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Business Intelligence. Qué es y para qué sirve

mayo 14, 2020
Business Intelligence que es y para que sirve

Business Intelligence (BI) es un proceso impulsado por la tecnología para analizar datos y presentar información que combina el análisis de negocio, la minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos y las mejores prácticas para ayudar a las empresas a tomar más decisiones basadas en datos y no en intuiciones.

En la práctica BI abarca una amplia variedad de herramientas, aplicaciones y metodologías que permiten a las empresas tener una visión completa de los datos de la actividad empresarial y los utiliza para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o de la oferta.

Por qué es importante el Business Intelligence

Aunque el BI es una palabra de moda, en realidad estamos ante un concepto que se ha ido desarrollando desde la década de 1960. Aunque el salto definitivo surgió con la aparición de sistemas tecnológicos que permitieron la gestión de enormes cantidades de datos. Hasta esa fecha, la decisiones empresariales debían forzosamente tomarse o bien por intuiciones o bien mediante datos con escaso tratamiento.

En general, el papel de la inteligencia empresarial es mejorar todas las partes de una empresa mejorando el acceso a los datos de la empresa y luego utilizarlos para aumentar la rentabilidad. Las empresas que emplean prácticas de BI pueden traducir sus datos recopilados en información sobre sus procesos de negocio. Los conocimientos pueden utilizarse para crear decisiones empresariales estratégicas que mejoren la productividad, aumenten los ingresos y aceleren el crecimiento.

Otros beneficios potenciales de las herramientas de inteligencia de negocios incluyen:

  • Acelerar y mejorar la toma de decisiones
  • Optimizar los procesos internos de negocio
  • Aumentar la eficiencia operativa
  • Impulsar nuevos ingresos
  • Ganar ventaja competitiva sobre sus rivales comerciales
  • Asistir a las empresas en la identificación de las tendencias del mercado
  • Detectar los problemas empresariales que deben ser abordados.

Los datos de BI pueden incluir información histórica almacenada en un almacén de datos, así como nuevos datos recopilados de los sistemas de origen a medida que se generan, lo que permite que las herramientas de BI soporten los procesos de toma de decisiones tanto estratégicos como tácticos.

Inicialmente, las herramientas de BI eran utilizadas principalmente por analistas de datos y otros profesionales de TI que realizaban análisis y producían informes con resultados de consultas para los usuarios empresariales. Sin embargo, cada vez son más los ejecutivos y trabajadores de empresas que utilizan plataformas de inteligencia empresarial, gracias en parte al desarrollo de herramientas y cuadros de mando de BI de autoservicio y de descubrimiento de datos. Se espera que el mercado de BI experimente un crecimiento continuo, ya que las herramientas incorporan cada vez más inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).

Tipos de herramientas de inteligencia de negocios

BI combina un amplio conjunto de aplicaciones de análisis de datos, incluyendo:

  • Análisis ad hoc
  • Procesamiento analítico en línea (OLAP)
  • BI móvil
  • BI en tiempo real
  • BI Operativo
  • Software-as-a-service BI (BI SaaS)
  • BI de código abierto (OSBI)
  • BI colaborativo
  • Inteligencia de localización (LI)

Además, la tecnología BI incluye:

  • Software de visualización de datos para el diseño de gráficos y otras infografías
  • Indicadores clave de desempeño de fácil comprensión
  • Herramientas para crear cuadros de mando de BI y cuadros de mando de rendimiento que muestran datos visualizados sobre métricas de negocio

Las herramientas de visualización de datos se han convertido en el estándar del BI moderno en los últimos años. Un par de proveedores líderes definieron la tecnología desde el principio, pero los proveedores de BI más tradicionales han seguido su camino. Ahora, prácticamente todas las principales herramientas de BI incorporan funciones de descubrimiento visual de datos.

Los programas de BI suelen incorporar formas de análisis avanzado, como la minería de datos, la analítica predictiva, la minería de texto, el análisis estadístico y la gran analítica de datos. En muchos casos, sin embargo, los proyectos de análisis avanzado son conducidos y gestionados por equipos separados de científicos de datos, estadísticos, modeladores predictivos y otros profesionales expertos en análisis, mientras que los equipos de BI supervisan de forma más directa la consulta y el análisis de los datos de negocio.

Los datos de Business Intelligence se almacenan normalmente en un almacén de datos o en pequeños data marts que contienen subconjuntos de la información de una empresa. Además, los sistemas Hadoop se utilizan dentro de las arquitecturas de BI como repositorios o plataformas de aterrizaje para datos analíticos y de BI; especialmente para datos no estructurados, archivos de registro, datos de sensores y otros tipos de grandes datos.

Antes de su uso en aplicaciones de BI, los datos brutos de diferentes sistemas de origen deben integrarse, consolidarse y limpiarse utilizando herramientas de integración de datos y de calidad de datos para garantizar que los usuarios analicen información precisa y coherente.

Ejemplos de Business Intelligence

BI para grandes datos

Las plataformas de BI se utilizan cada vez más como interfaces frontales para grandes sistemas de datos. El software de BI moderno suele ofrecer back ends flexibles, lo que les permite conectarse a una amplia gama de fuentes de datos. Esto, junto con interfaces de usuario simples (UI), hace que las herramientas sean adecuadas para grandes arquitecturas de datos.

Los usuarios pueden conectarse a una variedad de fuentes de datos, incluyendo sistemas Hadoop, bases de datos NoSQL, plataformas en nube y almacenes de datos más convencionales, y pueden desarrollar una vista unificada de sus diversos datos.

Debido a que las herramientas son típicamente bastante simples, el uso de BI como un gran front-end de datos permite que un gran número de usuarios potenciales se involucren, en lugar del enfoque típico de arquitectos de datos altamente especializados que son los únicos con visibilidad de los datos.

Tendencias en BI

Además de los gerentes de BI, los equipos de inteligencia de negocios generalmente incluyen una mezcla de arquitectos de BI, desarrolladores de BI, analistas de negocios y profesionales de gestión de datos. Los usuarios de negocio también se incluyen a menudo para representar el lado del negocio y asegurarse de que sus necesidades se satisfacen en el proceso de desarrollo de BI.

Para ayudar con esto, un número creciente de organizaciones están reemplazando el desarrollo tradicional en cascada con BI ágil y enfoques de almacenamiento de datos que utilizan técnicas de desarrollo de software ágil para dividir los proyectos de BI en pequeños trozos y ofrecer nuevas funcionalidades a los analistas de negocio de forma incremental e iterativa.

Esto puede permitir a las empresas poner en uso las funciones de BI más rápidamente y refinar o modificar los planes de desarrollo a medida que cambian las necesidades del negocio o que surgen nuevas necesidades y tienen prioridad sobre las anteriores.

Diferencias entre el Business Intelligence y el  Análisis de Datos

La principal diferencia entre Business Intelligence y el análisis de datos es de carácter fundamental. El Análisis de Datos recopila y analiza datos utilizando la analítica deductiva a partir de la cual se genera la información compuesta de informes que permiten crear un plan de acción para la mejora del negocio, a posteriori.

Es por tanto una consecuencia de la propia dinámica de la empresa. Hay una situación y los datos analíticos nos permiten entender exactamente cuál es esa situación. Nuestra fortalezas y debilidades en base a los datos. A partir de aquí se desarrolla el plan de acción para mejorar la situación de la empresa. Es por así decirlo poco dinámico o estático. Una fotografía en un momento concreto.

En cambio el Business Intelligence utiliza el análisis predictivo. Esto es que se usa el Business Intelligence como herramienta que nos permite conocer la situación real en todo momento de la empresa, permitiendo resolver los problemas antes de que aparezcan o por lo menos detectarlos en el momento exacto que se inician y por tanto corregirlos en tiempo real. Siguiendo el símil anterior, estaríamos ante una película puesto que en todo momento. Es algo dinámico.

business intelligence y big data herramientas

¿Necesito Utilizar Business Intelligence?

Cualquier empresa puede beneficiarse del uso de una herramienta de Business Intelligence, pero hay señales que nos indican que su uso es imprescindible en un mundo moderno y competitivo como el actual.

  • La necesidad de integrar datos de múltiples aplicaciones empresariales o fuentes de datos.
  • Falta de visibilidad de las operaciones, eventos, noticias, finanzas y otras áreas de la compañía.
  • La necesidad de acceder a los datos relevantes del negocio de forma rápida y eficiente.
  • Aumento del volumen de usuarios que requieren y acceden a la información.
  • Rápido crecimiento de la empresa.
  • Introducción de nuevos productos.
  • Actualizaciones continuas en el entorno de IT.

Cuando se cumplan varias de estas señales a la vez es prácticamente seguro que una herramienta de Business Intelligence mejorará mucho la operativa del negocio y permitirá extraer el máximo rendimiento de una herramienta tan potente.

Procesos de Business Intelligence

En los últimos años, la inteligencia de negocios ha evolucionado para incluir más procesos y actividades que ayuden a mejorar el rendimiento. Estos procesos incluyen

  • Minería de datos: Uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos.
  • Reportando: Compartir el análisis de datos con las partes interesadas para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones.
  • Métricas de rendimiento y benchmarking: Comparación de los datos de rendimiento actuales con los datos históricos para realizar un seguimiento del rendimiento con respecto a los objetivos, normalmente utilizando cuadros de mando personalizados.
  • Análisis descriptivo: Usando análisis de datos preliminares para averiguar qué pasó.
  • Consultas: Haciendo las preguntas específicas de los datos, BI sacando las respuestas de los conjuntos de datos.
  • Análisis estadístico: Tomar los resultados de los análisis descriptivos y seguir explorando los datos utilizando estadísticas tales como cómo ocurrió esta tendencia y por qué.
  • Visualización de datos: Convirtiendo el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para consumir más fácilmente los datos.
  • Análisis visual: Explorar los datos a través de la narración visual para comunicar las ideas sobre la marcha y mantenerse en el flujo de análisis.
  • Preparación de datos: Recopilación de múltiples fuentes de datos, identificación de las dimensiones y mediciones, preparación para el análisis de los datos.

Conceptos Básicos. Primeros pasos en BI

Por dónde empezar cuando uno intenta dar sus primeros pasos en este campo tan dinámico y profundo. Pues por lo más básico. Aquí te dejamos un video explicativo: