¿Qué es la inteligencia empresarial?

Componentes de la inteligencia empresarial

Los sistemas de BI comprenden una variedad de métodos, entre los que se incluyen el análisis, el modelado de datos, la minería de datos, la generación de informes, la visualización y otros, para presentar los datos en formatos fáciles de entender que las organizaciones pueden utilizar para identificar problemas, mejorar procesos, descubrir tendencias y buscar oportunidades de negocio. 

Componentes principales de BI

Recopilación e integración de datos

Antes de que los datos puedan transformarse en inteligencia empresarial, deben recopilarse de fuentes como bases de datos, aplicaciones y sistemas externos e integrarse en un formato unificado para su análisis. Los pipelines de datos facilitan los flujos de datos desde el origen hasta el destino durante todo el proceso. Los ingenieros de datos usan ETL (extraer, transformar, cargar) para recopilar datos de diferentes fuentes, y transformarlos en una forma utilizable y cargarlos en sistemas a los que los usuarios pueden acceder. Otro tipo de proceso de integración de datos es ELT (extraer, cargar, transformar), en el que los datos sin procesar se transfieren desde un sistema de origen a un recurso de destino como un almacén de datos.

Capas semánticas

Las capas semánticas actúan como un intermediario entre las fuentes de datos sin procesar y las herramientas analíticas. Se basan en la integración de datos para presentar la información en un formato adecuado para las empresas. Las capas semánticas hacen que los datos sean más procesables al mejorar la usabilidad, la consistencia y la alineación con los objetivos del negocio.

Almacenamiento de datos

La BI está estrechamente ligada al almacenamiento de datos. Un almacén de datos sirve como un repositorio centralizado para almacenar datos en un formato estructurado y fácil de usar para el negocio, lo que permite realizar análisis y generación de informes sin problemas. Si bien el almacén de datos proporciona la infraestructura para el almacenamiento de datos y el aseguramiento de la calidad, BI aprovecha los datos seleccionados para analizar tendencias, evaluar el rendimiento y optimizar estrategias. Combinar un almacenamiento de datos robusto con prácticas avanzadas de BI puede lograr una preparación de datos más rápida, un mejor cumplimiento y análisis más efectivos, lo que da lugar a una arquitectura de data lakehouse más moderna.

Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de examinar los datos recopilados para descubrir patrones, correlaciones e insights. Usa métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos, descubrimiento de datos o modelado de datos y otros métodos y herramientas para procesar e interpretar datos.

El análisis de datos es fundamental para la inteligencia empresarial, pero ambos procesos tienen métodos y objetivos diferentes. El análisis de datos trabaja con datos utilizando herramientas técnicas para revelar lo que sucedió o sucederá. La inteligencia empresarial es un proceso de bajo código/sin código que permite a los usuarios empresariales tomar decisiones y actuar utilizando esa información.

Generación de informes y visualización de datos

La visualización y la generación de informes de datos son clave para traducir los insights en acción. Las herramientas de visualización de datos crean gráficos, diagramas, paneles y mapas de calor para hacer que los conjuntos de datos complejos sean comprensibles de un vistazo. Estos elementos visuales ayudan a los responsables de la toma de decisiones a identificar rápidamente métricas clave, identificar tendencias y hacer un seguimiento del desempeño. La generación de informes complementa la visualización al organizar y resumir datos en formatos estructurados adaptados a audiencias específicas.

Tipos y herramientas de inteligencia empresarial

Los sistemas de BI utilizan diferentes tipos de BI para satisfacer diferentes necesidades. Estos incluyen los siguientes:

Inteligencia empresarial en tiempo real

La inteligencia empresarial en tiempo real (RTBI) permite a las organizaciones acceder, analizar y actuar sobre los datos a medida que se generan, al proporcionar insights inmediatos sobre las operaciones en curso y la dinámica del mercado. Mientras que la inteligencia empresarial tradicional a menudo depende del procesamiento por lotes periódico, la inteligencia empresarial en tiempo real analiza los datos a medida que se generan, lo que garantiza que las decisiones se basen en la información más actualizada. Esta capacidad es crítica en industrias donde las respuestas oportunas son esenciales, como las finanzas, la logística y el comercio minorista.

Inteligencia empresarial integrada

La BI integrada coloca las capacidades de BI directamente en las aplicaciones o los flujos de trabajo empresariales, y les permite a los usuarios acceder a los insights de datos dentro de sus herramientas cotidianas. Esta integración proporciona análisis contextuales en el momento en que se toman las decisiones, lo que mejora la eficiencia y la eficacia.

Inteligencia empresarial de autoservicio

La inteligencia empresarial de autoservicio (SSBI) permite a los usuarios sin formación técnica acceder, analizar y visualizar datos sin depender en gran medida de TI o de especialistas en datos. Con herramientas fáciles de usar e interfaces intuitivas, SSBI permite a los empleados generar informes, crear paneles y explorar conjuntos de datos de forma independiente, lo que democratiza los datos y agiliza la generación y respuesta de insights de datos. Las capas semánticas son cruciales para la BI de autoservicio, ya que simplifican el acceso a los datos mientras mantienen la gobernanza.

Herramientas de inteligencia empresarial

Las herramientas de BI son fundamentales para el proceso de convertir datos sin procesar en insights procesables. Algunas de las herramientas y programas de BI más comunes son los siguientes:

• Herramientas de visualización de datos representan conjuntos de datos con paneles interactivos, gráficos y tablas fáciles de entender.
• Las herramientas de generación de informes organizan, filtran y muestran datos, incluida la generación de informes estructurados.
• Las herramientas de autoservicio permiten a los usuarios no técnicos consultar, analizar y visualizar datos de manera independiente, sin necesidad de tener mucha experiencia técnica ni depender del personal técnico.
• Las herramientas de capa semántica representan estructuras y conceptos de datos complejos en un formato comprensible para el negocio.
• Las herramientas de almacenamiento de datos facilitan el almacenamiento y la gestión de datos.
• Las herramientas de análisis predictivo utilizan modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático (ML) para crear predicciones.
• Las herramientas operativas de BI brindan análisis en tiempo real para monitorear las operaciones diarias.

Las herramientas de BI están ampliamente disponibles en varios proveedores. Las principales herramientas de BI incluyen Tableau, Power BI de Microsoft, Qlik, ThoughtSpot, Looker (Google Cloud Platform), Oracle Business Intelligence, SAP, SAS, Domo y Salesforce.

El proceso de inteligencia empresarial

El proceso de inteligencia empresarial toma datos en su forma sin procesar y los convierte en insights. Los pasos de este flujo incluyen los siguientes:

1. Identificación de datos: se identifican los datos que se utilizarán para el análisis. Los datos pueden residir en un almacén de datos, un lago de datos o en la nube, o bien provenir de áreas del negocio como CRM, la cadena de suministro, datos del sector, puntos de venta, inventario o marketing, por ejemplo.
2. Recopilación de datos: los datos se recopilan de diversas fuentes, se limpian, se integran y se preparan para su análisis.
3. Análisis: se analizan los datos para encontrar tendencias, anomalías y patrones en los mismos.
4. Informes y visualización: se crean informes y visualizaciones de datos fáciles de usar, como paneles, gráficos y tablas, lo que permite a los usuarios comprender con rapidez los datos, profundizar en detalles e identificar información importante.
5. Decisión y acción: las partes interesadas toman decisiones basadas en los insights de BI, e implementan un plan para efectuar cambios o iniciar nuevas iniciativas.

Casos de uso de la inteligencia empresarial

Casos de uso comunes de BI

Las empresas en una amplia gama de campos utilizan BI para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones. Los ejemplos incluyen:

• Información del cliente: BI puede ofrecer una visión completa del comportamiento, las preferencias y los comentarios de los clientes.
• Servicio al cliente: la IA ayuda a mejorar el servicio al cliente, por ejemplo, con chatbots que pueden ayudar a los clientes de forma rápida y precisa, aliviando la carga de los agentes humanos y permitiéndoles centrarse en tareas de mayor valor.
• Finanzas: los equipos financieros utilizan BI para el seguimiento de gastos, el análisis de márgenes de ganancia y la optimización de presupuestos. Los paneles en tiempo real proporcionan insights claros sobre la salud financiera, identifican riesgos y ayudan en la planificación estratégica.
• Atención médica: la inteligencia empresarial ayuda a los proveedores de atención médica a personalizar la atención, mejorar los resultados de los pacientes, optimizar la asignación de recursos y reducir los costos operativos.
• Recursos Humanos: Los equipos de RR. HH. usan BI para analizar tendencias en reclutamiento, desempeño de empleados y tendencias de retención, lo que ayuda en la planificación de la fuerza laboral y las estrategias de compromiso.
• Marketing: los especialistas en marketing usan BI para evaluar la efectividad de las campañas de marketing mediante el análisis de indicadores clave de rendimiento (KPI) como las tasas de conversión, las tasas de participación y el ROI.
• Eficiencia operativa: las herramientas de BI ayudan a las organizaciones a realizar un seguimiento y optimizar las operaciones diarias mediante el análisis del rendimiento de los procesos e identificar áreas de mejora.
• Sector minorista: el sector minorista usa BI para analizar el comportamiento de compra, optimizar las estrategias de precios, administrar el inventario y optimizar la eficiencia, al tiempo que reduce los costos.
• Administración de riesgos: BI ayuda a identificar y mitigar riesgos potenciales en áreas que incluyen operaciones, cumplimiento de normas y actividades financieras.
• Ventas: las herramientas de BI analizan el rendimiento de las ventas, el comportamiento de los clientes, los precios y las condiciones del mercado, y generan previsiones para predecir las tendencias futuras.
• Cadena de suministro: las herramientas de BI supervisan las actividades de la cadena de suministro para predecir la demanda, identificar cuellos de botella y optimizar la gestión del inventario con el fin de reducir costos y mejorar la eficiencia.

Ejemplos de BI del mundo real

Aplicaciones de BI en la vida real
Las empresas líderes usan BI para impulsar el negocio en nuevas direcciones. Los ejemplos incluyen:

Barilla, el mayor productor de pasta del mundo, implementó un sistema de trazabilidad con BI. La empresa analiza el desempeño de los proveedores para clasificarlos según la calidad de los productos y la puntualidad en las entregas, con el fin de evaluar el riesgo que representan. Los equipos de datos ahora pueden supervisar fácilmente los envíos al extranjero casi en tiempo real, predecir la demanda y ajustar la producción para mejorar la gestión del inventario.

SEGA Europe usa BI mejorada con IA para ayudar a los responsables de la toma de decisiones, ya que les permite hacer preguntas puntuales en tiempo real sobre ventas y comportamiento de los jugadores sin depender de expertos en datos. Ahora los usuarios pueden obtener insights detallados sobre las ventas de juegos y los datos de jugabilidad al preguntar en lenguaje natural. Esta capacidad aumentó la productividad y agiliza la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

La Canadian Broadcasting Corporation (CBC/Radio-Canada) extrae insights de grandes volúmenes de datos dispares para ayudar a la empresa a comprender mejor señales como las tendencias de abandono de suscriptores, el consumo de contenidos y las relaciones entre distintos tipos de contenido. Con estos insights de BI, CBC puede impulsar una mayor interacción mediante la personalización, adaptándose para ofrecer programación que conecte mejor con los oyentes.

Compass, una empresa de tecnología inmobiliaria, utiliza la inteligencia empresarial para ayudar a los agentes inmobiliarios a encontrar a los propietarios más propensos a vender sus propiedades. Los agentes pueden determinar, a partir de los datos, cuándo aumentar o reducir los planes de marketing para listados específicos. Estas capacidades ayudan a los agentes de Compass a hacer crecer su negocio.

Cómo la IA está transformando la inteligencia de negocios

La IA está revolucionando la BI al automatizar tareas complejas y democratizar el acceso a los insights que proporcionan los datos. Las herramientas de BI impulsadas por IA usan algoritmos de ML para procesar datos de múltiples fuentes, identificar patrones y extraer insights procesables a velocidades sin precedentes. Con la integración del procesamiento del lenguaje natural (NLP), estos sistemas permiten a los usuarios sin conocimientos técnicos interactuar con los datos mediante consultas sencillas y conversacionales, lo que elimina la necesidad de contar con conocimientos especializados. Esta democratización fomenta una cultura basada en datos en todas las organizaciones, en la que los empleados de todos los niveles pueden acceder y aprovechar las herramientas de BI para tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.

La llegada de la IA generativa y los modelos de lenguaje grande (LLM) personalizados ofrece oportunidades para una comprensión contextual más profunda e insights más precisos adaptados a entornos empresariales únicos. Estas herramientas, en combinación con las plataformas de datos unificadas como data lakehouses, consolidan la información a través de silos, lo que proporciona una visión integral de los datos de la organización.

Además, la IA aprende de los ecosistemas de datos, lo que resulta en sistemas de BI más intuitivos que soportan análisis de autoservicio y un compromiso de la organización más amplio con los datos. Al integrar la IA en los flujos de trabajo cotidianos, los sistemas de BI se están convirtiendo en herramientas indispensables para tomar decisiones más rápidas y precisas, lo que en última instancia mejora la agilidad y la competitividad de las organizaciones en un panorama digital en rápida evolución.

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