La inteligencia empresarial, también llamada inteligencia de negocio o BI (business intelligence) es toda aquella información estratégica y analítica que una empresa analiza, predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones.
Esta inteligencia en el pasado sólo se usaba para explicar y comprender. Su alcance terminaba en el presente al que, la mayoría de las veces, llegaban con retraso. En ocasiones semanas, en los peores casos meses... un desfase temporal que afectaba la eficacia de la toma de decisiones, amputando su brillantez y bloqueando la visión de las mejores oportunidades.
Lantares es IBM Premier Business Partner
La inteligencia de negocio se fue perfeccionando y, apoyándose en el análisis, pudo ayudar a muchas empresas a mejorar sus capacidades predictivas. La analítica avanzada se sirve de datos estructurados y no estructurados, de registros históricos y de otros, recogidos en tiempo real.
La inteligencia empresarial ha dejado de ser una herramienta de uso exclusivo de unos pocos para pasar a convertirse en parte de las rutinas de trabajo de muchos profesionales de negocio que buscan maximizar el uso de lo que se ve como un recurso estándar. Más compañías experimentan sus ventajas y, dentro de ellas, más usuarios se benefician del acceso al conocimiento que antes no podían siquiera plantearse. Precisamente por ello, a la vez que continúa la prevalencia de la educación formal en este campo, se aprecia un notable aumento de la simplificación de las herramientas de inteligencia de negocio, que tiene por objeto aumentar su accesibilidad de cara a quienes las incorporan a sus operaciones diarias.
Hablar de inteligencia empresarial, hoy día, implica tener en cuenta que:
Las nuevas tecnologías de inteligencia empresarial ya no se centran en TI, sino que lo hacen en el usuario final. Aprovechar estos avances para generar valor a través del conocimiento es posible si:
La forma de llevar a la práctica este planteamiento pasa por:
Tradicionalmente, la inteligencia de negocio utilizaba un enfoque centralizado, en el que los usuarios finales debía esperar a que TI estuviese en disposición de facilitarles los informes de datos históricos requeridos. Los avances actuales en la automatización de carga de trabajo y herramientas de descubrimiento, sin embargo, han contribuido a un descenso del entorno centralizado a favor de otro más ágil, que otorga a los usuarios una mayor autonomía y disminuye las latencias.
Las herramientas de automatización de la inteligencia de negocio allanan el camino para la simplificación de BI. Consultas e informes pueden acelerarse gracias al autoservicio ya que, con la configuración de TI adecuada, los usuarios finales pueden realizar consultas casi en tiempo real empleando tanto Big Data, como datos procedentes de fuentes convencionales.
Los avances asociados a las herramientas de descubrimiento de datos, dispositivos móviles y la nube aumentan sustancialmente el movimiento hacia la simplificación de la inteligencia de negocio. Esta combinación ha estimulado la evolución del BI, proporcionando un potencial inigualable para acceder a resultados de consultas a la carta y desde cualquier lugar. En este aspecto, la visualización es indispensable para transmitir ideas de manera efectiva, tanto en la forma, como en la funcionalidad. Las herramientas de visualización se hacen inseparables de la tecnología de inteligencia de negocio al permitir la comunicación de sus aspectos clave de una forma más intuitiva, en lugar de mediante opciones más dispersas y complejas.
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El futuro de la inteligencia de negocio se viste de sencillez. Las tendencias apuntan a la simplificación de procesos y sistemas y todo empieza por la arquitectura. Algunos de los aspectos más cruciales son:
Además de que las herramientas se vayan simplificando, se pondrá de manifiesto la necesidad de profesionales, de todas las ramas capacitados y con las habilidades necesarias para interactuar con estas herramientas por sí mismos.
TI será más libre que nunca, gracias al autoservicio y ello hará posible que se encuentre también más alineado con el negocio y sus objetivos. Al mismo tiempo, todos los departamentos serán capaces de producir valor de negocio a través de análisis y de BI.
Una vez más, el autoservicio propicia una mayor agilidad, que redunda en incrementos de la productividad y ayuda a equilibrar las cargas de trabajo. Los usuarios finales pueden obtener conocimientos de BI por su cuenta y con el dinamismo que sus consultas requieren en cada caso.
Las tendencias en inteligencia de negocio se centran en la facilidad de uso y el aumento de comodidad del descubrimiento de datos; apuestan por la movilidad y el cloud y tienen como objetivo garantizar una mayor autonomía y flexibilidad para el usuario final.
El impacto de los grandes volúmenes de datos sobre la gestión potencia la importancia de la analítica y la inteligencia de negocio, al tiempo que refuerza la facilidad de uso de fuentes de terceros para análisis. Los datos se utiliza con normalidad en el proceso de toma de decisiones, en niveles táctico y estratégico y para promover los objetivos de negocio.
Tanto la inteligencia empresarial como el análisis avanzado de negocio pueden ayudar a las empresas a guiar sus decisiones en áreas como el marketing, la investigación y desarrollo o la gestión de inventarios. Otro punto en común es la utilización del dato con el objetivo de aumentar el conocimiento. Sin embargo, los proceso que una forma de análisis y la otra emplean son diferentes.
Se basa en datos del pasado reciente y el presente para sacar conclusiones. La inteligencia empresarial tradicional abarca procesos como:
Las herramientas de inteligencia de negocios de hoy en día pueden ser utilizadas por personas sin conocimientos técnicos, para las que es posible analizar los datos de forma autónoma, sin necesidad de tener que recurrir a un científico de datos o al departamento de TI. Este tipo de soluciones funcionan muy bien para la presentación de informes interactivosque mejoran la agilidad del negocio. Eso sí, hay que tener en cuenta que presentan algunas limitaciones, como las que tienen que ver con un uso dinámico de las consultas o el reporting, la incorporación de nuevas fuentes de datos o el autoservicio interactivo.
Combina el estudio de datos pasados, presentes y futuribles. Se trata deprocesos más complejos que requieren de herramientas avanzadas, mediante las que se llevan a cabo las predicciones. Estas herramientas de inteligencia empresarial de última generación permiten diferentes tipos de exploración y modelado predictivo, centrándose en la conversión de la información en conocimiento, y el conocimiento en valor para el negocio.
En la práctica, no hay solapamiento entre analítica empresarial avanzada y business intelligence. Probablemente porque la evolución del uso de ambos ha derivado en la orientación al descubrimiento, mediante la estadística y análisis matemático de la primera y el foco en la provisión de datos históricos para el análisis del segundo. Predicción/ prescripción y descripción.
Precisamente debido a esta dualidad, las empresas necesitan tanto la inteligencia empresarial como el Business Analytics, y de la separación entre ambas surge un potencial sinérgico imposible de ignorar. La inteligencia empresarial y el análisis de negocios ayudan a las empresas a adaptarse más ágilmente a las necesidades del cliente, mediante la creación y mantenimiento de una cultura que fomenta la exploración de datos y la toma de decisiones objetiva.
Para hacer frente a estos nuevos retos, IBM ofrece InfoSphere BigInsights, una solución que permite analizar muchas formas de big data y ayuda a las empresas a descubrir y analizar mucha de aquella información empresarial que queda oculta en grandes colúmenes de datos que de otra manera serían ignorados o descartados, debido a la poca facilidad en procesarlos a través de medios tradicionales.
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