Análisis

Business Intelligence: Qué es, para qué sirve y casos de estudio

Por qué la Business Intelligence no es simplemente una herramienta sino un cambio de paradigma.

Publicado el 08 Ene 2024

Business Intelligence.

En la actualidad, las empresas, grandes, medianas y pequeñas, utilizan diferentes herramientas, plataformas y sistemas para ser más eficientes y rentables y cumplir de una mejor manera sus objetivos. Dentro de este grupo se encuentra Business Intelligence.

Definición de BI

Business Intelligence (Inteligencia Empresarial) es el conjunto de tecnologías, procesos y herramientas que ayudan a las empresas a recopilar, organizar, analizar y transformar datos en información significativa y acciones estratégicas. 

El objetivo principal de la Business Intelligence es permitir a las organizaciones tomar decisiones informadas y basadas en datos para mejorar el rendimiento empresarial.

En términos más simples, Business Intelligence implica la recopilación y análisis de datos para obtener una comprensión profunda de diversos aspectos del negocio, como las tendencias del mercado, el rendimiento financiero, el comportamiento del cliente y otros factores relevantes. 

La información resultante se presenta de manera clara y accesible a través de informes, paneles y herramientas de visualización, lo que facilita a los tomadores de decisiones obtener percepciones valiosas y una orientación estratégica acerca del negocio.

Funcionamiento de la BI

Las plataformas de BI han evolucionado significativamente en el enfoque que usan para obtener información clave. De esta manera, se alejaron de la hasta entonces habitual exclusiva dependencia de los almacenes de datos. 

Ahora se adoptan enfoques más flexibles y diversos para acceder y procesar datos fundamentales. 

De esta manera, algunas soluciones de inteligencia empresarial más contemporáneas optan por extraer e inferir datos sin procesarlos directamente mediante tecnologías como Hadoop.

A pesar de esta evolución, cabe destacar que los almacenes de datos continúan desempeñando un papel crucial como fuente de datos

El funcionamiento de los almacenes es muy sencillo de comprender. Agregan información de diversas fuentes a un sistema central, y respaldan así el análisis y la generación de informes comerciales. 

El software de BI, por lo tanto, realiza búsquedas en estos almacenes y presenta los resultados al usuario de manera comprensible, ya sea en forma de informes, tablas o mapas.

Dentro de estos almacenes, es común encontrar un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP), que respalda consultas multidimensionales. Por ejemplo, al comparar las ventas de diferentes regiones en diferentes años. 

Un beneficio clave de OLAP radica en la coherencia de la información y los cálculos, que utiliza para impulsar datos que mejoran la calidad del producto, las interacciones con los clientes y los procesos operativos.

Historia de la BI

La Business Intelligence (BI) es un término que se ha utilizado directa o indirectamente desde hace aproximadamente 60 años.

Década del 60

La primera persona en utilizar originalmente el término fue Hans Peter Luhn, un investigador de IBM, quien, en su artículo A Business Intelligence System publicado en 1958, mencionó el término y lo definió de la siguiente manera: “Business Intelligence es la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”.

En 1962, el canadiense Kenneth Iverson inventó el primer lenguaje de programación multidimensional, que sería la base para el procesamiento analítico en línea. Este era el ya mencionado OLAP. 

En 1969, nacen las bases de datos como concepto y en la década de los setenta se crearon grandes unidades de estas y aplicaciones para empresas, preparando el terreno para el desarrollo de la BI.

Década del 80

En la década de los ochenta, hubo un avance gracias al reporting y la creación del concepto de Datawarehouse. 

Sin embargo, aunque existían potentes sistemas de bases de datos, no había aplicaciones que lograran realmente facilitar la explotación de la información. 

Luego, en septiembre de 1985, Microsoft lanzó al mercado Excel 1.0, herramienta que se convirtió en la más popular y ampliamente utilizada.

Los 90

Los noventa es década de la popularización de la Business Intelligence de la mano de Howard Dresner.

Business Intelligence en la actualidad

Ya con la llegada del nuevo siglo, la BI se convirtió en una metodología organizacional estratégica que, con base en infraestructura, sistemas, procesos, aplicaciones, datos e interacciones, brinda una ventaja competitiva al predecir y pronosticar sucesos, bajo el análisis de información histórica.

Hoy en día, el Business Intelligence es una herramienta que revoluciona la gestión de las empresas, permitiendo la toma de decisiones basadas en datos y no en suposiciones.

Importancia de la BI

El Business Intelligence no es simplemente una herramienta, sino una fuerza impulsora detrás del éxito empresarial. 

Desde la toma de decisiones estratégicas hasta la mejora operativa y la adaptabilidad al cambio, el BI se posiciona como un aliado esencial en la era de los negocios basados en datos. 

Aquellas empresas que abrazan y aprovechan plenamente el poder del Business Intelligence están mejor equipadas para prosperar en un entorno empresarial cada vez más competitivo y dinámico.

Veremos a continuación las principales ventajas de aplicarlo en tu empresa.

Toma de decisiones Informada

El corazón del BI radica en su capacidad para transformar datos crudos en información significativa y comprensible. 

Esto permite a los líderes empresariales tomar decisiones informadas basadas en hechos y cifras concretas en lugar de depender de intuiciones o suposiciones.

Visión integral del rendimiento

Las plataformas de BI permiten a las empresas obtener una visión completa y detallada de su rendimiento. 

Desde métricas financieras hasta datos operativos y de marketing, la BI reúne diversas fuentes de información para crear una panorámica integral.

Identificación de oportunidades y tendencias

Con capacidades analíticas avanzadas, la BI no solo informa sobre el pasado y el presente, sino que también ayuda a prever el futuro. 

La identificación de patrones, oportunidades emergentes y tendencias del mercado brinda a las empresas una ventaja competitiva significativa.

Mejora de la eficiencia operativa

Al analizar y optimizar procesos internos, la BI contribuye a mejorar la eficiencia operativa. 

Identifica áreas de mejora, reduce redundancias y agiliza las operaciones comerciales, lo que resulta en un uso más eficiente de los recursos.

Personalización de estrategias de marketing

En el ámbito del marketing, la BI se convierte en un aliado invaluable. 

Permite la segmentación precisa de la audiencia, la personalización de campañas y el seguimiento del rendimiento en tiempo real. 

Esto no solo optimiza el retorno de la inversión (ROI) sino que también mejora la experiencia del cliente.

Business Inteligence . Fuente: Diagram.
Business Inteligence . Fuente: Diagram.

Mejores prácticas de BI

Como hemos visto, el Business Intelligence es realmente útil para las empresas. 

Estas se ven muy beneficiadas por herramientas que les permiten realizar una constante evaluación de sus procesos, del mercado y del comportamiento de sus clientes. 

Ahora bien, lo que realmente marca la diferencia es poder hacer esto de una manera integral, es decir todo a la vez.

De hecho, para profundizar aún más el Business Intelligence se recomienda integrar estos softwares al machine learning y a soluciones de IA.

Es así como herramientas del estilo de IBM Cognos Analytics se vuelven fundamentales. Son ellas las que, a través de la inteligencia artificial, otorgan información certera en poco tiempo.

Caso de estudio

El Hospital General de North York, una institución médica pública en Toronto, Canadá, utilizó métricas de desempeño para mejorar sus procesos y tendencias.

Al medir el desempeño diario, el hospital pudo identificar tendencias y afinar sus procesos para garantizar la calidad de la atención a sus pacientes.

En 2017, los directores del hospital tomaron la decisión de contratar a IBM para comenzar a transformar su infraestructura analítica y proporcionar una forma más potente y flexible de monitorear el rendimiento de los Protocolos de Base de Calidad (QBP, por sus siglas en inglés). 

Desde entonces, NYGH ha continuado su trayectoria de utilizar percepciones impulsadas por datos para mejorar la calidad de atención en todo el hospital. 

En el centro de este esfuerzo, Sri Vijay guía silenciosa pero eficazmente la provisión de atención basada en datos en el establecimiento. 

‘Habilito a las personas para que las percepciones de datos formen parte de su rutina diaria’, dice, ‘y les brindo la confianza para tomar decisiones basadas en ello’

El uso de métricas de desempeño es una práctica propia del Business Intelligence (BI).

Hoy en día, el hospital no solo mide, sino que también mejora el funcionamiento utilizando el software Cognos Analytics para cuantificar y evaluar medidas clave de rendimiento en toda la instalación.

Soluciones relacionadas

Existen soluciones desarrolladas por IBM que ofrecen un conjunto integral de herramientas para abordar diversas necesidades en el ámbito de Business Intelligence.  

Desde la planificación financiera hasta el análisis avanzado de datos y la creación de informes interactivos. 

IBM Planning Analytics

IBM Planning Analytics es una solución de planificación, presupuestación y previsión que permite a las empresas crear modelos financieros flexibles y basados en datos. 

Ofrece capacidades de análisis en tiempo real y colaboración, lo que permite a los equipos de planificación trabajar de manera más eficiente y tomar decisiones basadas en datos actualizados.

Algunas de sus características destacadas son:

  • Modelado multidimensional.
  • Colaboración en tiempo real.
  • Escenarios hipotéticos y “what-if” analysis.
  • Integración con fuentes de datos externas.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics es una plataforma de inteligencia empresarial que brinda a las organizaciones capacidades de informes, análisis y cuadros de mando. 

Permite a los usuarios explorar datos, crear visualizaciones impactantes y compartir información de manera efectiva. 

Cognos Analytics está diseñado para proporcionar información procesable y promover la toma de decisiones informada.

Entre sus principales características podemos mencionar: 

  • Creación de informes y tableros interactivos.
  • Exploración y visualización de datos.
  • Distribución de informes automatizada.
  • Integración con diversas fuentes de datos.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler es una herramienta clave de Business Intelligence basada en minería de datos y análisis predictivo. 

Su función es permitir a los usuarios descubrir patrones en los datos, realizar análisis estadísticos avanzados y construir modelos predictivos sin necesidad de habilidades de programación complejas. 

SPSS Modeler es utilizado en una variedad de sectores para prever tendencias, identificar oportunidades y tomar decisiones basadas en datos.

Sus principales características son:

  • Creación de modelos predictivos.
  • Evaluación y validación de modelos.
  • Integración con otras herramientas y entornos analíticos.
CASOS DE ÉXITO DE EMPRESAS USANDO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Recursos de la BI

En los siguientes apartados veremos que recursos puede utilizar la Business Intelligence para perfeccionarse.

Inteligencia artificial

La Business Intelligence, a través de determinados recursos como la inteligencia artificial, puede lograr un desarrollo mucho mayor de cara al futuro. 

Analizaremos a continuación de qué forma la IA puede ser un impulsor del Business Intelligence y colaborar con las empresas.

Automatización de procesos analíticos

La IA puede automatizar tareas analíticas rutinarias y complejas. 

Esto incluye la preparación de datos, la generación de informes y la identificación de patrones, permitiendo a los profesionales de BI centrarse en análisis más estratégicos.

Análisis predictivo avanzado

Es sabido que, además, la inteligencia artificial potencia el análisis predictivo al utilizar algoritmos avanzados y de machine learning. 

Esto posibilita que las empresas puedan anticipar tendencias, identificar oportunidades y mitigar riesgos antes de que se materialicen.

Interacción natural e interfaces conversacionales

Las interfaces conversacionales impulsadas por IA, como chatbots y asistentes virtuales, pueden hacer que la interacción con los sistemas de BI sea más intuitiva. 

En ese sentido, los usuarios podrían hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas comprensibles.

Recomendaciones contextuales

Asimismo, las recomendaciones contextuales basadas en el análisis de datos en tiempo real que puede lograr esta tecnología hacen que los usuarios puedan tomar decisiones más informadas al proporcionar sugerencias relevantes del contexto de su trabajo.

Descubrimiento automático de Información

La IA tiene la capacidad de explorar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos. 

Es así como se puede avanzar más fácilmente en la identificación de insights valiosos que podrían impulsar la toma de decisiones estratégicas.

Seguridad y detección de anomalías

Al trabajar con datos, hoy en día es imprescindible la seguridad de los mismos. La información se ha convertido en un activo muy sensible por lo cual es necesario tener herramientas que la protejan de forma efectiva. 

En este sentido, la inteligencia artificial puede mejorar la seguridad de los datos al detectar patrones anómalos que podrían indicar actividades sospechosas. 

Esto es crucial para proteger a los activos digitales de la empresa y, claro está, prevenir posibles amenazas.

Planificación y previsión avanzada

En un entorno empresarial competitivo, la planificación y previsión avanzada respaldada por Business Intelligence emerge como un elemento esencial para la optimización de la cadena de suministro. 

No solo es una herramienta estratégica, sino una ventaja competitiva que impulsa la eficiencia y la adaptabilidad.

Aquellas empresas que integren con éxito estas prácticas avanzadas de BI en su gestión de la cadena de suministro estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades del mercado actual.

Anticipación de la demanda

La planificación avanzada utiliza el poder predictivo de Business Intelligence para anticipar la demanda futura. 

Analizando datos históricos, patrones estacionales y factores del mercado, las empresas pueden prever con precisión las fluctuaciones en la demanda, permitiendo una gestión de inventario más eficiente.

Reducción de costos y optimización de recursos

La capacidad de prever la demanda no solo evita escasez de productos, sino que también optimiza los costos operativos. 

A través de la planificación avanzada se pueden reconocer oportunidades para reducir excesos de inventario y minimizar costos de almacenamiento.

Flexibilidad ante cambios en la demanda

Los cambios inesperados en la demanda son inevitables, pero la planificación avanzada permite a las empresas adaptarse rápidamente. 

Como hemos visto, Business Intelligence proporciona análisis de información en tiempo real, permitiendo ajustes ágiles en la producción y distribución para satisfacer las variaciones en la demanda del mercado.

Mejora de la eficiencia operativa

La visibilidad mejorada a través de herramientas de BI permite una supervisión detallada de cada etapa de la cadena de suministro. 

Identificar cuellos de botella, optimizar rutas logísticas y mejorar la eficiencia operativa general se convierten en posibilidades alcanzables.

Conceptos básicos del Business Intelligence. Alex Rayón

Exploración de Tableau en el Contexto de BI

En los siguientes apartados analizaremos cómo Tableau es importante en el desarrollo del Business Intelligence.

Tableau como herramienta de BI

En el vertiginoso universo del Business Intelligence (BI), Tableau ha surgido como un líder indiscutible, llevando la visualización de datos y el análisis interactivo a nuevas alturas. 

Fundada en 2003, la empresa ha revolucionado la forma en que las organizaciones exploran y comprenden sus datos, convirtiéndolos en insights prácticos y estratégicos.

Beneficios de Tableau

Tableau ofrece a las empresas numerosos beneficios.

Visualización de datos sin esfuerzo

Tableau se distingue por su capacidad para transformar datos complejos en visualizaciones intuitivas y comprensibles. 

Su interfaz fácil de usar permite a los usuarios crear cuadros de mando interactivos y visualizaciones de datos dinámicas sin requerir habilidades avanzadas en programación.

A través de una de sus funciones más prácticas ‘‘Explique los datos’’ quienes utilizan Tableau tienen un punto de partida para interiorizarse a fondo con sus datos.

Sin embargo, los propios desarrolladores de Tableau advierten que ‘Explique los datos’ es una herramienta que descubre y describe las relaciones en sus datos pero que no puede dar cuenta de que es lo que causa esas relaciones. 

Por lo cual, detrás del análisis debe haber un experto en datos. 

Escalabilidad

Desde pequeñas empresas hasta grandes corporativos, Tableau se adapta a diferentes escalas y necesidades. 

Su arquitectura escalable permite a las organizaciones crecer con la plataforma a medida que evolucionan sus requerimientos de BI.

Uso de Tableau en sectores

A continuación, veremos algunos ejemplos de sectores, como salud, tecnología de la información y educación, que han adoptado Tableau para transformar operaciones y mejorar la toma de decisiones.

Sector de la salud

Tableau se ha implementado en hospitales y sistemas de salud para visualizar datos relacionados con la gestión de pacientes, el rendimiento de los servicios de atención médica y la eficiencia operativa. 

Esto ha llevado a una correcta aplicación del Business Intelligence generando un proceso de toma de decisiones más rápida y basada en datos para mejorar la calidad de la atención y optimizar los recursos médicos.

Sector de Tecnología de la Información

En el ámbito de la tecnología, las empresas utilizan Tableau para analizar grandes volúmenes de datos generados por sistemas y aplicaciones. 

Esto ha permitido una supervisión proactiva del rendimiento de la red, la identificación de tendencias de uso de software y la optimización de la infraestructura tecnológica.

Sector de la educación

Tableau se ha implementado en instituciones educativas para analizar datos de rendimiento estudiantil, evaluar la eficacia de los programas académicos y mejorar la eficiencia operativa. 

Las visualizaciones de datos han ayudado a identificar patrones de retención, áreas de mejora y a tomar decisiones informadas para el éxito estudiantil.

Sector financiero

Las instituciones financieras han adoptado Tableau para el análisis de riesgos, la gestión de carteras y la presentación de informes financieros. 

La capacidad de visualizar datos financieros complejos ha mejorado la toma de decisiones estratégicas y la conformidad con regulaciones.

El Futuro de Tableau y BI

El futuro de Tableau y las plataformas de Business Intelligence se moldeará a medida que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se integren más profundamente. 

La colaboración y la visualización de datos seguirán siendo fundamentales, pero con un giro hacia experiencias más avanzadas y personalizadas. 

La capacidad de las organizaciones para abrazar estas tendencias y adoptar soluciones que ofrezcan una combinación poderosa de automatización, análisis avanzado y colaboración efectiva será crucial para mantenerse a la vanguardia en el cambiante panorama del Business Intelligence.

Business Intelligence.

Conclusión de BI

En el fascinante mundo de los negocios, donde los datos son el nuevo oro y la digitalización es parte de nuestras vidas, Business Intelligence (BI) emerge como la brújula que guía la toma de decisiones estratégicas. 

A lo largo de este artículo, hemos explorado cómo BI, mediante plataformas líderes como Tableau, se erige como un impulsor de cambio en diversos sectores.

Desde la visualización intuitiva de datos hasta la planificación avanzada en la cadena de suministro, BI se convierte en una de las mejores herramientas hacia la eficiencia operativa, la anticipación de la demanda y la innovación continua. 

La integración de inteligencia artificial y aprendizaje automático añade un matiz futurista, automatizando tareas analíticas y permitiendo predicciones más precisas.

En sus múltiples dimensiones, BI revela su potencial transformador, siendo un aliado indispensable en la era de la información.

Prohibida su reproducción total o parcial.

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Gonzalo Castillo
Redactor
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