Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios

La inteligencia en los negocios (BI por sus siglas en inglés) es un proceso impulsado por la tecnología para analizar datos y presentar información útil para ayudar a ejecutivos corporativos,  gerentes  de  negocios  y  otros  usuarios  finales  a  tomar  decisiones  de negocios más informadas. BI abarca una amplia variedad de herramientas, aplicaciones y metodologías que permiten a las organizaciones recolectar datos de sistemas internos y fuentes externas, prepararlos para el análisis, desarrollar y ejecutar consultas en contra de los datos y crear informes, cuadros de mando y visualizaciones de datos para hacer los resultados analíticos disponibles tanto para los tomadores de decisiones corporativos como para los trabajadores operativos.

Los beneficios potenciales de los programas de inteligencia empresarial incluyen acelerar y mejorar la toma de decisiones, optimizar los procesos de negocio internos, aumentar la eficiencia operativa, impulsar nuevos ingresos, y ganar ventajas competitivas sobre los rivales  del  negocio.  Los  sistemas  de  BI  también  pueden  ayudar  a  las  empresas  a identificar las tendencias del mercado y a detectar los problemas empresariales que deben abordarse.

Los datos de BI pueden incluir información histórica, así como nuevos datos recopilados de los sistemas de origen a medida que se generan, permitiendo que el análisis de BI apoye tanto los procesos estratégicos como tácticos de toma de decisiones. Inicialmente, las herramientas de BI fueron utilizadas principalmente por analistas de datos y otros profesionales de TI que realizaron análisis y produjeron informes con resultados de consultas para usuarios empresariales. Cada vez más, sin embargo, los ejecutivos de negocios y los trabajadores están utilizando el software de BI por sí mismos, gracias en parte al desarrollo de BI de autoservicio y herramientas de descubrimiento de datos.

La inteligencia en los negocios combina un amplio conjunto de aplicaciones de análisis de datos, incluyendo análisis y consultas ad hoc, informes empresariales, procesamiento analítico en línea (OLAP), BI móvil, BI en tiempo real, BI operacional, cloud y software como BI de servicios, BI de código abierto, BI colaborativo e inteligencia de localización. La tecnología de BI también incluye software de visualización de datos para diseñar gráficos y otras infografías, así como herramientas para construir tableros de control de BI y tablas de rendimiento que muestran datos visualizados sobre métricas empresariales e indicadores de rendimiento clave de una manera fácil de entender. Las aplicaciones de BI se pueden comprar por separado de diferentes proveedores o como parte de una plataforma de BI unificada de un solo proveedor.

Los programas de BI también pueden incorporar formas de análisis avanzado, como minería de datos, análisis predictivo, minería de texto, análisis estadístico y análisis de datos grandes. En muchos casos, sin embargo, los proyectos de análisis avanzados son conducidos   y   gestionados   por   equipos   independientes   de   científicos   de   datos, estadísticos, modeladores predictivos y otros profesionales analíticos expertos, mientras que los equipos de BI supervisan la consulta y el análisis más directos de datos empresariales.

Los datos de inteligencia empresarial normalmente se almacenan en un almacén de datos o en bases de datos más pequeños que contienen subconjuntos de información de una compañía. Además, los sistemas Hadoop se utilizan cada vez más dentro de las arquitecturas de BI como repositorios o plataformas de aterrizaje para datos de BI y analíticos, especialmente para datos no estructurados, archivos de registro, datos de sensores y otros tipos de datos grandes. Antes de su uso en aplicaciones de BI, los datos brutos  de  diferentes  sistemas  de  origen  deben  integrarse,  consolidarse  y  limpiarse utilizando herramientas de integración de datos y calidad de datos para garantizar que los usuarios estén analizando información precisa y coherente.

Además de los gerentes de BI, los equipos de inteligencia de negocios generalmente incluyen una mezcla de arquitectos de BI, desarrolladores de BI, analistas de negocios y profesionales de administración de datos; Los usuarios empresariales a menudo también se incluyen para representar la parte de negocios y asegurarse de que sus necesidades se cumplen en el proceso de desarrollo de BI. Para ayudarlo, un número creciente de organizaciones están reemplazando el desarrollo tradicional de cascadas por Agile BI y los enfoques de data de almacén que utilizan técnicas de desarrollo de software Agile para dividir los proyectos de BI en pequeños trozos y ofrecer nueva funcionalidad a los usuarios finales de forma incremental e iterativa. Hacerlo puede permitir a las empresas poner en funcionamiento las funciones de BI más rápidamente y refinar o modificar los planes de desarrollo a medida que cambian las necesidades de las empresas o surgen nuevos requisitos y tienen prioridad sobre los anteriores.

El uso esporádico del término inteligencia de negocios se remonta a, al menos la década de 1860, pero el consultor Howard Dresner se acredita con la primera propuesta en 1989 como una categoría paraguas para la aplicación de técnicas de análisis de datos para apoyar los procesos de toma de decisiones empresariales. Lo que llegó a conocerse como tecnologías de BI evolucionó a partir de sistemas analíticos anteriores, a menudo basados en computadoras centrales, como sistemas de apoyo a la toma de decisiones y sistemas de información ejecutivos. La inteligencia de negocios se utiliza a veces indistintamente con análisis de negocios, en otros casos, la analítica empresarial se utiliza más estrechamente para referirse al análisis de datos avanzados o, de manera más amplia, para incluir tanto análisis de BI como análisis avanzados.

Inteligencia de negocios vs. Análisis avanzado

Inteligencia de negocios Análisis avanzado
Contesta las preguntas: -¿Que paso?

-¿Cuándo?

-¿Quién?

-¿Cuánto?

-¿Por qué sucedió?

-¿Pasara de nuevo?

-¿Qué pasa si cambiamos X?

-¿Qué más puede decirnos la información que nunca pensamos preguntar?

Incluye: -Informes (métricas KPI)

-Consulta ad hoc

OLAP (cubo, rebanada y

dados, perforación)

-Cuadros        de         mando

/Tarjetas de puntuación

-BI operativo/en tiempo real

-Supervisión/alerta automatizada

-Análisis estadístico/cuantitativo

-Minería de datos

-Modelamiento predictivo/análisis

-Análisis de datos grandes

-Análisis de textos

-Pruebas multivariantes

 

Bibliografía

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Biere, M. (2003). Inteligencia de negocios para la empresa. Prentice Hall Professional. Curto Díaz, J. (2012). Introducción al Business Intelligence. Editorial UOC.

Sabherwal, R., & Becerra-Fernandez, I. (2011). Inteligencia de Negocios: Prácticas, Tecnologías y

Administración. John Wiley & Sons.

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Arenas Ramírez Aaron. (2016, diciembre 13). Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/reflexiones-la-inteligencia-negocios/
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Arenas Ramírez Aaron. "Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios". gestiopolis. diciembre 13, 2016. Consultado el . https://www.gestiopolis.com/reflexiones-la-inteligencia-negocios/.
Arenas Ramírez Aaron. Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/reflexiones-la-inteligencia-negocios/> [Citado el ].
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