¿Qué es la inteligencia de negocios? Guía sobre la inteligencia de negocios y por qué es importante

La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería, visualización, herramientas e infraestructura de datos, además de prácticas recomendadas para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos. En la práctica, implementar la inteligencia de negocios moderna implica contar con una vista integral de todos los datos de la organización. Además, consiste en usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o la demanda.

Es importante tener en cuenta que esta es una definición muy moderna de la BI. Además, la BI tiene una historia muy breve como palabra de moda. Originalmente, la inteligencia de negocios tradicional surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se desarrolló aún más junto con los modelos informáticos. Se utilizó para tomar decisiones y transformar datos en información antes de convertirse en un producto específico de los equipos de BI con soluciones de servicio basadas en TI. En las soluciones de BI modernas, se priorizan factores como el análisis de autoservicio flexible, los datos gobernados en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y la rapidez para obtener información.

En este artículo se ofrece una introducción a la BI. Sin embargo, se trata tan solo de la punta del iceberg. Recursos adicionales:

Ejemplos de inteligencia de negocios


La funcionalidad Explique los datos de Tableau permite identificar rápidamente posibles explicaciones para los valores atípicos y las tendencias en los datos.

Es mucho más que “algo” específico; es un término general que incluye los procesos y métodos para recopilar, almacenar y analizar datos de actividades u operaciones de negocios para optimizar el rendimiento. Todo eso se combina para crear una vista integral de una empresa y ayudar a las personas a tomar decisiones que sean mejores y más útiles.

Durante los últimos años, la inteligencia de negocios evolucionó para incluir más procesos y actividades a fin de mejorar el rendimiento. Entre estos procesos se incluyen los siguientes:

  • Minería de datos: usar bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en conjuntos de datos más grandes.
  • Generación de informes: compartir análisis de datos con las partes interesadas para que todos puedan sacar sus propias conclusiones y tomar decisiones.
  • Métricas de rendimiento y valores de referencia: comparar los datos del rendimiento actual con los datos históricos para hacer un seguimiento del rendimiento frente a los objetivos. En general, esto se lleva a cabo con dashboards personalizados.
  • Análisis descriptivos: usar un análisis de datos preliminar para descubrir qué ocurrió.
  • Consultas: el usuario realiza preguntas específicas relacionadas con los datos y la BI extrae las respuestas de los conjuntos de datos.
  • Análisis estadístico: a partir de los resultados de análisis descriptivos, se exploran aún más los datos a través de estadísticas, por ejemplo, para determinar cómo ocurrió una tendencia y por qué.
  • Visualización de datos: transformar el análisis de datos en representaciones visuales, como gráficos e histogramas, a fin de consumir más fácilmente los datos.
  • Análisis visual: explorar los datos a través de la narración visual de historias para compartir información sobre la marcha y permanecer en el flujo de análisis.
  • Preparación de datos: recopilar varias fuentes de datos, identificar las dimensiones y las medidas y preparar los datos para el análisis.

¿Por qué es importante la inteligencia de negocios?


Una BI eficaz ayuda a las empresas y las organizaciones a formular y responder preguntas acerca de los datos.

Además, la inteligencia de negocios permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, porque ofrece datos actuales e históricos dentro de su contexto empresarial. Los analistas pueden aprovechar la BI para establecer valores de referencia de rendimiento y de la competencia. De esta manera, la organización podrá operar de manera más ágil y eficiente. Asimismo, podrán identificar las tendencias del mercado más fácilmente a fin de incrementar las ventas o los ingresos. Cuando se usan de forma eficiente, los datos correctos permiten mejorar todo tipo de iniciativas, desde el cumplimiento de las normas hasta la contratación.
Explore algunas de las alternativas que ofrece la inteligencia de negocios a las empresas para tomar decisiones más inteligentes basadas en los datos:

  • Identificar maneras de aumentar los beneficios
  • Analizar el comportamiento de los clientes
  • Comparar los datos con la información de la competencia
  • Hacer un seguimiento del rendimiento
  • Optimizar las operaciones
  • Predecir el éxito
  • Identificar las tendencias del mercado
  • Detectar los inconvenientes o problemas

Cómo funciona la inteligencia de negocios

Las empresas y las organizaciones tienen preguntas y objetivos. Para encontrar respuestas y hacer un seguimiento del rendimiento frente a esas metas, recopilan los datos necesarios, los analizan y determinan las acciones que deben llevarse a cabo a fin de alcanzar los objetivos.

En la parte técnica, se recopilan datos sin procesar de la actividad de la empresa. Los datos se procesan y se guardan en almacenes de datos. Una vez almacenados, los usuarios pueden acceder a los datos, lo que da comienzo al proceso de análisis para responder las preguntas de negocios.

Cómo trabajan la BI, el análisis de datos y el análisis de negocios de forma conjunta

La inteligencia de negocios incluye el análisis de datos y el análisis de negocios. Sin embargo, estos conforman solo una parte del proceso completo. La BI ayuda a los usuarios a extraer conclusiones a partir del análisis de datos. Los científicos de datos exploran en profundidad los aspectos específicos de los datos. Para hacerlo, usan estadísticas avanzadas y análisis predictivos a fin de descubrir patrones actuales y futuros. El análisis de datos formula la pregunta, “¿por qué ocurrió esto y qué podría ocurrir a continuación?”. La inteligencia de negocios toma esos modelos y algoritmos y desglosa los resultados en una representación fácil de comprender.

Según el glosario de TI de Gartner, “el análisis de negocios incluye la minería de datos, el análisis predictivo, el análisis aplicado y las estadísticas”. En resumen, las organizaciones realizan análisis de negocios como parte de la estrategia de inteligencia de negocios de mayor escala. La BI está diseñada para responder consultas específicas. Además, ofrece análisis al instante para la toma de decisiones o el planeamiento. Sin embargo, las empresas pueden usar los procesos de análisis para mejorar de manera continua las preguntas de seguimiento y la iteración.

El análisis de negocios no debe ser un proceso lineal porque es probable que, responder solo una pregunta, lleve a iteraciones y preguntas de seguimiento. En su lugar, el proceso debe considerare como un ciclo de acceso a datos, descubrimiento, exploración y uso compartido de la información. Eso se denomina el ciclo del análisis, un término moderno mediante el que se explica cómo las empresas usan los análisis para reaccionar a los cambios en las preguntas y las expectativas.

La diferencia entre la BI tradicional y la BI moderna


En las soluciones de BI modernas, se prioriza el análisis de autoservicio y la rapidez para obtener información.

Históricamente, las herramientas de inteligencia de negocios seguían un modelo tradicional. Eso implicaba una metodología vertical, en la que la inteligencia de negocios era impulsada por la organización de TI y todas las preguntas de análisis, o la mayoría, se respondían con informes estáticos. Por lo tanto, si alguien tenía una pregunta de seguimiento acerca del informe que había recibido, su consulta pasaría al final de la cola de generación de informes y se veía forzado a tener que volver a iniciar el proceso. Eso provocaba ciclos de generación de informes lentos y frustrantes, y las personas no podían aprovechar los datos actuales para tomar decisiones. La inteligencia de negocios tradicional aún se utiliza habitualmente para generar informes periódicos y responder preguntas estáticas.

Sin embargo, la inteligencia de negocios moderna es interactiva y accesible. Los departamentos de TI aún son un factor importante para administrar el acceso a los datos. Sin embargo, ahora, los usuarios con diferentes niveles de conocimientos pueden personalizar los dashboards y crear informes de inmediato. Con el software adecuado, son capaces de visualizar los datos y responder sus propias preguntas.

Cómo se usa la inteligencia de negocios en los principales sectores

Ejemplo de un dashboard de indicadores económicos, en el que se muestran los impulsores a largo plazo de la economía de los Estados Unidos

Ejemplo de un dashboard de indicadores económicos, en el que se muestra los impulsores a largo plazo de la economía de los Estados Unidos.

Para mantenerse a la vanguardia, organizaciones de muchos sectores diferentes adoptaron la BI. Entre estas se incluyen empresas de atención médica, tecnología de la información y educación. Todas las organizaciones pueden usar los datos para transformar sus operaciones.

La empresa de servicios financieros Charles Schwab usó la inteligencia de negocios para obtener una vista integral de todas las sucursales en los Estados Unidos. De esa manera, fue capaz de comprender las métricas de rendimiento e identificar áreas con oportunidades. El acceso a una plataforma de inteligencia de negocios central le permitió a Schwab combinar todos los datos de las sucursales en una vista.

Ahora, los gerentes de las sucursales pueden identificar clientes cuyas necesidades de inversión pueden estar cambiando. Además, la dirección ejecutiva puede rastrear si el rendimiento de una región es inferior o superior al promedio, y, con solo hacer clic, puede ver las sucursales que impulsan el rendimiento de esa región. Como consecuencia, surgen más oportunidades para optimizar procesos y mejorar la atención al cliente.

Herramientas y plataformas de inteligencia de negocios

Muchas herramientas y plataformas de inteligencia de negocios de autoservicio optimizan el proceso de análisis. Esto hace que sea más fácil para las personas ver y comprender los datos, incluso si no cuentan con los conocimientos técnicos para analizarlos en detalle. Hay muchas plataformas de BI disponibles para generar informes ad hoc, visualizar datos y crear dashboards personalizados para usuarios con diferentes niveles de habilidades.

Elaboramos una lista de recomendaciones para evaluar las plataformas de BI. Consúltela a fin de elegir la plataforma correcta para su organización. Una de las formas más comunes de presentar la inteligencia de negocios es por medio de la visualización de datos.

Beneficios del análisis visual y la visualización de datos


El análisis visual permite concentrarse en el flujo de análisis de datos.

Una de las formas más comunes de presentar la inteligencia de negocios es por medio de la visualización de datos. Los humanos responden a estímulos visuales e identifican muy fácilmente los patrones o los cambios de colores. A través de las visualizaciones de datos, estos se muestran de una manera que es mucho más accesible y fácil de comprender.

Con las visualizaciones recopiladas en dashboards, se puede contar rápidamente una historia. Además, es posible resaltar tendencias o patrones que podrían ser más difíciles de descubrir mediante el análisis manual de datos sin procesar. Asimismo, esa accesibilidad permite que se desarrollen más conversaciones relacionadas con los datos, lo que a su vez genera un mayor impacto en los negocios.

Usar la inteligencia de negocios de autoservicio (SSBI) en la empresa

En la actualidad, cada vez más organizaciones están optando por un modelo de inteligencia de negocios moderno, caracterizado por una metodología de autoservicio para abordar los datos. El departamento de TI administra los datos (la seguridad, la precisión y el acceso), lo que permite que los usuarios interactúen con sus datos de manera directa.

Las plataformas de análisis modernas, como Tableau, ayudan a las organizaciones a abordar todos los pasos del ciclo de análisis: la preparación de datos en Tableau Prep, el análisis y el descubrimiento en Tableau Desktop, y el uso compartido y la gobernanza en Tableau Server o Tableau Online. Eso quiere decir que el departamento de TI puede gobernar el acceso a los datos y, al mismo tiempo, capacitar a más personas para que exploren de manera visual sus datos y compartan la información.

La función de la inteligencia de negocios en el futuro

La inteligencia de negocios evoluciona continuamente según las necesidades y las tecnologías empresariales. Por esta razón, cada año identificamos las tendencias actuales para mantener a los usuarios informados sobre las innovaciones. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático continuarán creciendo. Las empresas son capaces de integrar la información obtenida a partir de inteligencia artificial en una estrategia de BI más amplia. A medida que las empresas hacen todo lo posible para dar mayor importancia a los datos, los esfuerzos para compartirlos y colaborar aumentarán. La visualización de datos será incluso más importante para fomentar la colaboración entre equipos y departamentos.

Este artículo representa tan solo una introducción a la inteligencia de negocios. La BI ofrece funcionalidades para realizar un seguimiento de ventas prácticamente en tiempo real. Además, permite a los usuarios descubrir información sobre los comportamientos de los clientes o pronosticar beneficios, entre otros. Empresas de diferentes sectores, como comercios minoristas, aseguradoras y petroleras, han adoptado la BI. Cada año, muchas más se suman a este modelo. Las plataformas de inteligencia de negocios se adecuan a las nuevas tecnologías y las innovaciones de los usuarios. Manténgase al tanto de todas las tendencias y los cambios que tienen lugar en la inteligencia de negocios. Explore nuestra lista de las 10 tendencias actuales principales de BI.