QUÉ ES BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence, o cómo interpretar los datos para tomar las mejores decisiones de negocio

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En una época en la que se realizan más de 6.000 millones de búsquedas al día en Google, la capacidad de procesar, analizar y simplificar datos masivos se ha convertido en un activo clave para las empresas. El Business Intelligence se encarga de sacar el máximo provecho a este valioso recurso, optimizando las decisiones empresariales y el reporting al tiempo que se satisface al consumidor.

"El conocimiento es poder". En un mundo dónde los datos cobran cada día mayor relevancia, esta frase atribuida al filósofo británico Francis Bacon se mantiene más vigente que nunca. Para manejar tal aluvión de datos, las compañías, que buscan tomar la mejor decisión posible para hacer crecer su negocio, apuestan por el Business Intelligence o inteligencia de negocios.

De acuerdo al informe Data Never Sleeps 8.0, elaborado por el sistema operativo basado en la nube Domo, en 2020 cada minuto se publican 347.000 stories en Instagram, 147.000 fotos en Facebook, 500 horas de vídeo en YouTube, 69.500 usuarios aplican en LinkedIn a una oferta de trabajo, se envían casi 42 millones de mensajes por WhatsApp y los consumidores gastan un millón de dólares en compras online. En total, de acuerdo al Global Datasphere de la Intenational Data Corporation (IDC), 2020 cerrará con más de 59 zettabytes —un ZB es igual a 1021 bytes— creados, capturados, copiados y consumidos. Por tanto, el conocimiento hoy conlleva una potente capacidad de procesamiento, cribado, análisis y simplificación de datos masivos.

DEFINICIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE. DIFERENCIAS CON BIG DATA Y DATA SCIENCE

De acuerdo a Gartner, empresa líder en consultoría e investigación en el mercado de las nuevas tecnologías, Business Intelligence (BI) es "un término genérico que incluye las aplicaciones, las infraestructuras y las herramientas, así como las mejores prácticas, que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento de una empresa".

La inteligencia de negocios, al alimentarse también de datos masivos, es confundida a veces con el Big Data o la ciencia de datos (Data Science). Sin embargo, se trata de conceptos diferentes. A modo de resumen, puede decirse que el Big Data se ocupa de la captura, almacenamiento y procesamiento de datos masivos, el Data Science del análisis predictivo y prescriptivo de esos datos, y el Business Intelligence de aprovechar los datos para optimizar las decisiones y el reporting de una compañía.
 

Diferencias entre Business Intelligence y Data Science.#RRSSDiferencias entre Business Intelligence y Data Science.

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BENEFICIOS DEL BUSINESS INTELLIGENCE

La principal ventaja del Business Intelligence es que permite a las empresas entender las fuerzas que moldean los mercados y los negocios, favoreciendo así que puedan adelantarse a la competencia al tiempo que satisfacen las necesidades de los consumidores. En busca de resultados concretos, el Business Application Research Center (BARC), que lleva más de 15 años realizando el BI Survey, elaboró una lista con los principales beneficios atribuidos a la inteligencia empresarial y en qué grado sus herramientas impactan positivamente en las empresas:

  • Elaborar informes, analizar o planificar con mayor rapidez y precisión.
  • Mejorar la toma de decisiones de negocio y la eficiencia operativa.
  • Aumentar la satisfacción de los clientes y los empleados.
  • Reducir los costes y aumentar los ingresos.
  • Obtener datos de mayor calidad y alcanzar mayores ventajas competitivas.

HERRAMIENTAS DEL BUSINESS INTELLIGENCE

La labor del departamento o del perfil de Business Intelligence consiste, en líneas generales, en el aprovisionamiento de datos, el análisis de los mismos y su contexto, la evaluación de los riesgos y la toma de decisiones. Para ello, cuentan con herramientas de BI que suelen englobarse en tres categorías:

 Herramientas para la gestión de datos (data management tools)

Permiten depurar, estandarizar, extraer, transformar y trasladar datos de diferentes procedencias a un sistema determinado.

 Herramientas para el descubrimiento de datos (data discovery tools)

Se utilizan para recopilar y combinar datos de múltiples fuentes mediante la minería de datos (data mining) con el fin de identificar patrones y tendencias, y realizar pronósticos.

 Herramientas de reporting (reporting tools)

Una vez tratada la información, estas herramientas ayudan a presentarla de manera sencilla y visual. Asimismo, permiten integrar la información en tableros de control (dashboards) para evaluar el grado de cumplimiento de los indicadores clave de la compañía (KPIs).

En la actualidad, estas herramientas son ofrecidas a las empresas en una amplia gama de softwares, siendo algunos de los más populares:

  • Microsoft Power BI. Esta herramienta permite conectarse a cientos de fuentes de datos locales o en la nube y modelar con facilidad la información clave para hacerla digerible, creando tableros de control que ofrecen una visión de 360º y en tiempo real del negocio, así como informes con conocimientos útiles que ayudan a mejorar los resultados.
  • IBM Cognos Analytics. Se trata de una suite que integra informes, modelados, análisis, paneles de control e historial para que las empresas puedan comprender mejor sus datos y tomar decisiones más eficaces. Se caracteriza por ser intuitiva, fácil de usar y por trabajar en conjunción con la inteligencia artificial IBM Watson.
  • Oracle Business Intelligence. Se trata de una cartera de aplicaciones que incluye, entre otras, una base de BI y herramientas —consultas, informes, análisis, alertas, integración, gestión de datos, etc.—, siendo sus principales características su usabilidad, su visualización avanzada, su facilidad de integración, su personalización y la creación de alertas en tiempo real.