Entender el contenido de tus datos, poder visualizarlos y eventualmente analizarlos es más fácil decirlo que hacerlo.

No te preocupes; si lo que describí te resulta familiar, no estás solo. Una encuesta reciente de NewVantage encontró que, aunque el 98.6 por ciento de las empresas Fortune 1000 están en el proceso de crear una cultura basada en datos, solo el 32.4 por ciento se considera completamente impulsada por datos.

Es genial tener ambiciones de ser impulsado por datos. Las empresas que aprovechan los datos dentro y fuera de sus organizaciones ven eficiencias empresariales, costos operativos reducidos y, por lo general, son más rápidas para aprovechar oportunidades disruptivas.

Sin embargo, ser impulsado por datos es más fácil decirlo que hacerlo. Desde la percepción del consumidor hasta los datos de gestión de la cadena de suministro, la cantidad de datos cruciales para el negocio disponibles hoy en día puede ser bastante abrumadora.

A medida que más empresas buscan prepararse para el futuro impulsado por datos, el uso de software de inteligencia empresarial se está volviendo más común.

¿Qué es la inteligencia empresarial?

En sus primeros días, la inteligencia empresarial, también conocida como BI, no era el enfoque más digitalmente sofisticado para interpretar datos.

A menudo significaba imprimir largas hojas de métricas e indicadores clave de rendimiento (KPIs), como cifras de ventas y rotación. Aunque estas impresiones eran útiles para gerentes y ejecutivos, no capturaban el panorama completo del rendimiento de una organización.

A medida que se generaban más datos, especialmente fuera de la base de datos de una organización, había una necesidad drástica de formas más intuitivas de recopilar y visualizar todos estos datos. Aquí es donde entra la inteligencia empresarial. 

La inteligencia empresarial es una palabra de moda común en tecnología, al igual que el análisis de grandes datos, el internet de las cosas, la minería de datos y otros. Aunque estas tecnologías y procesos utilizan datos de alguna manera, hay algunas distinciones notables en las que profundizaremos más adelante.

Independientemente del término del que estés hablando, siempre hay un propósito para aplicar conocimientos impulsados por datos.

Antes de que se pueda extraer un valor real de los datos, cada empresa necesita establecer un proceso de gestión de datos con anticipación.

Gestión de Datos

Al igual que organizar la cena de Acción de Gracias, hay una cantidad seria de preparación que se necesita para gestionar grandes cantidades y variedades de datos cruciales para el negocio. De hecho, casi el 40 por ciento de los profesionales de datos pasan más de 20 horas por semana revisando y preparando datos, en lugar de analizarlos.

La preparación, aunque tediosa, es un primer paso necesario para crear esa codiciada cultura impulsada por datos. Esto es lo que se llama gestión de datos.

Hay muchos aspectos en la gestión de datos. El primer paso implica recopilar toneladas de datos de fuentes internas, como software CRM, sistemas ERP, servicios de computación en la nube y más. También se pueden recopilar datos de fuentes externas, como datos de mercado o redes sociales.

Después de recopilar todos estos datos, se lleva a cabo el proceso que consume más tiempo. Los datos deben estandarizarse y organizarse de una manera que sea más fácil para las herramientas de inteligencia empresarial analizar. Todo se almacenará eventualmente en un almacén de datos, o un lugar central, para que los datos se accedan rápidamente.

El proceso de gestión de datos debe verse como un ciclo, en lugar de un conjunto lineal de tareas. No todos los datos son perfectos o incluso relevantes para el resultado final de un negocio. Los datos corruptos y duplicados siempre parecen encontrar nuevas formas de volver a aparecer. La gestión de datos asegura que se estén extrayendo y analizando los datos más adecuados.

Herramientas de Inteligencia Empresarial

Con todos esos datos estandarizados y en un solo lugar, es hora de pasarlos por una herramienta de inteligencia empresarial.

Hoy en día hay una variedad de herramientas disponibles, y cada herramienta tiene su propia forma única de analizar datos. Por ejemplo, algunas herramientas de BI pueden incluir análisis ad hoc, lo que básicamente significa que el usuario tiene que obtener sus propios resultados. Otras herramientas de BI pueden utilizar análisis en tiempo real o informes empresariales.

Con los datos analizados, cada herramienta de BI necesitará visualizar los resultados para que los analistas e investigadores los examinen. Una forma común es a través de análisis descriptivos o diagnósticos en forma de gráficos, tablas y otros informes. Estos análisis proporcionan una visión general de lo que sucedió en un momento particular en el pasado y por qué sucedió.

Una forma cada vez más popular de visualizar los datos de BI es a través de paneles de autoservicio y tarjetas de puntuación de rendimiento. Estas herramientas hacen que los datos sean más legibles para gerentes, ejecutivos y usuarios empresariales en general.

También se pueden incorporar análisis avanzados en forma de análisis predictivos, prescriptivos y de grandes análisis de datos. Sin embargo, estos análisis son extremadamente complejos y requieren un alto nivel de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.

El uso de análisis avanzados no es común. No solo son costosos de generar, sino que a menudo se necesitan científicos de datos altamente capacitados para interpretarlos.

Encontrar el Valor Empresarial

No estamos analizando datos solo por diversión. Se necesitará extraer un valor real de los informes, gráficos, paneles y otras visualizaciones que se proporcionan. Este es, después de todo, el propósito último de la inteligencia empresarial.

Aunque se observarán los KPIs y otras métricas relevantes para el negocio, el valor en sí mismo diferirá de una empresa a otra.

Por ejemplo, una firma de marketing podría utilizar la inteligencia empresarial para delimitar demografías y dirigirse a las audiencias adecuadas con sus campañas.

Los que trabajan en ventas podrían usar la inteligencia empresarial para identificar y centrarse en clientes de mayor beneficio, y no, esto no siempre significa centrarse en los "peces más grandes".

Desde un nivel ejecutivo, los datos de BI pueden actuar como una única fuente de verdad, o SSOT, para tu negocio. Cuando todos los datos relevantes apuntan en la misma dirección, esas decisiones empresariales cruciales pueden etiquetarse oficialmente como "impulsadas por datos".

BI y Big Data

La inteligencia empresarial y el big data son algunos de los términos tecnológicos más comunes que leerás en Internet hoy en día. Aunque uno podría sentirse tentado a usar los dos términos de manera intercambiable, las diferencias son bastante marcadas.

El big data es simplemente grandes cantidades y variedades de datos y la velocidad a la que el universo digital se está expandiendo. El big data es todo, desde correos electrónicos y mensajes de texto hasta mensajes de voz y videos de YouTube. Es toda forma de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Alrededor del 80 por ciento de los datos del mundo se consideran no estructurados, un tipo de datos que no encaja bien dentro de campos fijos o bases de datos relacionales. Debido a que los datos no estructurados son difíciles de digerir para los programas de análisis convencionales, se utilizan software de procesamiento y distribución de big data y análisis para encontrar valor.

Por otro lado, la inteligencia empresarial trata principalmente con datos estructurados. Este tipo de datos está altamente organizado (piensa en datos que encajarían bien dentro de una hoja de cálculo), para que puedan ser rápidamente extraídos para análisis.

Los dos términos, aunque diferentes, se cruzan en algunos puntos. Tanto las herramientas de análisis de big data como las de BI tienen la capacidad de generar informes descriptivos y diagnósticos. Descriptivo nos dice qué sucedió y diagnóstico nos dice por qué sucedió.

Cuando comenzamos a avanzar hacia análisis predictivos y prescriptivos, que involucran IA y aprendizaje automático, es donde la mayoría de las herramientas de BI se separan.

Tanto el análisis de big data como las herramientas de BI se utilizan para encontrar eficiencias, percepciones del cliente, nuevas oportunidades de productos y más. Sin embargo, la escala de los dos es simplemente diferente.

Si pudiera visualizar esta diferencia, sería como pescar en un lago versus pescar en un océano. Ambos buscan el mismo resultado, pero las herramientas utilizadas a lo largo del camino y la escala del viaje en sí serán diferentes.

BI y Minería de Datos

La minería de datos es otro término tecnológico que podrías encontrar al leer sobre empresas y las formas en que están utilizando sus datos. La inteligencia empresarial y la minería de datos a menudo se mezclan, pero los dos tienen sus propias distinciones.

Hemos establecido que los términos impulsado por datos e inteligencia empresarial van prácticamente de la mano. Estar impulsado por datos significa que BI permite a los usuarios finales visualizar el rendimiento a través de KPIs, paneles, tarjetas de puntuación y más. La minería de datos, sin embargo, profundizará en un KPI o métrica particular.

Las herramientas de BI procesan conjuntos de datos empresariales bastante grandes, mientras que la minería de datos revisa conjuntos generalmente más pequeños. Debido a que la minería de datos es un enfoque científico y matemático para interpretar datos, las herramientas de BI son mucho más accesibles para gerentes y ejecutivos sin conocimiento algorítmico.

La minería de datos se define como "descubrimiento de conocimiento dentro de la base de datos de una organización". Los resultados de la minería de datos pueden probarse rápidamente y también podrían generarse nuevos KPIs o métricas.

Tanto BI como la minería de datos ayudan a las empresas a volverse más inteligentes y calculadas. Los tomadores de decisiones pueden hacer uso de la información de ambos, abordando puntos de dolor y encontrando nuevas oportunidades de negocio.

Ejemplos de Inteligencia Empresarial

Empresas de muchas industrias están utilizando software de BI para recopilar y procesar grandes cantidades de datos. Debido a que cada industria tiene su propio punto de referencia para el éxito, la forma en que se visualizan y aplican estos datos varía enormemente. Veamos algunas industrias y las formas en que las empresas están convirtiendo los datos en resultados accionables.

Salud

Recientemente, la industria de la salud ha acogido el uso de datos con los brazos abiertos. En una encuesta de PwC, el 95 por ciento de los CEOs de salud coincidieron en que aprovechar más datos revelaría nuevas formas de abordar los puntos de dolor de la industria.

Uno de los puntos de dolor más prominentes en la salud es averiguar cómo gestionar montañas de datos internos. Desde datos sensibles de pacientes hasta datos de diagnóstico y procedimientos, la industria de la salud puede beneficiarse enormemente de los paneles de BI que consolidan todo en un solo lugar.

Al organizar los datos de maneras más eficientes, la inteligencia empresarial podría llevar a mejores resultados para los pacientes, tasas de readmisión más bajas y atención de mayor calidad.

Manufactura

Para que la manufactura tenga éxito, la producción de una fábrica debe ser lo más alta posible mientras sigue siendo eficiente, esencialmente lo mejor de ambos mundos. A través del uso de la inteligencia empresarial, los gerentes de planta pueden aprovechar los datos de BI para mantener una máquina bien engrasada y reducir los costos operativos.

Aquí hay un panel de ejemplo para visualizar los tipos de informes que se generan comúnmente en la manufactura.

Rastrear datos en tiempo real, como la gestión de inventario y la cadena de suministro, es extremadamente útil en la manufactura. Realizar estos análisis de manera regular puede proporcionar información sobre las preferencias de los clientes, las tasas de cumplimiento de pedidos y los ciclos de producción.

Finanzas

Desde la crisis financiera de 2008, se han implementado nuevas regulaciones y cumplimientos para identificar, minimizar y gestionar el riesgo.

Las herramientas de BI han sido y seguirán siendo utilizadas para examinar carteras de crédito, préstamos a clientes y casos de morosidad de manera proactiva. No te preocupes si no estás al tanto de toda esta jerga financiera. Todo lo que necesitas saber es que la inteligencia empresarial está permitiendo un panorama financiero más sostenible.

Para mantenerse en cumplimiento con la legislación de rápido cambio creada para la industria financiera, muchas empresas están empleando la ayuda de software para ayudarlas a mantenerse en cumplimiento. 

Programas como nuestro propio G2 Track proporcionan una manera fácil para que las empresas gestionen proveedores, consoliden datos financieros y aumenten el ROI de SAAS con nuestro programa de integraciones y asociaciones. G2 Track también te permite gestionar todos tus contratos de software y gastos en un solo lugar con nuestra herramienta de descubrimiento de software.

El Camino por Delante para la Inteligencia Empresarial

El software de BI ciertamente ha llevado a una toma de decisiones más ágil y ha ayudado a las empresas a lograr las culturas impulsadas por datos que han estado buscando. Aunque los beneficios de la inteligencia empresarial son innegables, todavía hay algunos obstáculos que BI debe superar en el futuro cercano para mantener su relevancia.

Autoservicio

El primer obstáculo es crear software de BI de autoservicio más efectivo. La ciencia de datos es necesaria, pero también difícil de comprender para muchas empresas.

Las herramientas de autoservicio alivian la presión de los departamentos de TI al permitir que gerentes y ejecutivos comprendan los datos relevantes.

Esto no significa que los científicos de datos deban ser completamente ignorados. Pero cuanto más educados estén los usuarios empresariales sobre sus datos, mejor será el resultado para sus empresas.

Análisis avanzados

Otro obstáculo que las herramientas de BI convencionales deberán superar es adoptar análisis más avanzados, y puedes agradecer al big data por esto.

Los datos fuera de una organización han demostrado ser extremadamente valiosos, pero también son difíciles de aplicar sin análisis avanzados. Aunque los informes ofrecen una gran vista panorámica del rendimiento pasado de una organización, cosas como los análisis predictivos y prescriptivos son donde reside el futuro.

Búsqueda por voz e IA

El futuro de los informes de BI será compatible con la búsqueda por voz e incorporará asistentes digitales de soporte de decisiones, o DSDA. ComScore estima que para 2020, la mitad de todas las consultas de motores de búsqueda se realizarán por voz. Solo en los EE. UU., habrá 67 millones de dispositivos asistidos por voz utilizados regularmente para el próximo año.

Si piensas que los asistentes de IA como Alexa y Cortana están reservados para el mercado B2C, piénsalo de nuevo. DSDA cambiará la forma en que gerentes y ejecutivos reciben sus informes y desgloses de KPIs de las herramientas de inteligencia empresarial.

Con avances en software de procesamiento de lenguaje natural y software de aprendizaje automático, los resultados de las búsquedas por voz solo serán más precisos. Por ahora, la razón por la que se prefiere la búsqueda por voz es porque es rápida y elimina la necesidad de escribir y leer.

Concluyendo la Inteligencia Empresarial

En un mundo que se está volviendo cada vez más impulsado por datos, pocas empresas pueden permitirse no adoptar una cultura impulsada por datos en el futuro cercano.

Puedes comenzar a moldear esta cultura estableciendo un proceso de gestión de datos, que asegure que todos los datos recopilados sean relevantes para tu negocio. Pasar estos datos por herramientas de inteligencia empresarial ayuda a visualizar puntos de dolor pasados y puede señalar posibles soluciones en el futuro.

El camino por delante para la inteligencia empresarial es brillante. A medida que las herramientas de BI se vuelvan más equipadas para manejar big data, más usuarios empresariales comprenderán sus métricas y podrán crear soluciones únicas que impulsen las ganancias y satisfagan a los clientes.

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