿Cuál es nuestro objetivo? ¿Qué necesitamos?
El siguiente paso, en este orden de ideas, es elegir los indicadores de desempeño (KPI) adecuados para alcanzar los objetivos que se buscan dentro de la organización. Por ejemplo, la tasa de conversión de clientes y el coste de captación si se busca ayudar en procesos de marketing o el coste por contratación y los ingresos netos por empleado, si se busca optimizar el área de recursos humanos.
Una vez establecidos los KPI y el equipo de trabajo, se pueden buscar los proveedores adecuados. Existen diversas ofertas de fabricantes, integradores e incluso de modelos de instalación. Por ello, es recomendable buscar certificaciones que verifiquen la experiencia y confiabilidad de los proveedores externos, en caso que decida contratar una empresa ajena a su empresa. Si es así, otra variable a tener en cuenta es la experiencia en los nichos de mercado que se desean resolver.
Por supuesto, es posible hacer un desarrollo interno, pero esto trae diversos retos y beneficios que se resumen en un mayor control de las operaciones a un mayor costo de operación.
Otra ventaja de los proveedores externos es su asesoría para los siguientes pasos donde se decide qué herramientas implementar dentro de la organización así como el modo de operación (infraestructura) de la solución BI que puede ser On-premise, en la nube o híbridas, mezclando funcionalidades de los dos primeros.
Este paso es crítico y dispendioso, y es asegurar la calidad de los datos. Se trata de un insumo que debe cumplir con principios de integridad, validez, coherencia, pertinencia, exactitud y unicidad de la información.
Con todos los insumos necesarios, es posible pasar al siguiente paso y es montar pruebas pilotos sobre las cuales se realizarán pruebas periódicas para encontrar puntos de mejoras y desafíos a superar, entrando así en un círculo de retroalimentación. Por último, una vez cumplidas las expectativas y ajustes de las pruebas, es posible pasar a la implementación a gran escala.
Caso de Estudio: Éxito en la Implementación de BI en Colombia
En Colombia, las implementaciones de Business Intelligence se han dado en numerosas verticales del mercado que van desde el sector financiero hasta el educativo, por solo mencionar algunas.
Un ejemplo de ello es el uso de las herramientas de visualización de datos de Tableau en la Pontificia Universidad Javeriana de Cali, que ha permitido llegar a más de 1.500 usuarios internos con 24 áreas trabajando de forma integrada. Otro ejemplo en este sector lo protagoniza la Universidad del Rosario con el uso de la solución Microsoft Power BI.
También de Power BI está el caso de Transportempo, una firma de transporte de cemento con más de 150 camiones en Colombia y que buscaba mejorar el porcentaje de disponibilidad de sus vehículos, así como optimizar el mantenimiento frente a desafíos climáticos y de logística.
De igual forma, se presentan implementaciones de tipo regional debido al carácter multinacional de algunas empresas, como es el caso de BBVA, que aplicó esta tecnología no solo para mejorar sus servicios, sino que además lo puso a disposición de sus clientes (Pymes) en una herramienta denominada ‘Commerce 360’.
Desafíos Comunes en la Implementación de BI
Al integrar varias unidades de negocios, desde la recopilación de la información hasta la entrega de informes a los tomadores de decisiones, las implementaciones de Business Intelligence suelen presentar diversos desafíos en el manejo de los datos, como su seguridad, calidad y consistencia, entre otros.
Esto comienza desde los mismos orígenes de los datos que provienen de diferentes fuentes y en diferentes formatos (estructurados y no estructurados). Por ello, asegurar la calidad de este insumo, que es la materia prima de la BI, es primordial para garantizar su éxito.
Otro desafío común gira en torno a los KPI. Los indicadores de desempeño son los instrumentos elegidos para medir el progreso de los procesos empresariales, pero no siempre se seleccionan los KPI adecuados para lograr los objetivos deseados.
Por otra parte, el factor humano suele ser otro reto. No solo por la escasez del talento capacitado (recordemos que en Colombia existía un déficit de talento TIC de 80.000 personas en 2002 y su número aumenta cada año), sino también por la integración de los equipos en diferentes niveles de una organización.
Las Tendencias Futuras de Business Intelligence
El año 2023 pasará a la historia como el año de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), un periodo en el que esta tendencia se popularizó gracias a plataformas gratuitas abiertas al público como ChatGPT, Google Bard, Claude, etc. Esta tendencia continúa en el 2024 y se expande al sector empresarial, donde distintas empresas lucharán por integrar esta tendencia en sus procesos de negocios. La Business Intelligence no es la excepción.
Según un estudio de Forbes Advisor, para 2024, el 97 % de los dueños de negocios creen que ChatGPT impactará positivamente en sus empresas. En campos como BI, estas tecnologías podrían extraer resúmenes por sí mismas e interactuar de una forma más fluida con los usuarios.
Pero tal vez lo más interesante es que la GenAI podría automatizar el Storytelling en las plataformas BI. Es importante recordar que, para que esto suceda, es necesario asegurar la calidad de los datos a través de un buen gobierno de datos, un modelo de mejores prácticas para asegurar la calidad de la información.
Otra tendencia es la analítica aumentada (augmented analytics), usando nuevas herramientas de Inteligencia Artificial que permitan acceder a un mejor análisis de datos y automatizar procesos de data preparation, insight generation e insight sharing.
Otra tendencia creciente es hacia una inteligencia de negocios colaborativa que, a diferencia de las plataformas de BI tradicionales, desde su mismo diseño viene pensada para el trabajo en equipo entre gran cantidad de usuarios y para integrarse con otras plataformas tecnológicas de las empresas.
Integración de BI con Otras Tecnologías
La Business Intelligence no opera en el vacío; su poder se basa en ser parte de una cadena de procesos y tecnologías para generar información que pueda afectar positivamente los procesos de negocios. Por su misma naturaleza, la BI es un componente de una cadena de tecnología y procesos que comienza por los datos.
Las fuentes de datos en las empresas son múltiples y pueden provenir de plataformas de CRM, ventas, redes sociales, ERP, bases de datos, automatización de marketing, software de recursos humanos y nómina, etc.
Esta información se entrega a la plataforma BI, que a su vez analiza y entrega la información a otros componentes y dispositivos en forma de reportes, gráficas interactivas, cuadros comparativos, entre otros, a los usuarios finales.
Consejos Prácticos para Maximizar el Valor de la BI
Aunque cada empresa tiene sus particularidades, necesidades y retos, existen algunos consejos generales que ayudan en la implementación de una estrategia de BI exitosa, que comienza por el elemento humano, su capacitación y el monitoreo constante de los indicadores de rendimiento.
De esta forma, algunos consejos para una buena gestión de BI serían:
- Involucrar al personal: En la BI, no todo es tecnología; una buena estrategia garantiza una buena interacción con el componente humano en todos los niveles, desde la generación de información clara en los puntos de venta, hasta la presentación de reportes claros en juntas. La BI requiere la colaboración y comunicación entre varios componentes de una organización.
- Revisar constantemente: Los procesos de BI son tan útiles como sus indicadores de desempeño y estos requieren de un monitoreo constante. Repetir procesos, analizar datos, comprobar e innovar sobre los hallazgos.
- Saber aplicar filtros y personalizar: Dada la inmensa cantidad de datos que pueda producir una empresa, es necesario delimitar las búsquedas con los filtros adecuados. Un consejo adicional es personalizar la visualización de información con las herramientas, cuadros, tablas, gráficos, que más utilice.
- Proteger la información: Cuando trabaje con información confidencial o demasiado sensible, es recomendable usar herramientas y etiquetas que reflejen y protejan los datos restringiendo su acceso.
- Integrar las nuevas herramientas de Inteligencia Artificial: El uso de herramientas de aprendizaje automático puede mostrar hallazgos, sugerir modelos de presentación y predecir posibles comportamientos y tendencias.
Ética y Privacidad en Business Intelligence
“Los datos son el nuevo petróleo”, esta frase de Clive Humby refleja la voracidad con la cual las empresas han ido tras la información y no es para menos. La información es un arma competitiva con la cual algunas empresas han construido imperios. Sin embargo, en el tiempo en que se pronunció esta frase (2006) era otra época.
Actualmente, la información, especialmente los datos personales, se está protegiendo más y más de nuevas regulaciones lideradas por comunidades como la europea y para complicar aún más el escenario, las leyes no son iguales en todo el planeta. La diversidad normativa es un reto adicional para las empresas con presencia transnacional.
Esta situación ha obligado a las empresas a actualizar constantemente su política de gobernanza de datos que debe abarcar desde la recopilación de información, su almacenamiento y eliminación de forma segura.
Algunas guías para hacerlo e integrar la ética desde el mismo diseño de la BI son la Fair Information Practices (FIP), los principios del Privacy by Design (PbD) y el National Institute of Standards and Technology (NIST), entre otros.
Además, cada día surgen nuevas normativas que obligan a un estudio constante del manejo de los datos, lo que incluso puede generar el auge de nuevas profesiones especializadas al interior de las empresas.
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