¿Qué es BI? La definición de Inteligencia de Negocio de un vistazo
La inteligencia empresarial (BI) -también conocida como analítica empresarial- se refiere a la recopilación, procesamiento y análisis sistemáticos de datos empresariales procedentes de diversas fuentes. Mediante el uso de herramientas y métodos especializados, las extensas bases de datos se convierten en
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia empresarial?
Todas las organizaciones generan a diario enormes cantidades de datos, que básicamente contienen información valiosa para la toma de decisiones. Sin embargo, mientras estos datos se almacenen en hojas de cálculo Excel y sistemas independientes, los directivos no pueden extraer de ellos ninguna conclusión provechosa. Los análisis e informes consumen tanto tiempo y son tan propensos a errores que rara vez se pueden obtener de ellos conocimientos fiables.
La inteligencia empresarial rompe los silos de datos de las empresas vinculando y analizando automáticamente los datos empresariales relevantes mediante herramientas electrónicas. Esto permite a los directivos acceder rápidamente a datos de alta calidad en tiempo real y a informes significativos. El objetivo principal es comprender mejor los acontecimientos y, posteriormente,
Las ventajas del BI de un vistazo
- Mayor eficacia
La evaluación automatizada de datos reduce el trabajo de análisis manual y, por tanto, ahorra mucho tiempo. - Tiempos de respuesta más rápidos
Al reconocer las desviaciones y los cambios del mercado en una fase temprana, las empresas pueden actuar de forma proactiva. - Altamente competitivas
Las empresas son capaces de identificar rápidamente las tendencias y desarrollar nuevas áreas de negocio. - Mejora de la experiencia del cliente
- Las empresas pueden adaptar mejor sus productos y servicios a las necesidades de sus clientes.
- Procesos optimizados
- BI identifica el potencial de mejora en producción, ventas, logística y otras áreas.
- Reducción de costes
- Unos procesos empresariales optimizados y menos decisiones equivocadas ahorran mucho dinero a las empresas.
¿Cómo funciona la Inteligencia Empresarial?
Entonces, ¿cómo es posible obtener información comparable y procesable de distintas fuentes de datos? Se requiere un proceso de inteligencia empresarial en varias fases que comprende los siguientes pasos.
1. adquisición de datos
El proceso de BI comienza con la recopilación de datos. La información puede proceder de fuentes de datos internas y externas, y puede estar disponible inicialmente en forma estructurada y no estructurada, por ejemplo:
- Datos internos de sistemas ERP, sistemas de gestión de mercancías y herramientas CRM
- Datos externos de medios sociales, análisis de mercado o sistemas de proveedores
- Datos estructurados de bases de datos y tablas
- Datos no estructurados de correos electrónicos y documentos de texto
2º proceso ETL
En el siguiente paso, los datos heterogéneos deben normalizarse y transferirse a una base de datos de destino. Esto se hace en el llamado proceso ETL: Extraer, Transformar, Cargar.
- Extraer: Los datos se extraen de distintos sistemas fuente.
- Transformación: Los datos obtenidos se limpian, formatean y transforman en una estructura normalizada.
- Cargar: Por último, los datos se cargan en un almacén de datos.
El proceso ETL es crucial para la calidad de los análisis posteriores, ya que sólo unos datos coherentes proporcionan resultados fiables.
3. gestión de datos
El almacén de datos sirve de plataforma central para almacenar y gestionar todos los datos. Los responsables de la toma de decisiones pueden acceder a este almacén a largo plazo en cualquier momento y extraer datos estructurados para sus análisis. Pueden crearse los llamados mercados de datos para las distintas áreas de negocio, como ventas, marketing o control. Contienen sólo el subconjunto relevante del almacén de datos y permiten análisis específicos de cada departamento.
4. Análisis y procesamiento de BI
Ahora que toda la información relevante está disponible en una ubicación central en una estructura estandarizada, puede comenzar el análisis. La inteligencia empresarial se centra principalmente en cuestiones sobre el pasado. Por tanto, se centra en los dos tipos de análisis siguientes:
- Análisis descriptivo
Esta forma de análisis de BI se utiliza para preparar y visualizar datos históricos con el fin de aportar transparencia a la evolución pasada. Una pregunta típica es: ¿Qué productos se vendieron con más frecuencia en el último trimestre? - Análisis de diagnóstico
Este tipo de análisis examina por qué se han producido determinados hechos o acontecimientos. Se identifican causas y correlaciones para reconocer los factores que influyen. Una pregunta típica es: ¿Por qué han caído las cifras de ventas en una determinada región?
Los sistemas OLAP (Procesamiento Analítico en Línea) suelen utilizarse para garantizar que los datos puedan analizarse con la mayor rapidez y multidimensionalidad posibles. Organizan los datos en estructuras multidimensionales y permiten así consultas complejas desde distintas perspectivas.
5. visualización e informes
Los resultados del análisis se presentan mediante gráficos claros y cuadros de mando que facilitan el acceso a las cifras clave importantes. Al elaborar informes, estas claras visualizaciones garantizan que las correlaciones complejas sean igualmente fáciles de entender para todos los grupos destinatarios. Esto permite a directivos y ejecutivos tomar rápidamente las decisiones correctas.
Herramientas de BI: ¿Qué sistemas de inteligencia empresarial existen?
Las empresas necesitan soluciones de software especializadas para trazar el proceso de BI. Con potentes sistemas de inteligencia empresarial, como Microsoft Power BI o Tableau, es posible recopilar, almacenar y visualizar claramente grandes cantidades de datos. Estas herramientas de BI pueden convertir la información de distintas fuentes en un formato de datos estandarizado y
Hoy en día, muchas soluciones de inteligencia empresarial se basan en el BI de autoservicio. Esto permite a los departamentos especializados realizar análisis de forma independiente, sin necesidad de profundos conocimientos técnicos. Esto es posible gracias a interfaces fáciles de usar con cuadros de mando interactivos y diagramas ilustrativos. Los beneficios residen claramente en una mayor agilidad dentro de la empresa.
Las herramientas modernas de BI también permiten
- Compartir informes y análisis dentro del equipo,
- Informes automatizados y análisis de datos en tiempo real y
- Recomendaciones de actuación respaldadas por la IA.
La interacción del software BI y el sistema ERP
En primer lugar, un sistema ERP por sí solo no es adecuado como herramienta de BI. Es cierto que los sistemas ERP suelen estar equipados con funciones de análisis. Sin embargo, el objetivo principal de una solución ERP es registrar y gestionar los datos de la empresa y controlar los procesos empresariales. Sin embargo, un sistema ERP no está diseñado para el análisis estratégico exhaustivo de grandes cantidades de datos interempresariales procedentes de una amplia variedad de fuentes. Además, los análisis complejos mermarían demasiado el rendimiento del sistema ERP.
Sin embargo, el sistema ERP desempeña un papel decisivo en la analítica empresarial: como fuente de datos integral, proporciona información operativa importante de todas las áreas de la empresa. Por tanto, lo ideal es que el software de BI esté totalmente integrado en el sistema ERP como un módulo adicional. Esto permite a la herramienta acceder directamente a los datos almacenados en el ERP y analizarlos en tiempo real.
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Ejemplo de aplicación: Scherzinger Pumpen GmbH
Para optimizar sus procesos de planificación, el fabricante de bombas de la Selva Negra se pasó al sistema ERP APplus. Desde entonces, una solución de inteligencia empresarial totalmente integrada conecta todas las áreas de la empresa entre sí, garantizando así la máxima transparencia. Los datos se visualizan en un portal fácil de usar, cuyos elementos del cuadro de mandos se adaptan a las necesidades de los empleados.
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¿Cuál es la diferencia entre inteligencia empresarial y big data?
Las empresas persiguen el mismo objetivo tanto con el BI como con el big data: utilizar los datos de forma rentable. Sin embargo, el alcance y la finalidad de los datos difieren significativamente.
Grandes datos | Inteligencia empresarial | |
| Volumen de datos | grandes cantidades de datos | Cantidades de datos de moderadas a grandes |
| Objetivo principal | Almacenamiento y análisis de datos, entrega de materia prima, reconocimiento de patrones | Evaluación y visualización de datos, transformación en información utilizable |
| Análisis de datos | Analizar todo tipo de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados | Analizar datos coherentes almacenados en almacenes de datos |
| Usuario | Científicos de datos, ingenieros de datos, analistas | Dirección, gerentes, ejecutivos, controladores |
Ejemplos de inteligencia empresarial en la práctica
Producción
Producción analiza los datos de las máquinas y los tiempos de producción para identificar los cuellos de botella y los tiempos de inactividad en una fase temprana. Los análisis de BI ayudan a reducir las tasas de rechazo y a optimizar la utilización de la capacidad. También permiten hacer más transparentes las cadenas de suministro y gestionar los inventarios de forma más eficiente.
Marketing
El departamento de marketing quiere averiguar qué productos se venden mejor en qué regiones. Para ello, analiza las cifras de ventas, el comportamiento de los clientes y los resultados de las campañas. Basándose en estos resultados, la dirección de marketing puede asignar los presupuestos de forma más específica y reconocer el potencial de venta cruzada. Los cuadros de mando muestran en tiempo real el impacto de las campañas actuales en las ventas.
Controlando
Controlling utiliza BI para supervisar regularmente las ventas y los costes. Al revisar los planes presupuestarios en función de los datos y actualizar automáticamente las previsiones, el departamento puede tomar rápidamente decisiones financieras fiables.
