Bussiness Intelligence y Big Data

Vivimos en una economía hipercompetitiva, donde las decisiones deben tomarse con rapidez y con el menor margen de error posible. En este contexto, la información es poder, pero solo si se sabe interpretar.

Cada día se generan volúmenes masivos de datos. Esta avalancha de información plantea un gran reto: separar el dato útil del irrelevante. El objetivo ya no es solo almacenar o recopilar datos, sino transformarlos en conocimiento valioso que guíe las decisiones empresariales.

Aquí es donde entra en juego la Business Intelligence (BI).

¿Qué es Business Intelligence (BI)?

La Business Intelligence es el conjunto de tecnologías, procesos y metodologías que permiten transformar datos en bruto en información significativa y útil para la toma de decisiones estratégicas.

Business Intelligence, también conocida como inteligencia empresarial o inteligencia de negocio, ha sido abordada desde diversos puntos de vista en función de  la etapa histórica. No se trata de un concepto acuñado en el siglo XXI. Compartimos contigo 3 definiciones para darte una visión amplia del término:

Hans Peter Luhn (Años 60)

Considerado el padre de la inteligencia de negocio, definió BI como “la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal manera que guíen la acción hacia una meta deseada”.

Howard Dresner (años 80)

Amplió el concepto, refiriéndose a BI como los “conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones comerciales mediante sistemas basados en hechos”.

Wikipedia (actualidad)

«Business Intelligence (BI) es un conjunto de teorías, metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos sin procesar en información significativa y útil para fines comerciales. BI puede manejar grandes cantidades de información para ayudar a identificar y desarrollar nuevas oportunidades. Hacer uso de nuevas oportunidades e implementar una estrategia efectiva puede proporcionar una ventaja competitiva en el mercado y una estabilidad a largo plazo.»

¿Para qué sirve la Business Intelligence?

La BI cumple dos objetivos estratégicos:

1. Crear conocimiento a partir de los datos.
2. Obtener ventajas competitivas con base en ese conocimiento.

En otras palabras, ayuda a tomar mejores decisiones en todos los niveles de una organización.

• Optimización del rendimiento y procesos internos.
• Visión global de las operaciones del negocio.
• Análisis del comportamiento del cliente.
• Evaluación de resultados y comparación con la competencia.
• Predicción de tendencias futuras.
• Identificación de problemas u oportunidades.

Procesos clave dentro de la Business Intelligence

La BI incluye un abanico de herramientas y tareas enfocadas a exprimir al máximo el valor de los datos:

• Minería de datos (Data Mining): Descubrimiento de patrones y tendencias ocultas en grandes conjuntos de datos.
• Informes estadísticos: Comunicación de los resultados del análisis para su interpretación conjunta.
• Métricas de rendimiento y benchmarking: Comparación entre diferentes momentos o áreas de la empresa.
• Análisis descriptivo y estadístico: Estudio del qué, cómo y por qué de los datos disponibles.
• Consultas específicas (Querying): Preguntas concretas respondidas con precisión estadística.
• Visualización de datos: Uso de gráficos e infografías para facilitar la interpretación de la información.

Todo esto convierte al analista BI en una figura clave. Debe tener conocimientos sólidos en estadística aplicada, capacidad analítica y habilidades comunicativas para traducir datos complejos en información clara y accionable.

Como se puede deducir, los analistas Business Intelligence deben contar con una formación avanzada en Estadística Aplicada. Hoy son unos de los profesionales más demandados. Su función es esencial porque ayuda a las organizaciones a funcionar de manera más eficiente. De ahí que el concepto que nos ocupa haga alusión al término «inteligencia».

¿Qué aporta la BI al negocio?

Implementar soluciones de BI permite a las empresas:

• Tomar decisiones informadas en lugar de basarse en corazonadas.
• Identificar nuevas fuentes de ingresos.
• Prever riesgos o problemas antes de que ocurran.
• Personalizar la experiencia del cliente.
• Aumentar la eficiencia operativa.
• Adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

En definitiva, aporta “inteligencia” a cada decisión.

Tendencias futuras en Business Intelligence

El ecosistema de la BI está en constante evolución, impulsado por tecnologías emergentes como la inteligencia artificial o el machine learning. Según Gartner, estas son las 5 grandes tendencias que marcarán el futuro de la Business Intelligence:

Según los expertos, las 5 grandes tendencias e innovaciones que se desarrollarán en BI durante los próximos años son:

1. Analítica aumentada

Supone la aplicación del aprendizaje automático para automatizar la preparación de datos, el descubrimiento de ideas y el intercambio de conocimiento.

2. Cultura digital

El desarrollo de una cultura digital efectiva es el reto futuro de las organizaciones que ya se han embarcado en su transformación digital. La digitalización integral de los datos y la ética digital son las dos grandes áreas más destacadas.

3. Analítica relacional

Supone el uso creciente de gráficos y el desarrollo de las técnicas analíticas sociales para comprender cómo se conectan diferentes fuentes de información. El análisis de datos no estructurados y en constante cambio puede proporcionar información y contexto para lograr mayor precisión de las predicciones y la toma de decisiones.

4. Decisiones inteligentes

Requiere el uso de diversas técnicas analíticas para gestionar los datos de manera efectiva. La imprevisibilidad de los resultados de los modelos de decisión actuales a menudo se deriva de una incapacidad adecuada para capturar y tener en cuenta los factores de incertidumbre relacionados con el «comportamiento» de estos modelos en un contexto empresarial. El marco de la inteligencia de las decisiones supone la combinación de técnicas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar modelos de decisión.

5. Escalamiento operativo

A medida que las organizaciones crecen, aumenta el número de personas que necesitan interactuar con los datos. Un aumento del volumen de interacciones y procesos requiere análisis automáticos y escalables. El objetivo es lograr que los servicios analíticos se activen cuando y donde se necesiten. Por ello están aplicándose herramientas de análisis de datos en áreas de trabajo en las que antes eran innecesarios. Nos dirigimos hacia un nuevo paradigma basada en el concepto de «análisis en todas partes».

La Business Intelligence ya no es una ventaja competitiva opcional: es una necesidad. En un entorno donde los datos marcan el rumbo, saber analizarlos e interpretarlos puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento.

Implementar BI en tu organización te permitirá convertir los datos en conocimiento, y el conocimiento en decisiones inteligentes.