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Descubra cómo tomar decisiones empresariales acertadas aprovechando el poder de los datos.
Publicación 15 Ago 2022
El término "inteligencia empresarial" es un proceso impulsado por la tecnología para transformar los datos en bruto en información práctica. Las empresas pueden obtener una visión holística de sus operaciones recopilando y utilizando datos de múltiples fuentes. Las herramientas de BI también pueden ayudar a las empresas a hacer un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y a predecir los resultados futuros.
El Business Intelligence tradicional tiene sus raíces en los años 60 como método para compartir información entre organizaciones. En 1989 se introdujo el término «Business Intelligence» junto con los modelos informáticos para la toma de decisiones. Estas aplicaciones evolucionaron hasta convertirse en una oferta de servicios distinta de los equipos de BI especializados en soluciones de servicios dependientes de TI.
En los últimos años, el BI se ha convertido en algo cada vez más habitual, ya que empresas de todos los tamaños reconocen su valor. En una época en la que los datos generados por las empresas siguen creciendo, es probable que el BI desempeñe un papel aún más importante para ayudar a las empresas a darles sentido y tomar mejores decisiones.
El éxito del programa de BI de una organización proporciona una serie de ventajas empresariales.
El seguimiento diario del rendimiento de la empresa permite a los ejecutivos de la alta dirección y a los directores de departamento actuar rápidamente cuando surgen retos u oportunidades. El análisis de los datos de los consumidores puede ayudar a los vendedores y a los representantes del servicio de atención al cliente a tener éxito. Es posible detectar los cuellos de botella de la cadena de suministro, la fabricación y la distribución antes de que causen un daño financiero importante a la empresa. Los responsables de RRHH pueden hacer un mejor seguimiento de la producción de los empleados, los costes laborales y otros datos de personal.
En general, los principales beneficios que las soluciones de BI pueden proporcionar a las empresas incluyen la capacidad de:
Business intelligence y business analytics son términos que suelen utilizarse indistintamente, pero se refieren a dos tipos de análisis de datos.
La inteligencia empresarial se centra en los datos históricos y la elaboración de informes, a diferencia de la analítica empresarial, que analiza los datos para hacer predicciones sobre las condiciones futuras. Ambos enfoques tienen puntos fuertes y débiles, pero las empresas que quieran adelantarse a la competencia deben utilizar ambos.
La inteligencia empresarial o business intelligence se basa en datos pasados para tomar decisiones sobre el presente y el futuro. Este enfoque es esencial para entender lo que ha sucedido en el pasado y por qué sucedió, pero sólo puede llevar a las empresas hasta cierto punto. En un mundo tan cambiante como el actual, las empresas deben ser capaces de anticiparse a las tendencias futuras y ajustar sus estrategias en consecuencia. Aquí es donde entra en juego la analítica empresarial.
La analítica empresarial adopta un enfoque prospectivo, utilizando los datos para identificar patrones y tendencias que ayuden a las empresas a tomar mejores decisiones. Este enfoque requiere más trabajo inicial, pero puede dar grandes resultados a largo plazo. Las empresas pueden utilizar la analítica empresarial para asegurarse de que siempre van por delante de la curva en lugar de jugar a ponerse al día.
La inteligencia y la analítica empresarial son esenciales para que una empresa siga siendo competitiva. La utilización conjunta de ambos enfoques dará a las empresas las mejores posibilidades de éxito en el cambiante mercado actual.
Existen tres tipos principales de análisis de BI, cada uno de los cuales se adapta a un conjunto distinto de requisitos y usos. Se conocen como análisis predictivo, análisis descriptivo y análisis prescriptivo.
El análisis predictivo combina datos históricos y en tiempo real con proyecciones futuras para la planificación. Para predecir eventos futuros, utiliza modelos estadísticos para identificar tendencias y patrones.
Algunos ejemplos de los usos de este tipo de BI son el marketing, la detección de fraudes y la gestión de riesgos.
El enfoque del análisis descriptivo consiste en buscar tendencias y conexiones en los datos utilizando información histórica y actual. El objetivo es comprender mejor lo que ha sucedido en el pasado y por qué ha sucedido. Los informes y los análisis ad hoc son usos comunes de este tipo de BI.
La analítica prescriptiva procesa todos los datos relevantes para responder a la pregunta «¿qué debería hacer mi empresa?» Este tipo de BI utiliza algoritmos de optimización para identificar el mejor curso de acción posible. La fijación de precios, la gestión de inventarios y la asignación de recursos suelen utilizar este enfoque.
Las empresas y organizaciones tienen preocupaciones y objetivos. Para responder a estas consultas y hacer un seguimiento de los avances hacia sus objetivos, primero deben recopilar datos, analizarlos y elegir qué actividades emprender para alcanzarlos.
Los sistemas empresariales proporcionan datos brutos para el análisis. Los datos se procesan y almacenan en almacenes, la nube, aplicaciones y archivos. Los usuarios de la empresa pueden acceder a los datos una vez almacenados, lo que inicia el proceso de análisis para resolver las cuestiones de la empresa.
Las plataformas de BI también ofrecen herramientas que convierten los datos en tablas o gráficos. Puede ayudar a presentar la información a las principales partes interesadas o a los responsables de la toma de decisiones.
La inteligencia empresarial es un término amplio que engloba los procedimientos y las técnicas de recopilación, almacenamiento y análisis de datos procedentes de las operaciones o eventos de la empresa para optimizar su rendimiento. Es más que una «cosa específica». Una visión de 360 grados de una empresa proporciona una perspectiva más amplia del negocio, lo que permite a los individuos hacer juicios más informados.
La inteligencia empresarial ha avanzado en los últimos años, añadiendo más procedimientos y acciones para mejorar el rendimiento. A continuación se presentan algunos ejemplos de estos procesos:
La inteligencia empresarial incluye tanto los datos como la analítica empresarial. Sin embargo, utiliza estas cosas sólo como una parte del proceso completo. El BI ayuda a los usuarios de la empresa a comprender el significado de los datos. Los científicos de datos estudian los datos en detalle, utilizando estadísticas y análisis predictivos para ver y predecir patrones futuros.
La analítica de datos es una forma de averiguar por qué ha ocurrido algo y qué puede ocurrir a continuación. La inteligencia empresarial toma todos los datos de la analítica y los convierte en un lenguaje que la gente puede entender y utilizar para tomar decisiones basadas en datos. En resumen, las empresas utilizan la analítica de datos como parte de su estrategia de inteligencia empresarial más amplia.
BI puede ayudar a responder a preguntas específicas y darle una visión general rápida de lo que necesita saber. Pero las empresas también pueden utilizar la analítica para mejorar las preguntas que se hacen y el modo en que aprenden de sus datos. El análisis empresarial no debería ser un proceso lineal. La razón es que la respuesta a una pregunta probablemente dará lugar a preguntas de seguimiento y a la iteración.
Piense en el proceso como un ciclo de acceso a los datos, descubrimiento, exploración e intercambio de información. Es el llamado ciclo de la analítica. Este término explica cómo las empresas utilizan la analítica para cambiar sus planes en función de su aprendizaje.
En el pasado, las herramientas de inteligencia empresarial seguían un modelo tradicional. Era cuando los altos cargos de una empresa decidían qué información querían, y el departamento de informática creaba informes para darles esa información. Si alguien tuviera más preguntas sobre el informe, tendría que tomarse su tiempo y volver a empezar. Como resultado, los ciclos de información se volvieron lentos e incómodos porque la gente no podía utilizar la información actual para tomar decisiones basadas en datos.
La inteligencia empresarial tradicional se sigue utilizando para la elaboración de informes rutinarios y para responder a consultas estáticas. En cambio, la inteligencia empresarial moderna es interactiva y accesible. Hoy en día, los departamentos de TI no son los únicos que pueden gestionar el acceso a los datos. Con el software adecuado, varios niveles de usuarios pueden personalizar los cuadros de mando y crear sus informes. De este modo, podrán responder a sus preguntas sobre los datos.
Los usos de la inteligencia empresarial son muchos, y a continuación se enumeran sólo algunos ejemplos.
Un caso de uso común de la inteligencia empresarial es la elaboración de informes sobre el rendimiento de la empresa. Puede tratarse de un seguimiento del tráfico del sitio web, de las tasas de conversión o de las cifras de ventas. El objetivo es identificar tendencias y patrones en los datos para poder decidir cómo mejorar su negocio.
Como ejemplo, digamos que tiene un sitio de comercio electrónico. Puede utilizar la inteligencia empresarial para hacer un seguimiento de sus cifras de ventas a lo largo del tiempo. Es posible que observe que las ventas son mayores los fines de semana que entre semana. A continuación, puede utilizar esta información para tomar decisiones sobre la dotación de personal, las promociones o las ofertas de productos.
Otro caso de uso de la inteligencia empresarial es la segmentación de clientes. El uso de características compartidas divide a los clientes en grupos. Puede ser útil para los esfuerzos de marketing o de ventas.
Por ejemplo, digamos que tienes una tienda de ropa. Puede utilizar la inteligencia empresarial para segmentar a sus clientes por edad, sexo o ubicación. A continuación, puede utilizar esta información para crear campañas de marketing específicas. Por ejemplo, puede enviar diferentes correos electrónicos a distintos segmentos de clientes.
Utilizando la inteligencia empresarial, también se puede detectar el fraude. Consiste en analizar los datos para identificar patrones que puedan indicar fraude. Por ejemplo, puede buscar patrones de gasto anormales o casos de uso de la misma tarjeta de crédito en varios lugares.
La detección del fraude es crucial porque puede ayudarle a proteger su negocio de las pérdidas. También puede ayudarle a generar confianza con sus clientes al demostrar que está tomando medidas para salvaguardar su información.
Una estrategia de BI es su hoja de ruta hacia el éxito. En las primeras fases, tendrás que averiguar cómo utilizar los datos, quién tendrá qué funciones y qué responsabilidades se asignarán. A grandes rasgos, puede parecer fácil; sin embargo, comenzar con los objetivos empresariales es fundamental para su éxito.
He aquí cómo empezar desde cero y construir una estrategia de BI:
La inteligencia empresarial utiliza herramientas y programas informáticos para ayudarle a recopilar, almacenar y analizar datos. Algunos ejemplos comunes son:
Los cuadros de mando y las visualizaciones son las herramientas más populares, ya que proporcionan resúmenes de datos rápidos y fáciles de entender, que constituyen el núcleo de la propuesta de valor del BI.
SafetyCulture (iAuditor) es una plataforma polivalente que realiza un seguimiento del progreso, recopila datos y proporciona un control del cumplimiento. Puede utilizar SafetyCulture (iAuditor) para crear auditorías de seguridad, inspecciones de calidad y mucho más.
SafetyCulture (iAuditor) puede integrarse con varias plataformas de software de inteligencia empresarial, como Power BI y Tableau. Permite combinar los datos (iAuditor) con otras fuentes de datos para su análisis. Con SafetyCulture (iAuditor), puede hacer lo siguiente:
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