En un mundo cada vez más digital, el acceso a la información es clave para el éxito de cualquier negocio. A medida que las empresas crecen y se enfrentan a la competencia global, es fundamental contar con herramientas que les permitan tomar decisiones inteligentes y estratégicas. En este sentido, la inteligencia de negocios, también conocida como BI (Business Intelligence), se ha convertido en una pieza fundamental para cualquier empresa que busque destacarse en el mercado actual. En este artículo, exploraremos qué es exactamente la inteligencia de negocios y cómo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y rentables. Asimismo, analizaremos algunas de las principales herramientas y técnicas utilizadas en el campo de la inteligencia de negocios, para que puedas comenzar a implementarlas en tu empresa y alcanzar el éxito que deseas.
La práctica de transformar datos en conocimientos prácticos para que los líderes empresariales puedan tomar mejores decisiones, con mayor frecuencia.
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¿Qué es la Inteligencia de Negocios (BI)?
La inteligencia empresarial, a menudo abreviada como BI, es la práctica de transformar datos en conocimientos prácticos que permiten a los líderes empresariales mejorar el desempeño de la empresa.
Los procesos de inteligencia empresarial incluyen la recopilación de datos, la construcción de modelos, el análisis de los datos con consultas, la creación de visualizaciones de datos, como gráficos, y la creación de informes para que los utilicen los responsables de la toma de decisiones empresariales. Los procesos de BI se pueden aplicar a decisiones tanto operativas como estratégicas.
El propósito de la inteligencia de negocios es generar información que permita tomar decisiones comerciales óptimas que puedan mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad de una empresa y darle una ventaja competitiva en el mercado. Los procesos de inteligencia empresarial pueden proporcionar información de previsión histórica, actual y futura relacionada con las operaciones empresariales.
Puntos clave
- La inteligencia empresarial utiliza tecnología como programas de software como Excel para analizar datos y proporcionar información procesable que ayude a los líderes empresariales a tomar decisiones informadas.
- BI se puede utilizar para decisiones comerciales tanto operativas como estratégicas.
- Business Intelligence es creado por un equipo de profesionales que incluye ingenieros de datos, analistas de datos y especialistas en visualización de datos.
Aplicaciones y casos de BI
Los procesos de inteligencia empresarial pueden proporcionar una variedad de información y análisis que pueden utilizarse para diversos fines. Algunos ejemplos de cómo se puede utilizar la inteligencia empresarial son los siguientes:
- Utilice datos y estadísticas para descubrir tendencias comerciales o de mercado; por ejemplo, compare las ventas de productos del primer, segundo, tercer y cuarto trimestre para ver si las ventas de un producto individual están aumentando o disminuyendo.
- Análisis de indicadores clave de rendimiento (KPI) para identificar áreas donde la eficiencia operativa se maximiza o se puede mejorar, p. B. Examinar las ventas en las mismas tiendas o las cifras de producción en fábrica
- Compare los resultados actuales (por ejemplo, las ventas) con los resultados históricos o los objetivos de la empresa; por ejemplo, observe las cifras de ventas año tras año en diferentes áreas geográficas en las que opera una empresa.
- Cree representaciones visuales, como cuadros y gráficos, para que el análisis de datos sea más comprensible y útil para los responsables de la toma de decisiones, p. B. Crear un gráfico o histograma que muestre claramente las tendencias en el sector bursátil
- Proporcionar un análisis de «qué pasaría si» de varias decisiones comerciales posibles, p. B. Predecir cómo hacer un cambio en comparación con otro podría afectar el crecimiento futuro de las ventas.
El proceso de BI
Aunque la inteligencia empresarial se utiliza de diferentes maneras y para diferentes propósitos por parte de las empresas individuales, el proceso es bastante consistente en todas las industrias y generalmente es el siguiente:
- Se recopilan, integran y luego almacenan datos de diversas fuentes, incluidos datos internos de la empresa y datos externos del mercado; Debido a que a menudo se utiliza «big data», los datos generalmente se almacenan en el llamado almacén de datos, que es creado por un ingeniero de datos.
- Los conjuntos de datos se crean y preparan para el análisis de datos, a menudo mediante la creación de modelos de análisis de datos.
- Los analistas de datos realizan consultas sobre los conjuntos o modelos de datos.
- Los resultados de las consultas se utilizan para crear visualizaciones en forma de cuadros, gráficos, histogramas u otras representaciones visuales, así como paneles e informes de BI.
- Los tomadores de decisiones utilizan visualizaciones de datos e informes para ayudarlos a tomar decisiones; También puede utilizar su panel de BI para explorar más a fondo los datos y obtener más información.
Trabajos y roles de BI
ingenieros de datos
La inteligencia de negocios requiere un esfuerzo grupal que involucra a múltiples profesionales, cada uno de los cuales desempeña una función específica dentro del proceso general de BI.
Los ingenieros de datos obtienen los datos que se analizarán, los organizan y crean canales y procesos automatizados de alimentación de datos para transportar los datos entre diferentes sistemas de bases de datos. También suelen ser responsables de organizar el almacenamiento de datos mediante la creación de almacenes de datos, así como de la seguridad e integridad de los datos cuando se transfieren entre sistemas.
Los ingenieros de datos deben tener una amplia gama de habilidades como: B. estar familiarizado con el trabajo en lenguajes de programación como SQL y Python, saber crear bases de datos, utilizar herramientas ETL (Extract, Transfer, Load) y crear algoritmos para el análisis de datos.
Los ingenieros de datos deben estar familiarizados con programas como Spark o Hadoop que ayudan a organizar y utilizar grandes cantidades de datos. También debe poder utilizar programas como Kafka y Pubsub, que proporcionan transmisión integrada de datos en tiempo real a bases de datos existentes.
analistas de datos
Los analistas de datos son los principales responsables de crear modelos y métricas para el análisis de datos. Los analistas importan datos de diversas fuentes, como archivos de Excel y bases de datos, y luego organizan los datos en formatos utilizables para realizar análisis de datos. Su próxima tarea es crear modelos de análisis de datos. A menudo, esto implica combinar datos relacionados, que pueden presentarse en forma de tablas separadas.
Los analistas de datos también crean herramientas de actualización automática que pueden actualizar los datos en tiempo real. También crean fórmulas de medición del desempeño, como KPI. Finalmente, documentan su trabajo para que otros analistas o usuarios finales de los datos puedan interpretar fácilmente los modelos de análisis de datos.
Al igual que los ingenieros de datos, los analistas de datos deben tener una amplia gama de habilidades técnicas. Por lo general, dominan no solo programas básicos de análisis de datos como Excel, sino también software como Power Query y SQL. El complemento Power Query Excel hace que la transformación de datos sea más rápida y sencilla para los analistas de datos. Programas como Tableau, Power Pivot y Power BI ayudan a los analistas a combinar datos de diferentes fuentes y crear modelos de análisis de datos, métricas, paneles y representaciones visuales.
Especialistas en visualización de datos.
Un especialista en visualización de datos crea imágenes y paneles que ayudan a los líderes empresariales a identificar problemas clave y tomar las acciones adecuadas para resolverlos. Para lograr esto, los especialistas en visualización de datos a menudo crean representaciones visuales para resaltar métricas, números o tendencias clave identificadas a través del análisis de datos.
También puede crear paneles que combinen diferentes representaciones visuales y permitan a los usuarios finales de los datos consultar fácilmente las presentaciones de datos para obtener información más detallada o adicional. Tanto los analistas de datos como los especialistas en visualización de datos pueden ser responsables de crear y presentar informes a los tomadores de decisiones comerciales u otro personal apropiado.
Los especialistas en visualización de datos deben tener muchas de las mismas habilidades técnicas que los analistas de datos. Por lo general, tienen conocimientos avanzados de Excel, Tableau, Power Pivot y Power BI.
Importancia de la inteligencia empresarial
El uso de la inteligencia empresarial permite a los responsables de la toma de decisiones empresariales tomar decisiones más informadas y, por tanto, con suerte mejores, sobre cómo operan y gestionan sus negocios. Se puede utilizar para evaluar productos o servicios, precios y posicionamiento de productos, programas de publicidad y marketing, diversos mercados potenciales, inventarios y cadenas de suministro, y procesos de producción, por nombrar algunas cosas.
La inteligencia empresarial puede ayudar a una empresa a operar de manera más eficiente y rentable y también a ser más competitiva en el mercado. Una organización sólida de inteligencia empresarial que incluya la incorporación de datos en tiempo real puede ayudar a los ejecutivos a identificar las tendencias cambiantes del mercado e identificar problemas operativos de manera temprana para que puedan abordarse rápidamente.
En última instancia, una buena inteligencia empresarial tiene el mismo propósito que cualquier otro aspecto de la gestión de una empresa: aumentar las ventas y la rentabilidad.
Historia de la inteligencia empresarial
El desarrollo de lo que hoy conocemos como inteligencia empresarial comenzó principalmente en la década de 1980, cuando la creciente prevalencia de las computadoras hizo posible la recopilación y el análisis de datos para las empresas. A lo largo de los años, los procesos de BI se han ampliado y mejorado para incluir una extensa extracción de datos, herramientas de visualización de datos y diversos métodos de análisis de datos para proporcionar información clave a los responsables de la toma de decisiones empresariales. Estos conocimientos se pueden utilizar para aumentar la eficiencia operativa y respaldar decisiones comerciales importantes relacionadas con el precio de los productos y las campañas de marketing.
Los avances clave en inteligencia empresarial incluyen la capacidad de recopilar y gestionar cantidades extremadamente grandes de datos, la capacidad de combinar datos externos e internos, un mayor intercambio de datos y la creación de paneles de inteligencia empresarial.
Los paneles de BI permiten a los usuarios individuales de inteligencia empresarial personalizar informes para propósitos específicos y ejecutar consultas sobre los datos para proporcionar más información. Una característica importante de los paneles de inteligencia empresarial modernos es que ofrecen interfaces de datos fáciles de usar que no requieren conocimientos técnicos de TI.
Los procesos modernos de inteligencia empresarial pueden integrar datos en tiempo real con datos históricos existentes. Permite a los líderes empresariales realizar análisis de datos que incluyen la información más actualizada disponible.
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