Business Intelligence (BI): Transformando Datos en Decisiones Estratégicas

Todos los días, en su empresa se crea una cantidad abrumadora de datos diferentes. Para tomar decisiones más inteligentes, identificar problemas y aumentar la rentabilidad, es crucial implementar métodos y herramientas que permitan convertir esos datos en información útil.

El Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA) y Data Analytics son soluciones de administración de datos que se utilizan para comprender datos históricos y actuales y obtener información valiosa.

¿Qué es la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence o BI)?

La inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI) es el proceso de recopilar, almacenar y analizar datos de operaciones empresariales. La BI ofrece métricas integrales del negocio, prácticamente en tiempo real, para mejorar la toma de decisiones.

Con una mejor inteligencia de negocios, puede crear valores de referencia de rendimiento, detectar tendencias del mercado, aumentar el cumplimiento y mejorar casi todos los aspectos de su empresa. Los analistas de inteligencia de negocios transforman los datos brutos en conocimientos significativos que impulsan la toma de decisiones estratégicas dentro de una organización.

Según la revista CIO: “Aunque la inteligencia de negocios no les dice a los usuarios de negocios qué hacer o qué sucederá si toman un determinado curso, tampoco se trata solo de generar informes.” La inteligencia de negocios (BI) es descriptiva, lo que permite tomar mejores decisiones comerciales basadas en datos comerciales actuales. El Business Analytics (BA) es entonces un subconjunto de BI, con el análisis de negocios que proporciona el análisis prescriptivo y prospectivo. La BI podría decirle a una organización cuántos nuevos clientes se adquirieron el mes pasado y si el tamaño de los pedidos aumentó o disminuyó en el mes.

Las herramientas de BI permiten a los usuarios de negocios acceder a diferentes tipos de datos, históricos y actuales, de terceros e internos, así como datos semiestructurados y datos no estructurados como las redes sociales.

Historia de la Inteligencia de Negocios

• 1865: El término "inteligencia de negocios" fue utilizado por primera vez por el autor Richard Millar Devens, quien citó a un banquero que recopilaba inteligencia sobre el mercado antes que sus competidores.
• 1958: Un científico informático de IBM llamado Hans Peter Luhn exploró el potencial de usar la tecnología para recopilar BI.
• Décadas de 1960 y 1970: Los primeros sistemas de gestión de datos y sistemas de apoyo a la decisión (DSS) comenzaron a almacenar y organizar los crecientes volúmenes de datos. "Muchos historiadores sugieren que la versión moderna de BI evolucionó a partir de la base de datos DSS", dice el sitio de educación en TI Dataversity. "Durante este tiempo se desarrolló una variedad de herramientas para acceder y organizar datos de maneras más simples."
• Década de 1990: La BI creció en popularidad, pero la tecnología aún era compleja. Por lo general, requería soporte de TI, lo que a menudo generaba retrasos y informes tardíos.

Proceso de Business Intelligence

1. Fuentes de datos: Identificar los datos a revisar y analizar, como los de un almacén de datos o un lago de datos, la nube, Hadoop, estadísticas de la industria, cadena de suministro, CRM, inventario, precios, ventas, marketing o redes sociales.
2. Recopilación de datos: Recopilar y limpiar datos de varias fuentes. Esta preparación de datos podría ser la recopilación manual de información en una hoja de cálculo o un programa automático de extracción, transformación y carga (ETL).
3. Análisis: Buscar tendencias o resultados inesperados en los datos. Esto podría usar herramientas de minería de datos, descubrimiento de datos o modelado de datos.
4. Visualización: Crear visualizaciones de datos, gráficos y paneles que utilizan herramientas de inteligencia de negocios como Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel o SAP. Idealmente, esta visualización incluye funciones de desglose, exploración y consolidación para permitir a los usuarios investigar varios niveles de datos.
5. Plan de acción: Desarrollar conocimientos prácticos basados en el análisis de datos históricos versus los indicadores clave de rendimiento (KPI).

Diferencias Clave: BI, Business Analytics y Data Analytics

Las diferencias entre la inteligencia de negocios (BI), el análisis de datos y el análisis de negocios (BA) son sutiles. Incluso, para aumentar aún más la confusión, con frecuencia, estos términos se usan indistintamente.

Inteligencia de Negocios (BI) vs. Análisis de Negocios (BA)

• Inteligencia de negocios (BI): Prioriza el análisis descriptivo, que ofrece un resumen de los datos históricos y actuales a fin de mostrar qué ocurrió o qué está ocurriendo. La BI podría decirle a una organización cuántos nuevos clientes se adquirieron el mes pasado y si el tamaño de los pedidos aumentó o disminuyó en el mes.
• Análisis de negocios (BA): Hace referencia a usar los datos de la empresa para predecir tendencias y resultados. Prioriza el análisis predictivo, que recurre a la minería de datos, el modelado y el aprendizaje automático para determinar la probabilidad de que ocurran ciertos resultados en el futuro. El BA responde las preguntas relacionadas con el “por qué”, para que sea posible realizar predicciones más informadas sobre qué ocurrirá. El análisis de negocios podría predecir qué estrategias, basadas en esos datos, serían más beneficiosas para la organización.

Análisis de Negocios (BA) vs. Análisis de Datos (Data Analytics)

La diferencia entre Business Analytics y Data Analytics es aún más sutil.

• Análisis de datos (Data Analytics): Es el proceso técnico de la minería, la limpieza y la transformación de datos, así como el desarrollo de sistemas para administrarlos. El análisis de datos trabaja con grandes cantidades de datos para identificar tendencias y resolver problemas. Además, se utiliza en diferentes disciplinas, desde el gobierno hasta la ciencia. Puede hacer referencia a cualquier forma de análisis de datos, ya sea en una hoja de cálculo, una base de datos o una aplicación, donde la intención es descubrir tendencias, identificar anomalías o medir el rendimiento.
• Análisis de negocios (Business Analytics): Se centra en la función general y las operaciones cotidianas de la empresa. Un analista de negocios dedica menos tiempo a los aspectos técnicos del análisis y más a las aplicaciones prácticas de la información obtenida a partir de los datos.

Ejemplo Real de Aplicación

Imagine que vende joyas que fabrica en su casa a través de una tienda en línea.

• La inteligencia de negocios proporciona informes útiles de la situación pasada y actual de su empresa. Esta le indica que las ventas de sus pendientes de plumas azules han aumentado en Utah las últimas tres semanas.
• El análisis de negocios o Business Analytics se pregunta, “¿por qué aumentaron las ventas de pendientes de plumas azules en Utah?”. Al extraer los datos del sitio web, descubre que la mayor parte del tráfico proviene de una publicación de una blogger de moda de Salt Lake City que usó los pendientes. A partir de esta información, decide enviar pendientes de regalo a otros bloggers de moda conocidos en todo Estados Unidos.
• Un analista de datos exploraría cómo las personas usan el sitio web. Para hacerlo, identificaría las tendencias en el tráfico, analizaría los datos demográficos de los visitantes y, tal vez, incluso crearía un sistema para hacer un seguimiento de cómo los clientes hacen clic en diferentes páginas.

Intentar decidir si la analítica o la inteligencia de negocios es mejor no es una forma eficaz de abordar la administración de datos. En realidad, toda empresa necesita de ambos (el análisis descriptivo y el predictivo) para lograr el éxito. Además, a menudo, las personas de negocios de todo el mundo usan estos términos para referirse a diferentes cosas.

Componentes y Tecnologías de BI

Data Warehouses y Data Lakehouses

Las plataformas de BI tradicionalmente se basan en almacenes de datos (data warehouses) para su información de referencia. La fortaleza de un almacén de datos es que agrega datos de múltiples fuentes de datos en un sistema central para respaldar el análisis e informes de datos comerciales. Los almacenes de datos pueden incluir un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP) para admitir consultas multidimensionales. OLAP proporciona una tecnología potente para el descubrimiento de datos, facilitando la BI, cálculos analíticos complejos y análisis predictivos.

Actualmente, también se utilizan los data lakehouses para BI. El beneficio de un data lakehouse es que busca resolver los desafíos centrales tanto de los almacenes de datos como de los lagos de datos para ofrecer una solución de gestión de datos más ideal para las organizaciones.

Beneficios de la Inteligencia de Negocios

La inteligencia de negocios es tanto una forma de pensar como de hardware y software. Al adoptar una cultura impulsada por los datos basada en un conjunto completo de enfoques, procesos, tecnología digital y análisis de datos, una organización puede encontrar nuevos conocimientos para tomar mejores decisiones comerciales y obtener nuevas ventajas.

Beneficios Clave:

• Informes más claros: La BI brinda a las organizaciones la capacidad de hacer preguntas en lenguaje sencillo y obtener respuestas que puedan comprender. En lugar de usar suposiciones, el personal puede basar las decisiones en lo que les dicen los datos de su negocio, ya sea que se relacionen con la producción, la cadena de suministro, los clientes o las tendencias del mercado. Los datos pueden ayudar a responder las preguntas apremiantes de una organización: ¿Por qué están cayendo las ventas en esta región? ¿Dónde tenemos exceso de inventario? ¿Qué dicen los clientes en las redes sociales?
• Datos consolidados: La BI ofrece información comercial al recopilar y consolidar datos de múltiples fuentes, internas y externas, para un análisis completo. Al proporcionar una imagen precisa del negocio y el mercado, la BI brinda a una organización los medios para diseñar una estrategia comercial.
• Crear nuevas eficiencias: Las organizaciones pueden monitorear las operaciones comerciales con respecto a los puntos de referencia y corregir o realizar mejoras de manera continua, todo impulsado por los conocimientos de los datos. Los análisis pueden descubrir y ayudar a eliminar cuellos de botella en la fabricación o la cadena de suministro. Los gerentes pueden monitorear el desempeño del personal para ayudar a identificar dónde se pueden realizar cambios organizacionales. La gestión de la cadena de suministro se puede mejorar monitoreando la actividad en toda la línea y comunicando los resultados con socios y proveedores.
• Conocimientos más profundos de los datos: La BI ayuda a las organizaciones a estar más impulsadas por los datos, a mejorar continuamente el desempeño comercial, obtener ventajas competitivas y localizar nuevos clientes y nuevas oportunidades. Pueden mejorar el ROI al comprender su negocio y el mercado, y al asignar inteligentemente los recursos para cumplir los objetivos estratégicos. Los nuevos conocimientos de los datos pueden revelar el comportamiento del cliente, las preferencias y las tendencias del mercado.

Desafíos y Consideraciones

Si bien los beneficios son claros, la implementación de BI también presenta desafíos:

• Conclusiones contradictorias: La BI de autoservicio permite que múltiples equipos busquen los conocimientos que necesitan, pero también puede llevar a conclusiones divergentes, lo que puede generar más fricción en lugar de un plan de acción unificado. Esto puede ser especialmente cierto si el sesgo humano se introduce en el análisis.
• Falta de habilidades: La necesidad de integración de datos puede ser difícil, dada una amplia variedad de fuentes, y la integración puede exceder las capacidades actuales.

Los datos son el alma de las organizaciones exitosas. Más allá de los roles de datos tradicionales, los ingenieros de datos, científicos de datos, analistas y arquitectos, los tomadores de decisiones en toda una organización necesitan acceso flexible y de autoservicio a los conocimientos impulsados por los datos acelerados por la inteligencia artificial (IA). Las organizaciones se benefician cuando pueden evaluar completamente las operaciones y los procesos, comprender a sus clientes, medir el mercado e impulsar mejoras. Necesitan las herramientas adecuadas para agregar información comercial desde cualquier lugar, analizarla, descubrir patrones y encontrar soluciones.

Estrategias para una Implementación Exitosa de BI

1. Establecer objetivos comerciales claros: Determinar la información más valiosa y procesable permite a una organización determinar los datos que deben recopilarse o obtenerse y ayuda a seleccionar las características del sistema de BI necesarias para entregar esa información.
2. Capacitación integral de usuarios: El cambio cultural para convertirse en una organización basada en datos es más factible cuando todos los usuarios reciben lecciones claras y convincentes sobre las nuevas herramientas. La capacitación superficial o la experimentación autodirigida pueden desanimar la participación del equipo o producir resultados inexactos.
3. Monitorear la calidad y relevancia de los datos: Se necesita un monitoreo constante de los datos para ayudar a garantizar que los resultados sean consistentes y confiables. A medida que cambian las condiciones del mercado, es posible que sea necesario agregar nuevas medidas o desarrollar diferentes formatos de informes para agregar claridad. Los conjuntos de datos de entrada deben ser sólidos e imparciales, y gestionarse de acuerdo con estándares de gobernanza claros que garanticen que sean seguros, privados, precisos y utilizables. Cualquier modelo de IA que informe la toma de decisiones y el pronóstico debe ser explicable y transparente. Y el sistema de BI debe conectarse a una amplia variedad de sistemas de datos en todas las funciones comerciales y ser utilizable por aquellos que no son analistas de datos profesionales.
4. Garantizar el acceso a los datos para los tomadores de decisiones: Muchas empresas están atrasadas. Los datos esenciales no se capturan ni analizan lo suficiente, según un informe de IDC que estima que hasta el 68% de los datos comerciales no se aprovechan.

Aplicaciones de la Inteligencia de Negocios en Diversas Industrias

La inteligencia de negocios agrega valor en múltiples funciones en casi cualquier industria.

Desarrollos Recientes en Inteligencia de Negocios

Los desarrollos recientes en inteligencia de negocios se centran en aplicaciones de BI de autoservicio que permiten a los usuarios no expertos en tecnología utilizar análisis y generación de informes automáticos.

Se espera que los avances continuos en los sistemas modernos de inteligencia de negocios y análisis integren algoritmos de aprendizaje automático e IA para optimizar tareas complicadas. Con el nuevo énfasis en el autoservicio, estas capacidades también pueden acelerar la capacidad de la empresa para analizar datos y obtener conocimientos a un nivel más profundo. Como ejemplo, considere cómo IBM Cognos® Analytics reúne el análisis de datos y las herramientas visuales para admitir la creación de mapas para informes. El sistema utiliza IA para identificar automáticamente la información geográfica.

Las soluciones de BI modernas se encuentran en plataformas basadas en la nube para extender el alcance de la BI en todo el mundo. Se pueden extraer conocimientos del consumidor de big data, produciendo información que abarca desde descriptiva hasta predictiva.