Inteligencia empresarial vs. análisis de negocios: una descripción general

¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial utiliza datos para crear métricas empresariales integrales que pueden usar las organizaciones para gestionar las operaciones diarias. Algunos ejemplos de casos de uso incluyen: 

• Análisis en tiempo real: generación de información en tiempo real para decisiones y ajustes más rápidos.
• Información del cliente: ofrecer una visión completa del comportamiento, las preferencias y los comentarios de los clientes.
• Servicio al cliente: Mejorar la calidad del servicio proporcionando al personal datos prácticos sobre los clientes, a menudo en tiempo real
• Eficiencia: Analizar el rendimiento de los procesos, identificar cuellos de botella operativos y sugerir mejoras basadas en datos en procesos como las cadenas de suministro y el personal
• Finanzas: seguimiento de gastos, análisis de márgenes de ganancia, optimización de presupuestos y obtención de información sobre la salud financiera general.
• Gestión de riesgos: Identificación y mitigación de riesgos potenciales en áreas como operaciones, cumplimiento y finanzas
• Transparencia: integración de datos de varias fuentes para una visión integral del negocio, lo que permite obtener estrategias bien informadas. 

Herramientas de inteligencia empresarial 
Las herramientas de IE son esenciales para convertir datos brutos en información procesable que las organizaciones pueden utilizar para identificar problemas, mejorar procesos y obtener un mejor rendimiento. Algunas de las herramientas de IE más comunes son: 

• Herramientas de visualización de datos representan conjuntos de datos con paneles interactivos, gráficos y tablas fáciles de entender.
• Los editores SQL facilitan la consulta y el análisis de datos mediante código SQL
• Las herramientas operativas de IE brindan análisis en tiempo real para monitorear las operaciones diarias  
• 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 hojas de cálculo pueden servir como herramientas básicas de BI, permitiendo a los usuarios recopilar, categorizar y analizar datos

¿Qué es el análisis de negocios?

El análisis de negocio o BA comprende los elementos básicos de convertir los datos empresariales en información significativa que las personas pueden utilizar para tomar decisiones. Su propósito es interpretar y presentar datos para permitir a las organizaciones tomar acciones para impulsar el crecimiento. 
 
Hay cuatro tipos principales de BA. Estos se pueden usar juntos para una toma de decisiones integral basada en datos: 

• El análisis descriptivo utiliza datos históricos para comprender el rendimiento pasado e identificar tendencias y patrones que afectan a las operaciones actuales.
• El análisis predictivo se basa en el análisis descriptivo, utilizando modelos estadísticos y aprendizaje automático (ML) para predecir resultados futuros
• El análisis de diagnóstico profundiza en los datos históricos para identificar las causas fundamentales de los problemas.
• El análisis prescriptivo usa datos para analizar los resultados potenciales y recomendar acciones que probablemente arrojen los mejores resultados. 

Dentro de estos tipos de BA, se utilizan varias técnicas y herramientas diferentes, que incluyen: 

• Minería de datos: El proceso de ordenar, filtrar y clasificar datos de conjuntos de datos más grandes para ayudar a resolver problemas empresariales complejos
• Aprendizaje automático: aprovechamiento de algoritmos para identificar patrones, automatizar procesos y descubrir información más profunda a partir de los datos.
• Procesamiento analítico en línea (OLAP): tecnología para realizar consultas complejas de alta velocidad o análisis multidimensionales en grandes volúmenes de datos.
• Análisis de regresión: esta técnica estadística se utiliza para comprender las relaciones entre variables y predecir resultados.
• Previsión: es el proceso de utilizar análisis de datos y métodos estadísticos para predecir tendencias y resultados comerciales futuros basados en datos históricos.

Diferencias clave entre inteligencia empresarial y análisis de negocios 

Los términos "inteligencia empresarial" y "análisis de negocios" se suelen utilizar indistintamente, junto con otros términos como "analítica de datos". Pero muchos expertos en el campo los diferencian por los desafíos empresariales en los que se enfocan, las preguntas que pueden responder, los métodos que utilizan, la experiencia requerida y el tipo de información que producen. 
 
Presente vs. futuro 
La IE y el BA se diferencian porque se enfocan en el presente o el futuro. En muchos casos, la IE utiliza datos históricos para informar las decisiones diarias sobre las operaciones actuales mediante el uso de análisis descriptivo. Mientras tanto, el BA tiende a utilizar análisis predictivo para predecir tendencias o eventos futuros basados en lo que ha sucedido en el pasado o lo que está sucediendo en el presente.  
 
Táctico vs. estratégico 
La IE puede responder a preguntas como “¿Qué sucedió?” y “¿Cómo sucedió?” para informar decisiones tácticas inmediatas, mientras que el BA está más orientado a responder preguntas sobre por qué sucedió algo y qué sucederá en el futuro. Esta información impulsa la estrategia a largo plazo de alto nivel y revela oportunidades para la innovación. 
 
Habilidades de bajo código vs. habilidades avanzadas 
Otra diferencia entre la IE y el BA es que la IE generalmente está dirigida a ayudar a los usuarios empresariales a tomar decisiones sin requerir la experiencia técnica de analistas o científicos de datos. Esos expertos usan sus habilidades y herramientas tecnológicas avanzadas para crear información de BA que los que toman decisiones empresariales necesitan para hacer avanzar a la organización. 

Combinación de la inteligencia empresarial y el análisis de negocios 

El BA es un superconjunto clave de la IE, por lo que cuando las organizaciones eligen cómo aprovechar al máximo sus datos empresariales para impulsar la acción, no es realmente una elección entre la IE y el BA. Sin embargo, las organizaciones deben tener en cuenta los propósitos individuales y las fortalezas de cada una al determinar los procesos que se utilizarán para tomar decisiones basadas en datos.  
 
Dado que la inteligencia empresarial se enfoca más en las decisiones tácticas para las operaciones cotidianas actuales, una organización se enfocaría en ella para casos de uso como la optimización de los procesos actuales o para cumplir con un objetivo específico. Un ejemplo es analizar los flujos de trabajo para resolver los cuellos de botella o las ineficiencias. Por otro lado, si una empresa está buscando cambios más grandes, como el desarrollo de nuevos productos o estrategias para alinearse con las tendencias emergentes del mercado global, se utilizaría el BA por sus fortalezas predictivas. 
 
Sin embargo, la IE y el BA combinados ofrecen la estrategia más completa para aprovechar datos empresariales. Al usar la IE y el BA juntos, las organizaciones pueden aprovechar el valor de sus propios datos empresariales para mejorar la eficiencia, mejorar el rendimiento, aumentar la rentabilidad, gestionar el riesgo, establecer una estrategia a largo plazo y más al impulsar decisiones informadas que se alineen con objetivos organizacionales más amplios.  
 
Ejemplos de la vida real 
 
La inteligencia empresarial (IE) y el análisis de negocios (BA) ofrecen a las organizaciones la capacidad de mejorar en el presente a la vez que avanzan de forma proactiva hacia el futuro. Juntos, se utilizan de maneras infinitas para resolver problemas, optimizar procesos y trazar un camino para la innovación. Algunos ejemplos incluyen: 
 
Moneta, el cuarto banco más grande de la República Checa, utilizó análisis avanzados para aprovechar los conocimientos que conducen a tecnologías innovadoras, con casos de uso como las recomendaciones en tiempo real y la detección de fraude. El banco ha mejorado la eficiencia operativa y la colaboración entre equipos y fue ampliamente reconocido como el banco más innovador del país. 
 
AT&T implementó un enfoque unificado para los datos y la IA. La empresa aprovecha los modelos de ML para proteger de manera proactiva a los clientes y su negocio mediante datos en tiempo real, alertas automáticas y recomendaciones para ofrecer a los empleados distintas herramientas en todas las operaciones. AT&T redujo el fraude hasta en un 80 % con este sistema de detección automática en tiempo real. 
 
Michelin se ha transformado en una organización basada en datos, lo que permite a la empresa lanzar nuevas innovaciones que orientan la industria automotriz hacia nuevas direcciones. Michelin ha democratizado los datos de varias fuentes para que los equipos puedan desarrollar sus propios casos de uso, como el uso de IA para predecir la falta de existencias y reducir las emisiones de carbono en la cadena de suministro. 
 
El proveedor australiano de servicios financieros Shift desarrolló un proceso para recopilar y analizar datos de varias fuentes para comprender la situación de sus clientes con rapidez. La empresa puede descubrir información que permita al personal mantener conversaciones más significativas con los clientes y personalizar la experiencia de principio a fin.  Shift implementó la toma de decisiones en tiempo real para ciertos segmentos de clientes y ahora busca implementar puntajes unificados de crédito y riesgo habilitados por ML. 

Democratizando los insights empresariales con Databricks 

Databricks AI/BI es un nuevo tipo de producto de inteligencia empresarial creado para democratizar el análisis y la obtención de información para cualquier persona. Impulsado por la inteligencia de datos, AI/BI presenta dos capacidades complementarias: Dashboards y Genie. Dashboards ofrece una experiencia de bajo código para ayudar a los analistas a crear con rapidez visualizaciones de datos altamente interactivas para equipos empresariales con lenguaje natural, y Genie permite a los usuarios de negocio conversar con sus datos para hacer preguntas y autogestionar su propia analítica. Databricks AI/BI es nativo de la Plataforma de inteligencia de datos de Databricks, y ofrece información instantánea a escala mientras garantiza una gobernanza unificada y seguridad detallada en toda la organización.