¿Qué es Business intelligence? Transformar los datos en conocimientos empresariales
La inteligencia empresarial (BI) aprovecha el software y los servicios para transformar los datos en conocimientos prácticos que informan las decisiones empresariales de una organización. (BI) aprovecha el software y los servicios para transformar los datos en conocimientos prácticos que informan las decisiones empresariales de una organización.
Definición de Business intelligence
Business intelligence (BI) aprovecha el software y los servicios para transformar los datos en conocimientos prácticos que informan las decisiones empresariales estratégicas y tácticas de una organización. Las herramientas de BI acceden y analizan conjuntos de datos y presentan hallazgos analíticos en informes, resúmenes, dashboard, gráficos, cuadros y mapas para proporcionar a los usuarios inteligencia detallada sobre el estado del negocio.
El término Business intelligence a menudo también se refiere a una variedad de herramientas que brindan acceso rápido y fácil de digerir a información sobre el estado actual de una organización, según los datos disponibles.
Ejemplos de Business intelligence
La presentación de informes es una faceta central del Business intelligence y el tablero es quizás la herramienta de BI arquetípica. Los paneles son aplicaciones de software alojadas que reúnen automáticamente los datos disponibles en cuadros y gráficos que dan una idea del estado inmediato de la empresa.
Aunque el Business intelligence no les dice a los usuarios empresariales qué hacer o qué sucederá si toman un determinado curso, BI tampoco se trata únicamente de generar informes. Por el contrario, BI ofrece una forma para que las personas examinen los datos para comprender las tendencias y obtener información al agilizar el esfuerzo necesario para buscar, fusionar y consultar los datos necesarios para tomar decisiones comerciales acertadas.
El imperativo de la analítica: cómo evolucionan los datos y la analítica para el futuro
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Por ejemplo, una empresa que quiere administrar mejor su cadena de suministro necesita capacidades de BI para determinar dónde se producen retrasos y dónde existen variabilidades dentro del proceso de envío, dice Chris Hagans, vicepresidente de operaciones de WCI Consulting, una consultoría centrada en BI. Esa empresa también podría usar sus capacidades de BI para descubrir qué productos se retrasan con mayor frecuencia o qué modos de transporte están involucrados con mayor frecuencia en los retrasos.
Los casos de uso potenciales de BI se extienden más allá de las métricas típicas de rendimiento empresarial de ventas mejoradas y costos reducidos.
Ejemplos concretos de cómo las organizaciones pueden utilizar las herramientas de inteligencia empresarial:
- Una organización cooperativa podría usar BI para realizar un seguimiento de la adquisición y retención de miembros.
- Las herramientas de BI podrían generar automáticamente informes de ventas y entrega a partir de datos de CRM.
- Un equipo de ventas podría usar BI para crear un tablero que muestre dónde se encuentran los prospectos de cada representante en el canal de ventas.
Business intelligence frente a análisis empresarial
Una cosa que habrá notado de esos ejemplos es que brindan información sobre el estado actual de la empresa u organización: ¿dónde se encuentran los prospectos de ventas en el embudo hoy? ¿Cuántos miembros hemos perdido o ganado este mes? Esto llega a la distinción clave entre inteligencia empresarial y otro término relacionado, análisis empresarial.
El Business intelligence es descriptiva, le dice lo que está sucediendo ahora y lo que sucedió en el pasado para llevarnos a ese estado. La analítica empresarial, por otro lado, es un término general para las técnicas de análisis de datos que son predictivas, es decir, pueden decirle lo que sucederá en el futuro, y prescriptivas, es decir, pueden decirle lo que debe hacer. para crear mejores resultados. (Por lo general, se considera que la analítica empresarial es el subconjunto de la categoría más amplia de analítica de datos que se centra específicamente en la empresa).
La distinción entre los poderes descriptivos de BI y los poderes predictivos o descriptivos de la analítica empresarial va un poco más allá del marco de tiempo del que estamos hablando. También llega al meollo de la cuestión de para quién es el Business intelligence. Business intelligence tiene como objetivo entregar metricas sencillas del estado actual de las cosas a los gerentes comerciales. Si bien las predicciones y los consejos derivados de la analítica empresarial requieren que los profesionales de la ciencia de datos analicen e interpreten, uno de los objetivos de BI es que sea fácil de entender para los usuarios finales relativamente no técnicos, e incluso sumergirse en los datos y crear nuevos informes.
Estrategia de Business intelligence
En el pasado, los profesionales de TI habían sido los principales usuarios de las aplicaciones de BI. Sin embargo, las herramientas de BI han evolucionado para ser más intuitivas y fáciles de usar, lo que permite a un gran número de usuarios en una variedad de dominios organizacionales aprovechar las herramientas.
Dos tipos de BI. El primero es BI tradicional o clásico, donde los profesionales de TI utilizan datos transaccionales internos para generar informes. El segundo es el BI moderno, en el que los usuarios empresariales interactúan con sistemas ágiles e intuitivos para analizar los datos con mayor rapidez.
Las organizaciones generalmente optan por BI clásico para ciertos tipos de informes, como informes regulatorios o financieros, donde la precisión es primordial y las preguntas y los conjuntos de datos utilizados son estándar y predecibles. Las organizaciones suelen utilizar herramientas de BI modernas cuando los usuarios empresariales necesitan información sobre las dinámicas que cambian rápidamente, como los eventos de marketing, en los que se valora ser rápido antes que obtener los datos al 100%.
Pero si bien la inteligencia comercial sólida es esencial para tomar decisiones comerciales estratégicas, muchas organizaciones luchan por implementar estrategias de BI efectivas, gracias a prácticas deficientes de datos, errores tácticos y más.
Desarrollo propio de Business intelligence
El impulso para hacer posible que casi cualquier persona obtenga información útil de las herramientas de Business intelligence ha dado lugar al Business intelligence interno, una categoría de herramientas de BI cuyo objetivo es abstraer la necesidad de la intervención de TI en la generación de informes. Las herramientas de BI propio permiten a las organizaciones hacer que los informes de datos internos de la empresa estén más disponibles para los gerentes y otro personal no técnico.
Entre las claves para el éxito de la BI propio se encuentran los paneles de control de inteligencia empresarial y las IU que incluyen menús desplegables y puntos de desglose intuitivos que permiten a los usuarios encontrar y transformar datos de formas fáciles de entender. Sin duda, se requerirá cierta cantidad de capacitación, pero si las ventajas de las herramientas son lo suficientemente obvias, los empleados estarán ansiosos por participar…
Sin embargo, tenga en cuenta que la BI propio también presenta dificultades. Al dirigir a los usuarios de su empresa para que se conviertan en ingenieros de datos ad hoc, puede terminar con una combinación caótica de métricas que varían entre departamentos, encontrarse con problemas de seguridad de datos e incluso generar grandes facturas de licencias o SaaS si no hay un control centralizado sobre el despliegue de herramientas . Por lo tanto, incluso si se compromete con el Business intelligence dentro de su organización, no puede simplemente comprar un producto estándar, dirigir a su personal a la interfaz de usuario y esperar lo mejor.
Software y sistemas de Business intelligence
Una variedad de diferentes tipos de herramientas caen bajo el paraguas de la inteligencia empresarial. El servicio de selección de software desglosa algunas de las categorías y características más importantes:
- Dashboards
- Visualizaciones
- Reportes
- Procesamiento de datos
- ETL (extraer-transferir-cargar: herramientas que importan datos de un almacén de datos a otro)
- OLAP (procesamiento analítico en línea)
De estas herramientas, dice que los paneles y la visualización son, con mucho, los más populares; Ofrecen resúmenes de datos rápidos y fáciles de digerir que son el núcleo de la propuesta de valor de BI.
Analista de Business intelligence
Cualquier empresa que se tome en serio la BI deberá contar con analistas de inteligencia empresarial en su personal. En general, su objetivo es utilizar todas las funciones de las herramientas de BI para obtener los datos que las empresas necesitan, siendo lo más importante descubrir áreas de pérdida de ingresos e identificar dónde se pueden realizar mejoras para ahorrar dinero a la empresa o aumentar las ganancias.
Incluso si su empresa confía en las herramientas de BI de interno a diario, los analistas de inteligencia empresarial tienen un papel importante que desempeñar, ya que son necesarios para administrar y mantener esas herramientas y sus proveedores. También configuran y estandarizan los informes que los gerentes van a generar para asegurarse de que los resultados sean consistentes y significativos en toda su organización. Para evitar problemas de entrada / salida de basura, los analistas de inteligencia empresarial deben asegurarse de que los datos que ingresan al sistema sean correctos y consistentes, lo que a menudo implica sacarlos de otros almacenes de datos y limpiarlos.
Los trabajos de analista de Business intelligencel a menudo requieren solo una licenciatura, al menos en el nivel de entrada, aunque para avanzar en los rangos, un MBA puede ser útil o incluso obligatorio. A partir de octubre de 2019, el salario medio de inteligencia empresarial es de alrededor de $ 67,500, aunque dependiendo de su empleador, podría oscilar entre $ 49,000 y $ 94,000.
El futuro del Business intelligence
“análisis aumentado”, donde el aprendizaje automático está integrado en el software y guiará a los usuarios en sus consultas hacia los datos.
“Será BI y análisis, y será inteligente”
Las combinaciones incluidas en estas plataformas de software harán que cada función sea más poderosa individualmente y más valiosa para los empresarios que las utilizan.
“Alguien verá los informes de, por ejemplo, las ventas del año pasado, eso es BI, pero también obtendrá predicciones sobre las ventas del próximo año, eso es análisis de negocios, y luego agregará una capacidad hipotética: ¿Qué pasaría si hizo X en lugar de Y ”, los fabricantes de software se están moviendo para desarrollar aplicaciones que proporcionarán esas funciones dentro de una sola aplicación en lugar de entregarlas a través de múltiples plataformas como es el caso ahora.
Aunque BI seguirá siendo valioso en sí mismo, las organizaciones no pueden competir si no se mueven más allá de BI y adoptan también análisis avanzados.