Business Intelligence: la guía definitiva

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Actualizado 31 | 10 | 2019 07:00

Inteligencia de negocios

La inteligencia de negocios (BI) o inteligencia empresarial es el conjunto de estrategias y herramientas utilizadas para analizar información empresarial. Los proyectos de inteligencia de negocios son mucho más eficaces cuando combinan fuentes de datos externas para obtener información práctica.

El análisis empresarial, también conocido como análisis avanzado, es un término que se usa indistintamente y con frecuencia frente a inteligencia de negocios. Sin embargo, el análisis empresarial es un subtipo de inteligencia de negocios, ya que esta última se ocupa de estrategias y herramientas, mientras que el primero se centra más en el método. La inteligencia de negocios es descriptiva, mientras que el análisis empresarial es más prescriptivo: aborda un problema o cuestión en concreto.

La inteligencia competitiva es un subconjunto de la inteligencia de negocios. La inteligencia competitiva es la recopilación de datos, herramientas y procesos para reunir, acceder y analizar datos comerciales sobre la competencia. Se suele usar para monitorizar diferencias entre los productos.

MicroStrategy detalla las principales aplicaciones, funciones y retos de la Inteligencia de Negocios.

Aplicaciones de inteligencia de negocios en la empresa

  • Medición: Se usan muchas herramientas de inteligencia de negocios en las aplicaciones de medición. Pueden extraer datos de entrada de sensores, sistemas CRM, tráfico web y mucho más para medir KPI. Por ejemplo, las aplicaciones para un conjunto de instalaciones de una gran empresa de fabricación podrían incluir sensores que midieran la temperatura de los equipos clave para optimizar sus programas de mantenimiento.
  • Análisis: Los análisis son el estudio de datos para encontrar información significativa y detallada. Es una aplicación muy popular entre las herramientas de inteligencia de negocios, ya que permite a las empresas comprender sus datos en profundidad y generar valor en sus decisiones basadas en datos. Por ejemplo, una empresa de marketing podría usar este análisis para determinar los segmentos de clientes que tienen más probabilidad de convertirse en nuevos clientes.
  • Elaboración de informes: La elaboración de informes es una aplicación estándar de software de inteligencia de negocios. Ahora los productos de BI pueden generar informes periódicos para las partes internas interesadas, automatizar tareas vitales para los analistas y reemplazar la necesidad de hojas de cálculo y programas de procesamiento de textos.
  • Colaboración: Las funciones de colaboración permiten a los usuarios trabajar con los mismos datos y archivos en tiempo real, y ahora son muy frecuentes en las plataformas modernas de inteligencia de negocios. La colaboración entre dispositivos seguirá impulsando el desarrollo de nuevas y mejores herramientas de inteligencia de negocios. La colaboración en las plataformas de BI puede ser importante a la hora de crear nuevos informes o paneles de control. Por ejemplo, el CEO de una empresa de tecnología podría querer un informe personalizado o los datos sobre un grupo de enfoque de un nuevo producto en 24 horas. Los jefes de producción, los analistas de datos y los controladores de calidad podrían crear al mismo tiempo sus respectivas secciones del informe o panel de control para completarlo dentro del plazo con una herramienta de BI colaborativa. Por ejemplo, un analista de operaciones de ventas podría usar la herramienta para elaborar un informe semanal para su jefe que detallase las ventas de la semana anterior por región geográfica, una tarea que requeriría mucho más esfuerzo de hacerla manualmente. Con una herramienta de informes avanzada, el esfuerzo requerido para crear tal informe disminuye significativamente. En algunos casos, las herramientas de inteligencia de negocios pueden automatizar por completo el proceso de informes.

Funciones de la inteligencia de negocios

  • Informes para empresas: Una de las funciones clave de la inteligencia de negocios es la presentación de informes empresariales y la provisión habitual o concreta de datos comerciales relevantes para las partes interesadas. Los informes pueden darse de muchas formas y elaborarse utilizando varios métodos. Sin embargo, los productos de inteligencia de negocios pueden automatizar este proceso o aliviar las partes débiles de la generación de informes, favoreciendo así la escalabilidad a nivel empresarial en la producción de informes.
  • OLAP: El OLAP (procesamiento analítico en línea) es un enfoque para resolver problemas analíticos desde múltiples dimensiones. Es una rama del OLTP (procesamiento de transacciones en línea). El valor clave de OLAP es este aspecto multidimensional, que permite a los usuarios ver los problemas desde una variedad de perspectivas. OLAP se puede utilizar para completar tareas como análisis de datos CRM, previsión financiera, presupuestos, etc.
  • Análisis: El análisis es el proceso de examinar datos y diseñar patrones o tendencias para tomar decisiones clave. Puede ayudar a descubrir patrones ocultos entre los datos. El análisis puede ser descriptivo, prescriptivo o predictivo. Los análisis descriptivos explican un conjunto de datos a través de medidas de tendencias (media, promedio, modo) y extensión (rango, desviación estándar, etc.). El análisis prescriptivo es un subgrupo de inteligencia de negocios (BI) que recomienda acciones específicas para optimizar los resultados. Determina una acción prudente basada en datos. Por lo tanto, el análisis prescriptivo depende de la situación, y las soluciones o modelos no deben extrapolarse de modo general a diferentes casos. El análisis predictivo, también conocido como modelado predictivo, es el uso de técnicas estadísticas para crear modelos que puedan predecir eventos futuros o desconocidos. El análisis predictivo es una herramienta potente que permite pronosticar tendencias dentro de una empresa, sector o a un nivel mayor.
  • Minería de datos: La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes grupos de datos. A menudo incorpora aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos para encontrar dichos patrones. La minería o extracción de datos es un proceso clave en los proyectos BI para la gestión de datos y su procesamiento previo, porque garantiza una estructuración adecuada de estos. Los usuarios finales también pueden usar la minería de datos para crear modelos que revelen estos patrones ocultos. Por ejemplo, los usuarios podrían extraer datos de CRM para predecir cuáles son los clientes potenciales con más probabilidades de comprar un determinado producto o aplicación.
  • Minería de procesos: La minería de procesos es un sistema de administración de bases de datos en el que se aplican algoritmos avanzados a los conjuntos de datos para revelar patrones en ellos. La minería de procesos se puede aplicar a muchos tipos de datos, incluidos los estructurados y los no estructurados.
  • Análisis comparativo: El análisis comparativo es el uso de KPI del sector para medir el éxito de una empresa, un proyecto o un proceso. Es una actividad clave en el ecosistema de BI y se utiliza con regularidad en el mundo empresarial para mejorar los negocios.

Retos clave en la inteligencia de negocios

  • Datos no estructurados: Para resolver problemas de capacidad de búsqueda y evaluación de datos, es necesario saber algo sobre el contenido. En la actualidad, los sistemas y tecnologías de inteligencia de negocios requieren que los datos estén estructurados adecuadamente para facilitar la búsqueda y la evaluación de los mismos. Esta estructuración se puede hacer agregando contexto con metadatos. Muchas empresas deben lidiar también con la calidad de los datos. Incluso con arquitecturas y sistemas de BI excelentes, las empresas con datos cuestionables o incompletos tendrán dificultades para que los usuarios desconfiados los acepten.
  • Acogida pobre: Muchos proyectos de BI intentan reemplazar por completo las herramientas y mecanismos antiguos, pero esto puede acabar en una mala acogida por parte de los usuarios, que vuelven a las herramientas y procesos con los que se sienten cómodos. Muchos expertos evidencian que los proyectos de BI fallan debido al tiempo que se tarda en crear o ejecutar informes, lo que hace que los usuarios tengan menos probabilidades de adaptarse a nuevas tecnologías y que vuelvan a las herramientas anteriores. Otra razón del fracaso de un proyecto de inteligencia de negocios es la formación inadecuada del usuario o del equipo de TI. Una formación inadecuada puede llevar a la frustración y ahogar el proyecto.
  • Falta de comunicación entre las partes interesadas: La comunicación interna es otro factor clave que puede significar el fracaso en los proyectos de inteligencia de negocios. Un posible error es dar falsas esperanzas a los usuarios durante la implementación. Los proyectos de BI a veces se consideran soluciones rápidas, pero a menudo se convierten en proyectos grandes y estresantes para todos los involucrados. La falta de comunicación entre los usuarios finales y los departamentos de TI puede comprometer el éxito del proyecto. Los requisitos de TI y de los compradores deben alinearse con las necesidades del equipo de usuarios finales. Si no colaboran todos, es posible que el producto final no se ajuste a las expectativas y necesidades, lo que puede frustrar a todas las partes y desembocar en un proyecto fallido. Los proyectos exitosos proporcionan a las comerciales herramientas valiosas que también cumplen con los requisitos internos de TI.
  • Planificación inadecuada: La empresa de investigación y asesoría Gartner advierte sobre las compras no meditadas de productos de inteligencia de negocios. Los productos de inteligencia de negocios están altamente diferenciados, y es importante que los clientes encuentren el producto que se adapte a las necesidades de sus funcionalidades y precios. Las empresas a veces tratan la inteligencia de negocios como una serie aislada de proyectos en lugar de como un proceso fluido. Los usuarios suelen solicitar cambios de forma continua, por lo que es fundamental contar con un método para revisar e implementar mejoras. Algunas organizaciones también intentan dar a la inteligencia de negocios un enfoque de “encajar los golpes” en lugar de articular una estrategia específica que incorpore los objetivos corporativos y las necesidades de TI y de los usuarios finales. Gartner sugiere formar un equipo específico para crear o revisar una estrategia de inteligencia de negocios con miembros extraídos de todos estos grupos integrantes. Las empresas deben evitar las adquisiciones costosas de productos de inteligencia de negocios tras haber solicitado un panel personalizado de prueba. Este tipo de proyecto tiende a fallar debido a su especificidad. Un único panel de control personalizado en silos podría no ser relevante para los objetivos corporativos globales ni para la estrategia de inteligencia de negocios. En la preparación de nuevos sistemas y software de inteligencia de negocios, muchas compañías se esfuerzan por crear una versión única de la verdad. Esto requiere definiciones estándar para los KPI, desde los más generales hasta los más específicos. Si la documentación no es la adecuada y existe un exceso de definiciones, los usuarios pueden tener dificultades y se puede perder un tiempo valioso para abordar adecuadamente estas inconsistencias.

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