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La Inteligencia Empresarial en las organizaciones

En las grandes empresas en particular, BI (Business Intelligence) probablemente ha existido de alguna forma durante el tiempo suficiente como para pasar relativamente desapercibido, incluso para las personas que confían en él todos los días. “Los datos, los flujos de trabajo y la colaboración se cruzan, y ya sea que se trate de ajustar las cadenas de suministro o decidir en qué líneas de productos enfocarse, está claro que la intuición no es nada sin un conocimiento basado en datos”, Angshuman Guha, cofundador y CEO de bipp.

BI también encaja con los esfuerzos de transformación digital en muchas industrias, “Business Intelligence está preparada para generar más valor en el futuro con más intercambio de datos entre empresas”, dice E.G. Nadhan, arquitecto jefe y estratega de Red Hat, Norteamérica.

4 razones por las que la inteligencia empresarial (BI) es importante

Analicemos cuatro razones relacionadas por las que BI sigue siendo tan vital para las empresas basadas en datos.

1. BI cataliza decisiones rápidas

El término “toma de decisiones basada en datos” no encapsula completamente uno de sus subtextos importantes: Las personas casi siempre se refieren a decisiones rápidas. Esta distinción es importante porque es una de las capacidades que permiten las herramientas y prácticas de BI modernas: La toma de decisiones que se mantiene al ritmo (o lo suficientemente cerca) de la velocidad a la que se producen los datos.

“Los datos ahora se producen tan rápido y en volúmenes tan grandes que es imposible analizarlos y usarlos de manera efectiva cuando se utilizan métodos manuales tradicionales, como hojas de cálculo, que son propensas a errores humanos”, dice Darren Turner, director de BI de Air IT. “La ventaja de BI es que analiza automáticamente los datos de varias fuentes, todos presentados con precisión en un panel de control fácil de asimilar”.

Por supuesto, todo el mundo habla de la importancia de la velocidad y la agilidad en los contextos tecnológicos y empresariales. Pero ese es el punto: si no lo está haciendo, es casi seguro que sus competidores lo estén haciendo.

“La capacidad de actuar sobre la base de los conocimientos antes permite a las empresas detectar tendencias internas y mejorar las ineficiencias antes de que sea demasiado tarde”, dice Turner. “En un mercado donde el volumen de datos aumenta constantemente, la capacidad de procesarlos y traducirlos en decisiones comerciales sólidas es esencial para comprender mejor el comportamiento del cliente y superar a los competidores”.

2. BI reúne una gran cantidad de conjuntos de datos en forma utilizable

Todavía hay un lugar para la experiencia y el instinto en las decisiones comerciales; intente decirle al resto de la alta dirección lo contrario. Pero hay una diferencia entre una llamada instintiva y una suposición salvaje. BI se trata de hacer que la información esté fácilmente disponible y accesible para las personas que la necesitan para realizar su trabajo en cualquier nivel de la organización.

“Los trabajadores del conocimiento dependen de los datos para todo, desde la base de una estrategia hasta la medición de su impacto”, dice Amy Hodler, directora de análisis de gráficos y programas de inteligencia artificial en Neo4j.

El desafío es que a menudo tenemos demasiada información. Además, a menudo es incomprensible en su forma original, o requeriría una cantidad increíble de tiempo para analizar su valor. Esta es la proverbial aguja en un pajar, excepto que el pajar crece día a día.

“El problema es que con la llegada del big data, el tamaño de esos pajar ha crecido exponencialmente, lo que hace que encontrar esas agujas sea mucho más desafiante. Visualizar el conjunto de datos, guiado por la relevancia contextual y una experiencia de usuario intuitiva, garantizará que siempre obtengamos un valor significativo de BI”, dice Hodler.

Esto también se vincula con la velocidad: lo que alguna vez pudo haber sido un proceso de informes de fin de mes o incluso trimestral que consumía mucho tiempo, ahora puede suceder de manera continua, nuevamente de una manera que las personas puedan comprender y actuar.

“En lugar de dedicar horas a recopilar datos al final de cada mes, las plataformas de BI permiten ver los datos en tiempo real, lo que reduce las horas de la semana laboral y le permite ver los conocimientos a medida que ocurren”, dice Turner.

Esto abarca tanto las primeras etapas de una estrategia empresarial como su medición continua: BI reúne la información y la presenta en un formato consumible.

3. BI ofrece casos de uso y beneficios específicos de la industria

Como señaló Nadhan de Red Hat, BI no es una propuesta única para todos. Las organizaciones lo adaptan a los contextos industriales y comerciales.

“Los beneficios de la inteligencia empresarial pueden variar enormemente según la industria y el tipo de aplicación que utilice la empresa”, dice Bill Szybillo, gerente de inteligencia empresarial de VAI. “Por ejemplo, un distribuidor o procesador de alimentos puede utilizar herramientas de inteligencia empresarial para obtener información sobre su cadena de suministro, como los niveles de inventario, las tendencias de oferta y demanda, el estado de los pedidos y más. Este tipo de datos no solo es valioso para optimizar las operaciones del almacén, sino que también puede ser utilizado por los equipos de ventas y marketing para comunicarse mejor con los clientes actuales y potenciales”.

Como señalamos anteriormente, una forma útil de pensar sobre las capacidades de BI es enmarcar sus objetivos como preguntas basadas en datos. BI puede proporcionar la respuesta, o al menos la base para una respuesta.

4. BI está evolucionando para la era cognitiva y de la IA

BI e IA (Inteligencia Artificial) no son mutuamente excluyentes; están cada vez más entrelazados. “Tradicionalmente, BI se ha referido a plataformas de visualización y paneles que procesan datos en cuadros, gráficos y tablas dinámicas. Sin embargo, la IA ha acelerado enormemente el análisis más allá de estas capacidades básicas”, dice Mike Finley, científico jefe de datos de AnswerRocket. “La IA puede automatizar el análisis de datos, generar visualizaciones, así como información diagnóstica y predictiva. En pocas palabras, estos conocimientos explican los factores clave que influyen en el rendimiento y pronostican tendencias futuras, contando una historia más completa de lo que sucede en los datos y por qué”.

El emparejamiento de BI e IA puede traer más automatización a áreas como el análisis de datos y las acciones o respuestas correspondientes al análisis, por ejemplo, requiriendo menos intervención humana en tareas más mundanas. Esto es similar a la automatización de la seguridad y la automatización de ciertos tipos de respuestas a incidentes desencadenadas por el análisis de datos. El objetivo también es similar: Aumentar la velocidad y mejorar los resultados frente a cantidades abrumadoras de información.

“La inteligencia empresarial junto con la inteligencia artificial puede marcar una gran diferencia en la resolución de problemas como la retención de clientes, la gestión operativa y del rendimiento, la visibilidad y más”, dice Szybillo de VAI.

Otra forma de pensarlo: la inteligencia artificial debería mejorar la inteligencia empresarial, no reemplazarla. En última instancia, se ocupa de objetivos y desafíos comerciales similares.

 

 

Fuente: Kevin Casey. Escribe sobre tecnología y negocios para una variedad de publicaciones.