Explicamos qué es business intelligence (BI) y para qué sirve. Hablamos de herramientas de business intelligence y de business intelligence analytics.
En la era de la digitalización y el análisis de datos, las empresas recurren a la inteligencia de negocio o business intelligence como base del proceso de toma de decisiones. Hablamos sobre qué es business intelligence, qué herramientas de business intelligence existen y de su relación con el data analyitcs.
Si trabajas o diriges una empresa es probable que hayas oído hablar de business intelligence y que lo utilices en tu rutina de trabajo habitual. Prácticamente todas las empresas ya usan el business intelligence en todas sus áreas y unidades de negocio, especialmente durante el proceso de toma de decisiones de negocio.
El business intelligence, inteligencia de negocio o BI se ha convertido en el cimento en el que se apoyan todas las bases de un negocio y es que, en un mercado cada vez más competitivo, tomar decisiones informadas y basadas en datos de calidad es crucial para garantizar el crecimiento empresarial y diferenciarse de la competencia.
¿Qué es business intelligence (BI)?
El término business intelligence proviene del inglés y en español se traduce como inteligencia de negocio, inteligencia empresarial, inteligencia comercial, etc. Si bien los términos más usados son business intelligence y BI.
En este caso, el término es importante, ya que está lejos de ser abstracto y prácticamente nos explica en dos palabras qué es business intelligence. Business intelligence es, literalmente, la habilidad de las empresas de generar inteligencia útil para su negocio.
Más concretamente, el business intelligence es la capacidad de transformar la información en conocimiento de valor o, lo que es lo mismo, en inteligencia productiva que ayude a una organización a tomar mejores decisiones, a generar oportunidades de negocio o a optimizar cualquiera de sus operaciones, tareas o procesos.
Historia y transformación del business intelligence
A pesar de que parece un concepto nacido en el siglo XXI, el término business intelligence aparece por primera vez en la enciclopedia Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes, publicada en Estados Unidos el año 1865.
Asimismo, la inteligencia de negocios o business intelligence ya se aplicaba en la década de 1960. En aquel entonces, se usaba para denominar al sistema que hacía posible compartir información entre empresas. En la década de 1980, con el nacimiento de Internet en 1983, el business intelligence ya se empieza a vincular con la tecnología y los modelos informáticos.
Ya en los 60 y los 80 el business intelligence servía para apoyar el proceso de toma de decisiones empresariales, si bien de una forma mucho más rudimentaria y menos eficiente que en la actualidad. En los 60 las compañías usaban el business intelligence para recopilar información sobre el comportamiento de la competencia y, en base a ello, predecir el comportamiento del mercado y adaptar sus ofertas a las de las otras empresas. En los 80 el BI empezó a desarrollarse en el entorno tecnológico y digital, si bien estaba muy lejos de alcanzar el nivel de correlación con los datos y el IT que priman hoy en día.
La proliferación del BI tal y como lo conocemos hoy empieza en la década de los 90 junto a los inicios de la comercialización de herramientas de business intelligence. No obstante en los 90 no era fácil acceder al business intelligence, ya que las herramientas del momento eran muy difíciles de usar y requerían de especialistas en IT.
Con el inicio de la nueva década, en los años 2000, el mercado y los proveedores de software se dieron cuenta del potencial de las herramientas de análisis y BI y la oferta de aplicaciones y softwares de business intelligence empezó a extenderse. Con el aumento de la oferta llegaron las mejoras. Los proveedores se dieron cuenta de la necesidad de crear herramientas intuitivas, fáciles de usar y que permitieran a empresarios y a usuarios no técnicos recopilar, integrar y analizar información y datos sin tener que apoyarse en el departamento de IT.
En la última década la aplicación del business intelligence en los entornos empresariales ha avanzado hasta el punto de que la inteligencia empresarial ya es prácticamente tan necesaria como un ordenador para hacer funcionar un negocio. En este contexto, las opciones, herramientas y sistemas de business intelligence no solo se han multiplicado, sino que además han mejorado muchísimo e incrementado sus capacidades exponencialmente.
Sin embargo, siguen existiendo retos. A pesar de que la tecnología ha avanzado, hoy producimos más cantidad de datos que nunca antes en la historia, por lo que la complejidad que antes recaía en acceder a los datos, hoy recae en la sobreproducción de datos, en determinar cuáles son de utilidad y de cuáles se puede prescindir, en el tratamiento masivo de datos y en saber aprovechar el valor de los datos de los que se dispone.
A pesar de que las organizaciones recopilan más datos que nunca antes, su posterior transformación en información de valor también es mucho más compleja que en el pasado. Cuanta más información tenemos —activos de datos, fuentes de datos, sistemas, repositorios de datos, etc.— más difícil es entender esa información y poder sacar conclusiones a partir de ella. Por eso, en la actualidad el business intelligence requiere de procesos y estrategias de procesamiento de datos como la interoperabilidad, la integración de datos, la integración de sistemas, data governance, etc.
Business intelligence analytics
Evidentemente, obtener inteligencia de negocio requiere de procesos complejos estrechamente vinculados a la tecnología y los datos. Hoy en día no podemos hablar de business intelligence sin hablar de data analytics.
El análisis de datos es la base de la inteligencia empresarial. Los datos se han convertido en la materia prima de las organizaciones a la hora de generar conocimiento e información de valor y el data analytics es el proceso mediante el cual las empresas transforman los datos en información y la información en insights.
Sin embargo, el avance tecnológico nos sitúa hoy en un contexto en el que el business intelligence va mucho más allá del data analysis y ya implica procesos más complejos como la minería de datos o data mining, ramas de la inteligencia artificial como el machine learning o el deep learning, etc. Las posibilidades de las compañías para generar inteligencia son hoy prácticamente infinitas.
No obstante, al fin y al cabo, todas conducen a un mismo objetivo: el uso de los datos para tomar mejores decisiones (data-driven decisions), optimizar las estrategias de negocio, generar oportunidades, impulsar el progreso continuo, resolver problemáticas que afectan a la productividad y adaptarse lo más rápido posible a los cambios del mercado y en los clientes.
El business intelligence es un proyecto largo —prácticamente eterno y siempre cíclico— que empieza por la recopilación de datos, pasa por el análisis de datos y culmina en la visualización de datos y la presentación de la información en cuadros de mando, informes u otros sistemas interactivos de reporting y visualización.
Herramientas de business intelligence
Como ya hemos visto, hoy en día existen una gran cantidad de herramientas de business intelligence en el mercado. La proliferación de herramientas disponibles aumenta la dificultad de las empresas a la hora de decantarse por una opción.
Para elegir una herramienta BI adecuada, las compañías deben considerar las capacidades de cada herramienta, pero también la cantidad de datos de la que disponen, la complejidad de los procesos que quieren llevar a cabo y sus necesidades de negocio.
Las grandes consultoras tecnológicas actúan como agente divulgador y sirven de ayuda a las organizaciones a la hora de elegir una herramienta. Gartner, una de las mayores consultoras del mundo, publica cada año un informe listando las herramientas de análisis y BI líderes del mercado. En el último Cuadrante Mágico de Gartner, Microsoft se posicionó como el líder absoluto del cuadrante gracias a su conjunto de herramientas Power BI.
Como compañía partner Power BI preferente de Microsoft, en Bismart confiamos en Power BI y en la tecnología Microsoft para el desarrollo de nuestras soluciones de negocio y para ofrecer el mejor servicio y las mejores capacidades técnicas a nuestros clientes. Sin embargo, no todas las empresas son iguales y no todas necesitan el mismo tipo de herramientas. Las posibilidades son muchas, pero saber elegir es clave.
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