Inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial ( BI ) consiste en estrategias, metodologías y tecnologías utilizadas por las empresas para el análisis de datos y la gestión de la información empresarial para fundamentar las estrategias y operaciones comerciales. ^{[ 1 ] [ 2 ]} Las funciones comunes de las tecnologías de BI incluyen informes , procesamiento analítico en línea , análisis , desarrollo de paneles de control , minería de datos , minería de procesos , procesamiento de eventos complejos , gestión del rendimiento empresarial , evaluación comparativa , minería de texto , análisis predictivo y análisis prescriptivo .

Las herramientas de BI pueden manejar grandes cantidades de datos estructurados y, en ocasiones, no estructurados para ayudar a las organizaciones a identificar, desarrollar y crear nuevas oportunidades estratégicas de negocio. Su objetivo es facilitar la interpretación de estos macrodatos . Se presume que la identificación de nuevas oportunidades y la implementación de una estrategia eficaz basada en la información obtenida pueden proporcionar a las empresas una ventaja competitiva en el mercado y estabilidad a largo plazo, además de ayudarlas a tomar decisiones estratégicas. ^{[ 3 ]}

La inteligencia empresarial puede ser utilizada por las empresas para respaldar una amplia gama de decisiones comerciales, desde operativas hasta estratégicas. Las decisiones operativas básicas incluyen el posicionamiento o la fijación de precios de los productos. Las decisiones estratégicas implican prioridades, objetivos y directrices a un nivel más amplio. En todos los casos, la inteligencia empresarial se considera más eficaz cuando combina datos del mercado en el que opera una empresa (datos externos) con datos de fuentes internas de la empresa, como información financiera y operativa. Cuando se integran, los datos externos e internos proporcionan una visión integral que genera una «inteligencia» que no sería posible obtener de ninguna fuente de datos por sí sola. ^{[ 4 ]}

Entre sus múltiples usos, las herramientas de inteligencia empresarial permiten a las organizaciones obtener información sobre nuevos mercados, evaluar la demanda y la idoneidad de productos y servicios para diferentes segmentos de mercado y medir el impacto de los esfuerzos de marketing. ^{[ 5 ]}

Las aplicaciones de BI utilizan datos recopilados de un almacén de datos (DW) o de un data mart , y los conceptos de BI y DW se combinan como "BI/DW" ^{[ 6 ]} o como "BIDW". Un almacén de datos contiene una copia de los datos analíticos que facilitan el apoyo a la toma de decisiones .

El primer uso conocido del término inteligencia empresarial se encuentra en la obra Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes (1865) de Richard Millar Devens . Devens utilizó el término para describir cómo el banquero Sir Henry Furnese obtuvo beneficios al recibir y actuar en función de información sobre su entorno, antes que sus competidores.

En toda Holanda, Flandes, Francia y Alemania, mantuvo una red de inteligencia comercial completa y precisa. De este modo, fue el primero en recibir las noticias de las numerosas batallas libradas, y la caída de Namur incrementó sus ganancias gracias a su pronta recepción de la información.

Según Devens, la capacidad de recopilar información y reaccionar en consecuencia basándose en ella es fundamental para la inteligencia empresarial. ^{[ 7 ]}

Cuando Hans Peter Luhn , investigador de IBM , utilizó el término inteligencia empresarial en un artículo publicado en 1958, empleó la definición de inteligencia del diccionario Webster : "la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal manera que guíen la acción hacia un objetivo deseado". ^{[ 8 ]}

En 1989, Howard Dresner (posteriormente analista de Gartner ) propuso la inteligencia empresarial como un término general para describir "conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas de apoyo basados ​​en datos". ^{[ 9 ]} No fue hasta finales de la década de 1990 que este uso se generalizó. ^{[ 10 ]}

Según Solomon Negash y Paul Gray, la inteligencia empresarial (BI) puede definirse como sistemas que combinan:

• Recopilación de datos
• Almacenamiento de datos
• Gestión del conocimiento

con análisis para evaluar información corporativa y competitiva compleja para su presentación a planificadores y tomadores de decisiones, con el objetivo de mejorar la puntualidad y la calidad de la información para el proceso de toma de decisiones." ^{[ 11 ]}

Según Forrester Research , la inteligencia empresarial es «un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos brutos en información útil y significativa, utilizada para facilitar una toma de decisiones y un análisis estratégico, táctico y operativo más eficaz». ^{[ 12 ]} Bajo esta definición, la inteligencia empresarial abarca la gestión de la información ( integración de datos , calidad de datos , almacenamiento de datos, gestión de datos maestros, análisis de texto y contenido, etc.). Por lo tanto, Forrester se refiere a la preparación y el uso de datos como dos segmentos separados pero estrechamente vinculados de la arquitectura de inteligencia empresarial.

Algunos elementos de la inteligencia empresarial son:

• Agregación y asignación multidimensional
• Desnormalización , etiquetado y estandarización
• Informes en tiempo real con alertas analíticas
• Un método para interactuar con fuentes de datos no estructuradas.
• Consolidación del grupo, elaboración de presupuestos y previsiones continuas.
• Inferencia estadística y simulación probabilística
• Optimización de los indicadores clave de rendimiento
• Control de versiones y gestión de procesos
• Gestión de elementos abiertos

Forrester distingue esto del mercado de inteligencia empresarial , que es "solo las capas superiores de la pila arquitectónica de BI, como informes , análisis y paneles". ^{[ 13 ]}

Las operaciones comerciales pueden generar una gran cantidad de datos en forma de correos electrónicos, memorandos, notas de centros de llamadas, noticias, grupos de usuarios, chats, informes, páginas web, presentaciones, archivos de imagen, archivos de video y material de marketing. Según Merrill Lynch , más del 85 % de toda la información comercial existe en estos formatos; una empresa podría usar un documento de este tipo solo una vez. ^{[ 17 ]} Debido a la forma en que se produce y almacena, esta información es no estructurada o semiestructurada .

La gestión de datos semiestructurados es un problema sin resolver en la industria de la tecnología de la información. ^{[ 18 ]} Según las proyecciones de Gartner (2003), los empleados de oficina dedican entre el 30 % y el 40 % de su tiempo a buscar, encontrar y evaluar datos no estructurados. La inteligencia empresarial (BI) utiliza tanto datos estructurados como no estructurados. Los primeros son fáciles de buscar, y los segundos contienen una gran cantidad de información necesaria para el análisis y la toma de decisiones. ^{[ 18 ] [ 19 ]} Debido a la dificultad de buscar, encontrar y evaluar adecuadamente los datos no estructurados o semiestructurados, las organizaciones pueden no aprovechar estos vastos depósitos de información, que podrían influir en una decisión, tarea o proyecto en particular. Esto puede conducir, en última instancia, a una toma de decisiones mal informada. ^{[ 17 ]}

Por lo tanto, al diseñar una solución de inteligencia empresarial/almacenamiento de datos, se deben tener en cuenta los problemas específicos asociados con los datos semiestructurados y no estructurados, así como los asociados con los datos estructurados.

La inteligencia empresarial incluye la integración de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en plataformas de BI para respaldar análisis más avanzados, como el análisis aumentado, que mejora la interpretación de datos y el descubrimiento de información más allá de las herramientas tradicionales de informes y visualización. ^{[ 21 ]}

La inteligencia empresarial se puede aplicar a los siguientes fines comerciales:

• Las métricas de rendimiento y la evaluación comparativa informan a los líderes empresariales sobre el progreso hacia los objetivos empresariales. ^{[ 23 ]} ( Gestión de procesos empresariales ).
• La analítica cuantifica los procesos de una empresa para llegar a decisiones óptimas y realizar descubrimientos de conocimiento empresarial. La analítica puede incluir minería de datos , minería de procesos , análisis estadístico , analítica predictiva , modelado predictivo , modelado de procesos de negocio , linaje de datos , procesamiento de eventos complejos y analítica prescriptiva . Por ejemplo, en el sector bancario, la investigación académica ha explorado el potencial de la analítica basada en BI en la evaluación crediticia y la gestión de la deserción de clientes para su adopción por parte de la gerencia ^{[ 24 ].}
• Informes , paneles de control y visualización de datos , ^{[ 23 ]} sistema de información ejecutiva y/o OLAP
• La BI puede facilitar la colaboración tanto dentro como fuera de la empresa al permitir el intercambio de datos y el intercambio electrónico de datos ^{[ 23 ].}
• La gestión del conocimiento se ocupa de la creación, distribución, uso y gestión de la inteligencia empresarial y del conocimiento empresarial en general. ^{[ 23 ]} La gestión del conocimiento conduce a la gestión del aprendizaje y al cumplimiento normativo .

En un informe de 2013, Gartner clasificó a los proveedores de inteligencia empresarial como proveedores independientes especializados o megaproveedores consolidados. ^{[ 25 ]} En 2019, el mercado de BI se vio sacudido en Europa por la nueva legislación del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos), que traslada la responsabilidad de la recopilación y el almacenamiento de datos al usuario de los mismos, con leyes estrictas para garantizar su cumplimiento. El crecimiento en Europa ha aumentado de forma constante desde mayo de 2019, cuando entró en vigor el RGPD. La legislación reorientó a las empresas a analizar sus propios datos desde una perspectiva de cumplimiento, pero también reveló futuras oportunidades mediante la personalización y los proveedores externos de BI para aumentar la cuota de mercado. ^{[ 26 ]}

Un Centro de Competencia de Inteligencia de Negocios (BICC) es un equipo que apoya el uso de la inteligencia de negocios en una organización. ^{[ 27 ]} Desde 2001, el concepto de BICC se ha perfeccionado a través de implementaciones en organizaciones que han adoptado BI y software analítico relacionado .

El uso del término BICC ha variado significativamente en las implementaciones de diferentes organizaciones. La adopción del concepto BICC ha llevado a algunas organizaciones a establecer unidades que se centran en el uso del software de BI para la toma de decisiones, lo que puede aumentar el valor que una organización obtiene de su implementación de BI. ^{[ 28 ]}

Un BICC coordina actividades y recursos para facilitar un enfoque basado en datos para la toma de decisiones dentro de una organización. Es responsable de la estructura de gobernanza de la BI y del uso de programas analíticos, proyectos, prácticas, software y arquitectura. Un BICC es responsable de desarrollar planes, prioridades, infraestructura y competencias que puedan respaldar la toma de decisiones estratégicas mediante BI y software analítico. ^{[ 29 ]}