La Inteligencia Empresarial (BI) desempeña un papel crucial en el entorno empresarial a la hora de analizar y procesar datos para extraer información valiosa que permita tomar decisiones empresariales acertadas. Las empresas pueden recopilar, analizar, consultar y preparar visualmente datos internos y externos mediante el uso de herramientas y métodos de BI. De este modo, los ejecutivos y directivos pueden conocer mejor los procesos empresariales y las condiciones del mercado y reaccionar rápidamente ante los cambios. En este artículo básico, examinaremos más de cerca los conceptos y tecnologías más importantes en el campo de la inteligencia empresarial.

¿Qué es la Inteligencia de Negocio?

Business Intelligence (abreviado "BI") se refiere a una Proceso basado en la tecnología en el que se analizan los datos y se presenta información procesable.. Esto ayuda a ejecutivos, directivos y otros usuarios finales a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Las empresas pueden utilizar diversas herramientas, aplicaciones y métodos para recopilar y analizar datos internos y externos, realizar consultas y crear informes, cuadros de mando y visualizaciones de datos.

El término fue introducido originalmente por Hans Peter Luhn en 1958 y posteriormente acuñado por el Grupo Gartner a principios de los años noventa. La Inteligencia Empresarial ha evolucionado mucho desde entonces y está estrechamente relacionada con Almacenamiento de datosGestión de contenidos empresariales y gestión del conocimiento. Hoy desempeña un papel cada vez más importante en la gestión de la información empresarial.

¿Cómo funciona la Inteligencia de Negocio?

El Business Intelligence es un proceso que consta de diferentes fases para transformar los datos en información útil que pueda a su vez ser utilizada por las empresas. Las fases básicas del proceso de BI son:

Adquisición y transformación de datos

El funcionamiento de BI comienza con la Recogida de datos de diversas fuentes internas y externas como Bases de datossistemas CRM, plataformas de medios sociales y Dispositivos IoT. A continuación, estos datos se almacenan en un almacén de datos o un mercado de datos y se procesan con la ayuda de Procesos ETL limpiado, convertido e integrado.

Análisis de datos

La siguiente fase es el análisis de datos, que suele ser OLAP (Online Analytical Processing) y Minería de datos incluye. OLAP permite Visualización de datos desde distintos ángulos y dimensionesmientras que las técnicas de minería de datos como el cluster Árbol de decisiones. y el análisis de asociación permiten descubrir patrones y correlaciones en los datos.

Visualización de datos

A continuación, los resultados del análisis de datos se traducen en informes significativos y Cuadros de mando convertido, que los usuarios Información sobre los resultados de la empresa dar. Estos informes pueden ser interactivos y permitir a los usuarios filtrar, clasificar y desglosar los datos para obtener información detallada.

Para una mayor visualización, los resultados del análisis de datos se convierten en gráficos y cuadros claros que facilitan a los usuarios la identificación de tendencias y patrones.

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4 pasos para conseguir el salpicadero perfecto

¿Cuáles son los componentes de una arquitectura de inteligencia empresarial?

Los componentes de una arquitectura de inteligencia empresarial pueden variar en función de las necesidades de la empresa, pero todos están diseñados para generar información útil a partir de los datos disponibles para tomar mejores decisiones. Los componentes comunes de una arquitectura de BI son:

Fuentes de datosLas plataformas de BI recopilan datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, fuentes de datos externas y Servicios en la nube.

Herramientas ETL: ETL (Extract, Transform, Load) es un proceso para extraer datos de distintas fuentes, transformarlos en un formato uniforme y cargarlos en un almacén de datos u otro sistema de almacenamiento.

Almacén de datosUn almacén de datos es una base de datos que recopila y almacena datos de diversas fuentes. Proporciona una fuente central de datos para el análisis y la elaboración de informes.

Análisis de datosLas plataformas de BI utilizan diversas herramientas analíticas para examinar los datos e identificar tendencias. Entre ellas se encuentran el OLAP (procesamiento analítico en línea), la minería de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático.

Visualización de datosLas plataformas de BI presentan los datos de diversas formas, como cuadros, gráficos e informes, para ayudar a los responsables de la toma de decisiones.

Tareas y objetivos del Business Intelligence

En Tareas de Business Intelligence son, entre otros:

1. Adquisición e integración de datosLos sistemas de BI capturan, integran y consolidan datos de múltiples fuentes para crear una fuente de datos central para el análisis y la elaboración de informes.
2. Análisis de datosLos sistemas de BI permiten a las empresas analizar datos e identificar tendencias, patrones y relaciones para tomar decisiones con conocimiento de causa.
3. Información empresarialLos sistemas de BI ofrecen a las empresas una forma sencilla de presentar sus datos empresariales y crear informes que contengan información sobre el rendimiento de la empresa.
4. Planificación y previsiónLos sistemas de BI ayudan a las empresas a planificar y hacer previsiones analizando los datos históricos y prediciendo la evolución futura.
5. Seguimiento y controlLos sistemas de BI proporcionan supervisión y control en tiempo real de los procesos empresariales para garantizar el cumplimiento de los objetivos empresariales.

En Objetivos de la inteligencia empresarial son:

1. Apoyar las decisiones empresarialesLos sistemas de BI están diseñados para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa, proporcionando información sobre los procesos y el rendimiento de la empresa.
2. Aumentar la eficacia y la productividadLos sistemas de BI están diseñados para ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de negocio y aumentar la eficiencia y la productividad.
3. Obtener una ventaja competitivaLos sistemas de BI están diseñados para ayudar a las organizaciones a obtener una ventaja competitiva proporcionando información rápida y precisa sobre los procesos y el rendimiento empresariales.
4. Promover el crecimiento empresarial: Los sistemas de BI están diseñados para ayudar a las empresas a escalar y hacer crecer su negocio mediante la recopilación, el análisis y el uso de datos empresariales críticos.

¿Por qué es importante la Inteligencia de Negocio para las empresas?

La inteligencia empresarial es importante para las empresas porque les permite, Decisiones empresariales fundamentadas en datos y hechos que cumplir. Mediante el uso de BI, las empresas pueden mejorar sus Mejorar el rendimiento operativo, minimizar riesgos, reducir costes, aumentar la satisfacción del cliente y obtener ventajas competitivas.. BI proporciona a las organizaciones la capacidad de recopilar, analizar y visualizar datos de múltiples fuentes para obtener información valiosa que les ayude a alcanzar sus objetivos empresariales.

Herramientas de inteligencia empresarial proporcionan una serie de ventajas, como acelerar y mejorar los procesos de toma de decisiones, optimizar los procesos empresariales internos, aumentar la eficacia operativa, generar nuevos ingresos y obtener ventajas competitivas frente a los rivales. Los sistemas de BI también ayudan a las empresas a identificar las tendencias del mercado y los problemas empresariales que deben abordarse.

Gracias a la inteligencia empresarial, las empresas pueden convertirse en organizaciones basadas en datos que mejoran su rendimiento. Pueden conseguir una serie de beneficios, como:

• Mejor comprensión del negocio, lo que permite asignar los recursos de forma inteligente y alcanzar los objetivos estratégicos, lo que a su vez mejora el ROI (retorno de la inversión).
• Conocimiento del comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes que puede utilizarse para dirigirse mejor a los clientes potenciales o adaptar los productos a las cambiantes exigencias del mercado.
• Supervisar las operaciones y realizar correcciones o mejoras continuas en función de los resultados de los datos.
• Mejorar la gestión de la cadena de suministro mediante actividades de supervisión exhaustivas y compartiendo los resultados con socios y proveedores.

Los minoristas, por ejemplo, pueden conseguir un mayor ahorro de costes comparando el rendimiento y los puntos de referencia entre tiendas, canales y regiones. Las aseguradoras, por su parte, pueden ver dónde incumplen sus objetivos de servicio gracias a la transparencia del proceso de reclamaciones y utilizar esta información para mejorar los resultados.

Las crecientes cantidades de datos requieren cada vez más sistemas de inteligencia empresarial con apoyo informático en las empresas. Especialmente en el contexto del Big Data, la El componente analítico es cada vez más importante. La atención se ha desplazado de un sistema automatizado de difusión de información a diversos departamentos a la medición del rendimiento empresarial.

Si está interesado en implantar soluciones de inteligencia empresarial en su empresa o tiene más preguntas, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Estamos siempre a su disposición y le ofrecemos asesoramiento sin compromiso.

¿Cómo ayuda el BI a la toma de decisiones?

La inteligencia empresarial facilita la toma de decisiones permitiendo a los usuarios recuperar, analizar y visualizar datos procedentes de diversas fuentes. Ayuda a los usuarios a identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos para tomar decisiones con conocimiento de causa. Los informes y visualizaciones que proporcionan las herramientas de BI también pueden ayudar a comunicar y documentar las decisiones. Esto garantiza que todas las partes interesadas comparten un entendimiento común de la situación tienen. El BI también puede ayudar a predecir tendencias y acontecimientos mediante el análisis de datos históricos y la creación de modelos para prever los resultados futuros. Mediante el uso de BI, los responsables de la toma de decisiones pueden tomar decisiones más rápidas e informadas y mejorar así la Reducir el riesgo de decisiones equivocadas y mejorar el éxito de la empresa.

¿Cuáles son las plataformas de inteligencia empresarial de más éxito?

Existen muchas plataformas de inteligencia empresarial diferentes en el mercado, y cada una tiene sus propias ventajas y desventajas. Algunas de las principales plataformas de BI son:

Tableau

Tableau es una plataforma de inteligencia empresarial visualmente atractiva que permite a los usuarios analizar y visualizar datos rápidamente para obtener información clave.

Ventajas:

• Funcionamiento sencillo y aplicación rápida.
• Amplia integración con otros sistemas como Salesforce y SAP.
• Interfaz de usuario intuitiva de arrastrar y soltar.
• Opciones de visualización versátiles.

Desventajas:

• Más caro que otras plataformas.
• Posibilidades limitadas de integración con Sistemas basados en Hadoop.
• Algunos usuarios se quejan de que Tableau es lento cuando procesa grandes cantidades de datos.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI es una plataforma de inteligencia empresarial fácil de usar que admite una amplia gama de fuentes de datos y ofrece potentes funciones de visualización.

Ventajas:

• Buena integración con otros productos de Microsoft, como Excel y SharePoint.
• Muy asequible en comparación con otras plataformas de BI.
• Funcionamiento sencillo e interfaz fácil de usar.
• Amplia gama de funciones de visualización y análisis.

Desventajas:

• Funcionalidades menos avanzadas que otras plataformas de BI, por ejemplo en el ámbito del análisis predictivo.
• Compatibilidad limitada con fuentes de datos ajenas a Microsoft.
• Algunos usuarios encuentran que los cuadros de mando a veces se cargan lentamente.

QlikView

QlikView es una plataforma de descubrimiento empresarial que combina integración, análisis y visualización de datos en una única aplicación para ofrecer a los usuarios una experiencia de análisis de datos intuitiva e interactiva.

Ventajas:

• Procesamiento muy rápido y eficaz de grandes cantidades de datos.
• Los usuarios pueden crear modelos de datos complejos.
• Buenas funciones de visualización de datos.

Desventajas:

• Precio elevado en comparación con otras plataformas de BI.
• La interfaz de usuario puede ser menos intuitiva que en otras plataformas.
• Funciones de colaboración y compartición limitadas.

SAP BusinessObjects

SAP BusinessObjects es una completa plataforma de BI que proporciona potentes funciones de análisis de datos, generación de informes y cuadros de mando para facilitar la toma de decisiones empresariales.

Ventajas:

• Completo conjunto de herramientas de análisis e informes.
• Buena integración con otros productos SAP como HANA y sistemas ERP.
• Muy robusto y potente.

Desventajas:

• Instalación y configuración complejas.
• Precio elevado en comparación con otras plataformas de BI.
• La interfaz de usuario puede ser menos intuitiva que en otras plataformas.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics es una plataforma de informes y análisis empresarial que combina la visualización de datos, el modelado de datos y una amplia gama de funciones de análisis para ofrecer a los usuarios un análisis de datos completo.

Ventajas:

• Buena integración con otros productos de IBM como SPSS y Watson Analytics.
• Muy potente y escalable.
• Los usuarios pueden crear modelos de datos complejos.

Desventajas:

• Instalación y configuración complejas.
• Precio elevado en comparación con otras plataformas de BI.
• La interfaz de usuario puede ser menos intuitiva que en otras plataformas.

Es importante señalar que las ventajas y desventajas de las plataformas de BI pueden variar en función de los requisitos y necesidades específicos de cada empresa. Las empresas deben entender sus requisitos y seleccionar cuidadosamente las plataformas que mejor se adapten a sus necesidades.

En nuestro artículo sobre las 10 mejores, le presentamos otras herramientas de BI que pueden ayudarle a obtener información valiosa a partir de los datos.

Las 10 mejores herramientas de Business Intelligence

¿Qué papel desempeñan la calidad y la integración de datos en el BI?

La calidad y la integración de los datos desempeñan un papel crucial en la inteligencia empresarial, ya que pueden Base para análisis e informes fiables y significativos forma.

La calidad de los datos se refiere a su exactitud, integridad, coherencia y actualidad. Los datos incoherentes, incompletos u obsoletos pueden dar lugar a resultados y decisiones incorrectos. Por lo tanto, es importante garantizar que la calidad de los datos sea alta y que los datos se revisen y actualicen a intervalos regulares.

La integración de datos se refiere al proceso de reunir datos de distintas fuentes para ofrecer una visión completa y coherente de los datos. La integración de datos puede ser una tarea compleja, ya que los datos de distintas fuentes pueden tener formatos y estructuras diferentes. Es importante asegurarse de que los datos se integran eficazmente para garantizar la precisión de los análisis y los informes.

En total La calidad y la integración de los datos, componentes esenciales para el éxito de una estrategia de BIya que garantizan que los datos sean fiables, coherentes y significativos.

¿Cuál es la diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics?

Business intelligence y business analytics son conceptos relacionados, pero tienen Diferentes puntos focales y objetivos.

Inteligencia empresarial se centra en la recopilación, integración, análisis y presentación de datos históricos para conocer el rendimiento pasado y tomar decisiones basadas en ese conocimiento. Las herramientas de BI suelen ofrecer una variedad de cuadros de mando, informes y visualizaciones para dar a los usuarios una visión rápida de las métricas clave e identificar tendencias a lo largo del tiempo.

Analítica empresarial por su parte, se centra en el análisis de datos para responder a preguntas concretas o hacer predicciones sobre acontecimientos futuros. Puede ayudar a resolver problemas empresariales complejos y a tomar decisiones basadas en datos. A diferencia del BI, que se centra en los datos históricos, la analítica puede incluir tanto datos históricos como en tiempo real para hacer predicciones y pronósticos.
Un aspecto importante de la analítica empresarial es el uso de técnicas analíticas avanzadas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para obtener información a partir de conjuntos de datos grandes y complejos. Normalmente, esto requiere herramientas y conocimientos especializados, como modelización de datos, programación y estadística.

Así pues, la inteligencia empresarial es una parte importante de la analítica empresarial, pero la analítica va más allá de la mera elaboración de informes y utiliza tecnologías avanzadas para analizar datos y hacer predicciones.