Beneficios de aplicar el business intelligence en tu empresa

El business intelligence es clave para la destilación de información estratégica usando como materia prima los datos internos de las empresas. Estas se han dado cuenta de que sus procesos internos generan su propia mina de oro y, que analizarse a sí mismas es clave para destacar en un entorno hipercompetitivo. Así es como funciona la inteligencia de negocio y lo que puede aportar a tu empresa.

Índice

1. ¿Qué es el business intelligence?
2. ¿Cómo funciona la inteligencia de negocio?
3. ¿Cuál es la diferencia entre business intelligence y big data?
4. ¿Para qué sirve la inteligencia de negocio?
5. Tipos de herramientas de business intelligence: ¿cómo se usa la inteligencia de negocios en las empresas?
6. La importancia del business intelligence

¿Qué es el business intelligence?

Las plataformas de inteligencia empresarial (business intelligence o BI) son herramientas que hacen uso de procesos y tecnologías que recogen, procesan, optimizan o sintetizan los datos que produce una empresa al realizar sus operaciones.

Una definición menos formal podría señalarlas como gigantescos recolectores y clasificadores de datos con los que generar nueva información, quizá conocimiento y, si hay suerte, estrategias ‘inteligentes’ en el sentido más humano del término.

El software para BI puede verse también como una interfaz amigable sobre la que consultar todo tipo de información en forma de tablas, gráficos, KPIs e informes variados, todo ello alimentado por la información de la propia empresa. Uno de los ejemplos clásicos podría ser analizar los movimientos.

¿Cómo funciona la inteligencia de negocio?

En su operativa diaria, las empresas generan una cantidad ingente de información de todo tipo. Las recogidas clásicas hablan de ventas diarias, ventas por tienda, ventas por vendedor, ventas por hora del día o región, ventas por mercado por unidad de gasto, etc., pero la lista del business intelligence no se ve reducida únicamente a los flujos de dinero, positivos o negativos. En un escenario de digitalización como en el que nos encontramos, casi todo lo que se hace en el entorno empresarial puede ser capturado de alguna forma.

Hablamos de datos tan dispares como la temperatura de las oficinas en función de la hora del día, el mapa de calor de los GPS de los vehículos empresariales, la velocidad de vaciado del almacén por producto, los cuellos de botella en minutos, los precios de compra de materiales por mes, las conversaciones que tienen los empleados con los clientes, los ‘me gusta’ de una publicación en redes sociales. Si el dato se puede recoger, puede contribuir al BI.La BI tradicional consistía en análisis clásicos de información, generalmente de tipo relacional: cuando pasa algo entonces suele pasar otra cosa. Analizaba relaciones entre variables estructuradas y aportaba claves de negocio, pero era limitada. Con la minería de datos y técnicas de machine learning e inteligencia artificial, el análisis de la información da como resultado un tipo de información no necesariamente estructurada, como puede ser el análisis de la opinión pública en redes sociales.

¿Cuál es la diferencia entre business intelligence y big data?

Como el BI actual se construye sobre el big data, a menudo ambos términos resultan confusos y se entremezclan sus objetivos. Mientras que el big data permite procesar y gestionar un volumen alto de datos, pudiendo con ello descubrir nuevos patrones, el business intelligence se centra en la extracción de información antes oculta. En cierto sentido, se puede entender el big data como una fase previa al BI (a menudo de forma literal, como materia prima) o más joven en el sentido histórico.

¿Para qué sirve la inteligencia de negocio?

La clave de la inteligencia de negocio es dar con patrones que los humanos no podemos descubrir debido a que nuestros cerebros son incapaces de trabajar de esta forma con grandes volúmenes de datos. A través de BI es posible descubrir aspectos de tu negocio, del mercado o de tus propios clientes que no solo desconocías, sino que además no habías considerado.

Por ejemplo, podría darse que en una empresa el cuadro de mandos BI detecte que, cuando se dan a la vez tres situaciones (digamos subida de un +1% del precio de una materia prima, día festivo y más calor del habitual), entonces la tienda se quedará sin inventario. Hablamos de patrones tan sutiles y complejos que dependen de un tipo de análisis que a las personas se nos escapan, pero con las que las diligentes máquinas trabajan bastante bien.

Tipos de herramientas de business intelligence: ¿cómo se usa la inteligencia de negocios en las empresas?

Entre las prácticas de inteligencia de negocio más frecuentes y sus funcionalidades se pueden encontrar algunas de las siguientes:

Business intelligence clásica

• Conectar las bases de datos de la empresa. El BI más básico consiste simplemente en evitar las islas de datos o los sistemas aislados. Ya sea conectando estas BBDD mediante distintas herramientas, o almacenando todas esas bases de datos dentro de un mismo ecosistema. Evitar la fragmentación de la información es clave para detectar patrones.
• Cuadros de mando completos. Una vez se tienen las bases de datos conectadas, es posible crear algunos marcadores sintéticos que representar en un cuadro de mandos, como por ejemplo ratios de tipo ROI por trimestre, volumen porcentual relativo de ventas del último año respecto al anterior o trabajadores de baja por día. En esencia, consiste en representar la información que se tiene, ligeramente procesada.
• Software de análisis de negocio. A través de BI es posible analizar datos con los que crear previsiones a corto o medio plazo, usando como base la información recogida previamente. También se puede programar ciertos indicadores que señalen retos como puede ser tensión en tesorería o un alto nivel de endeudamiento.

Business intelligence mediante inteligencia artificial

• Detección de patrones ocultos mediante ciencia y análisis de datos. La clave de la BI actual es el hacer uso de inteligencia artificial y machine learning para la detección de patrones escondidos en los datos, y el permitir a las máquinas que sean ellas las que generen esos indicadores sintéticos, clustericen la información o creen categorías virtuales de conjuntos de datos con patrones similares.
• Sistemas conversacionales de reporting. Quizá uno de los avances más significativos derivados del procesamiento de lenguaje natural y de nuevas herramientas como las tecnologías GPx (GPT es la más conocida) es que ahora es posible preguntar en lenguaje natural al sistema BI si ha localizado tal o cual información. Por ejemplo, es posible pedirle a la herramienta «Dime qué mes vendimos más objetos, medido ese ‘más’ como euros de ingresos sin impuestos divididos entre el gasto unitario» y obtener una respuesta coherente y cierta que no había sido calculada previamente.

De forma genérica, las herramientas de gestión de datos reciben el nombre de data management tools; las que se usan para detectar patrones son data discovery applications; y las que ayudan a la visualización de nueva información reciben el nombre de reporting. Sin embargo, a menudo hay herramientas BI que hacen todo eso de forma integrada.

La importancia del business intelligence

Las empresas acuden principalmente al business intelligence para descubrir aspectos sobre sí mismas que desconocían, siendo esta su principal ventaja. En un entorno hipercompetitivo en el que la información pública es en principio accesible pero cada vez menos relevante (todos tienen esa información) los datos derivados de la propia gestión empresarial se convierten en un tesoro a valorar.

Las empresas se han dado cuenta de que sus propios procesos internos son una materia prima ideal para la consolidación de mejores estrategias de negocio, de que es posible tomarse el pulso usando datos internos que, además de ser específicos, tienen la ventaja de que ninguna otra empresa los posee. La BI es una forma de aprovechar una materia prima que antes se desechaba: los datos.