Qué es Business Intelligence (BI)

El término Business Intelligence fue utilizado por primera vez en 1865 por el escritor británico Richard Millar Devens en su libro Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes. Usó el término para describir cómo un banquero obtenía ventajas comerciales al recopilar y utilizar información antes que sus competidores. Es decir, la idea original de BI era usar información para tomar mejores decisiones de negocio.

Sin embargo, el concepto moderno de BI apareció mucho después, especialmente en las décadas de 1980 y 1990, cuando comenzaron a desarrollarse nuevas tecnologías.

Business Intelligence, como lo conocemos actualmente, es un conjunto de procedimientos técnicos para extraer, gestionar y analizar datos de una organización con el objetivo de generar hallazgos clave que deriven en la toma de decisiones estratégicas.

Las herramientas de BI permiten a los usuarios acceder a información histórica, actual, de terceros o propia, así como también a datos estructurados y desestructurados, como los provenientes de redes sociales. Esto les permite entender la performance del negocio y analizar qué pueden y qué deberían hacer en el futuro.

BI no le indica a los tomadores de decisiones qué pasará si toman determinada acción ni qué deben hacer.Tampoco consiste solamente en el desarrollo de reportes. Más bien, BI ofrece una forma de consumir información que permite identificar tendencias y generar insights que ayudan a mejorar decisiones, detectar problemas o anomalías, aumentar ingresos y descubrir oportunidades de negocio.

Business Intelligence vs Business Analytics

BI y BA son enfoques para trabajar con datos y apoyar la toma de decisiones dentro de una empresa.

Business Intelligence (BI) se enfoca en comprender y describir lo que ocurre en el negocio a partir de datos actuales, mientras que Business Analytics (BA) utiliza esos datos para realizar análisis más avanzados y predecir posibles resultados futuros. Las herramientas tecnológicas, como Power BI, Tableau o Excel, solo ayudan a aplicar estos enfoques.

Por ejemplo, BI puede mostrar que el mes pasado la empresa consiguió 300 clientes nuevos y las ventas aumentaron un 15%.

BA, en cambio, puede analizar esos datos y concluir que, si aumentamos la publicidad y se ofrecen descuentos, probablemente las ventas crezcan otro 15% el próximo mes.

Cómo funciona el BI

Los sistemas de Business Intelligence suelen basarse en almacenes de datos, o data warehouses, para obtener la información que utilizan. La principal ventaja de estos sistemas es que integran información de diferentes fuentes en un solo lugar, facilitando el análisis de datos y la elaboración de reportes.

De esta forma, a través del BI se presentan los resultados al usuario en forma de reportes, gráficos, mapas y dashboards.

Los data warehouses pueden tener una herramienta OLAP (Online Analytical Processing o Procesamiento Analítico en Línea) que permite analizar los datos desde diferentes perspectivas, es decir, de forma multidimensional; por ejemplo, analizar ventas según las dimensiones país, trimestre y producto.

El proceso de BI

El proceso de BI es iterativo y generalmente sigue este orden:

  • Análisis del negocio: comprender la actividad de la empresa, su modelo de negocio, procesos, clientes, productos, contexto competitivo y principales problemáticas operativas.
  • Exploración de datos: identificar las fuentes de datos existentes, cómo se generan, recopilan y almacenan, evaluando su calidad y disponibilidad antes de diseñar reportes o modelos analíticos.
  • Definición de KPIs: determinar los indicadores clave que permitirán medir desempeño, detectar oportunidades de mejora y dar soporte a la toma de decisiones.
  • Limpieza y modelado de datos: depurar, transformar y estructurar los datos mediante procesos de modelado lógico y físico, creando data warehouses o data marts preparados para el análisis.
  • Reportes interactivos y visualización: desarrollar dashboards dinámicos y reportes interactivos utilizando herramientas como Power BI o Tableau para visualizar información clave y facilitar el análisis de la información.
  • Monitoreo y optimización constante: supervisar la calidad y actualización de los datos, detectar errores, incorporar mejoras continuas y adaptar el sistema a nuevas necesidades del negocio.

Beneficios y desafíos

BI es tanto una forma de pensar como un conjunto de software y hardware. Al adoptar una cultura data-driven enfocada en procesos, tecnología digital y análisis de datos, una organización puede descubrir información clave para tomar mejores decisiones y obtener ventajas competitivas.

El cambio cultural no sucede únicamente por contar con software y hardware, sino también por desarrollar procesos, metodologías y una cultura organizacional orientada al uso estratégico de los datos.

Beneficios

  • Informes y reportes más claros: BI permite visualizar la información de manera más ordenada y comprensible mediante dashboards, gráficos y reportes interactivos.
  • Datos e información consolidados en un solo lugar: integra datos provenientes de diferentes sistemas y áreas de la empresa, facilitando el acceso y análisis de la información.
  • Mejora de la eficiencia y optimización de procesos: ayuda a detectar tareas ineficientes, cuellos de botella y oportunidades de mejora en los procesos operativos.
  • Conclusiones más profundas basadas en datos: permite identificar tendencias, patrones y relaciones que no son evidentes a simple vista.
  • Mejora en la toma de decisiones: brinda información confiable y actualizada que ayuda a tomar decisiones estratégicas y operativas con mayor precisión.
  • Mayor satisfacción del cliente: al comprender mejor el comportamiento y necesidades de los clientes, las empresas pueden mejorar productos, servicios y experiencias.
  • Mayor satisfacción de los empleados: facilita el acceso a información clara y automatiza tareas repetitivas, mejorando la organización y productividad del trabajo.

Desafíos

  • Conclusiones diferentes entre sí: cuando distintas áreas analizan datos por su cuenta, o self-service BI, pueden llegar a conclusiones diferentes o contradictorias. Esto puede generar confusión y dificultar que la empresa siga un mismo plan de acción, especialmente si existen sesgos humanos en el análisis.
  • Falta de habilidades técnicas: es necesario contar con perfiles especializados en análisis, ingeniería y modelado de datos para desarrollar e implementar correctamente soluciones de BI.
  • Costos: desarrollar un sistema de BI robusto puede requerir una inversión inicial elevada. Sin embargo, a largo plazo, los beneficios obtenidos suelen superar los costos iniciales.

Buenas prácticas de BI

Los datos son el motor de las organizaciones exitosas. Más allá de los roles tradicionales relacionados con los datos, los responsables de la toma de decisiones dentro de toda la organización necesitan acceso flexible y de autoservicio a insights basados en datos, potenciados por inteligencia artificial (IA). Desde marketing y recursos humanos hasta finanzas y cadena de suministro, los responsables de cada área pueden utilizar esta información para mejorar la toma de decisiones y la productividad en toda la empresa.

Las organizaciones obtienen beneficios cuando pueden evaluar completamente sus operaciones y procesos, comprender a sus clientes, analizar el mercado e impulsar mejoras. Para ello, necesitan herramientas capaces de reunir información empresarial desde múltiples fuentes, analizarla, descubrir patrones y encontrar soluciones. Para implementar un sistema de BI que permita todo esto, las organizaciones deberían:

  • Establecer objetivos de negocio claros: determinar cuál es la información más valiosa y accionable permite definir qué datos deben recopilarse y qué funcionalidades debe tener el sistema de BI.
  • Capacitación integral de usuarios: el cambio cultural hacia una organización orientada a los datos es más efectivo cuando todos los usuarios reciben formación clara sobre las nuevas herramientas. Una capacitación insuficiente puede desalentar la adopción o producir resultados incorrectos.
  • Monitorear la calidad y relevancia de los datos: es necesario supervisar constantemente los datos para asegurar que los resultados sean consistentes y confiables. Además, los datos deben ser seguros, precisos, privados y estar correctamente gobernados.
  • Garantizar el acceso a los datos para los tomadores de decisiones: muchas empresas aún no recopilan ni analizan correctamente sus datos. Las organizaciones con arquitecturas modernas de datos y una adopción sólida de BI obtienen ventajas competitivas y pueden avanzar hacia análisis predictivos y decisiones en tiempo real.

Casos de uso de BI

Business Intelligence aporta valor en múltiples funciones y sectores. Algunos ejemplos son:

  • Atención al cliente: permite acceder rápidamente a información de clientes y productos para resolver consultas o problemas de manera más eficiente.
  • Finanzas y banca: ayuda a evaluar la salud financiera de la organización, detectar riesgos y predecir resultados futuros mediante el análisis combinado de clientes y condiciones de mercado.
  • Salud: facilita el acceso rápido a información médica y mejora el seguimiento de operaciones internas, como inventarios y recursos.
  • Retail: permite comparar desempeño entre tiendas, canales y regiones para optimizar costos y mejorar resultados.
  • Ventas y marketing: al integrar datos de promociones, ventas y comportamiento de clientes, las empresas pueden planificar campañas más efectivas y mejorar la segmentación.
  • Seguridad y cumplimiento normativo: centralizar los datos mejora la precisión del monitoreo y facilita el cumplimiento de regulaciones.
  • Análisis estadístico: mediante análisis descriptivos se pueden detectar tendencias y comprender por qué ocurren determinados fenómenos.
  • Cadena de suministro: visualizar información global en tiempo real ayuda a identificar ineficiencias y cuellos de botella logísticos.