Inteligencia empresarial: Potenciando las decisiones con IA, Big Data y herramientas digitales

En plena era digital, tomar decisiones bien informadas es uno de los principales factores de diferenciación de las empresas. El término Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés), también conocido como inteligencia de negocio o inteligencia empresarial, hace referencia al uso de estrategias y herramientas que sirven para transformar información en conocimiento, con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa.

La inteligencia empresarial es tanto una forma de pensar como un conjunto de hardware y software. Al adoptar una cultura basada en datos, que se apoya en un conjunto completo de enfoques, procesos, tecnología digital y análisis de datos, una organización puede descubrir nuevos conocimientos que le permitan tomar mejores decisiones empresariales y obtener nuevas ventajas competitivas.

Desarrollo histórico de la inteligencia empresarial

El concepto de inteligencia empresarial se remonta a 1865, cuando Richard Millar Devens describió por primera vez cómo el banquero Sir Henry Furnese obtuvo una ventaja competitiva gracias a una mejor recopilación de información. En 1958, un informático de IBM llamado Hans Peter Luhn exploró el potencial del uso de la tecnología para recopilar BI. Se le considera el padre del término inteligencia de negocio.

En los años 60 y 70, los primeros sistemas de gestión de datos y sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) empezaron a almacenar y organizar los crecientes volúmenes de datos. Durante este tiempo se desarrollaron diversas herramientas para acceder a los datos y organizarlos de forma más sencilla. La década de 1990 trajo consigo el almacenamiento de datos y las capacidades de procesamiento analítico en línea (OLAP), mientras que la década de 2000 introdujo funciones de autoservicio.

El problema de las primeras herramientas de BI era que eran poco intuitivas y difíciles de usar. Además, para generar informes y acceder a la información, un usuario sin conocimiento específico debía recurrir a los servicios del departamento de TI. A finales de los 90 y principios del año 2000 fue cuando realmente se empezó a entender el potencial del uso de los softwares de Business Intelligence. El mercado empezó a florecer y proliferaron los fabricantes y proveedores de este tipo de herramientas.

En los últimos años, el desarrollo y uso de este tipo de herramientas ha crecido de forma exponencial en las empresas. Teniendo en cuenta que las fuentes de datos se han multiplicado -Internet y redes sociales, dispositivos IoT, información de dispositivos móviles, y un largo etc.- también ha aumentado la complejidad para extraer conocimiento relevante de toda esa información. Por eso las herramientas de Business Intelligence también se han ido haciendo más sofisticadas y son hoy en día muy potentes, capaces de analizar y procesar infinidad de datos, de infinidad de fuentes y de ayudar a las empresas a extraer conclusiones para mejorar sus cifras de negocio.

¿Por qué son importantes las plataformas de inteligencia empresarial?

Las plataformas modernas de BI abordan el reto crítico de la abundancia de datos sin usabilidad. Una empresa promedio gestiona cientos de terabytes de datos procedentes de numerosas fuentes, pero gran parte de los datos empresariales no se utiliza para fines analíticos. Las organizaciones que aprovechan eficazmente sus datos pueden crear mejores productos, atender a los clientes de manera más eficaz y operar con mayor eficiencia al identificar los problemas antes de que se conviertan en inconvenientes.

Componentes clave de las plataformas de BI

Los componentes principales de una plataforma de BI incluyen:

• Conectividad y transformación de datos: La conectividad determina la eficacia con la que las plataformas acceden a diversos sistemas organizacionales a través de conectores nativos, API y conexiones de transmisión en tiempo real. Las herramientas de preparación y transformación de datos proporcionan interfaces visuales para la limpieza y la estandarización, y cada vez emplean más sugerencias basadas en inteligencia artificial para determinar los pasos de transformación adecuados.
• Almacenamiento y modelado de datos: La arquitectura de almacenamiento de datos combina almacenes tradicionales de datos estructurados con lagos de datos modernos que acomodan información no estructurada, como contenido de redes sociales y lecturas de sensores IoT. Las capas semánticas y las definiciones de la lógica empresarial garantizan cálculos coherentes en todos los informes, mientras que los modelos de datos definen las relaciones entre los diferentes conjuntos de datos.
• Visualización y análisis: Las capacidades de visualización de datos y paneles incluyen extensas librerías de gráficos y opciones de personalización, lo que permite narrativas visuales convincentes con capacidades avanzadas, como el mapeo geográfico. La analítica de autoservicio incluye flujos de trabajo guiados y plantillas que reducen las barreras técnicas sin perder rigor de análisis.
• Colaboración y gobernanza: Estas capacidades incluyen mecanismos para compartir, sistemas de comentarios y control de versiones que ayudan en los procesos analíticos basados en equipos. Las capacidades de gobernanza de datos (flujos de trabajo de certificación, seguimiento del linaje de los datos y puntaje de calidad) garantizan análisis de confianza en toda la organización.

Cómo funcionan las plataformas de inteligencia empresarial

Las plataformas de BI operan a través de una arquitectura sofisticada y multicapa que transforma los datos en bruto en insights significativos. Las plataformas modernas integran capacidades clave:

1. Recopilación e integración de datos: El proceso de datos comienza con la recopilación y la ingesta de diversas fuentes, incluidos sistemas de CRM, aplicaciones de ERP, plataformas de marketing, sistemas financieros y fuentes de datos externas. Las plataformas modernas admiten cientos de API y conectores nativos, lo que permite la integración tanto con sistemas en la nube como locales. Las capacidades de transmisión en tiempo real aseguran que los datos críticos fluyan de forma continua, en lugar de en actualizaciones por lotes.
2. Almacenamiento y procesamiento de datos: Construidas sobre plataformas como la Databricks Data Intelligence Platform, las arquitecturas modernas aprovechan los diseños de lakehouse que unifican el procesamiento de datos estructurados y no estructurados. La capa de procesamiento coordina los flujos de trabajo ETL/ELT que limpian, validan y estandarizan los datos sin perder rendimiento. Las plataformas avanzadas utilizan verificaciones automáticas de la calidad de los datos y sugerencias de mapeo inteligentes que reducen el esfuerzo manual.
3. Análisis y descubrimiento: El motor de análisis aplica algoritmos matemáticos, modelos estadísticos y capacidades de inteligencia artificial para identificar tendencias, correlaciones e indicadores predictivos. Los modelos de aprendizaje automático analizan continuamente patrones en todos los conjuntos de datos y detectan anomalías e información que los analistas humanos podrían pasar por alto. Los modelos predictivos, los algoritmos de agrupamiento y el análisis de correlaciones revelan relaciones ocultas dentro de los datos.
4. Visualización: La capa de presentación traduce los resultados en paneles, informes y visualizaciones que ayudan a las personas a tomar decisiones. Las visualizaciones transforman conjuntos de datos complejos en gráficos, diagramas y mapas intuitivos que comunican información de un vistazo, mientras que los elementos interactivos permiten a los usuarios profundizar en detalles, filtrar vistas y explorar datos desde múltiples ángulos. Los usuarios pueden crear paneles personalizados para monitorizar los KPI y proporcionar una visibilidad en tiempo real de métricas críticas, mientras que la generación de lenguaje natural traduce automáticamente las visualizaciones en insights escritos que cuentan la historia detrás de los datos.

Los analistas de inteligencia empresarial transforman los datos sin procesar en conocimientos significativos que impulsan la toma de decisiones estratégicas dentro de una organización. Las herramientas de BI permiten a los usuarios empresariales acceder a distintos tipos de datos: históricos y actuales, de terceros e internos, así como a datos semiestructurados y no estructurados, como las redes sociales.

Capacidades importantes de las herramientas de inteligencia empresarial

Las herramientas modernas de inteligencia empresarial proporcionan un conjunto completo de capacidades para abordar diferentes necesidades analíticas:

• Descubrimiento y exploración de datos: Permite a los usuarios investigar conjuntos de datos sin hipótesis predeterminadas y descubrir patrones ocultos a través de interfaces de navegación intuitivas y capacidades de filtrado.
• Informes automatizados y programación: La automatización reduce el esfuerzo manual y garantiza una entrega de información coherente.
• Capacidades de inteligencia empresarial de autoservicio: Democratizan el acceso a los datos, al permitir que los usuarios hagan análisis mediante interfaces de arrastrar y soltar y flujos de trabajo guiados, lo que reduce la dependencia de especialistas técnicos.
• Modelado y preparación de datos: Interfaces visuales para limpieza, transformación e integración. Las herramientas de creación de perfiles de datos identifican problemas de calidad, las sugerencias automatizadas recomiendan transformaciones adecuadas y el control de versiones realiza un seguimiento de los cambios en las canalizaciones de datos a lo largo del tiempo.
• Analítica móvil e integrada: Estas características amplían las capacidades más allá de los entornos de escritorio, lo que garantiza que las personas que toman decisiones puedan acceder a la información independientemente de la ubicación.
• Consultas en lenguaje natural y análisis conversacional: Las plataformas avanzadas incorporan PNL, lo que les permite a los usuarios hacer preguntas de forma conversacional en lugar de tener que aprender lenguajes de consulta o navegar por menús complejos.
• Gobernanza de datos y controles de seguridad: Las funciones de gobernanza equilibran los requisitos de seguridad con la necesidad de flexibilidad analítica.
• Mejora continua: Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran continuamente su precisión en función de los datos y resultados históricos. La interacción de los usuarios crea un ciclo de retroalimentación que mejora la eficacia de la plataforma a través del tiempo.

Beneficios de las plataformas de inteligencia empresarial

Las plataformas de inteligencia empresarial ofrecen un valor medible en todas las organizaciones, al transformar la forma en que los equipos acceden a los datos, los entienden y actúan en consecuencia.

• Toma de decisiones más rápida con información en tiempo real: Las plataformas de BI eliminan las demoras en los informes manuales y proporcionan a los líderes información actualizada al minuto cuando las decisiones son más importantes.
• Mejora de la calidad de los datos y fuente única de información: Las plataformas de BI proporcionan una única fuente de información para las organizaciones a través de una vista unificada de métricas de negocios y definiciones estandarizadas.
• Mayor eficiencia operativa y automatización: Al automatizar tareas repetitivas de generación de informes, las plataformas de BI garantizan la coherencia mientras liberan valiosos recursos humanos para análisis de alto nivel y pensamiento estratégico.
• Mayor visibilidad de los datos en toda la organización: Las plataformas de BI eliminan los silos de información y proporcionan una visibilidad completa de las operaciones en todos los departamentos, las regiones y las unidades de negocio.
• Reducción medible de costos y retorno de la inversión: Más allá de la eficiencia operativa, las plataformas de BI generan ahorros directos en los costos gracias a una mejor asignación de los recursos, la reducción de desperdicios y la optimización de los procesos.
• Acceso democratizado a los datos y analítica de autoservicio: Las plataformas modernas de BI permiten a los usuarios empresariales utilizar los datos para responder a sus propias preguntas sin depender de especialistas técnicos.
• Una ventaja competitiva gracias a la cultura basada en los datos: Las organizaciones que integran la inteligencia empresarial en todas sus operaciones responden más rápido a los cambios del mercado, identifican las oportunidades antes y toman decisiones estratégicas más informadas que sus competidores.

Inteligencia empresarial y Big Data

Mientras que el objetivo principal de la inteligencia empresarial es utilizar información basada en datos para tomar decisiones empresariales individuales, los análisis de Big Data y de inteligencia empresarial se centran en generar, procesar y analizar datos para abordar preocupaciones empresariales más amplias. Además, existen algunas diferencias fundamentales entre la inteligencia empresarial y el Big Data.

En comparación con la inteligencia empresarial, el Big Data se refiere a conjuntos de datos mucho más grandes y menos específicos, generalmente flujos sin procesar o sin refinar (por ejemplo, estructurados y desestructurados) que no se pueden analizar con herramientas ni software estándar de inteligencia empresarial. Además, el gran volumen de Big Data es otro punto de diferenciación, que requiere un componente de almacenamiento completamente separado, como un almacén de datos o un lago de datos. Hoy en día, estos datos suelen ser generados por terminales a gran escala y comportamientos de los usuarios, impulsados por el aumento de la computación en el extremo y el Internet de las cosas (IoT) en un mundo cada vez más móvil e impulsado por la nube. Los marcos de código abierto como Apache Hadoop son una forma en que las empresas pueden extraer valor de las montañas de datos.

Sin embargo, a pesar de las diferencias, tanto la inteligencia empresarial como el Big Data comparten un objetivo similar: promover los objetivos de negocio a través de los datos, descubriendo información que proporcione una ventaja competitiva.

Implementación efectiva de la inteligencia empresarial

Para maximizar los beneficios de la inteligencia empresarial, es crucial seguir una estrategia bien definida:

• Establecer objetivos empresariales claros: Determinar la información más valiosa y procesable permite a una organización determinar los datos que deben recopilarse u obtenerse y ayudar a seleccionar las características del sistema de BI necesarias para entregar dicha información.
• Formar de manera integral a los usuarios: El cambio cultural para convertirse en una organización basada en los datos es más alcanzable cuando todos los usuarios reciben lecciones claras y convincentes sobre las nuevas herramientas.
• Monitorizar la calidad y la pertinencia de los datos: La monitorización constante de los datos es necesaria para garantizar que los resultados sean coherentes y fiables.
• Garantizar el acceso a los datos a los responsables de la toma de decisiones: Los datos esenciales no se capturan ni analizan de manera suficiente, según un informe de IDC4 que estima que hasta el 68 % de los datos empresariales se malgastan. La inteligencia empresarial añade valor en múltiples funciones en casi cualquier sector.

Aplicaciones sectoriales de la inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial agrega valor en múltiples funciones en casi cualquier sector:

Herramientas de Business Intelligence disponibles en el mercado

Podemos distribuir las soluciones de inteligencia de negocio en tres categorías:

• Herramientas para la gestión de datos (data management tools): Permiten desde la depuración y estandarización de datos de procedencia diversa hasta su extracción, transformación y traslado a un determinado sistema.
• Aplicaciones para descubrir nuevos datos (data discovery applications): Permiten recopilar y evaluar nueva información (data mining o minería de datos), y aplicar sobre esa información nueva o sobre la ya disponible técnicas de análisis predictivo para realizar proyecciones de futuro.
• Herramientas de reporting: Una vez recopilada y tratada toda esa información preexistente o nueva, ayudan a las empresas a visualizarla de manera gráfica e intuitiva.

Existen soluciones de inteligencia de negocio a medida para distintos sectores, algunas más enfocadas a multinacionales y otras a pymes. Algunas herramientas de BI populares incluyen:

• Microsoft Dynamics
• Factorial HR: Informes de análisis
• IBM Cognos Analytics
• SAP Business Intelligence
• Oracle Business Intelligence
• Tableau
• Sisense
• Clear Analytics
• QlikView
• Gooddata

Los últimos avances en inteligencia empresarial se centran en aplicaciones de la BI de autoservicio que permiten a usuarios no expertos en tecnología utilizar análisis e informes automáticos. Se espera que los avances continuos en los sistemas modernos de inteligencia empresarial y análisis integren algoritmos de machine learning e IA para agilizar tareas complicadas. Con el nuevo énfasis en el autoservicio, estas capacidades también pueden acelerar la capacidad de la empresa para analizar datos y obtener información a un nivel más profundo.