BI (Inteligencia de negocios): la guía definitiva

Conozca las tendencias actuales que afectan a la BI, incluida la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el IoT (internet de las cosas).

Definición ¿Qué es la inteligencia de negocios?

La inteligencia de negocios (BI) o inteligencia empresarial es el conjunto de estrategias y herramientas utilizadas para analizar información empresarial. Los proyectos de inteligencia de negocios son mucho más eficaces cuando combinan fuentes de datos externas para obtener información práctica.

El análisis empresarial, también conocido como análisis avanzado, es un término que se usa indistintamente y con frecuencia frente a inteligencia de negocios. Sin embargo, el análisis empresarial es un subtipo de inteligencia de negocios, ya que esta última se ocupa de estrategias y herramientas, mientras que el primero se centra más en el método. La inteligencia de negocios es descriptiva, mientras que el análisis empresarial es más prescriptivo: aborda un problema o cuestión en concreto.

La inteligencia competitiva es un subconjunto de la inteligencia de negocios. La inteligencia competitiva es la recopilación de datos, herramientas y procesos para reunir, acceder y analizar datos comerciales sobre la competencia. Se suele usar para monitorizar diferencias entre los productos.

Aplicaciones de inteligencia de negocios en la empresa

  • Medición

  • Se usan muchas herramientas de inteligencia de negocios en las aplicaciones de medición. Pueden extraer datos de entrada de sensores, sistemas CRM, tráfico web y mucho más para medir KPI. Por ejemplo, las aplicaciones para un conjunto de instalaciones de una gran empresa de fabricación podrían incluir sensores que midieran la temperatura de los equipos clave para optimizar sus programas de mantenimiento.

  • Análisis

  • Los análisis son el estudio de datos para encontrar información significativa y detallada. Es una aplicación muy popular entre las herramientas de inteligencia de negocios, ya que permite a las empresas comprender sus datos en profundidad y generar valor en sus decisiones basadas en datos. Por ejemplo, una empresa de marketing podría usar este análisis para determinar los segmentos de clientes que tienen más probabilidad de convertirse en nuevos clientes.

  • Elaboración de informes

  • La elaboración de informes es una aplicación estándar de software de inteligencia de negocios. Ahora los productos de BI pueden generar informes periódicos para las partes internas interesadas, automatizar tareas vitales para los analistas y reemplazar la necesidad de hojas de cálculo y programas de procesamiento de textos.

    Por ejemplo, un analista de operaciones de ventas podría usar la herramienta para elaborar un informe semanal para su jefe que detallase las ventas de la semana anterior por región geográfica, una tarea que requeriría mucho más esfuerzo de hacerla manualmente. Con una herramienta de informes avanzada, el esfuerzo requerido para crear tal informe disminuye significativamente. En algunos casos, las herramientas de inteligencia de negocios pueden automatizar por completo el proceso de informes.

  • Colaboración

  • Las funciones de colaboración permiten a los usuarios trabajar con los mismos datos y archivos en tiempo real, y ahora son muy frecuentes en las plataformas modernas de inteligencia de negocios. La colaboración entre dispositivos seguirá impulsando el desarrollo de nuevas y mejores herramientas de inteligencia de negocios. La colaboración en las plataformas de BI puede ser importante a la hora de crear nuevos informes o paneles de control.

    Por ejemplo, el CEO de una empresa de tecnología podría querer un informe personalizado o los datos sobre un grupo de enfoque de un nuevo producto en 24 horas. Los jefes de producción, los analistas de datos y los controladores de calidad podrían crear al mismo tiempo sus respectivas secciones del informe o panel de control para completarlo dentro del plazo con una herramienta de BI colaborativa.

Buenas prácticas en inteligencia de negocios

Las iniciativas de inteligencia de negocios solo pueden tener éxito si la empresa está comprometida y las ejecuta de manera estratégica. He aquí algunos factores importantes para ello:

  • Patrocinio empresarial

    El patrocinio empresarial es el factor de éxito más importante; ni el sistema más óptimo puede superar la falta de compromiso de la empresa. Si la empresa no puede conseguir el presupuesto para el proyecto o los ejecutivos están ocupados con iniciativas que no son de BI, el proyecto no tendrá éxito.

  • Necesidades empresariales

    Es importante entender las necesidades del negocio para implementar de forma adecuada un sistema de inteligencia de negocios. Esta comprensión debe ser doble: tanto los usuarios finales como los departamentos de TI tienen necesidades importantes que, a menudo, difieren. Para alcanzar este entendimiento importante de las necesidades de BI, la empresa tiene que analizar todas las necesidades de sus integrantes.

  • Cantidad y calidad de los datos

    Una iniciativa de inteligencia de negocios solo tendrá éxito si incorpora datos de alta calidad en su origen. Las fuentes de datos comunes incluyen software de CRM (gestión de relaciones con el cliente), sensores, plataformas publicitarias y herramientas de ERP (planificación de recursos empresariales). Los datos deficientes conducen a decisiones deficientes, por lo que la calidad de los datos es importante.

    Una técnica común para administrar la calidad de los datos es el perfilado, que examina datos y recopila estadísticas para mejorar su gestión. Esto ayuda a mantener la consistencia, reduce los riesgos y optimiza la búsqueda a través de metadatos.

  • Experiencia del usuario

    Una experiencia perfecta de los usuarios es esencial cuando hablamos de inteligencia de negocios, ya que puede motivar al usuario a adoptar y, en última instancia, dar más valor a los productos e iniciativas de BI. La adopción del usuario será complicada sin una interfaz lógica y usable.

  • Recopilación y limpieza de datos

    Los datos se pueden recopilar a partir de un número infinito de fuentes y pueden abrumar a una empresa con facilidad. Para prevenir esto y aportar valor con los proyectos de inteligencia de negocios, las empresas tienen que identificar los datos esenciales. Los datos de inteligencia de negocios suelen incluir datos CRM, de la competencia, datos industriales, etc.

  • Administración del proyecto

    Uno de los pilares esenciales para una gestión de proyectos sólida es abrir líneas de comunicación entre el personal del proyecto, TI y los usuarios finales.

  • Lograr un compromiso

    Hay muchos tipos de compromiso y todos son importantes para los principales responsables de la toma de decisiones al adquirir un nuevo producto de inteligencia de negocios. Los profesionales pueden lograr la aceptación de TI al comunicar sus preferencias y necesidades. Los usuarios también tienen necesidades y preferencias, aunque con diferentes requisitos.

  • Recopilación de requisitos

    Podría decirse que la recopilación de requisitos es la práctica más importante a seguir, ya que permite una mayor transparencia cuando se comparan varias herramientas de BI. Los requisitos serán distintos para cada parte integrante, incluidos los usuarios de TI y empresariales.

  • Formación

    La formación desemboca en la adopción del usuario. Si los usuarios finales no están debidamente capacitados, la acogida y el aumento de valor se vuelven mucho más lentos y difíciles de lograr. Muchos proveedores de inteligencia de negocios, incluido MicroStrategy, ofrecen servicios formativos, que pueden consistir en cursos y certificados para todos los usuarios asociados. Se puede proporcionar formación a cualquier grupo clave asociado con un proyecto de inteligencia de negocios.

  • Asistencia

    Los ingenieros de asistencia, que suelen provenir del proveedor de inteligencia de negocios, resuelven problemas técnicos del propio software o servicio. Learn more about MicroStrategy’s support offerings.

  • Otros

    Las empresas deberían garantizar que las funcionalidades tradicionales de BI estén asentadas antes de implementar análisis avanzados, lo que requiere de varios precursores clave para brindar valor. Por ejemplo, la limpieza de datos debe ser excelente, y las arquitecturas de sistema deben estar implementadas.

    Las herramientas de BI también pueden ser complicadas para muchos usuarios, por lo que es importante validar continuamente sus resultados. Para mejorar de forma continua en la inteligencia de negocios es vital establecer un sistema de observaciones con el fin de enviar e implementar los cambios solicitados por el usuario.

Funciones de la inteligencia de negocios

  • Informes para empresas

    Una de las funciones clave de la inteligencia de negocios es la presentación de informes empresariales y la provisión habitual o concreta de datos comerciales relevantes para las partes interesadas. Los informes pueden darse de muchas formas y elaborarse utilizando varios métodos. Sin embargo, los productos de inteligencia de negocios pueden automatizar este proceso o aliviar las partes débiles de la generación de informes, favoreciendo así la escalabilidad a nivel empresarial en la producción de informes.

  • OLAP

    El OLAP (procesamiento analítico en línea) es un enfoque para resolver problemas analíticos desde múltiples dimensiones. Es una rama del OLTP (procesamiento de transacciones en línea). El valor clave de OLAP es este aspecto multidimensional, que permite a los usuarios ver los problemas desde una variedad de perspectivas. OLAP se puede utilizar para completar tareas como análisis de datos CRM, previsión financiera, presupuestos, etc.

  • Análisis

    El análisis es el proceso de examinar datos y diseñar patrones o tendencias para tomar decisiones clave. Puede ayudar a descubrir patrones ocultos entre los datos. El análisis puede ser descriptivo, prescriptivo o predictivo. Los análisis descriptivos explican un conjunto de datos a través de medidas de tendencias (media, promedio, modo) y extensión (rango, desviación estándar, etc.).

    El análisis prescriptivo es un subgrupo de inteligencia de negocios (BI) que recomienda acciones específicas para optimizar los resultados. Determina una acción prudente basada en datos. Por lo tanto, el análisis prescriptivo depende de la situación, y las soluciones o modelos no deben extrapolarse de modo general a diferentes casos.

    El análisis predictivo, también conocido como modelado predictivo, es el uso de técnicas estadísticas para crear modelos que puedan predecir eventos futuros o desconocidos. El análisis predictivo es una herramienta potente que permite pronosticar tendencias dentro de una empresa, sector o a un nivel mayor.

  • Minería de datos

    La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes grupos de datos. A menudo incorpora aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos para encontrar dichos patrones. La minería o extracción de datos es un proceso clave en los proyectos BI para la gestión de datos y su procesamiento previo, porque garantiza una estructuración adecuada de estos.

    Los usuarios finales también pueden usar la minería de datos para crear modelos que revelen estos patrones ocultos. Por ejemplo, los usuarios podrían extraer datos de CRM para predecir cuáles son los clientes potenciales con más probabilidades de comprar un determinado producto o aplicación.

  • Minería de procesos

    La minería de procesos es un sistema de administración de bases de datos en el que se aplican algoritmos avanzados a los conjuntos de datos para revelar patrones en ellos. La minería de procesos se puede aplicar a muchos tipos de datos, incluidos los estructurados y los no estructurados.

  • Análisis comparativo

    El análisis comparativo es el uso de KPI del sector para medir el éxito de una empresa, un proyecto o un proceso. Es una actividad clave en el ecosistema de BI y se utiliza con regularidad en el mundo empresarial para mejorar los negocios.

  • Empresa inteligente

    Todos los anteriores son objetivos o funciones distintos a la inteligencia de negocios, pero la BI es más valiosa, ya que sus aplicaciones van más allá de los sistemas tradicionales de asistencia a la toma de decisiones (DSS). La llegada de la computación en la nube y la explosión de los dispositivos móviles implica que los usuarios comerciales exigen análisis en cualquier momento y lugar, por lo que la BI móvil se ha convertido en algo esencial para el éxito empresarial.

    Cuando una aplicación de inteligencia de negocios abarca la totalidad de una estrategia y las operaciones de una empresa, y puede utilizar sus datos, personas y activos empresariales de formas que no eran posibles en el pasado, puede convertirse en una Intelligent Enterprise. Más información sobre cómo puede ayudar MicroStrategy a su empresa a convertirse en una Intelligent Enterprise.

Puestos en Inteligencia empresarial

Los trabajadores de inteligencia de negocios de nivel básico tienen una gran demanda y ganan una media de 80 000 USD al año, un 33 % superior a la media nacional. A pesar de la demanda de profesionales de inteligencia de negocios, los sueldos varían significativamente. Algunos factores influyentes incluyen el nivel de formación, la experiencia laboral y las habilidades técnicas.

¿Cuánto gana un analista de BI?

¿Cuánto ganan los directivos de BI?

La historia de la inteligencia empresarial

Retos clave en la inteligencia de negocios

  • Datos no estructurados

    Para resolver problemas de capacidad de búsqueda y evaluación de datos, es necesario saber algo sobre el contenido. En la actualidad, los sistemas y tecnologías de inteligencia de negocios requieren que los datos estén estructurados adecuadamente para facilitar la búsqueda y la evaluación de los mismos. Esta estructuración se puede hacer agregando contexto con metadatos.

    Muchas empresas deben lidiar también con la calidad de los datos. Incluso con arquitecturas y sistemas de BI excelentes, las empresas con datos cuestionables o incompletos tendrán dificultades para que los usuarios desconfiados los acepten.

  • Acogida pobre

    Muchos proyectos de BI intentan reemplazar por completo las herramientas y mecanismos antiguos, pero esto puede acabar en una mala acogida por parte de los usuarios, que vuelven a las herramientas y procesos con los que se sienten cómodos. Muchos expertos evidencian que los proyectos de BI fallan debido al tiempo que se tarda en crear o ejecutar informes, lo que hace que los usuarios tengan menos probabilidades de adaptarse a nuevas tecnologías y que vuelvan a las herramientas anteriores.

    Otra razón del fracaso de un proyecto de inteligencia de negocios es la formación inadecuada del usuario o del equipo de TI. Una formación inadecuada puede llevar a la frustración y ahogar el proyecto.

  • Falta de comunicación entre las partes interesadas

    La comunicación interna es otro factor clave que puede significar el fracaso en los proyectos de inteligencia de negocios. Un posible error es dar falsas esperanzas a los usuarios durante la implementación. Los proyectos de BI a veces se consideran soluciones rápidas, pero a menudo se convierten en proyectos grandes y estresantes para todos los involucrados.

    La falta de comunicación entre los usuarios finales y los departamentos de TI puede comprometer el éxito del proyecto. Los requisitos de TI y de los compradores deben alinearse con las necesidades del equipo de usuarios finales. Si no colaboran todos, es posible que el producto final no se ajuste a las expectativas y necesidades, lo que puede frustrar a todas las partes y desembocar en un proyecto fallido. Los proyectos exitosos proporcionan a las comerciales herramientas valiosas que también cumplen con los requisitos internos de TI.

  • Planificación inadecuada

    La empresa de investigación y asesoría Gartner advierte sobre las compras no meditadas de productos de inteligencia de negocios. Los productos de inteligencia de negocios están altamente diferenciados, y es importante que los clientes encuentren el producto que se adapte a las necesidades de sus funcionalidades y precios.

    Las empresas a veces tratan la inteligencia de negocios como una serie aislada de proyectos en lugar de como un proceso fluido. Los usuarios suelen solicitar cambios de forma continua, por lo que es fundamental contar con un método para revisar e implementar mejoras.

    Algunas organizaciones también intentan dar a la inteligencia de negocios un enfoque de “encajar los golpes” en lugar de articular una estrategia específica que incorpore los objetivos corporativos y las necesidades de TI y de los usuarios finales. Gartner sugiere formar un equipo específico para crear o revisar una estrategia de inteligencia de negocios con miembros extraídos de todos estos grupos integrantes.

    Las empresas deben evitar las adquisiciones costosas de productos de inteligencia de negocios tras haber solicitado un panel personalizado de prueba. Este tipo de proyecto tiende a fallar debido a su especificidad. Un único panel de control personalizado en silos podría no ser relevante para los objetivos corporativos globales ni para la estrategia de inteligencia de negocios.

    En la preparación de nuevos sistemas y software de inteligencia de negocios, muchas compañías se esfuerzan por crear una versión única de la verdad. Esto requiere definiciones estándar para los KPI, desde los más generales hasta los más específicos. Si la documentación no es la adecuada y existe un exceso de definiciones, los usuarios pueden tener dificultades y se puede perder un tiempo valioso para abordar adecuadamente estas inconsistencias.

Preguntas frecuentes

¿Qué habilidades necesita para ser analista de inteligencia de negocios?
¿Cuál es la mejor herramienta de inteligencia de negocios?
¿Qué herramientas de inteligencia de negocios existen?
¿Cuál es la función de la inteligencia de negocios?
¿Qué es la inteligencia de negocios y cómo funciona?
¿Qué hace un especialista en inteligencia de negocios?
¿Excel es una herramienta de inteligencia de negocios?
¿Qué se entiende por un mercado de datos?
¿Qué tipos de mercados de datos hay?
¿En qué consiste el proceso ETL en el almacenamiento de datos?
¿En qué se diferencia OLAP de OLTP?
¿Cuánto gana un analista de inteligencia de negocios?
¿Cuál es el objetivo principal de la inteligencia de negocios?
¿Qué diferencia hay entre inteligencia de negocios y análisis empresarial?
¿Por qué es tan importante la inteligencia de negocios?