Business Intelligence: Inteligencia empresarial
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios, inteligencia comercial o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.
El término inteligencia empresarial se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, así como también la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.
En definitiva, Business Intelligence es la habilidad de transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
En un artículo de 1958, el investigador de IBM Hans Peter Luhn utiliza el término Inteligencia de Negocio por primera vez. Luhn define a la inteligencia como: "La capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal forma que consiga orientar la acción hacia una meta deseada".
La inteligencia de negocios, tal como se la entiende hoy en día, ha evolucionado desde los sistemas de apoyo a las decisiones, proceso que se inició en la década de 1960 y se desarrolló a lo largo de mediados de los años 80.
En 1989, Howard Dresner (más tarde, un analista de Gartner Group) propuso la "inteligencia de negocios", como un término general para describir "los conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en hechos de apoyo”. Sin embargo, esta expresión no se popularizó hasta finales de la década de los 90.
Las herramientas de business intelligence se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de la producción, con información relacionada con la empresa o sus ámbitos de influencia, y con datos económicos.
Mediante las herramientas y técnicas ETL (del inglés "Extract, transform & Load"), o ETC (equivalente en castellano a "extracción, transformación y carga"), se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los datos), para luego cargarlos en un almacén de datos.
La vida, o el periodo de vida de un software de inteligencia de negocios, dependerá únicamente del éxito de su uso en beneficio de la empresa. Si ésta es capaz de incrementar su impacto y sus decisiones, el software de inteligencia de negocios seguirá vigente durante mucho tiempo. En caso contrario, será sustituido por otro que aporte mejores y más precisos resultados.
Finalmente, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelado de las representaciones basadas en consultas para crear un cuadro de mando integral que sirve de base para la presentación de informes gerenciales.
Inteligencia de empresas
La Inteligencia de Empresas es el concepto más amplio del uso de la inteligencia en las organizaciones. Desde distintas perspectivas, la inteligencia de empresas ha ido emergiendo a partir de la contribución de muchas áreas del conocimiento: market intelligence (inteligencia de mercados), competitive intelligence (inteligencia competitiva), business intelligence (inteligencia empresarial).
Este concepto ha sido muy utilizado en el mundo de la tecnología con distintos significados como inteligencia de negocios, strategic foresight (Inteligencia Estratégica), corporate intelligence (Inteligencia Corporativa), vigilancia tecnológica, prospectiva tecnológica, etc.
Inteligencia de mercados internacionales
En la inteligencia empresarial, la estrategia debe ser vista como un proceso creativo: buscar nuevas formas de hacer las cosas, de generar valor en un mundo que está en continuo cambio, y de ser efectivo en el corto plazo. Para ello es necesario:
• Inteligencia para crear y compartir el conocimiento.
• Habilidad para integrar y administrar ese conocimiento.
• Imaginación para visualizar acciones alternativas a las usuales y analizar sus consecuencias.
• Pericia para manejar los recursos y atender las necesidades actuales sin dejar de construir el futuro deseable.
Así como en el marketing se tienen las 4 P, también en la inteligencia de mercados se tienen 4P.
• PLAN: curso de acción consciente determinado.
• POSICIÓN: un medio para ubicar a la organización (nicho, rentas, dominio)
• PATRÓN: un modelo que implique consistencia
• PERSPECTIVA: una manera particular de percibir el mundo (cultura e ideología)
Con la globalización, la competencia se convierte en hipercompetencia, para lo cual hay que reaccionar con rapidez, sorpresa y anticipación, y si fuera necesario, también hay que cambiar las reglas de juego y hacer productos innovadores integrales para demostrar superioridad frente a la competencia y no perder el liderazgo.
Características de la Inteligencia empresarial
• Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de este concepto. Lo primero que deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el acceso de los usuarios a los datos, con independencia de su procedencia.
• Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.
• Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.
• Estrecha relación con Big Data. La inteligencia de negocios se relaciona con las ingentes cantidades de datos con las que nos encontramos día tras día en el momento de tener que tomar una decisión.
De acuerdo a su nivel de complejidad, las soluciones de Business Intelligence se pueden clasificar en:
• Informes
o Informes predefinidos.
o Informes a medida.
o Consultas (Query) / Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing).
o Alertas.
• Análisis
o Análisis estadístico.
o Pronósticos (Forecasting).
o Modelado predictivo o Minería de datos (Data Mining).
o Optimización.
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