La democratización del Business Intelligence y de la analítica de negocio es, hoy, un hecho comprobable. La adopción de sistemas BI por parte de pequeñas y medianas empresas, y la aplicación de herramientas propias de la inteligencia de negocios a otros ámbitos y quehaceres humanos (ciencia, educación, administraciones públicas...) son una prueba de cómo el Business Intelligence, en los últimos tiempos, ha logrado rebasar sus cotas naturales de implantación deviniendo un aliado con jurisdicción prácticamente universal, al alcance de todos.

Cuando decimos que una de las principales utilidades de las herramientas BI es la generación de informes y reportes, no estamos atribuyendo al Business Intelligence una facultad que a priori no le es exclusiva, sino afirmando que este tipo de actividades solo se pueden realizar de un modo inteligente contando con el apoyo de un entorno BI.

Contar con datos de calidad es hoy uno de los principales valores al alza en cualquier sistema corporativo de gobernanza y gestión de la información. Efectivamente, la calidad de datos como nueva magnitud a considerar ha penetrado con fuerza en la escala de prioridades de toda analítica de negocio, hasta el punto de devenir un factor determinante de su éxito o fracaso.

Minería de datos: qué es  

El data mining o minería de datos, de la que nos hemos ocupado en otras ocasiones, es un proceso que permite comprender los datos almacenados en las bases y almacenes corporativos antes de pasarles el cepillo, es decir, en estado bruto, con el fin de detectar cuáles cumplirán mejor su misión a la hora de aportar información relevante para la organización y que generen el conocimiento adecuado para apoyar la correcta toma de decisiones.  

Cuando hablamos del diseño y la definición del Balaced Scorecard (o Cuadro de Mando Integral, CMI), normalmente nos fijamos en alguno de sus principales elementos constitutivos como los objetivos y la estrategia, o los indicadores clave de desempeño (KPI). Sin embargo, en pocas ocasiones atendemos a una de las cuestiones más fundamentales sobre las que se sustenta cualquier CMI: la misión, la visión de negocio y los valores de la compañía.

A veces los términos asociados con el Business Intelligence pueden resultar algo cargantes y complejos, sobre todo para los más profanos en la materia. Sin embargo, en pocos ámbitos como en el de la inteligencia de negocios (y, por extensión, en todo el sector de las soluciones TI) es necesario ser rigurosos en el empleo de las expresiones, muchas de ellas similares pero con matices diferenciadores sumamente importantes.

Los modelos predictivos se pueden utilizar para anticipar los patrones de compra de los clientes, para construir campañas de marketing más eficientes orientadas a los medios de comunicación social y para dejar atrás a la competencia. En la era big data el conocimiento es poder y los datos son la llave del cofre del tesoro.

La técnica del modelado predictivo se basa en modelos de datos que se utilizan para anticipar futuros patrones de compra de los clientes. En concreto, los modelos predictivos pueden ayudar a:

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Hemos insistido en numerosas ocasiones en el hecho de que contar con un gran volumen y variedad de datos no es una condición suficiente (aunque sí necesaria) para apoyar adecuadamente la toma de decisiones en cualquier proyecto empresarial; se requiere, además de ello, contar con las herramientas adecuadas para sacarles el máximo partido.

Además de la planificación financiera, todo el trabajo de investigación, análisis y reporting que hay detrás de cada uno de estos planes permite generar informes de gestión, analizar tendencias financieras, calcular los efectos monetarios de las decisiones de negocios potenciales y aconsejar a los responsables de la empresa en su toma de acción.

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