Inteligencia de Negocios Que Es y Como Utilizar con Ejemplos

¿Qué es la Inteligencia de Negocios?

Inteligencia de negocios o como se le conoce en ingles “Business Intelligence (BI)” incluye las aplicaciones, la infraestructura, las herramientas y las mejores prácticas que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento.

Business Intelligence (BI) es un método impulsado por la tecnología para el análisis de datos y la entrega de información que ayuda a los gerentes, empleados y ejecutivos a tomar decisiones comerciales acertadas.

Para que los resultados analíticos estén disponibles para los usuarios comerciales para la toma de decisiones operativas y la planificación estratégica, las organizaciones recopilan datos de sistemas de TI internos y fuentes externas, los preparan para el análisis, ejecutan consultas contra los datos y crean visualizaciones de datos, tableros de BI, e informes

Mejores decisiones comerciales que ayuden a las empresas a aumentar los ingresos, aumentar la eficacia operativa y obtener una ventaja competitiva sobre las empresas rivales son el objetivo final de los proyectos de BI. Para lograrlo, BI combina tecnologías de análisis, generación de informes y gestión de datos con una serie de enfoques diferentes de gestión y análisis de datos.

Los negocios quieren una toma de decisiones oportuna y bien informada, en entornos operativos y en la oficina central, sin importar su combinación de plataformas, aplicaciones o entornos de infraestructura.

Una arquitectura de solución de inteligencia comercial modular, escalable y basada en estándares se puede implementar fácilmente en cualquier entorno para brindar servicios en toda la empresa.

La inteligencia empresarial permite visualizaciones de datos o representaciones gráficas que ayudan a las personas a ver y comprender los datos de forma más rápida y eficaz.

Las visualizaciones de datos interactivas (en las que se puede hacer clic) permiten profundizar para explorar detalles, identificar patrones y valores atípicos, y cambiar qué datos se procesan o excluyen. Cuando se visualizan los datos, es más fácil identificar las tendencias emergentes, el primer paso para obtener información.

Características De La Inteligencia Empresarial

Informes

Con el software de informes de inteligencia comercial que toma información de una o más fuentes de datos y la presenta en un formato fácil de leer, los usuarios comerciales pueden mantenerse informados y obtener respuestas a las preguntas que se les hacen a intervalos regulares. Pueden diseñar tableros completos, interactivos y con píxeles perfectos y escalarlos a miles de usuarios, así como informes para la web, la impresión o el dispositivo móvil.

Análisis

Con software de análisis de datos diseñado para modelar, visualizar y manipular cualquier tipo de datos y respaldar una mejor toma de decisiones, los usuarios pueden detectar tendencias, identificar problemas y generar conocimientos. Pueden explorar datos con potentes OLAP relacionales o análisis en memoria contra cualquier fuente de datos.

Tableros

Con paneles que combinan datos e indicadores gráficos y ofrecen resúmenes de un vistazo, los usuarios pueden ver el estado del negocio, realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), generar información sobre el contexto histórico y en tiempo real y actuar más rápido.

Cuando los desarrolladores de software integran estos tableros dentro de las aplicaciones donde los ejecutivos y los trabajadores del conocimiento toman medidas, hacen que sus productos sean más valiosos y competitivos.

Integración De Datos

Se puede construir un data mart o almacén con un software de integración de datos que extrae, transforma y carga (ETL) datos de diferentes fuentes con fines de informes y análisis. Varias fuentes de datos relacionales o no relacionales dispares también pueden combinarse y hacerse rápidamente accesibles mediante la tecnología de virtualización de datos.

Beneficios De La Inteligencia De Negocios

Un programa de BI efectivo da como resultado una serie de beneficios comerciales para el negocio. Por ejemplo, BI permite a los ejecutivos de C-suite y gerentes de departamento monitorear continuamente el desempeño comercial para que puedan tomar medidas rápidas cuando se presenten problemas u oportunidades.

El análisis de datos de clientes puede ayudar a mejorar las operaciones de marketing, ventas y servicio al cliente, todo lo cual puede mejorarse con la ayuda del análisis de datos de clientes. Los cuellos de botella en las cadenas de fabricación, distribución y suministro se pueden encontrar antes de que pongan en peligro la economía.

Los gerentes de recursos humanos están mejor equipados para controlar las estadísticas de la fuerza laboral, incluidos los costos laborales y la productividad del personal.

1. Información Más Rápida

Permita que todos transformen los datos en conocimientos de forma rápida y sencilla. La visualización de datos permite un fácil descubrimiento de tendencias y una identificación más rápida de valores atípicos. La información ayuda a comprender cómo se está desempeñando el negocio y qué oportunidades y riesgos se están desarrollando.

2. Decisiones Más Inteligentes Y Rápidas

Las organizaciones pueden tomar decisiones rápidas basadas en datos. Debido a que comprender la información y colaborar con otros para generar conocimientos a partir de ella es ahora un proceso mucho más rápido y basado en hechos, los días de confiar en el instinto para tomar decisiones han quedado atrás.

3. Mayor Valor De Los Productos Y Servicios

Los datos tienen una cantidad increíble de valor, pero la mayoría de los usuarios no tienen el tiempo o la paciencia para aprender una herramienta de inteligencia de negocios especializada.

Las organizaciones pueden hacer que el acceso a los datos sea conveniente y que el análisis de datos sea intuitivo para los usuarios mediante la incorporación de análisis de autoservicio en aplicaciones y procesos comerciales.

4. Análisis Más Fácil Para Todos

Hoy en día, los equipos técnicos pueden ahorrarse el tiempo y el esfuerzo de escribir código personalizado para cada informe o visualización. En cambio, ahora pueden permitir que los usuarios finales visualicen y obtengan respuestas de los datos por su cuenta.

Capacidades De La Inteligencia Empresarial

Las soluciones de inteligencia comercial se entregan a través de plataformas de inteligencia comercial, que ofrecen servicios de seguridad y auditoría, una capa de metadatos y multiusuario.

1. Herramientas de Creación y Diseño

• Conectores de base de datos y controladores para conectarse a fuentes de datos. Algunas herramientas de inteligencia de negocios ofrecen la capacidad de definir fuentes de datos personalizadas.
• Amplia gama de tipos de visualización, incluidos gráficos HTML5 interactivos, mapas y compatibilidad con el uso de visualizaciones personalizadas para crear informes y paneles.
• Compatibilidad con expresiones para controlar el aspecto y el comportamiento de los datos, elementos de texto, propiedades de gráficos, hipervínculos, imágenes y más.
• Entorno de diseño de arrastrar y soltar de autoservicio opcional para usuarios comerciales con poca o ninguna habilidad técnica.

2. Servicios De Seguridad Y Auditoría

• Repositorio central para proteger informes, tableros y vistas de análisis
• Acceso seguro a informes y análisis hasta el nivel de fila y celda
• Servicios de auditoría y monitoreo para diagnóstico, cumplimiento y métricas de desempeño
• Soporte de inicio de sesión único (SSO) con una API personalizable para simplificar la integración y configuración con soluciones de gestión de identidad de terceros

3. Capa de Metadatos

• Campos aptos para empresas que representan datos relacionales o no relacionales
• Filtros y reglas de seguridad en la capa de metadatos
• Combinación de múltiples fuentes de datos en una sola vista de metadatos sin ETL o herramientas de almacenamiento de datos

4. Multi Alquiler

• Plataforma basada en servicios web accesible mediante protocolos Java, XML y HTTP
• Interfaz de usuario basada en CSS para personalizaciones, interfaces de usuario específicas de inquilinos y dispositivos, y cambio de marca corporativa
• Extensibilidad de fuente ata para la integración con fuentes relacionales, olaP y de big data

5. Distribución

• Exportación a varios tipos de archivos (PDF, XLSX, PNG, DOCX, PPT, JSON, XML…)
• Programador para designar el tiempo y la distribución basada en reglas de informes, tableros y otro contenido analítico
• API de JavaScript para admitir la integración perfecta en páginas web y aplicaciones
• iFrames para admitir la integración simple en aplicaciones y páginas web a través de HTTP
• SDK móviles para facilitar la integración de BI en aplicaciones móviles

Tipos de Inteligencia de Negocios

1. Informes Estáticos

Esta forma de informes de inteligencia empresarial se utiliza para proporcionar una vista fija de los datos de los almacenes de datos operativos. Algunos informes están formateados y listos para imprimir, mientras que otros están disponibles para descargar como hoja de cálculo de Microsoft Excel u otro formato.

Los informes estáticos de inteligencia comercial brindan una vista en el tiempo, generalmente provenientes de la base de datos operativa en vivo dentro de la aplicación. Este tipo de informe se usa principalmente para informes en los que hay un diseño predeterminado, como facturas, estados de cuenta y actualizaciones periódicas.

2. Informes Interactivos Gestionados

El éxito de una aplicación operativa a menudo genera nuevos requisitos comerciales y nuevos desafíos para el grupo que administra la aplicación. En este tipo de informes de inteligencia comercial, el usuario final controla los tipos de gráficos, los filtros y el formato.

Se utiliza principalmente para listas dinámicas, filtrado de resultados y resaltado condicional. Los informes de inteligencia comercial administrados ayudan a impulsar el rendimiento comercial con el intercambio de información e indicadores clave de rendimiento (KPI) predefinidos.

3. Informes Y Paneles Altamente Interactivos

Si bien los informes descritos anteriormente brindan información detallada de la aplicación para las decisiones tácticas diarias de los gerentes de línea y los usuarios de la planta, es posible que no se adapten a los ejecutivos o gerentes de línea de negocios.

Es posible que los ejecutivos no necesiten aplicaciones operativas a diario, sino instantáneas semanales, diarias o por hora del rendimiento comercial y el seguimiento de procesos.

Un tablero de rendimiento de inteligencia de negocios mide las tendencias a corto y largo plazo con acceso rápido a los detalles subyacentes para ayudar a los gerentes a reaccionar en función de los KPI y las métricas altamente gráficas.

4. Informes De Autoservicio Para Aplicaciones Operativas

Esta función de informe le permite crear informes de inteligencia comercial personalizados para varias operaciones fuera de una aplicación operativa empaquetada. El usuario tiene dos opciones. Pueden recibir acceso directo a la base de datos del esquema de la aplicación operativa y extraer un archivo CSV de los datos a su máquina local, o usar una herramienta de diseño de informes para requisitos más avanzados. La segunda opción es un entorno de diseño de informes fácil de usar para informes y análisis.

Los usuarios pueden definir una capa semántica fácil de entender que se asienta sobre la base de datos de la aplicación. Con estos elementos, y un diseñador gráfico de informes de arrastrar y soltar, los usuarios pueden crear sus propios informes de inteligencia comercial a pedido sin necesidad de soporte adicional. En última instancia, este tipo de informes permite a los usuarios ayudarse a sí mismos y a los demás.

5. Exploración De Datos De Autoservicio Para Una Visión Más Profunda

Con la inteligencia comercial, los usuarios pueden explorar sus datos y generar una visión más profunda. Como ejemplo, un minorista podría querer explorar una variedad de dimensiones de datos, incluidos los costos unitarios mayoristas, el precio minorista, la antigüedad del inventario, los costos de envío y los datos de promoción de productos.

Para hacer esto, los usuarios pueden crear informes personalizados o usar herramientas de exploración de datos que les permitan encontrar de manera intuitiva los datos que necesitan y les permitan responder preguntas a sus consultas.

Ejemplos de Inteligencia de Negocios en la Vida Real

Las empresas en una variedad de sectores, que incluyen cafeterías, aerolíneas, minoristas en línea y bancos, emplean inteligencia empresarial. Depende completamente de usted cómo desarrolla sus visualizaciones y maneja sus datos; BI no tiene un único conjunto de herramientas.

Estos son algunos ejemplos del mundo real de empresas que han utilizado BI de una manera excelente:

1. Starbucks

El éxito de Starbucks se puede atribuir en gran medida a un sistema de BI bien estructurado ya las decisiones que se tomaron en función de sus conocimientos útiles. En algún momento de nuestras vidas, todos hemos visitado o pasado por un establecimiento de Starbucks. ¿Alguna vez te has preguntado cómo la compañía seleccionó ese lugar en particular?

Starbucks examina minuciosamente los datos sobre variables como:

• Características del consumidor
• Densidad de población
• Niveles medios de ingresos
• Patrones de tráfico
• Centros de transporte público

Starbucks parece estar convenientemente situado entre el trabajo y el hogar debido a esto, entre otras cosas. Sin embargo, la inteligencia empresarial se extiende más allá de los lugares físicos. Aunque la mayoría de las bebidas son iguales en todas partes, las costumbres locales, las bebidas y el marketing varían en diferentes locales.

Por ejemplo, la promoción “Summertide-grab a Frappuccino” solo en Memphis, que se programó para coincidir con la ola de calor de la ciudad, o las noches de Starbucks, cuando las tiendas en lugares donde la gente bebe mucho alcohol comenzaron a venderlo más tarde en la noche. .

My Starbucks Rewards también emplea BI, que realiza un seguimiento de su comportamiento para ofrecer ofertas a los clientes en los períodos en los que es más probable que compre una bebida. Dado que brindan a sus clientes exactamente lo que quieren cuando lo quieren, esto no solo aumenta las ventas sino también la lealtad a la marca.

2. American Express (Amex)

En primer lugar, American Express (Amex) se diferencia de MasterCard y Visa en que utiliza un mecanismo de circuito cerrado. Esto indica que tenemos acceso a la información de la empresa y del titular de la tarjeta con respecto a las compras.

Como resultado, obtienen una comprensión profunda de cómo las empresas comercializan y venden a sus titulares de tarjetas. Pudieron vigilar esta actividad usando BI y pudieron utilizarla para detener el fraude de alrededor de $ 2 millones antes de que se perdiera dinero.

Una de las diversas aplicaciones que tiene American Express es Amex Offers. Amex puede proporcionar ofertas y cupones personalizados a los titulares de tarjetas mediante el análisis de sus patrones de compra.

Al realizar un seguimiento de la misma información, también puede sugerir restaurantes y actividades que el titular de la tarjeta disfrutaría.

Amex todavía está a la vanguardia de la aplicación de inteligencia comercial a la innovación tecnológica. Es el único emisor de tarjetas que ha logrado aumentar significativamente la adquisición de clientes a través del marketing en línea y, al mismo tiempo, reducir los gastos al evitar la dependencia del correo directo.

Como resultado, las ganancias han mejorado y se han sentado las bases para ventajas más enfocadas, como Amex Express Checkout, que hace que las compras en línea sean increíblemente simples.

3. Aerolíneas Delta

Cuando nos planteamos la aplicación de la inteligencia empresarial en el sector de la aviación, empezamos por considerar al cliente. Asignaciones de asientos, publicidad, frecuencia de vuelos y destinos Sin embargo, hubo una razón completamente diferente por la que Delta incorporó BI para mejorar la experiencia del viaje.

Para rastrear y mejorar el manejo del equipaje, Delta ha gastado más de $100 millones en sistemas BI. La solución de BI ha podido identificar las principales causas del mal manejo del equipaje gracias a los datos recopilados y presentados de manera comprensible por la solución de BI.

Conocer estas métricas les ha permitido tomar medidas rápidas y bien informadas que han reducido significativamente la pérdida y el daño del equipaje. Por accidente, Delta se convirtió en el vuelo con la mejor confiabilidad de equipaje.

Aunque Delta utiliza ampliamente BI en otras áreas de su negocio, concentrarse en el manejo de equipaje le ha ayudado a hacerse un hueco en un sector despiadado con márgenes reducidos.

Al igual que las empresas anteriores en esta lista, Delta aprovecha los datos de los clientes de los programas de fidelización para identificar los patrones de viaje y gasto de los clientes.

Esto les permite dirigirse a los clientes con las ofertas especiales y anuncios más efectivos en el momento exacto en que buscan comprar. Como resultado, pueden reducir la cantidad de anuncios que no generan interés, además de cerrar un trato rápidamente. 

4. La Tienda Walmart

Walmart se estaba ahogando en datos con 245 millones de clientes visitando más de 10,000 ubicaciones y 10 sitios web. información sobre cómo comprender a cada consumidor y clasificar las compras por categoría de producto, ubicación y fecha para comprender la cantidad de bienes requeridos en un momento determinado.

Los sitios web de Walmart fueron el primer conjunto de datos que se limpió. Cada uno de sus 10 sitios web usaba un clúster de Hadoop con 10 nodos para almacenar datos. En un esfuerzo por optimizar su presencia en línea, Walmart tomó la decisión de tener un solo sitio web y un clúster de Hadoop de 250 nodos como base para todos sus datos de consumidores en línea.

El mayor desafío fue preparar los datos y obtener información procesable a partir de ellos porque Hadoop es una base de datos no estructurada. La inteligencia de negocio puede ayudar en esta situación.

Los gerentes y ejecutivos pudieron comprender los números en estos enormes clústeres de Hadoop y tomar decisiones acertadas para impulsar las ventas gracias al soporte de BI para simplificar y visualizar los datos.

Además de poner los productos frente a los clientes cuando los necesitaban, Walmart empleó BI para rastrear los precios de varias cosas en el mercado. Al hacer esto, estaban constantemente un paso por delante de sus rivales y tenían una ventaja competitiva en términos del costo de los bienes.

Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan BI para comprender mejor el comportamiento de los clientes y aumentar las ganancias. Uber, Twitter, Netflix, Lowe’s, Tesla, Chipotle y Coca-Cola son algunos ejemplos bien conocidos. La inteligencia empresarial, sin embargo, es un campo multifacético. Viendo como los casos anteriores, el potencial de BI es ilimitado.

Las empresas que eventualmente se destacan en el mercado son aquellas que hacen las preguntas adecuadas y visualizan los datos de manera más efectiva que sus rivales. No pierdas el tiempo, entonces. Vea una potente solución de BI en acción para saber cómo puede hacer que se destaque en el mercado.

Preguntas frecuentes sobre Inteligencia de Negocios

¿Qué es la inteligencia de negocios? Business Intelligence combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos y mejores prácticas para ayudar a las organizaciones a tomar más decisiones basadas en datos.

1. ¿Qué es la inteligencia de negocios con el ejemplo?

Business Intelligence (BI) se refiere a la infraestructura técnica y de procedimiento que recopila, almacena y analiza los datos producidos por las actividades de una empresa. BI es un término amplio que abarca la minería de datos, el análisis de procesos, la evaluación comparativa del rendimiento y el análisis descriptivo.

2. ¿Cuál es el papel de la inteligencia de negocios?

Un analista de inteligencia comercial es responsable de tomar los datos que posee una empresa y extraerlos para obtener información valiosa. Estos conocimientos se utilizan luego para informar las decisiones comerciales críticas. Los conocimientos juegan un papel crucial en la configuración del futuro de la empresa y la forma en que opera.

3. ¿Quién utiliza la inteligencia de negocios?

Business Intelligence o Inteligencia de Negocios es utilizada por empresas en una variedad de industrias, desde cafeterías hasta aerolíneas y compras en línea hasta banca. BI no tiene un uso fijo, depende completamente de cómo cree sus visualizaciones y manipule sus datos.

4. ¿Cuáles son los 4 conceptos de la Inteligencia de Negocios?

Los 4 componentes básicos dentro de la inteligencia de negocios:

• Los datos en sí (datos sin procesar)

• El almacén de datos

• Acceso a datos, análisis y presentación

• Tableros de datos e informes

5. ¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia de negocios?

Beneficios de la inteligencia de negocios:

• Análisis más rápido, paneles intuitivos.

• Mayor eficiencia organizativa.

• Decisiones empresariales basadas en datos.

• Mejora de la experiencia del cliente.

• Mejora de la satisfacción de los empleados.

• Datos confiables y gobernados.

• Mayor ventaja competitiva.

6. ¿Qué habilidades necesitas para ser un analista de inteligencia de negocios?

Un analista de BI debe poseer las siguientes habilidades:

• Conocimiento de almacenes de datos.

• Modelado de datos.

• Análisis de los datos.

• Procesamiento de datos.

• Lenguajes de programación como Python y C#

• Habilidades de comunicación y pensamiento crítico.

• Gestión de bases de datos y elaboración de informes.

7. ¿Qué industria necesita inteligencia de negocios?

Girada en torno a los números, la industria financiera es sin duda una de las más importantes para la economía del mundo. No hay empresa que no necesite servicios financieros adecuados y la inteligencia comercial entra en escena como la columna vertebral de esta industria gratificante pero exigente.

8. ¿Qué problemas puede resolver la inteligencia de negocios?

Principales cuestiones que Business Intelligence puede ayudarte a resolver

• Mala Gestión del Desempeño. …

• Respuesta lenta del mercado. …

• Pérdida de Clientes. …

• Caos en las operaciones diarias. …

• Perder tiempo compilando múltiples sistemas en lugar de analizar datos. …

• Confianza en los equipos de tecnología para desarrollar informes personalizados. …

• Acceso limitado a los datos.

9. ¿Cuál es la diferencia entre analista de negocios e inteligencia de negocios?

Algunos expertos argumentan que la inteligencia de negocios implica el uso de datos históricos para tomar decisiones sobre cómo debe funcionar una empresa en la actualidad, mientras que el análisis comercial puede usar datos históricos para predecir lo que podría suceder en el futuro o cómo una organización puede avanzar.

Fuentes: techtarget.com, toucantoco.com,