Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios

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 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
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/
Arenas Ramírez, Aaron. "Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios". GestioPolis. 13 Diciembre 2016. Web. <https://www.gestiopolis.com/reflexiones-la-inteligencia-negocios/>.
Arenas Ramírez, Aaron. "Reflexiones sobre la Inteligencia de Negocios". GestioPolis. Diciembre 13, 2016. Consultado el 23 de Marzo de 2017. 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 23 de Marzo de 2017].
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