¿Qué es la inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI)?

La inteligencia de negocios es un proceso impulsado por la tecnología que se utiliza para analizar datos y proporcionar información accionable que ayuda a ejecutivos, gerentes y trabajadores a tomar decisiones comerciales informadas. Dentro del proceso de BI, las organizaciones recopilan datos de sistemas de TI internos y fuentes externas, preparan estos datos para el análisis, ejecutan consultas sobre los datos y crean visualizaciones de datos, tableros de BI y reportes para que los resultados del análisis estén disponibles para los usuarios empresariales en la toma de decisiones operativas y la planificación estratégica.

El objetivo final de las iniciativas de BI es impulsar mejores decisiones comerciales que permitan a las organizaciones aumentar los ingresos, mejorar la eficiencia operativa y obtener ventajas competitivas sobre los rivaleas comerciales. Para alcanzar ese objetivo, BI incorpora una combinación de herramientas de análisis, gestión de datos y reportes, además de diversas metodologías para gestionar y analizar los datos.

¿Cómo funciona el proceso de inteligencia de negocios?

La arquitectura de inteligencia de negocios incluye más que simplemente software de BI. Los datos de BI se almacenan típicamente en un almacén de datos diseñado para toda la organización o en pequeños almacenes de datos que contienen subconjuntos de información empresarial para departamentos individuales y unidades de negocio, a menudo vinculados a un almacén de datos empresarial. 

Los datos de BI pueden incluir información histórica y datos en tiempo real recopilados de sistemas de origen a medida que se generan, permitiendo que las herramientas de BI respalden tanto los procesos de toma de decisiones estratégicas como tácticas. Antes de ser utilizados en aplicaciones de BI, los datos en bruto de diferentes sistemas de origen generalmente deben ser integrados, consolidados y limpiados usando herramientas de integración de datos y gestión de calidad de datos para asegurar que los equipos de BI y los usuarios empresariales estén analizando información precisa y consistente.

Los pasos en el proceso de BI incluyen lo siguiente:

1. Preparación de datos, en la que los conjuntos de datos se organizan y modelan para el análisis;
2. Consulta analítica de los datos preparados;
3. Distribución de indicadores clave de rendimiento (KPIs) y otros hallazgos a los usuarios empresariales; y
4. Uso de la información para ayudar a influir y dirigir las decisiones comerciales.

Inicialmente, las herramientas de BI eran utilizadas principalmente por profesionales de BI y TI que ejecutaban consultas y producían tableros y reportes para los usuarios empresariales. Sin embargo, cada vez más, analistas de negocios, ejecutivos y trabajadores están utilizando plataformas de inteligencia de negocios por sí mismos, gracias al desarrollo de herramientas de BI de autoservicio y descubrimiento de datos. Los entornos de inteligencia de negocios de autoservicio permiten a los usuarios empresariales consultar datos de BI, crear visualizaciones de datos y diseñar tableros por su propia cuenta.

Los programas de BI a menudo incorporan formas de análisis avanzado, como minería de datos, análisis predictivo, minería de texto, análisis estadístico y análisis de big data. Un ejemplo común es la modelación predictiva que permite el análisis de diferentes escenarios comerciales. En la mayoría de los casos, sin embargo, los proyectos de análisis avanzado son llevados a cabo por equipos separados de científicos de datos, estadísticos, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis calificados, mientras que los equipos de BI supervisan consultas y análisis más directos de datos comerciales.

Importancia de la inteligencia de negocios

En general, el papel de la inteligencia de negocios es mejorar las operaciones comerciales de una organización mediante el uso de datos relevantes. Las compañías que emplean eficazmente herramientas y técnicas de BI pueden traducir los datos recopilados en valiosas percepciones sobre sus procesos y estrategias comerciales. Dichas percepciones pueden luego utilizarse para tomar mejores decisiones comerciales que incrementen la productividad y los ingresos, llevando a un crecimiento acelerado del negocio y mayores ganancias.

Sin BI, las organizaciones no pueden aprovechar fácilmente la toma de decisiones basada en datos. En cambio, ejecutivos y trabajadores principalmente deben basar decisiones comerciales importantes en otros factores, como conocimientos acumulados, experiencias previas, intuición y sensaciones instintivas. Aunque estos métodos pueden resultar en buenas decisiones, también están plagados de potenciales errores y pasos en falso debido a la falta de datos que los respalden.

Beneficios de la inteligencia de negocios

Un programa exitoso de BI produce una variedad de beneficios comerciales en una organización. Por ejemplo, BI permite a los ejecutivos de alto nivel y a los gerentes de departamento monitorear el rendimiento empresarial de manera continua para que puedan actuar rápidamente cuando surjan problemas u oportunidades. Analizar datos de clientes ayuda a hacer que los esfuerzos de marketing, ventas y servicio al cliente sean más efectivos. Los cuellos de botella en la cadena de suministro, la fabricación y la distribución pueden detectarse antes de que causen daño financiero. Los gerentes de recursos humanos están mejor capacitados para monitorear la productividad de los empleados, los costos laborales y otros datos de la fuerza laboral.

En general, los principales beneficios que las empresas pueden obtener de las aplicaciones de BI incluyen la capacidad de:

• Acelerar y mejorar la toma de decisiones;
• Optimizar los procesos comerciales internos;
• Aumentar la eficiencia operativa y la productividad;
• Identificar problemas comerciales que necesitan atención;
• Detectar tendencias emergentes de negocios y del mercado;
• Desarrollar estrategias comerciales más fuertes;
• Impulsar mayores ventas y nuevos ingresos; y
• Obtener una ventaja competitiva sobre las empresas rivales.

Las iniciativas de BI también proporcionan beneficios empresariales más específicos: por ejemplo, facilitan a los gerentes de proyecto el seguimiento del estado de los proyectos empresariales y a las organizaciones recopilar inteligencia competitiva sobre sus rivales. Además, los equipos de BI, gestión de datos y TI en sí mismos se benefician de la inteligencia de negocios, utilizándola para analizar varios aspectos de las operaciones de tecnología y análisis.

Tipos de herramientas y aplicaciones de inteligencia de negocios

La inteligencia de negocios combina un amplio conjunto de aplicaciones de análisis de datos diseñadas para satisfacer diferentes necesidades de información. La mayoría son compatibles tanto con software de BI de autoservicio como con plataformas de BI tradicionales. La lista de tecnologías de BI disponibles para las organizaciones incluye lo siguiente:

• Análisis ad hoc. También conocido como consulta ad hoc, este es uno de los elementos fundamentales de las aplicaciones modernas de BI y una característica clave de las herramientas de BI de autoservicio. Es el proceso de escribir y ejecutar consultas para analizar problemas comerciales específicos. Si bien las consultas ad hoc generalmente se crean sobre la marcha, a menudo terminan siendo ejecutadas regularmente, con los resultados analíticos incorporados en tableros y reportes.
• Procesamiento analítico en línea (OLAP). Una de las primeras tecnologías de BI, las herramientas OLAP permiten a los usuarios analizar datos en múltiples dimensiones, lo que es particularmente adecuado para consultas y cálculos complejos. En el pasado, los datos debían extraerse de un almacén de datos y almacenarse en cubos OLAP multidimensionales, pero cada vez es más posible realizar análisis OLAP directamente contra bases de datos columnares.
• BI móvil. La inteligencia de negocios móvil hace que las aplicaciones y tableros de BI estén disponibles en smartphones y tablets. A menudo utilizadas más para ver datos que para analizarlos, las herramientas de BI móvil generalmente están diseñadas con énfasis en la facilidad de uso. Por ejemplo, los tableros móviles pueden mostrar solo dos o tres visualizaciones de datos y KPIs para que puedan ser vistos fácilmente en la pantalla de un dispositivo.
• BI en tiempo real. En las aplicaciones de BI en tiempo real, los datos se analizan a medida que se crean, recopilan y procesan para proporcionar a los usuarios una visión actualizada de las operaciones comerciales, el comportamiento del cliente, los mercados financieros y otras áreas de interés. El proceso de análisis en tiempo real a menudo implica datos en streaming y respalda usos de análisis de decisiones, como la calificación crediticia, el comercio de acciones y ofertas promocionales dirigidas.
• Inteligencia operativa (OI). También llamada BI operacional, esta es una forma de análisis en tiempo real que proporciona información a gerentes y trabajadores de primera línea en operaciones comerciales. Las aplicaciones OI están diseñadas para ayudar en la toma de decisiones operativas y permitir una acción más rápida sobre los problemas; por ejemplo, ayudar a los agentes de centros de llamadas a resolver problemas para los clientes y a los gerentes de logística a aliviar cuellos de botella en la distribución.
• BI como servicio (SaaS BI). Las herramientas de BI SaaS utilizan sistemas de computación en la nube alojados por proveedores para ofrecer capacidades de análisis de datos a los usuarios en forma de un servicio que generalmente se cotiza sobre una base de suscripción.
• BI de código abierto (OSBI). El software de inteligencia de negocios que es de código abierto generalmente incluye dos versiones: una edición comunitaria que puede ser utilizada de manera gratuita y una versión comercial basada en suscripción con soporte técnico del proveedor. Los equipos de BI también pueden acceder al código fuente para usos de desarrollo. Además, algunos proveedores de herramientas de BI propietarias ofrecen ediciones gratuitas, principalmente para usuarios individuales.
• BI integrado. Las herramientas de inteligencia de negocios integradas ponen la funcionalidad de BI y visualización de datos directamente en las aplicaciones empresariales. Esto permite a los usuarios empresariales analizar datos dentro de las aplicaciones que utilizan para realizar su trabajo. Las características de análisis integradas son incorporadas más comúnmente por los proveedores de software de aplicaciones, pero los desarrolladores de software corporativos también pueden incluirlas en aplicaciones desarrolladas internamente.
• BI colaborativo. Esto es más un proceso que una tecnología específica. Involucra la combinación de aplicaciones de BI y herramientas de colaboración para permitir que diferentes usuarios trabajen juntos en el análisis de datos y compartan información entre sí. Por ejemplo, los usuarios pueden anotar datos y resultados analíticos de BI con comentarios, preguntas y resaltados mediante el uso de herramientas de chat y discusión en línea.
• Inteligencia de ubicación (LI). Esta es una forma especializada de BI que permite a los usuarios analizar datos de ubicación y geoespaciales, con funcionalidad de visualización de datos basada en mapas incorporada. La inteligencia de ubicación ofrece perspectivas sobre elementos geográficos en datos y operaciones comerciales. Los usos potenciales incluyen la selección de sitios para tiendas minoristas y instalaciones corporativas, marketing basado en la ubicación y gestión de logística.

Proveedores de inteligencia de negocios y mercado

Las herramientas de BI de autoservicio y visualización de datos se han convertido en el estándar para el software moderno de BI. Microsoft Power BI, Google Looker Studio, Tableau y Qlik, tomaron la delantera en el desarrollo de tecnología de autoservicio a principios y se convirtieron en competidores destacados en el mercado de BI. La mayoría de los proveedores de herramientas tradicionales de consulta y reporte de BI han seguido su camino desde entonces. Ahora, prácticamente cada herramienta de BI importante incorpora características de autoservicio, como descubrimiento de datos visuales y consulta ad hoc.

Además, las plataformas modernas de BI típicamente incluyen:

• Software de visualización de datos para diseñar gráficos y otras infografías que muestran datos de manera fácil de entender;
• Herramientas para construir tableros de BI, reportes y tarjetas de puntuación de rendimiento que muestran datos visualizados en KPIs y otras métricas comerciales;
• Funciones de narración de datos para combinar visualizaciones y texto en presentaciones para usuarios empresariales; y
• Monitoreo de uso, optimización del rendimiento, controles de seguridad y otras funciones para gestionar despliegues de BI.

Las herramientas de BI están disponibles de docenas de proveedores en general. Los principales proveedores de TI que ofrecen software de BI incluyen IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS y Salesforce, que compró Tableau en 2019 y también vende sus propias herramientas desarrolladas antes de la adquisición. Google también está en el mercado de BI a través de su unidad Looker, adquirida en 2020. Otros proveedores notables de BI incluyen Alteryx, Domo, GoodData, Infor Birst, Information Builders, Logi Analytics, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot y Yellowfin.

Mientras que las plataformas de BI con todas las funciones son la tecnología de inteligencia de negocios más utilizada, el mercado de BI también incluye otras categorías de productos. Algunos proveedores ofrecen herramientas específicamente para usos de BI integrados; ejemplos incluyen GoodData y Logi Analytics. Compañías como Looker, Sisense y ThoughtSpot se dirigen a aplicaciones de análisis de datos complejos y curados. Varios especialistas en tableros y visualización de datos se centran en esas partes del proceso de BI; otros proveedores se especializan en herramientas de narración de datos.

Ejemplos de casos de uso de inteligencia de negocios

En términos generales, los casos de uso de BI empresarial incluyen:

• Monitoreo del rendimiento empresarial u otros tipos de métricas;
• Apoyo a la toma de decisiones y la planificación estratégica;
• Evaluación y mejora de procesos empresariales;
• Proporcionar a los trabajadores operativos información útil sobre clientes, equipos, cadenas de suministro y otros elementos de las operaciones empresariales; y
• Detección de tendencias, patrones y relaciones en los datos.

Los casos de uso específicos y las aplicaciones de BI varían de una industria a otra. Por ejemplo, las firmas de servicios financieros y las aseguradoras utilizan BI para el análisis de riesgos durante los procesos de aprobación de préstamos y pólizas y para identificar productos adicionales para ofrecer a los clientes existentes basados en sus carteras actuales. BI ayuda a los minoristas con la gestión de campañas de marketing, la planificación promocional y la gestión de inventarios, mientras que los fabricantes confían en BI tanto para el análisis histórico como en tiempo real de las operaciones de planta y para ayudarles a gestionar la planificación de producción, la adquisición y la distribución.

Las aerolíneas y las cadenas hoteleras son grandes usuarias de BI para cosas como el seguimiento de la capacidad de vuelos y las tasas de ocupación de habitaciones, el establecimiento y ajuste de precios, y la programación de trabajadores. En las organizaciones de atención médica, BI y el análisis ayudan en el diagnóstico de enfermedades y otras condiciones médicas y en los esfuerzos para mejorar el cuidado y los resultados del paciente. Las universidades y los sistemas escolares utilizan BI para monitorear las métricas de rendimiento estudiantil en general e identificar individuos que podrían necesitar asistencia, entre otras aplicaciones.

Inteligencia de negocios para big data

Las plataformas de BI se utilizan cada vez más como interfaces frontales para sistemas de big data que contienen una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. El software moderno de BI suele ofrecer opciones de conectividad flexibles, permitiéndole conectarse a una variedad de fuentes de datos. Esto, junto con la interfaz de usuario (UI) relativamente simple en la mayoría de las herramientas de BI, lo convierte en una buena opción para arquitecturas de big data.

Los usuarios de herramientas de BI pueden acceder a sistemas Hadoop y Spark, bases de datos NoSQL y otras plataformas de big data, además de almacenes de datos convencionales, y obtener una visión unificada de los diversos datos almacenados en ellos. Esto permite que un gran número de usuarios potenciales se involucren en el análisis de conjuntos de big data, en lugar de que sólo los científicos de datos altamente calificados sean los únicos con visibilidad en los datos.

Alternativamente, los sistemas de big data sirven como áreas de preparación para datos en bruto que más tarde se filtran y refinan y luego se cargan en un almacén de datos para el análisis por parte de usuarios de BI.

Tendencias en inteligencia de negocios

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 BI y especialistas en BI que trabajan estrechamente con arquitectos de datos, ingenieros de datos y otros profesionales de gestión de datos. Los analistas de negocios y otros usuarios finales también suelen incluirse en el proceso de desarrollo de BI para representar el lado empresarial y asegurarse de que se satisfagan sus necesidades.

Para ayudar con eso, un número creciente de organizaciones están reemplazando el desarrollo tradicional en cascada con enfoques ágiles de BI y almacenamiento de datos que utilizan técnicas de desarrollo de software ágil para descomponer los proyectos de BI en pequeños bloques y entregar nueva funcionalidad de manera incremental e iterativa. Hacerlo permite a las empresas poner en uso las características de BI más rápidamente y refinar o modificar los planes de desarrollo a medida que cambian las necesidades comerciales o surgen nuevos requisitos.

Otras tendencias notables en el mercado de BI incluyen lo siguiente:

• La proliferación de tecnologías de análisis aumentado. Las herramientas de BI ofrecen cada vez más capacidades de consulta en lenguaje natural como alternativa a escribir consultas en SQL u otro lenguaje de programación, además de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que ayudan a los usuarios a encontrar, entender y preparar datos y crear gráficos e infografías.
• Desarrollo de bajo código y sin código. Muchos proveedores de BI también están agregando herramientas gráficas que permiten que las aplicaciones de BI se desarrollen con poco o ningún código.
• Uso aumentado de la nube. Los sistemas de BI inicialmente fueron lentos en pasar a la nube, en parte porque los almacenes de datos se implementaron principalmente en centros de datos en las instalaciones. Pero las implementaciones en la nube tanto de almacenes de datos como de herramientas de BI están creciendo.
• Esfuerzos para mejorar la alfabetización de datos. Con el BI de autoservicio ampliando el uso de herramientas de inteligencia de negocios en las organizaciones, es crucial asegurarse de que los nuevos usuarios puedan entender y trabajar con datos. Esto ha llevado a los equipos de BI a incluir habilidades de alfabetización de datos en los programas de entrenamiento de usuarios.

Inteligencia de negocios vs. análisis de datos y análisis empresariales

El uso esporádico del término inteligencia de negocios se remonta al menos a la década de 1860, pero se le atribuye al consultor Howard Dresner haberlo propuesto por primera vez en 1989 como una frase paraguas para aplicar técnicas de análisis de datos para apoyar los procesos de toma de decisiones empresariales. Lo que llegó a conocerse como herramientas de BI evolucionó a partir de tecnologías de análisis anteriores, a menudo basadas en mainframes, como los sistemas de soporte de decisiones y los sistemas de información ejecutiva que eran utilizados principalmente por ejecutivos empresariales.

La inteligencia de negocios a veces se usa indistintamente con análisis empresariales. En otros casos, el análisis empresarial se usa de manera más estrecha para referirse al análisis avanzado o más ampliamente para incluir tanto eso como el BI. Mientras tanto, el análisis de datos es principalmente un término paraguas que abarca todas las formas de aplicaciones de BI y análisis. Esto incluye los tipos principales de análisis de datos: análisis descriptivo, que es típicamente lo que proporciona BI; análisis predictivo, que modela el comportamiento y los resultados futuros; y análisis prescriptivo, que recomienda acciones empresariales.

Conclusión: Desbloqueando el Potencial de la Inteligencia de Negocios

La inteligencia de negocios (BI) se establece como un recurso fundamental para las empresas que aspiran a destacarse en un entorno competitivo, ofreciendo la capacidad de adaptar soluciones específicas a las necesidades únicas de cada organización. Desde mejorar la eficiencia operativa hasta facilitar la toma de decisiones estratégicas mediante análisis predictivo, BI se convierte en un pilar para la optimización de procesos en diversos sectores como la manufactura, la salud y el comercio minorista. Esta herramienta no solo mejora la gestión y el entendimiento del cliente sino que también transforma la cultura organizacional hacia una más orientada a datos, incrementando la objetividad en las decisiones y la capacidad de respuesta ante cambios del mercado.

Implementar BI representa un compromiso con un aprendizaje continuo y adaptación que fundamenta el éxito a largo plazo de cualquier empresa. Con la evolución hacia soluciones más accesibles y personalizables, integrar BI en las operaciones diarias y la planificación estratégica nunca ha sido más viable, independientemente del tamaño de la organización. En definitiva, la inteligencia de negocios no solo permite comprender el presente sino que también prepara a las empresas para anticipar y moldear su futuro, asegurando que cada decisión esté bien informada y alineada con los objetivos corporativos.