En la actualidad, las empresas, grandes, medianas y pequeñas, utilizan diferentes herramientas, plataformas y sistemas para ser más eficientes y rentables y cumplir de una mejor manera sus objetivos. Dentro de este grupo se encuentra Business Intelligence.
Definición de Business Intelligence
Business Intelligence (Inteligencia Empresarial) es el conjunto de tecnologías, procesos y herramientas que ayudan a las empresas a recopilar, organizar, analizar y transformar datos en información significativa y acciones estratégicas.
El objetivo principal de la Business Intelligence es permitir a las organizaciones tomar decisiones informadas y basadas en datos para mejorar el rendimiento empresarial.
En términos más simples, Business Intelligence implica la recopilación y análisis de datos para obtener una comprensión profunda de diversos aspectos del negocio, como las tendencias del mercado, el rendimiento financiero, el comportamiento del cliente y otros factores relevantes.
La información resultante se presenta de manera clara y accesible a través de informes, paneles y herramientas de visualización, lo que facilita a los tomadores de decisiones obtener percepciones valiosas y una orientación estratégica acerca del negocio.
Elementos del Business Intelligence
Minería de datos
La minería de datos, también conocida como data mining, consiste en un conjunto de técnicas que se utilizan para explorar una enorme cantidad de datos, como el big data. Su objetivo consiste en descubrir patrones ocultos y tendencias en los datos, optimizando la toma de decisiones y la estrategia empresarial dentro del ámbito de la inteligencia artificial.
Esta, básicamente, consiste en cinco pasos. El primero es la extracción, transformación y carga, fase en la que se extraen los datos de diversas fuentes, como sistemas de punto de venta, herramientas logísticas y maquinarias con capacidad IoT, las cuales se transforman en un formato estandarizado y se cargan en un almacén de datos.
Estos, a su vez, se almacenan y gestionan en un sistema de bases de datos multidimensionales, como OLAP o cubos tubulares, como también se aplican algoritmos y modelos sofisticados para revelar patrones y predecir futuras tendencias.
A su vez, se comparan las predicciones y patrones obtenidos con los objetivos y KPI de la empresa, como también los resultados se presentan en informes o cuadros de mando para que la organización pueda tomar decisiones informadas.
Generación de informes
Una de las grandes utilidades de las herramientas del businnes intelligence es que permiten sintetizar el análisis de los datos en informes, con la información más importante de un determinado periodo.
Antes de generar un informe se debe tener en cuenta los requisitos del usuario o negocio, identificando los datos que son relevantes y a qué preguntas debe responder.
De esta forma, se podrá extraer la información necesaria de sistemas externos, bases de datos o archivos CSV
Asimismo, los datos se transforman y limpian para garantizar su calidad y coherencia, como también se crea un modelo de datos que organiza la información de forma lógica.
En cuanto al diseño del informe, este es muy variable, ya que pueden ser tabulares, gráficos, dashboards, entre otros, dependiendo del programa utilizado como Power BI, Tableau o Excel, entre otros.
Por último, estos informes se distribuyen a los usuarios relevantes según la programación establecida.
Métricas de rendimiento y valores de referencia
Las métricas de rendimiento consisten en medidas cuantitativas que evalúan el desempeño de una empresa, departamento o proceso específico. Dentro de estos se incluyen:
- Ingresos: total de ventas o ganancias generadas.
- Margen de beneficio: porcentaje de ganancia en relación con los costos.
- Tasa de conversión: proporción de visitantes del sitio web que realizan una acción deseada (como una compra).
- Tiempo de respuesta: la cantidad de tiempo que lleva, en promedio, responder a una solicitud o consulta.
En cuanto a los valores de referencia, estos consisten en puntos de referencia o estándares que se utilizan para comparar el desempeño actual de la empresa con un objetivo o norma preestablecida. En este sentido, se destacan los siguientes:
- Promedio de la industria: permite comparar el rendimiento de una empresa con el promedio de otras del mismo sector.
- Objetivos internos: son metas específicas para superar los valores de referencia del mercado.
- Mejores prácticas: permite identificar prácticas exitosas en la industria y adaptarlas a la empresa con la que se está trabajando.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo permite comprender la situación actual de una compañía y facilitar la toma de decisiones.
Una de las técnicas más utilizadas son las estadísticas descriptivas, las cuales proporcionan medidas resumidas de los datos como la media, mediana, moda, desviación estándar y los percentiles, ayudando en la comprensión de la distribución y tendencia central de los datos.
Para visualizar estos últimos se emplean gráficos, tablas y diagramas, ya que son una forma visual y práctica. Un ejemplo de estos son los informes de rendimiento de los empleados o los resúmenes de ventas.
En paralelo, a través de la exploración de datos, se busca identificar patrones, anomalías o relaciones de los datos que se obtienen. Esto puede incluir la búsqueda de correlaciones o la detección de valores atípicos.
Consultas
Las consultas, en el ámbito de Business Analytics (BA) permiten transformar los datos brutos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. En este sentido, existen distintos tipos de consultas, entre las que se destacan las siguientes:
- Descriptivas: responden preguntas sobre lo que ocurrió en el pasado, permitiendo comprender las tendencias y patrones históricos en los datos.
- Diagnósticas: permite analizar las causas de ciertos eventos o resultados, identificando factores y motivos detrás de los patrones observados.
- Predictivas: buscan predecir futuros eventos o tendencias basadas en datos históricos y modelos analíticos, ayudando a prever resultados y prepararse para el futuro.
- Prescriptivas: proporcionan recomendaciones sobre acciones específicas que se deben tomar, siendo útiles para sugerir acciones basadas en el análisis predictivo y optimización.
Análisis estadístico
Este tipo de análisis permite extraer insights significativos y tomar decisiones basadas en datos. En este, se aplican técnicas como las estadísticas descriptivas, cuyo objetivo es resumir y describir las características principales de un conjunto de datos como medidas de tendencia central o dispersión.
También se aplica el enfoque inferencial, el cual busca hacer generalizaciones o predicciones sobre una población a partir de una muestra como intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión, entre otros.
Visualización de datos
La visualización facilita la comprensión de datos complejos a través de representaciones gráficas. Una buena visualización permite identificar patrones, tendencias y anomalías que podrían no quedar en “evidencia” en los datos sin procesar.
Entre los aspectos claves se destacan:
- Claridad y simplicidad: se debe transmitir la información de forma clara y directa.
- Interactividad: los usuarios deben poder explorar los datos y obtener insights adicionales.
- Contexto y comparación: permiten proveer contexto adecuado para los datos presentados.
- Accesibilidad: las visualizaciones deben ser accesibles para todos los usuarios.
- Precisión: los datos deben estar representados de forma precisa y evitar distorsiones.
Análisis visual
El análisis visual consiste en una metodología que combina la capacidad de procesamiento humano con herramientas de visualización de datos para explorar, analizar e interpretar datos complejos. En la exploración de datos, el objetivo es investigar y comprender estos sin una hipótesis previa.
Otra de las técnicas es la visualización interactiva, la cual permite a los usuarios interactuar con las visualizaciones para profundizar en los datos como dashboards que permiten filtros dinámicos, zoom y la selección de datos.
También podemos mencionar a la narrativa de datos o Data Storytelling, la cual comunica insights de forma clara y completa. Por último, podemos destacar el análisis predictivo y prescriptivo el cual usa técnicas estadísticas y de machine learning para predecir resultados futuros y recomendar acciones.
Preparación de datos
El proceso de preparación de los datos comienza identificando y reuniendo los datos de distintas formas como bases de datos internas, hojas de cálculo, redes sociales, entre otras opciones. Luego, se consolidan los datos de múltiples fuentes en una sola base o plataforma para facilitar el análisis.
Luego, se debe identificar y corregir errores como valores nulos, duplicados, inconsistentes o incorrectos, como también estandarizar formatos y unidades de medida para que sean consistentes y comparables. En paralelo, se debe verificar que los datos cumplen con todas las reglas del negocio predefinidas y eliminar aquellos que no sean válidos.
También se debe agrupar los datos para obtener resúmenes útiles como totales, promedios o medianas, como también crear nuevas variables o campos a partir de datos existentes, como también seleccionar y extraer datos relevantes para el análisis específico.
Asimismo, se debe incorporar datos adicionales de fuentes externas para complementar y enriquecer los datos existentes, como también añadir datos geográficos (como la latitud y longitud) para realizar análisis basados en la ubicación.
Por último, se debe diseñar un esquema de datos adecuado para facilitar las consultas, como también cargar los datos en la plataforma de business intelligence.
Funcionamiento del Business Intelligence (BI)
Las plataformas de Business Intelligence (BI) han evolucionado significativamente en el enfoque que usan para obtener información clave. De esta manera, se alejaron de la hasta entonces habitual exclusiva dependencia de los almacenes de datos.
Ahora se adoptan enfoques más flexibles y diversos para acceder y procesar datos fundamentales.
De esta manera, algunas soluciones de inteligencia empresarial más contemporáneas optan por extraer e inferir datos sin procesarlos directamente mediante tecnologías como Hadoop.
A pesar de esta evolución, cabe destacar que los almacenes de datos continúan desempeñando un papel crucial como fuente de datos.
El funcionamiento de los almacenes es muy sencillo de comprender. Agregan información de diversas fuentes a un sistema central, y respaldan así el análisis y la generación de informes comerciales.
El software de BI, por lo tanto, realiza búsquedas en estos almacenes y presenta los resultados al usuario de manera comprensible, ya sea en forma de informes, tablas o mapas.
Dentro de estos almacenes, es común encontrar un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP), que respalda consultas multidimensionales. Por ejemplo, al comparar las ventas de diferentes regiones en diferentes años.
Un beneficio clave de OLAP radica en la coherencia de la información y los cálculos, que utiliza para impulsar datos que mejoran la calidad del producto, las interacciones con los clientes y los procesos operativos.
Historia de la Business Intelligence
La Business Intelligence (BI) es un término que se ha utilizado directa o indirectamente desde hace aproximadamente 60 años.
Década del 60
La primera persona en utilizar originalmente el término fue Hans Peter Luhn, un investigador de IBM, quien, en su artículo A Business Intelligence System publicado en 1958, mencionó el término y lo definió de la siguiente manera: “Business Intelligence es la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”.
En 1962, el canadiense Kenneth Iverson inventó el primer lenguaje de programación multidimensional, que sería la base para el procesamiento analítico en línea. Este era el ya mencionado OLAP.
En 1969, nacen las bases de datos como concepto y en la década de los setenta se crearon grandes unidades de estas y aplicaciones para empresas, preparando el terreno para el desarrollo de la BI.
Década del 80
En la década de los ochenta, hubo un avance gracias al reporting y la creación del concepto de Datawarehouse.
Sin embargo, aunque existían potentes sistemas de bases de datos, no había aplicaciones que lograran realmente facilitar la explotación de la información.
Luego, en septiembre de 1985, Microsoft lanzó al mercado Excel 1.0, herramienta que se convirtió en la más popular y ampliamente utilizada.
Los 90
Los noventa es década de la popularización de la Business Intelligence de la mano de Howard Dresner.
Business Intelligence en la actualidad
Ya con la llegada del nuevo siglo, la BI se convirtió en una metodología organizacional estratégica que, con base en infraestructura, sistemas, procesos, aplicaciones, datos e interacciones, brinda una ventaja competitiva al predecir y pronosticar sucesos, bajo el análisis de información histórica.
Hoy en día, el Business Intelligence es una herramienta que revoluciona la gestión de las empresas, permitiendo la toma de decisiones basadas en datos y no en suposiciones.
Importancia de la Business Intelligence (BI)
El Business Intelligence no es simplemente una herramienta, sino una fuerza impulsora detrás del éxito empresarial.
Desde la toma de decisiones estratégicas hasta la mejora operativa y la adaptabilidad al cambio, el BI se posiciona como un aliado esencial en la era de los negocios basados en datos.
Aquellas empresas que abrazan y aprovechan plenamente el poder del Business Intelligence están mejor equipadas para prosperar en un entorno empresarial cada vez más competitivo y dinámico.
Veremos a continuación las principales ventajas de aplicarlo en tu empresa.
Toma de decisiones Informada
El corazón del BI radica en su capacidad para transformar datos crudos en información significativa y comprensible.
Esto permite a los líderes empresariales tomar decisiones informadas basadas en hechos y cifras concretas en lugar de depender de intuiciones o suposiciones.
Visión integral del rendimiento
Las plataformas de BI permiten a las empresas obtener una visión completa y detallada de su rendimiento.
Desde métricas financieras hasta datos operativos y de marketing, la BI reúne diversas fuentes de información para crear una panorámica integral.
Identificación de oportunidades y tendencias
Con capacidades analíticas avanzadas, la BI no solo informa sobre el pasado y el presente, sino que también ayuda a prever el futuro.
La identificación de patrones, oportunidades emergentes y tendencias del mercado brinda a las empresas una ventaja competitiva significativa.
Mejora de la eficiencia operativa
Al analizar y optimizar procesos internos, la BI contribuye a mejorar la eficiencia operativa.
Identifica áreas de mejora, reduce redundancias y agiliza las operaciones comerciales, lo que resulta en un uso más eficiente de los recursos.
Personalización de estrategias de marketing
En el ámbito del marketing, la BI se convierte en un aliado invaluable.
Permite la segmentación precisa de la audiencia, la personalización de campañas y el seguimiento del rendimiento en tiempo real.
Esto no solo optimiza el retorno de la inversión (ROI) sino que también mejora la experiencia del cliente.
¿Cómo aplicar Business Intelligence?
Para aplicar business intelligence se debe aplicar los siguientes pasos: definir objetivos, seleccionar herramientas adecuadas, integrar fuentes de datos, establecer indicadores clave de rendimiento, crear un equipo de trabajo y, finalmente, implementar y mantener el sistema de business intelligence.
Definir Objetivos
En este paso se debe establecer los objetivos que se desean lograr con la implementación del business intelligence.
Seleccionar herramientas adecuadas
Se debe investigar y elegir las herramientas que mejor se adapten a las necesidades de la empresa. Deberás considerar aspectos como la visualización, análisis, la integración de datos y la escalabilidad.
Integrar fuentes de datos
Deberás reunir datos de distintas fuentes, es decir, tanto internas como externas, asegurándote que los datos sean precisos y estén actualizados.
Establecer Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
Tendrás que definir los KPIs relevantes para tu negocio. Estos ayudan a medir el éxito de las medidas aplicadas y tomar decisiones informadas.
Crear un Equipo de Trabajo
Se debe asignar roles y responsabilidades. Es aconsejable incluir a expertos en datos, analistas, entre otros especialistas.
Implementar y mantener el sistema del business intelligence
Se debe desarrollar y desplegar soluciones de business intelligence, realizando actualizaciones y ajustes según las necesidades que surjan.
Mejores prácticas de Business Intelligence
Como hemos visto, el Business Intelligence es realmente útil para las empresas.
Estas se ven muy beneficiadas por herramientas que les permiten realizar una constante evaluación de sus procesos, del mercado y del comportamiento de sus clientes.
Ahora bien, lo que realmente marca la diferencia es poder hacer esto de una manera integral, es decir todo a la vez.
De hecho, para profundizar aún más el Business Intelligence se recomienda integrar estos softwares al machine learning y a soluciones de IA.
Es así como herramientas del estilo de IBM Cognos Analytics se vuelven fundamentales. Son ellas las que, a través de la inteligencia artificial, otorgan información certera en poco tiempo.
Cómo trabajan la Business Intelligence, el análisis de datos y el análisis de negocios de forma conjunta
El business intelligence abarca el análisis de datos y el análisis de negocios de forma conjunta, aunque solo forman una parte del proceso completo. Es decir, el business intelligence ayuda a las personas a generar conclusiones a partir del análisis de datos.
En este sentido, los especialistas en datos aplican distintos tipos de estadísticas y análisis para descubrir patrones actuales y futuros.
Por otra parte, la inteligencia de negocios toma y analiza, generando resultados de una forma sencilla de comprender por los usuarios.
Los tres pilares de Business Intelligence
Recolección de datos
La recolección de datos es el primer paso en el proceso de BI y consiste en obtener datos relevantes de diversas fuentes. Para lograrlo, se debe poder identificar a la fuente de datos, ya sea interna o externa, como también utilizar herramientas y técnicas para extraer datos de las fuentes identificadas, pudiendo involucrar procesos de ETL para mover datos de fuentes variadas a una ubicación central.
Al mismo tiempo, los datos recolectados deben cumplir con ciertos estándares de calidad como ser precisos y no tener errores.
Organización y análisis de datos
Una vez que se recolectaron los datos, deben pasar por un proceso de análisis para obtener la información de utilidad. Es decir, como mencionamos a lo largo de la nota, se debe almacenar los datos para luego transformarlos en información. Para lograrlo, se debe utilizar herramientas del business como power BI, Tableau y Qlik.
Seguimiento y control
Finalmente, se debe dar seguimiento y control. Para hacerlo, se debe crear dashboards interactivos y reportes personalizados que proporcionen una visión clara y comprensible de los KPIs y métricas importantes para la organización.
En paralelo, se tiene que implementar sistemas que permitan el monitoreo en tiempo real de los datos y alerten sobre cualquier anomalía o desviación significativa de los parámetros esperados. De igual modo, se debe establecer mecanismos de retroalimentación para evaluar la efectividad de las decisiones tomadas basadas en la información proporcionada.
Por último, se debe mantener las políticas y procedimientos para asegurar la integridad y privacidad de los datos, garantizando que el acceso y uso de aquellos que cumplan con las regulaciones y requisitos propios de la organización.
La diferencia entre la Business Intelligence tradicional y la moderna
La principal diferencia entre estos dos tipos de modelo es que la primera era una metodología vertical, en la que el business intelligence se impulsaba por la organización de TI y las preguntas que respondía era de forma “estática”. Esto generaba, entre otras cosas, que si una de las personas tenía una pregunta acerca del informe debía iniciar nuevamente el proceso.
En cambio, la segunda es mucho más interactiva y accesible. Gracias al business intelligence moderno, los integrantes con diferentes tipos de conocimientos pueden personalizar sus dashboards y crear informes de inmediato. Con el software adecuado, pueden visualizar los datos que necesitan y responder sus propias preguntas.
Las mejores herramientas de Business Intelligence para tu empresa
Las mejores herramientas varían según los objetivos de cada empresa en particular. Sin embargo, se pueden destacar los cuadros de mando (dashboards), minería de datos y almacenes de datos, entre otros.
En el caso de los cuadros de mando (Dashboards), estos proporcionan una vista visual de los datos clave, como gráficos, tablas y métricas. Entre las herramientas más populares se destacan Tableau, Power BI y QlikView.
En cuanto a la minería de datos (data mining), permite analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y relaciones, destacándose las herramientas RapidMiner y KNIME.
Con respecto a los almacenes de datos, también conocidos como Data Warehouses, se encargan de guardar datos históricos para su análisis.
Entre las aplicaciones más importantes se encuentran Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake. La elección de una u otra dependerá, en gran medida, de las necesidades del momento de la empresa.
Caso de estudio de Business Intelligence
Hospital General de North York
El Hospital General de North York, una institución médica pública en Toronto, Canadá, utilizó métricas de desempeño para mejorar sus procesos y tendencias.
Al medir el desempeño diario, el hospital pudo identificar tendencias y afinar sus procesos para garantizar la calidad de la atención a sus pacientes.
En 2017, los directores del hospital tomaron la decisión de contratar a IBM para comenzar a transformar su infraestructura analítica y proporcionar una forma más potente y flexible de monitorear el rendimiento de los Protocolos de Base de Calidad (QBP, por sus siglas en inglés).
Desde entonces, NYGH ha continuado su trayectoria de utilizar percepciones impulsadas por datos para mejorar la calidad de atención en todo el hospital.
En el centro de este esfuerzo, Sri Vijay guía silenciosa pero eficazmente la provisión de atención basada en datos en el establecimiento. ‘Habilito a las personas para que las percepciones de datos formen parte de su rutina diaria’, dice, ‘y les brindo la confianza para tomar decisiones basadas en ello’
El uso de métricas de desempeño es una práctica propia del Business Intelligence (BI).
Hoy en día, el hospital no solo mide, sino que también mejora el funcionamiento utilizando el software Cognos Analytics para cuantificar y evaluar medidas clave de rendimiento en toda la instalación.
Soluciones relacionadas desarrolladas por IBM
Existen soluciones desarrolladas por IBM que ofrecen un conjunto integral de herramientas para abordar diversas necesidades en el ámbito de Business Intelligence.
Desde la planificación financiera hasta el análisis avanzado de datos y la creación de informes interactivos.
IBM Planning Analytics
IBM Planning Analytics es una solución de planificación, presupuestación y previsión que permite a las empresas crear modelos financieros flexibles y basados en datos.
Ofrece capacidades de análisis en tiempo real y colaboración, lo que permite a los equipos de planificación trabajar de manera más eficiente y tomar decisiones basadas en datos actualizados.
Algunas de sus características destacadas son:
- Modelado multidimensional.
- Colaboración en tiempo real.
- Escenarios hipotéticos y “what-if” analysis.
- Integración con fuentes de datos externas.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics es una plataforma de inteligencia empresarial que brinda a las organizaciones capacidades de informes, análisis y cuadros de mando.
Permite a los usuarios explorar datos, crear visualizaciones impactantes y compartir información de manera efectiva.
Cognos Analytics está diseñado para proporcionar información procesable y promover la toma de decisiones informada.
Entre sus principales características podemos mencionar:
- Creación de informes y tableros interactivos.
- Exploración y visualización de datos.
- Distribución de informes automatizada.
- Integración con diversas fuentes de datos.
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler es una herramienta clave de Business Intelligence basada en minería de datos y análisis predictivo.
Su función es permitir a los usuarios descubrir patrones en los datos, realizar análisis estadísticos avanzados y construir modelos predictivos sin necesidad de habilidades de programación complejas.
SPSS Modeler es utilizado en una variedad de sectores para prever tendencias, identificar oportunidades y tomar decisiones basadas en datos.
Sus principales características son:
- Minería de datos y preparación de datos.
- Creación de modelos predictivos.
- Evaluación y validación de modelos.
- Integración con otras herramientas y entornos analíticos.
Recursos de la Business Intelligence (BI)
En los siguientes apartados veremos que recursos puede utilizar la Business Intelligence para perfeccionarse.
Inteligencia artificial
La Business Intelligence, a través de determinados recursos como la inteligencia artificial, puede lograr un desarrollo mucho mayor de cara al futuro.
Analizaremos a continuación de qué forma la IA puede ser un impulsor del Business Intelligence y colaborar con las empresas.
Automatización de procesos analíticos
La IA puede automatizar tareas analíticas rutinarias y complejas.
Esto incluye la preparación de datos, la generación de informes y la identificación de patrones, permitiendo a los profesionales de BI centrarse en análisis más estratégicos.
Análisis predictivo avanzado
Es sabido que, además, la inteligencia artificial potencia el análisis predictivo al utilizar algoritmos avanzados y de machine learning.
Esto posibilita que las empresas puedan anticipar tendencias, identificar oportunidades y mitigar riesgos antes de que se materialicen.
Interacción natural e interfaces conversacionales
Las interfaces conversacionales impulsadas por IA, como chatbots y asistentes virtuales, pueden hacer que la interacción con los sistemas de BI sea más intuitiva.
En ese sentido, los usuarios podrían hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas comprensibles.
Recomendaciones contextuales
Asimismo, las recomendaciones contextuales basadas en el análisis de datos en tiempo real que puede lograr esta tecnología hacen que los usuarios puedan tomar decisiones más informadas al proporcionar sugerencias relevantes del contexto de su trabajo.
Descubrimiento automático de Información
La IA tiene la capacidad de explorar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos.
Es así como se puede avanzar más fácilmente en la identificación de insights valiosos que podrían impulsar la toma de decisiones estratégicas.
Seguridad y detección de anomalías
Al trabajar con datos, hoy en día es imprescindible la seguridad de los mismos. La información se ha convertido en un activo muy sensible por lo cual es necesario tener herramientas que la protejan de forma efectiva.
En este sentido, la inteligencia artificial puede mejorar la seguridad de los datos al detectar patrones anómalos que podrían indicar actividades sospechosas.
Esto es crucial para proteger a los activos digitales de la empresa y, claro está, prevenir posibles amenazas.
Planificación y previsión avanzada
En un entorno empresarial competitivo, la planificación y previsión avanzada respaldada por Business Intelligence emerge como un elemento esencial para la optimización de la cadena de suministro.
No solo es una herramienta estratégica, sino una ventaja competitiva que impulsa la eficiencia y la adaptabilidad.
Aquellas empresas que integren con éxito estas prácticas avanzadas de BI en su gestión de la cadena de suministro (Supply Chain Management (SCM)) estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades del mercado actual.
Anticipación de la demanda
La planificación avanzada utiliza el poder predictivo de Business Intelligence para anticipar la demanda futura.
Analizando datos históricos, patrones estacionales y factores del mercado, las empresas pueden prever con precisión las fluctuaciones en la demanda, permitiendo una gestión de inventario más eficiente.
Reducción de costos y optimización de recursos
La capacidad de prever la demanda no solo evita escasez de productos, sino que también optimiza los costos operativos.
A través de la planificación avanzada se pueden reconocer oportunidades para reducir excesos de inventario y minimizar costos de almacenamiento.
Flexibilidad ante cambios en la demanda
Los cambios inesperados en la demanda son inevitables, pero la planificación avanzada permite a las empresas adaptarse rápidamente.
Como hemos visto, Business Intelligence proporciona análisis de información en tiempo real, permitiendo ajustes ágiles en la producción y distribución para satisfacer las variaciones en la demanda del mercado.
Mejora de la eficiencia operativa
La visibilidad mejorada a través de herramientas de BI permite una supervisión detallada de cada etapa de la cadena de suministro.
Identificar cuellos de botella, optimizar rutas logísticas y mejorar la eficiencia operativa general se convierten en posibilidades alcanzables.
Exploración de Tableau en el Contexto de Business Intelligence
En los siguientes apartados analizaremos cómo Tableau es importante en el desarrollo del Business Intelligence.
Tableau como herramienta de Business Intelligence
En el vertiginoso universo del Business Intelligence (BI), Tableau ha surgido como un líder indiscutible, llevando la visualización de datos y el análisis interactivo a nuevas alturas.
Fundada en 2003, la empresa ha revolucionado la forma en que las organizaciones exploran y comprenden sus datos, convirtiéndolos en insights prácticos y estratégicos.
Beneficios de Tableau
Tableau ofrece a las empresas numerosos beneficios.
Visualización de datos sin esfuerzo
Tableau se distingue por su capacidad para transformar datos complejos en visualizaciones intuitivas y comprensibles.
Su interfaz fácil de usar permite a los usuarios crear cuadros de mando interactivos y visualizaciones de datos dinámicas sin requerir habilidades avanzadas en programación.
A través de una de sus funciones más prácticas ‘‘Explique los datos’’ quienes utilizan Tableau tienen un punto de partida para interiorizarse a fondo con sus datos.
Sin embargo, los propios desarrolladores de Tableau advierten que ‘Explique los datos’ es una herramienta que descubre y describe las relaciones en sus datos pero que no puede dar cuenta de que es lo que causa esas relaciones.
Por lo cual, detrás del análisis debe haber un experto en datos.
Escalabilidad
Desde pequeñas empresas hasta grandes corporativos, Tableau se adapta a diferentes escalas y necesidades.
Su arquitectura escalable permite a las organizaciones crecer con la plataforma a medida que evolucionan sus requerimientos de BI.
Uso de Tableau en sectores
A continuación, veremos algunos ejemplos de sectores, como salud, tecnología de la información y educación, que han adoptado Tableau para transformar operaciones y mejorar la toma de decisiones.
Sector de la salud
Tableau se ha implementado en hospitales y sistemas de salud para visualizar datos relacionados con la gestión de pacientes, el rendimiento de los servicios de atención médica y la eficiencia operativa.
Esto ha llevado a una correcta aplicación del Business Intelligence generando un proceso de toma de decisiones más rápida y basada en datos para mejorar la calidad de la atención y optimizar los recursos médicos.
Sector de Tecnología de la Información
En el ámbito de la tecnología, las empresas utilizan Tableau para analizar grandes volúmenes de datos generados por sistemas y aplicaciones.
Esto ha permitido una supervisión proactiva del rendimiento de la red, la identificación de tendencias de uso de software y la optimización de la infraestructura tecnológica.
Sector de la educación
Tableau se ha implementado en instituciones educativas para analizar datos de rendimiento estudiantil, evaluar la eficacia de los programas académicos y mejorar la eficiencia operativa.
Las visualizaciones de datos han ayudado a identificar patrones de retención, áreas de mejora y a tomar decisiones informadas para el éxito estudiantil.
Sector financiero
Las instituciones financieras han adoptado Tableau para el análisis de riesgos, la gestión de carteras y la presentación de informes financieros.
La capacidad de visualizar datos financieros complejos ha mejorado la toma de decisiones estratégicas y la conformidad con regulaciones.
El Futuro de Tableau y Business Intelligence
El futuro de Tableau y las plataformas de Business Intelligence se moldeará a medida que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se integren más profundamente.
La colaboración y la visualización de datos seguirán siendo fundamentales, pero con un giro hacia experiencias más avanzadas y personalizadas.
La capacidad de las organizaciones para abrazar estas tendencias y adoptar soluciones que ofrezcan una combinación poderosa de automatización, análisis avanzado y colaboración efectiva será crucial para mantenerse a la vanguardia en el cambiante panorama del Business Intelligence.
Conclusión de la Business Intelligence (BI)
En el fascinante mundo de los negocios, donde los datos son el nuevo oro y la digitalización es parte de nuestras vidas, Business Intelligence (BI) emerge como la brújula que guía la toma de decisiones estratégicas.
A lo largo de este artículo, hemos explorado cómo BI, mediante plataformas líderes como Tableau, se erige como un impulsor de cambio en diversos sectores.
Desde la visualización intuitiva de datos hasta la planificación avanzada en la cadena de suministro, BI se convierte en una de las mejores herramientas hacia la eficiencia operativa, la anticipación de la demanda y la innovación continua.
La integración de inteligencia artificial y aprendizaje automático añade un matiz futurista, automatizando tareas analíticas y permitiendo predicciones más precisas.
En sus múltiples dimensiones, BI revela su potencial transformador, siendo un aliado indispensable en la era de la información.
Artículo publicado originalmente en 08 Ene 2024
