Business Intelligence

BUSINESS INTELLIGENCE: DEFINICIÓN, VENTAJAS E IMPLEMENTACIÓN + 5 EJEMPLOS REALES

Business Intelligence, Inteligencia de Negocios o BI, es un tema delicado. Cada vez son más las personas que lo utilizan y solo unos pocos comprenden su verdadero significado.

Comparte

CATEGORÍA: TRANSFORMACIÓN dIGITAL

El software, las herramientas y los sistemas de Business Intelligence son muy populares y demandados por el público, con un interés en el análisis empresarial y las soluciones de BI que crecen exponencialmente cada año.

¿Por qué? Averigüemos en este artículo.

Visualización de datos frente a inteligencia empresarial

 

Hay muchos términos superpuestos o, a primera vista, similares en los mundos de Analytics y Marketing, y la visualización de datos y la inteligencia empresarial son dos de ellos que forman exactamente una pareja que a menudo se confunde.

 

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los dos y en qué se parecen? Veamos nuestro hermoso gráfico a continuación.

Business Intelligence

La visualización de datos y la inteligencia empresarial se superponen en la ciencia de datos, lo que significa que ambas se basan en una base de datos confiables, completos y precisos. La ciencia de datos es lo único que conecta dos términos ya que, generalmente en todos los demás aspectos, la visualización de datos y la inteligencia empresarial son instrumentos analíticos muy diferentes. 

 

La visualización de datos es un método para convertir datos en formas visuales como gráficos de líneas, barras, gráficos circulares y de araña, mapas de calor, etc.

 

La herramienta Business Intelligence es, por otro lado, en un entendimiento común, un software complejo que rastrea, recopila y analiza todos los datos importantes dentro de una empresa para presentar información significativa.

¿Qué es Business Intelligence (BI)?

 

En Internet encontraremos un montón de definiciones de Business Intelligence sobre lo que supuestamente es, pero seamos honestos, la mayoría de ellas son tan vagas que, no importa cuán intensamente estudiemos, no nos acercaremos a comprender lo que realmente es.  

 

La mayoría de las fuentes afirman que Business Intelligence es un conjunto de estrategias y técnicas empleadas por empresas progresistas con el propósito de analizar datos y tomar decisiones basadas en eventos. ¿Quedó más claro? Obviamente no.

 

Entonces, ¿Qué es Business Intelligence?

 

Business Intelligence es una tecnología que recopila todos los datos dentro de una empresa en un único almacén de datos, analiza los datos rastreados y ofrece información para mejorar el rendimiento de esa empresa.

 

La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) aprovecha el software y los servicios para convertir los datos en conocimientos prácticos que informan las decisiones empresariales estratégicas y tácticas de una organización. Las herramientas de Business Intelligence acceden y analizan conjuntos de datos y presentan hallazgos analíticos en informes, resúmenes, cuadros de mando, gráficos y mapas para proporcionar a los usuarios inteligencia detallada sobre el estado del negocio.

 

El término Inteligencia Empresarial o Business Intelligence a menudo se refiere también a una variedad de herramientas que brindan acceso rápido y fácil de asimilar en relación a la información sobre el estado actual de una organización, según los datos disponibles.

 

La Inteligencia de Negocios tradicional surgió originalmente en la década de 1960 como un sistema para compartir la información entre organizaciones. Se desarrolló aún más en la década de 1980 junto con modelos informáticos para la toma de decisiones y la conversión de datos en conocimientos. Las soluciones de Business Intelligence modernas priorizan el análisis de datos en plataformas confiables, los usuarios comerciales más capacitados y la velocidad para obtener la información.

Business Intelligence

Ventajas de Business Intelligence

 

Estas son las ventajas clave de utilizar datos generados por una solución de Business Intelligence:

  • Aumenta la productividad de la empresa
  • Aumenta las ventas a largo plazo 
  • Identifica las áreas problemáticas
  • Simplifica el proceso de toma de decisiones
  • Ofrece predicciones comerciales imperativas

 

Este es un excelente ejemplo de Business Intelligence. Digamos que tenemos una tienda sin cita previa y una tienda en línea para un negocio de artefactos de iluminación. Eso significa que poseemos un almacén físico, un sistema de contabilidad para todas nuestras lámparas y candelabros, y un conjunto de trabajadores en el sitio y en línea que mantienen el flujo del negocio. 

 

Supongamos que deseamos abrir una nueva sucursal en una región cercana. ¿Cuántas camionetas tendremos que comprar? ¿Cuántas personas deberán contratarse en función de su experiencia existente? ¿Podemos utilizar el almacén actual o es absolutamente necesario ampliarlo a uno adicional?

 

Ahora imaginemos todos los departamentos de datos relacionados con tales decisiones comerciales: salarios de los empleados, logística, flujo de caja y mantenimiento de transacciones en línea, comportamiento de los usuarios de la web, campañas de marketing, etc. Hay mucha información muy heterogénea a tener en cuenta, ¿no es así?

 

Combinar manzanas con naranjas para averiguar cuánta lluvia necesitan los cultivos para una cosecha fértil no es una tarea fácil para ningún ser humano, pero,  es una tarea bastante fácil para una solución de análisis de Business Intelligence. El sistema de inteligencia empresarial nos permite responder todas las preguntas anteriores mediante la recopilación y el análisis de datos sobre todas las operaciones comerciales a las que se somete una empresa en un solo almacén de datos. Impresionante, ¿verdad? 

¿Cómo se implementan los sistemas de Business Intelligence?

 

De modo que si nos hemos sentido realmente inspirados por la idea de implementar soluciones de análisis empresarial e inteligencia empresarial y ahora nos preguntamos: ¿por dónde empiezo? Aquí tenemos una lista paso a paso de la implementación del sistema de Business Intelligence y de esta forma tendremos una idea por dónde empezar.

 

1. Elegir un tipo de Business Intelligence

Aunque existe información más que suficiente sobre los sistemas de inteligencia empresarial, no hay tantas soluciones de BI entre las que podamos elegir. La mayoría de ellos se basan en la industria, y si tenemos una gran empresa con información confidencial y suficientes recursos, podemos optar por crear nuestro propio sistema de inteligencia empresarial personalizado, pero si tenemos una empresa más pequeña, debemos elegir una de las herramientas de informes de BI preconstruidas existentes.

 

Por tanto, el primer paso es elegir entre un software de Business Intelligence existente o una solución de Business Intelligence personalizada. ¿Cómo? 

 

Empezamos por evaluar qué datos necesitamos para mejorar las operaciones comerciales y qué tareas deberíamos resolver. Sin establecer un objetivo final claro detrás de la implementación de soluciones de Business Intelligence, será difícil llegar al sistema de BI exacto que deseamos. 

 

2. Formar un equipo de inteligencia empresarial

El sistema de Business Intelligence es un negocio serio y requiere un equipo de expertos que apoyen en el trabajo y mantenimiento. Esto significa que tendremos que contratar un nuevo equipo de soluciones de BI dedicado con analistas de datos, jefe de BI e ingeniero de BI, o formarlo con el personal ya existente.

 

3. Crear una estrategia de inteligencia empresarial

Cualquier producto complejo requiere una estrategia de desarrollo o una hoja de ruta, y este es el paso perfecto para comenzar a considerar qué datos de la empresa son realmente necesarios para el flujo de su sistema de inteligencia empresarial, qué tipo de tablero necesitamos y qué tipo de informes preferimos.

 

4. Configurar el almacén de datos

Los almacenes son el núcleo de cualquier sistema de inteligencia empresarial. Actúan como un conector entre sus fuentes de datos y los sistemas ETL mencionados a continuación en el back-end y sus paneles en el front-end. 

 

Data Warehouse es exactamente lo que permite que las herramientas de BI contengan datos tan heterogéneos de diferentes fuentes y los presenten en una única interfaz de panel conveniente.

 

5. Configurar herramientas de integración de datos

Tener fuentes de datos conectadas a nuestro almacén de datos no es suficiente para que un sistema de BI funcione. Debemos utilizar herramientas ETL adicionales o las llamadas herramientas de integración de datos, que extraerán, transformarán y cargarán todos los datos. 

 

Las herramientas ETL extraerán y procesarán los datos sin procesar las fuentes de datos originales y solo entonces los enviarán a un almacén de datos.  

 

6. Desarrollar paneles de BI

Ahora es exactamente el momento adecuado para volver al paso 3 de la creación de una estrategia de Business Intelligence y analizarla más de cerca una vez más. 

 

El curso del desarrollo de los paneles de Business Intelligence depende en gran medida de quién accede a ellos, para qué propósitos y qué tipo de informes necesitará.

 

7. Capacitar a los empleados

Ahora que todos los sistemas de Business Intelligence están configurados y en su lugar, es hora de instruir a todas las partes involucradas sobre cómo usarlo.

 

Podemos llevar a cabo una sola sesión de capacitación para todos los empleados, dándoles la bienvenida a una idea de BI y cómo sus tareas diarias interactuarán con él a partir de ahora, o sesiones de diferentes grados según los niveles de acceso y uso del personal.

Estrategias de Business Intelligence

Ejemplos reales de Business Intelligence

 

Business Intelligence puede aportar valor a cualquier proceso empresarial, creando una visión integral y permitiendo que los equipos analicen sus propios datos para que de esta forma encuentren eficiencias y puedan tomar las decisiones más acertadas en el día a día.

 

La transformación digital se considera actualmente una iniciativa estratégica clave y las herramientas de Business Intelligence han ido evolucionando para apoyar a las a empresas al momento de invertir en datos. Esto gracias al auge de las plataformas modernas de inteligencia de negocios que permiten el acceso a los datos, la interactividad, el análisis, el descubrimiento y el intercambio de los mismos.

 

A continuación veremos cinco ejemplos reales de plataformas de inteligencia de negocios en acción:

Hello Fresh

1.- Informes de marketing digital centralizado en HelloFresh para aumentar las conversiones

Para la empresa de kits de comidas HelloFresh, una solución de Business Intelligence centralizada permitió al equipo de análisis de marketing ahorrar de 10 a 20 horas de trabajo a la semana al automatizar los procesos de generación de informes. También posibilitó al equipo de marketing elaborar campañas más amplias de marketing digital locales e individualizadas.

 

Con base en los análisis realizados del comportamiento del cliente, HelloFresh clasificó tres tipos de compradores en los cuales guiar sus esfuerzos. El hecho de poder ver y rastrear datos en tiempo real implica que el equipo reaccione a los comportamientos de los clientes y optimice las campañas de marketing. Como resultado, observaron un aumento significativo en las tasas de conversión y una mayor retención de los clientes.

REI Business Intelligence

2.- REI aumentó las tasas de membresía de cooperativas minoristas

REI, la cooperativa minorista de productos Outdoor, utiliza una plataforma de Business Intelligence que le permite analizar la membresía de su cooperativa, cuyos miembros contribuyen a la cuenta de REI en más del 90% de las compras minoristas. Por esto, es fundamental realizar un seguimiento de métricas tales como la adquisición, la retención y la reactivación. Toda esta información representa más de 90 Tbytes de datos. Poder analizar toda esta cantidad de datos implica que los equipos de operaciones determinen si deben invertir más en ventas minoristas tradicionales o en experiencias digitales para los miembros de la cooperativa.

 

Esto lleva a una mayor satisfacción del cliente y a lograr asociaciones positivas con la marca. El equipo también utiliza su plataforma de Inteligencia de Negocios para analizar la segmentación de los clientes, lo que permite ayudar con la información de decisiones tales como los métodos de envío, la gestión del ciclo de vida de los miembros y los surtidos de categorías de productos.

Coca Cola Business Intelligence

3.- Coca-Cola Bottling Company maximizó su eficiencia operativa

El equipo de Business Intelligence de Coca Cola maneja la generación de informes de todas las operaciones relacionadas con las ventas y entregas de la empresa. Con su plataforma de Inteligencia de Negocios, el equipo logró automatizar los procesos de generación de informes de forma manual, ahorrando más de 260 horas al año, es decir un poco más de seis semanas de trabajo de 40 horas.

 

La automatización de informes y otras integraciones de sistemas empresariales colocan los datos del CRM (Administración de Relación con los Clientes, por su significado en español), nuevamente en manos de los equipos encargados de las ventas en el campo mediante dashboards móviles que suministran información oportuna y accionable, y una ventaja competitiva que los diferencia de los demás.

 

Una implementación de Business Intelligence de autoservicio fomenta colaboraciones mucho más efectivas entre los TI y los usuarios corporativos, lo que maximiza la experiencia de las personas que participan. Los analistas y encargados de TI pueden centrarse en una estrategia global y en innovaciones a largo plazo, como el gobierno de datos corporativos, en lugar de perder el tiempo en tareas de investigación e informes manuales.

Chipotle Business Intelligence

4.- Chipotle creó una vista unificada de las operaciones de los restaurantes

Chipotle Mexican Grill es una cadena de restaurantes estadounidense el cual posee más de 2400 establecimientos alrededor del mundo. La directiva de Chipotle decidió retirar su solución de BI tradicional y la cambió por una novedosa plataforma de Business Intelligence de autoservicio. Esto les posibilitó establecer una visión centralizada de las operaciones para que pudiesen realizar un seguimiento de la efectividad operativa del restaurante a nivel nacional.

 

Igualmente, el personal tiene mayor acceso a los datos y la velocidad al momento de entregar los informes para proyectos estratégicos se ha triplicado de forma trimestral a mensual y han logrado ahorrar miles de horas de trabajo.

Des Moines Business Intelligence

5. Des Moines Public Schools identifica y ayuda a los estudiantes en riesgo

Des Moines Public Schools utilizó los análisis avanzados para lograr una mejora significativa en las tasas de deserción y de esta forma comprender mejor el impacto de los diferentes métodos de enseñanza en los resultados individuales de los estudiantes.

 

Los encargados de la investigación y administración de datos de DMPS utilizaron un modelo de regresión lineal múltiple (el cual fue llamado coeficiente de deserción) para ponderar los indicadores de los estudiantes y así predecir en tiempo real qué estudiantes podrían correr el riesgo de abandonar la escuela. Utilizaron una plataforma de Business Intelligence para aprovechar mejor el modelo. La visualización de los datos permitió facilitar al personal la identificación de forma individual a los estudiantes en riesgo y prestarle la debida atención que necesitaban.

 

Los dashboards establecidos por el equipo encargado de la investigación y administración de los datos proporcionaron los análisis en tiempo real a siete mil trabajadores, entre maestros y personal de DMPS para que estos se adaptaran y pudieran intervenir a tiempo, mejorando dramáticamente las tasas de éxito de estas intervenciones. Los análisis en tiempo real se encontraban respaldados por cinco años de datos históricos. Esto implicó que el personal podía indagar en los datos históricos en el sitio para poder validar los conocimientos que tenían sobre los estudiantes actuales.

Conclusión


Con tanta información sobre inteligencia empresarial, es fácil sentirse abrumado. No tenemos porqué estarlo. Si ya hemos tomado la decisión de ingresar a una nueva era de datos y emplear una solución de Business Intelligence, debemos hacerlo.

 

Primero podemos empezar con un software de visualización de datos y luego perfeccionar la solución a una inteligencia empresarial completa y completa. Por ejemplo, podemos comenzar ahora seleccionando una herramienta de Business Intelligence como Tableau, conectar sus fuentes de publicidad, Google Analytics, etc. y, mientras la usamos, agregar gradualmente nuevas fuentes de datos y estructurar toda la información que necesitamos.

¿Te gustó el artículo? Compártelo con tus contactos

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments