INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Definición de inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial (BI) aprovecha el software y los servicios para transformar los datos en conocimientos prácticos que informan las decisiones empresariales estratégicas y tácticas de una organización. Las herramientas de BI acceden y analizan conjuntos de datos y presentan hallazgos analíticos en informes, resúmenes, paneles, gráficos, cuadros y mapas para proporcionar a los usuarios inteligencia detallada sobre el estado del negocio.

El término inteligencia empresarial a menudo también se refiere a una variedad de herramientas que brindan acceso rápido y fácil de digerir a información sobre el estado actual de una organización, en función de los datos disponibles.

Ejemplos de inteligencia empresarial

La presentación de informes es una faceta central de la inteligencia empresarial y el tablero es quizás la herramienta de BI arquetípica. Los paneles son aplicaciones de software alojadas que reúnen automáticamente los datos disponibles en cuadros y gráficos que dan una idea del estado inmediato de la empresa.

Aunque la inteligencia empresarial no les dice a los usuarios empresariales qué hacer o qué sucederá si toman un determinado curso, BI tampoco se trata únicamente de generar informes. Por el contrario, BI ofrece una forma para que las personas examinen los datos para comprender las tendencias y obtener información al agilizar el esfuerzo necesario para buscar, fusionar y consultar los datos necesarios para tomar decisiones comerciales sólidas.

Por ejemplo, una empresa que quiere administrar mejor su cadena de suministro necesita capacidades de BI para determinar dónde se están produciendo retrasos y dónde existen variabilidades dentro del proceso de envío, dice Chris Hagans, vicepresidente de operaciones de WCI Consulting, una consultoría centrada en BI. Esa empresa también podría usar sus capacidades de BI para descubrir qué productos se retrasan con mayor frecuencia o qué modos de transporte están involucrados con mayor frecuencia en los retrasos.

Los casos de uso potenciales de BI se extienden más allá de las métricas típicas de rendimiento empresarial de ventas mejoradas y costos reducidos, dice Cindi Howson, vicepresidente de investigación de Gartner, una firma de asesoría e investigación de TI. Ella señala el sistema escolar de Columbus, Ohio, y su éxito al utilizar herramientas de BI para examinar numerosos puntos de datos, desde las tasas de asistencia hasta el rendimiento de los estudiantes, para mejorar el aprendizaje de los estudiantes y las tasas de graduados de la escuela secundaria.

Inteligencia empresarial frente a análisis empresarial

Una cosa que habrá notado de esos ejemplos es que brindan información sobre el estado actual de la empresa u organización: ¿dónde se encuentran los prospectos de ventas en la tubería hoy? ¿Cuántos miembros hemos perdido o ganado este mes? Esto llega a la distinción clave entre inteligencia empresarial y otro término relacionado, análisis empresarial.

La inteligencia empresarial es descriptiva, le dice lo que está sucediendo ahora y lo que sucedió en el pasado para llegar a ese estado. La analítica empresarial, por otro lado, es un término general para las técnicas de análisis de datos que son predictivas, es decir, pueden decirle lo que sucederá en el futuro, y prescriptivas, es decir, pueden decirle lo que debe hacer. para crear mejores resultados. (Por lo general, se considera que la analítica empresarial es el subconjunto de la categoría más amplia de analítica de datos que se centra específicamente en la empresa).

La distinción entre los poderes descriptivos de BI y los poderes predictivos o descriptivos de la analítica empresarial va un poco más allá del marco de tiempo del que estamos hablando. También llega al meollo de la cuestión de para quién es la inteligencia empresarial. Como explica el blog Stitchdata, BI tiene como objetivo ofrecer instantáneas sencillas del estado actual de las cosas a los gerentes comerciales. Si bien las predicciones y los consejos derivados de la analítica empresarial requieren que los profesionales de la ciencia de datos las analicen e interpreten, uno de los objetivos de BI es que sea fácil de entender para los usuarios finales relativamente no técnicos, e incluso sumergirse en los datos y crear nuevos informes.

Estrategia de inteligencia empresarial

En el pasado, los profesionales de TI habían sido los principales usuarios de las aplicaciones de BI. Sin embargo, las herramientas de BI han evolucionado para ser más intuitivas y fáciles de usar, lo que permite a un gran número de usuarios en una variedad de dominios organizacionales aprovechar las herramientas.

Howson de Gartner diferencia dos tipos de BI. El primero es BI tradicional o clásico, donde los profesionales de TI utilizan datos transaccionales internos para generar informes. El segundo es el BI moderno, en el que los usuarios empresariales interactúan con sistemas ágiles e intuitivos para analizar los datos más rápidamente.

Howson explica que las organizaciones generalmente optan por BI clásico para ciertos tipos de informes, como informes regulatorios o financieros, donde la precisión es primordial y las preguntas y los conjuntos de datos utilizados son estándar y predecibles. Las organizaciones suelen utilizar herramientas de BI modernas cuando los usuarios empresariales necesitan información sobre las dinámicas que cambian rápidamente, como los eventos de marketing, en los que se valora ser rápido antes que obtener los datos al 100% correctamente.

Pero si bien la inteligencia comercial sólida es esencial para tomar decisiones comerciales estratégicas, muchas organizaciones luchan por implementar estrategias de BI efectivas, gracias a prácticas deficientes de datos, errores tácticos y más.

Inteligencia empresarial de autoservicio

El impulso para hacer posible que casi cualquier persona obtenga información útil de las herramientas de inteligencia empresarial ha dado lugar a la inteligencia empresarial de autoservicio, una categoría de herramientas de BI cuyo objetivo es abstraer la necesidad de la intervención de TI en la generación de informes. Las herramientas de BI de autoservicio permiten a las organizaciones hacer que los informes de datos internos de la empresa estén más disponibles para los gerentes y otro personal no técnico.

Entre las claves para el éxito de la BI de autoservicio se encuentran los paneles de control de inteligencia empresarial y las IU que incluyen menús desplegables y puntos de desglose intuitivos que permiten a los usuarios encontrar y transformar datos de formas fáciles de entender. Sin duda, se requerirá cierta cantidad de capacitación, pero si las ventajas de las herramientas son lo suficientemente obvias, los empleados estarán ansiosos por participar. (Si está comprando una solución de BI de autoservicio, Martin Heller de CIO.com lo guía a través del proceso de toma de decisiones y compara sus cinco opciones principales).

Sin embargo, tenga en cuenta que la BI de autoservicio también presenta dificultades. Al dirigir a los usuarios de su empresa para que se conviertan en ingenieros de datos ad hoc, puede terminar con una combinación caótica de métricas que varían entre departamentos, encontrarse con problemas de seguridad de datos e incluso generar grandes licencias o facturas de SaaS si no hay un control centralizado sobre la implementación de herramientas. . Por lo tanto, incluso si se está comprometiendo con la inteligencia empresarial de autoservicio dentro de su organización, no puede simplemente comprar un producto estándar, dirigir a su personal a la interfaz de usuario y esperar lo mejor.

Software y sistemas de inteligencia empresarial

Una variedad de diferentes tipos de herramientas caen bajo el paraguas de la inteligencia empresarial. El servicio de selección de software SelectHub desglosa algunas de las categorías y características más importantes:

Cuadros de mando

Visualizaciones

Reportando

Procesamiento de datos

ETL (extracción-transferencia-carga: herramientas que importan datos de un almacén de datos a otro)

OLAP (procesamiento analítico en línea)

De estas herramientas, SelectHub dice que los paneles y la visualización son, con mucho, los más populares; Ofrecen resúmenes de datos rápidos y fáciles de digerir que son el núcleo de la propuesta de valor de BI.

Hay toneladas de proveedores y ofertas en el espacio de BI, y recorrerlos puede resultar abrumador. Algunos de los principales actores incluyen:

Tableau, una plataforma de análisis de autoservicio que proporciona visualización de datos y se puede integrar con una variedad de fuentes de datos, incluidos Microsoft Azure SQL Data Warehouse y Excel.

Splunk, una "plataforma de análisis guiado" capaz de proporcionar inteligencia empresarial y análisis de datos de nivel empresarial

Alteryx, que combina análisis de una variedad de fuentes para simplificar los flujos de trabajo y proporcionar una gran cantidad de conocimientos de BI

Qlik, que se basa en visualización de datos, BI y análisis, brinda una plataforma de BI amplia y escalable

Domo, una plataforma basada en la nube que ofrece herramientas de inteligencia empresarial adaptadas a diversas industrias (como servicios financieros, atención médica, manufactura y educación) y roles (incluidos directores ejecutivos, ventas, profesionales de BI y trabajadores de TI)

Dundas BI, que se utiliza principalmente para crear cuadros de mando y cuadros de mando, pero también puede realizar informes estándar y ad-hoc.

Google Data Studio, una versión mejorada de la conocida oferta de Google Analytics

Einstein Analytics, el intento de Salesforce.com de mejorar BI con IA

Birst, un servicio basado en la nube en el que varias instancias del software de BI comparten un backend de datos común.

Analista de inteligencia empresarial

Cualquier empresa que se tome en serio la BI deberá contar con analistas de inteligencia empresarial en su personal. CIO.com tiene un artículo detallado sobre lo que implica ese trabajo; en general, su objetivo es utilizar todas las funciones de las herramientas de BI para obtener los datos que las empresas necesitan, siendo lo más importante descubrir áreas de pérdida de ingresos e identificar dónde se pueden realizar mejoras para ahorrar dinero a la empresa o aumentar las ganancias.

Incluso si su empresa confía en las herramientas de BI de autoservicio a diario, los analistas de inteligencia empresarial tienen un papel importante que desempeñar, ya que son necesarios para administrar y mantener esas herramientas y sus proveedores. También configuran y estandarizan los informes que los gerentes van a generar para asegurarse de que los resultados sean consistentes y significativos en toda su organización. Y para evitar problemas de entrada / salida de basura, los analistas de inteligencia empresarial deben asegurarse de que los datos que ingresan al sistema sean correctos y consistentes, lo que a menudo implica sacarlos de otros almacenes de datos y limpiarlos.

Los trabajos de analista de inteligencia empresarial a menudo requieren solo una licenciatura, al menos en el nivel de entrada, aunque para avanzar en los rangos, un MBA puede ser útil o incluso obligatorio. A partir de octubre de 2019, el salario medio de inteligencia empresarial es de alrededor de $ 67,500, aunque dependiendo de su empleador, podría oscilar entre $ 49,000 y $ 94,000.

El futuro de la inteligencia empresarial

Howson dice que Gartner ve una tercera ola de disrupción en el horizonte, algo que la firma de investigación llama "análisis aumentado", donde el aprendizaje automático está integrado en el software y guiará a los usuarios en sus consultas hacia los datos.

“Será BI y análisis, y será inteligente”, dice.

Las combinaciones incluidas en estas plataformas de software harán que cada función sea más poderosa individualmente y más valiosa para los empresarios que las utilizan, dice Gorman.

“Alguien verá los informes de, por ejemplo, las ventas del año pasado, eso es BI, pero también obtendrá predicciones sobre las ventas del próximo año, eso es análisis de negocios, y luego agregará a eso una capacidad hipotética: ¿Qué pasaría si hizo X en lugar de Y ”, dice Gorman, explicando que los fabricantes de software se están moviendo para desarrollar aplicaciones que proporcionarán esas funciones dentro de una sola aplicación en lugar de entregarlas a través de múltiples plataformas como es el caso ahora.

“Ahora el sistema ofrece recomendaciones de mayor valor. Hace que el tomador de decisiones sea más eficiente, más poderoso y más preciso ”, agrega.

Y aunque BI seguirá siendo valioso en sí mismo, Howson dice que las organizaciones no pueden competir si no se mueven más allá de BI y adoptan también análisis avanzados.

De hecho, el informe del Cuadrante Mágico de Gartner predice que para el 2020 las organizaciones que ofrezcan "a los usuarios acceso a un catálogo seleccionado de datos internos y externos obtendrán el doble del valor comercial de las inversiones en análisis que aquellas que no lo tengan".

Howson añade: “Existe la necesidad de informar, pero informar por sí solo no es suficiente. Si solo está haciendo informes, ya está atrasado. A menos que sus informes sean inteligentes y ágiles, está atrasado. Eres un rezagado ".