INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Tópico de Inteligencia de Negocio (BI)
La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos, y las prácticas recomendadas para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más basadas en los datos. En la práctica, sabes que tienes una inteligencia de negocios moderna cuando tienes una visión integral de los datos de tu organización y los utilizas para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarte rápidamente a los cambios del mercado o del suministro.
Es importante tener en cuenta que esta es una definición muy moderna de inteligencia de negocios y que BI también ha tenido fama de ser una palabra de moda.
Procesos
En los últimos años, la inteligencia de negocios ha evolucionado para incluir más procesos y actividades para ayudar a mejorar el rendimiento. Estos procesos incluyen lo siguiente:
- Minería de datos: Uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos.
- Generación de informes: Compartir el análisis de datos con las partes interesadas para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones.
- Valores de referencia y métricas y de rendimiento: Comparar los datos de rendimiento actuales con los datos históricos para realizar un seguimiento del rendimiento en función de los objetivos, normalmente utilizando dashboards personalizados.
- Análisis descriptivo: Uso de análisis de datos preliminares para averiguar qué sucedió.
- Generación de consultas: Para extraer las respuestas de los conjuntos de datos, la BI hace preguntas específicas sobre los datos.
- Análisis estadístico: Tomar los resultados de análisis descriptivos y explorar aún más los datos utilizando estadísticas para determinar cómo sucedió esta tendencia y por qué.
- Visualización de datos: Convertir el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para consumir datos con mayor facilidad.
- Análisis visual: Explorar datos a través de la narración visual para comunicar ideas sobre la marcha y mantenerte dentro del flujo de análisis.
- Preparación de datos: Compilar múltiples fuentes de datos, identificando las dimensiones y medidas, preparándolos para el análisis de datos.
¿Por qué es importante la inteligencia de negocios?
La inteligencia de negocios muestra datos actuales e históricos dentro de su contexto empresarial para que las empresas tomen mejores decisiones. Los analistas pueden aprovechar BI para proporcionar puntos de referencia de rendimiento y de la competencia para que la organización funcione de manera más fluida y eficiente. Los analistas también pueden detectar más fácilmente las tendencias del mercado para aumentar las ventas o los ingresos. Cuando los datos correctos se utilizan de forma eficaz, pueden ayudar con cualquier cosa, desde el cumplimiento hasta los esfuerzos de contratación.
Algunas formas en que la inteligencia de negocios puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes basadas en los datos
- Identificar maneras de aumentar las ganancias
- Analizar el comportamiento del cliente
- Comparar datos con los competidores
- Rastrear el rendimiento
- Optimizar operaciones
- Predecir el éxito
- Identificar las tendencias del mercado
- Descubrir inconvenientes o problemas
Cómo funciona la inteligencia de negocios
Las empresas y organizaciones tienen preguntas y objetivos. Para responder a estas preguntas y hacer un seguimiento del rendimiento en relación con estos objetivos, recopilan los datos necesarios, los analizan y determinan las acciones que deben tomarse para que alcancen los objetivos.
De qué manera trabajan juntas la BI, el análisis de datos y el análisis de negocios
La inteligencia de negocios incluye análisis de datos y análisis de negocios, pero los usa solo como parte de todo el proceso. La BI ayuda a los usuarios a sacar conclusiones del análisis de datos. Los científicos de datos profundizan en los detalles de los datos, utilizando estadísticas avanzadas y análisis predictivos para descubrir patrones y pronosticar patrones futuros. El análisis de datos pregunta "¿por qué sucedió esto y qué puede suceder después?" La inteligencia de negocios toma esos modelos y algoritmos, y divide los resultados en un lenguaje procesable.
La diferencia entre la BI tradicional y la BI moderna
Históricamente, las herramientas de inteligencia de negocios se basaban en un modelo tradicional de inteligencia de negocios. Este era un enfoque vertical en el que la inteligencia de negocios estaba dirigida por la organización de TI y la mayoría, si no todas las preguntas de análisis, se respondían mediante informes estáticos. Esto significaba que si alguien tenía una pregunta de seguimiento sobre un informe que habían recibido, su solicitud iría al final de la cola de informes y tendrían que comenzar de nuevo el proceso. Esto generaba ciclos de generación de informes lentos y frustrantes, y las personas no podían aprovechar los datos actuales para tomar decisiones. La inteligencia de negocios tradicional sigue siendo un enfoque común para generar informes y responder consultas estáticas con regularidad.
Ventajas y Desventajas
Ventajas:
- Mayor eficiencia (reducción de costes).
- Mayor capacidad pa
ra la toma de decisiones. - Mayor capacidad de respuesta.
- Mayor visibilidad de comprensión del negocio.
- Simplificar la colaboración y el uso compartido.
- Aumento de ingreso y reducción de gastos.
- Análisis de la rentabilidad de clientes.
- Simulaciones y análisis de tendencias.
- Para desarrollarlo con eficiencia y eficacia es necesario.
- Realizar comparativos entre periodos.
- Revisar los indicadores administrativos y de desempleo.
- Avisos de puntos críticos.
- Alineamiento de lo táctico a lo operativo
- Seguimiento estratégico.
Desventajas:
- Gran inversión.
- Resistencia al cambio por parte de los usuarios.
- Existe un riesgo de que la persona una vez capacitada emigre d
e la organización. - Se puede llegar a infravalorar los recursos necesarios.
- Hay ausencia de un personal disponible y habilidoso.
- Existe un mal concepto del software de BI.
- No trabajan bajo una estructura detallada.
- No existe un análisis del negocio.
- No existe una apreciación del impacto que causan los datos de mala calidad en la rentabilidad del negocio.
- No se entiende la necesidad del uso de un meta datos.
- Demasiada confianza métodos y herramientas no alineadas.
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