Business Intelligence

Reseña Histórica

Este concepto tiene sus orígenes en la década de 1960, pero su definición fue evolucionando a la par de la tecnología. En sus principios se trataba simplemente de un sistema para compartir información entre organizaciones. Más tarde, en la década de los 80’, las bases de datos evolucionan y permiten almacenar datos de diversas fuentes en una única base de datos, lo que facilitó la toma de decisiones y la conversión de datos en conocimientos.

Fue recién en la década del 90’ que se empezaron a desarrollar y utilizar algunas herramientas de BI, debido a que las empresas empezaron a darse cuenta del potencial de este tipo de soluciones. Sin embargo, no progresaron mucho debido a que eran poco intuitivas y difíciles de usar.

La definición más moderna de Business Intelligence se orienta a combinar el análisis de negocios, la minería de datos, la visualización de datos, las herramientas y la infraestructura de datos. Podemos decir que estamos implementando BI una vez que tenemos una visión completa de los datos de la organización y se utilizan esos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente al entorno.

Beneficios.

Aunque el Business Intelligence existe desde hace mucho tiempo, fue recientemente que el big data se ha convertido en un método viable para llevarlo a cabo. Muchas empresas se han dado cuenta de que los datos pueden utilizarse de diversas maneras para beneficiar a su negocio y ayudarles a mantenerse por delante de la competencia.

El BI se ha convertido en una parte importante de las estrategias de muchas organizaciones porque les permite:

• Mejorar la calidad de sus productos al conocer las necesidades y preferencias de los clientes;

• Disminuir los costes haciendo un uso más eficiente de los recursos;

•  Aumentar los ingresos mediante campañas de marketing más eficaces;

• Aumentar la productividad de los empleados mediante una mejor comunicación entre departamentos;

Usos para los directivos de las empresas.

Predecir el futuro:

Business Intelligence es un enfoque que combina la ciencia del análisis de datos predictivo con las estrategias desarrolladas por medio del BI. Es posible usar sus las herramientas para hacer predicciones. Es decir, puede ayudarnos a predecir acontecimientos futuros basándose en el pasado. Por ejemplo, si su empresa vende widgets y quiere saber cuántas unidades se venderán durante el próximo mes, una aplicación de BI puede mostrarle lo que ocurrió en años anteriores en esta época del año y proyectar las ventas para esta temporada. También puede darle una idea de la cantidad de inventario que debe tener a mano para que nadie se quede sin él mientras espera que lleguen más productos de los proveedores o fabricantes.

Como ya mencionamos, el análisis predictivo utiliza datos históricos y otras variables para predecir lo que ocurrirá en el futuro. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir el comportamiento de los clientes. Puede indicarle si un cliente es rentable o no, cuánto tiempo permanecerá en su empresa o incluso por qué puede abandonarla (es decir, la pérdida de clientes). También ayuda a calibrar si un cliente potencial debe recibir su producto o servicio en función de su probabilidad de contratarlo.

El análisis predictivo ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones sobre sus campañas de marketing analizando los comportamientos de los clientes actuales y haciendo conjeturas sobre lo que podría ocurrir a continuación.

Tomar decisiones:

Algunas organizaciones necesitan ayuda con la toma de decisiones para determinar con precisión cuales de ellas son las mejores para su negocio. El conjunto de técnicas del Business Intelligence, son utilizadas para ayudar a los directivos de las empresas a tomar decisiones mejor informadas, proporcionándoles datos importantes sobre el rendimiento de su organización. Las herramientas de BI pueden utilizarse para analizar los datos de una organización, interpretarlos y, a continuación, ofrecer recomendaciones sobre cómo ajustar las operaciones para mejorar los resultados.

Sin embargo, en muchos casos, la analítica por sí sola no es suficiente; debe combinarse con otras fuentes de información, como la experiencia humana y los sistemas de gestión del conocimiento, para que pueda ser útil a la hora de tomar decisiones empresariales óptimas. Algunos ejemplos de esta combinación entre el conocimiento humano y el Big Data son:  

1.   Muchas empresas utilizan la analítica para averiguar cuál debe ser el número óptimo de empleados en las distintas regiones. Si una empresa tiene oficinas en varios estados y necesita decidir si debe o no abrir nuevas ubicaciones, este tipo de análisis puede utilizarse para tomar decisiones informadas sobre dónde abrir oficinas y cuántas personas serán necesarias en cada región.

2.   Por otro lado, un hospital podría querer entender qué tipos de pacientes son más propensos a desarrollar una infección durante su estancia en el hospital. El uso de herramientas de analítica de datos como SAS Visual Analytics o IBM Watson Discovery Advisor puede ayudarles a identificar las poblaciones más propensas a enfermar para poder adaptar su atención a los pacientes en consecuencia.

Tendencias del Business Intelligence.

Mediante el BI, las empresas pueden descubrir patrones, tendencias y comportamientos de su segmento meta, para poder interpretar la información y, de esta forma, mejorar el flujo operativo de productos y servicios, por medio de procesos inteligentes. Sin embargo, para lograr beneficiarse de esta herramienta, es necesario estar al tanto de las tendencias vigentes del mercado.

1.   Business Intelligence de autoservicio – Antes, este modelo dependía de un equipo de personal técnico experto en el tema para realizar un análisis completo de manera correcta. Actualmente, esto no es necesario, gracias a los avances del procesamiento de datos, una sola persona puede extraer, moldear y crear estos análisis con un mínimo conocimiento técnico.  Algunos softwares que pueden ayudarnos con esto son: Google Data Studio, Microsoft Power BI, Tableau, Qlik, etc.

2.   Inteligencia Artificial en BI - La Inteligencia Artificial está cada vez más presente en nuestras vidas. Si la combinamos con una herramienta de BI, es posible mejorar los análisis de datos y detectar cualquier anormalidad o tendencia inesperada. Es decir, con ellas podemos hacer un análisis predictivo a partir de grandes volúmenes de datos. Algunas herramientas que ya utilizan el análisis predictivo son: Scope de Google, Google Analytics 4, o Google Ads.

3.   Automatización de datos y flujos en real time - La automatización es clave para el futuro. Dejando atrás la carga manual de datos, existen avances en los procesos de automatización que permitirán olvidarnos de esta tarea. Estos avances nos permiten ahorrar tiempo y analizar información en tiempo real, ventaja clave hoy en día ya que vivimos en un contexto muy propenso al cambio. Otros beneficios, se relacionan con el ahorro de costes y la escalabilidad de los recursos disponibles.

Los próximos años traerán grandes cambios en materia de tecnología. Las empresas deben estar atentas a estas nuevas tendencias para no quedarse atrás. Las herramientas del Business Intelligence harán nuestro trabajo más fácil, mas no nos reemplazarán por completo, por lo tanto, es de suma importancia seguir trabajando junto con ellas.