Bussiness Intelligence y Big Data

Bussiness Intelligence y Big Data

sep´21 Patricia Merayo 0 comentarios

Así pueden aprovechar los negocios la inteligencia empresarial para transformar el Big Data en conocimiento.

Si quieres pervivir y evolucionar en la actual economía hipercompetitiva debes basar las decisiones de tu negocio en datos y hacerlo con el mínimo margen de error

En la era del Big Data, el conocimiento basado en datos adquiere el máximo protagonismo.

La aplicación de procesos Business Intelligence que contribuyan a generar valor mediante el análisis inteligente de grandes volúmenes de información, son hoy es esencial para las organizaciones.

  • Qué es Business Intelligence (BI)
  • Para qué sirve Business Intelligence
  • Tendencias de futuro en Business Intelligence

Qué es Business Intelligence (BI)

La industria del análisis de datos está experimentando un rápido crecimiento en últimos años. ¿La causa? El papel crucial que está jugando en la transformación digital de las organizaciones y en el crecimiento de los mercados.

En la era del Big Data, los negocios tienen un gran reto por delante: Generar cada vez más valor a partir de sus datos.

Las organizaciones producen una enorme cantidad de información, y lo hacen a tal velocidad que su análisis conlleva cada vez más dificultades.

El objetivo ya no solo es analizar los datos, sino separar el dato útil del que no lo es.

La clave es aumentar el valor de los datos.

No todos los datos aportan información valiosa, por tanto, no todos contribuyen a generar conocimiento útil para la organización.

Es aquí donde entra en juego Business Intelligence. Veamos qué es y por qué se ha convertido en imprescindible para la evolución de los negocios.

Definiciones de Business Intelligence

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)

El investigador de la IBM Hans Peter Luhn fue quien hizo mención por primera vez al BI en el artículo de 1958 A Business Intelligence System que define como «la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal manera que guíe la acción hacia una meta deseada».

Esta primera aproximación al BI se produce en una década en la que la inteligencia empresarial se entendía como un sistema de intercambio de información entre organizaciones y lo describe como «un sistema automático (…) desarrollado para difundir información a las diversas secciones de cualquier organización industrial, científica o gubernamental» capaz de organizar y simplificar la creciente masa de datos científicos y tecnológicos que se generan tras la Segunda Guerra Mundial. Gracias a su trabajo hoy Luhn es reconocido como el «Padre de la Inteligencia de Negocios»

Howard Dresner (años 80)

El ex-vicepresidente de Gartner desarrolla la definición de Luhn y define BI en los años 80 como un término general que abarca«conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones comerciales mediante el uso de sistemas de apoyo basados ​​en hechos». 

En esta década comienzan a diseñarse los primeros modelos informáticos para la toma de decisiones empresariales.  Dresner empleó BI como un ámbito general que englobaba nombres complejos de sistemas para el almacenamiento y el análisis de datos, como DSS y el sistema de información ejecutiva (EIS).

Wikipedia (actualidad)

La Wikipedia aporta la definición más actual define BI como:

«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.»

Wikipedia: BI transforma los datos sin procesar en información significativa y útil para fines comerciales.

Para qué sirve BI

De las anteriores definiciones podemos extraer que BI presenta dos propósitos generales vinculados entre sí dentro de las organizaciones:

📌 Crear conocimiento a partir de los datos.

📌 Obtener ventajas competitivas a partir de dicho conocimiento.

Más que un ámbito específico, la inteligencia empresarial es un concepto amplio que cubre los procesos y métodos de recopilación, almacenamiento y análisis de datos de operaciones o actividades comerciales con el fin de:

  • Optimizar el rendimiento en las organizaciones.
  • Obtener la visión global de un negocio.
  • Ayudar a la toma de decisiones óptimas.

En los últimos años, la BI ha evolucionado e integra procesos y tareas centrados en mejorar el rendimiento de las organizaciones, como:

✔️ Minería de datos: uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático con el objetivo predictivo de descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos.

✔️ Informes estadísticos: exploración de nuevos formatos para compartir los resultados de los análisis de datos con otras partes interesadas para sacar conclusiones y tomar decisiones conjuntas.

✔️Métricas de rendimiento y evaluación comparativa: comparación de los datos de rendimiento en el presente con los datos históricos para realizar seguimientos del rendimiento en función de los objetivos marcados.

✔️ Análisis descriptivo: uso de análisis de datos preliminares para averiguar qué sucedió y por qué sucedió un determinado hecho dentro de la organización. Antes del análisis de datos es imprescindible preparar, compilar múltiples fuentes de datos e identificar sus dimensiones y medidas.

✔️ Consulta: con el fin de hacer preguntas específicas y responderlas mediante la prueba estadística adecuada.

✔️ Análisis estadístico: tomar los resultados de los análisis descriptivos para explorar más los datos, haciendo uso de las estadísticas para describir cómo sucedió esta tendencia y por qué.

✔️ Visualización de datos: convertir el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para facilitar la comprensión del mensaje que se esconde tras los datos. Comunicar ideas derivadas de la descripción de datos a través de la narración visual se ha convertido hoy en día en una habilidad fundamental.

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».

BI contribuye a que los negocios tomen decisiones más inteligentes.

El análisis certero de los datos internos y externos proporciona «inteligencia»a las organizaciones para ser preactivas y proactivas frente a las tendencias del mercado y garantizar su supervivencia y crecimiento. Si se analizan de forma correcta y se extraen las conclusiones apropiadas, los datos pueden ayudar a ser más eficientes casi en cualquier área de la organización.

BI contribuye a que los negocios tomen decisiones más inteligentes basadas en datos para:

  • Descubrir nuevas formas de aumentar los ingresos.
  • Analizar el comportamiento del cliente.
  • Comparar datos de la competencia.
  • Evaluar su rendimiento.
  • Optimizar operaciones.
  • Predecir el éxito.
  • Identificar problemas.

Tendencias de futuro BI

La inteligencia de negocio evoluciona en función de las necesidades que se detectan en los mercados y las nuevas tecnologías que se aplican en los negocios.

Según Gartner, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las dos grandes tendencias que darán lugar a las futuras innovaciones ya que ambas tecnologías están acaparando las principales inversiones en el mundo de los negocios.

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 organizacions 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».

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