¿Dónde se Aplica el Business Intelligence?

El BI, Business Intelligence –o inteligencia de negocios– es sencillamente el proceso de recoger, transformar y analizar datos empresariales para poder generar información útil y sensible a la estrategia de su empresa o negocio.

Muchos lo confunden como parte de la ciencia de datos o análisis de datos, pero no es así, es una rama que comparte similitudes pero con un perfil mas diferenciado ya que se especializa más a la administración.

¿Dónde se Aplica el Business Intelligence? Sectores y Casos Reales

A pesar de que se puede aplicar Business Intelligence en varios sectores, cada uno de ellos lo adapta a sus necesidades más específicas. A continuación se presentan algunos ejemplos de cómo el BI ya se ha convertido en casi imprescindible en varias áreas comerciales a la fecha:

Finanzas: en este sector, el BI se usa para analizar grandes volúmenes de transacciones para identificar patrones que podrían conducir a riesgos, fraudes y tendencias de inversión. Muchos bancos y compañías de inversión están utilizando soluciones de BI para administrar su cartera y proporcionar un mejor servicio al cliente adaptando los patrones de comportamiento de los usuarios. Por ejemplo, los informes de BI pueden utilizarse para hacer pronósticos del mercado o incluso para hacer simulaciones de “qué pasaría si” y permiten emitir declaraciones informadas antes de que ocurra un cambio.

Retail: las empresas comerciales pueden utilizar BI para comprender mejor los hábitos de compra de sus clientes. Esto incluiría información sobre qué productos se venden más en ciertas áreas, quiénes lo compran y cuándo es el momento más activo para el comercio. Al obtener datos sobre las compras de productos específicos en ubicaciones precisas, ajustan la publicidad de manera más precisa. Por ejemplo, en nuestra empresa, usamos BI para hacer rankings de los productos más vendidos y los vendedores más efectivos, lo que nos permite hacer estrategias, sorteos de los cupones de promoción en las ubicaciones con más potencial, etc.

Recursos Humanos: este sector usa BI para medir el rendimiento laboral y diseñar estrategias efectivas de contratación y retención. Con el BI podemos entender qué es lo que hace que los empleados prosperen y cambiar nuestros enfoques de contratación y de retención para atraer a los mejores talentos.

Tipos de Análisis en Business Intelligence: Descriptivo, Diagnóstico y Más

Dentro del BI, existen varios tipos de análisis que permiten a las empresas entender mejor el estado y rendimiento de su negocio:

Análisis Descriptivo: Se concentra en «eventos» y utiliza registros pasados ​​para medir la eficacia empresarial. La forma predominante de análisis de BI examina las ventas, la productividad o las métricas operativas para descubrir tendencias y patrones. Analice registros históricos para determinar qué regiones de ventas generaron las mayores ganancias y cuáles generaron menos.

Análisis Diagnóstico: Este análisis profundiza en los datos para descubrir el “por qué” de un evento o patrón determinado. Permite segmentar los datos por cliente, producto o período, y explorar las variables que influyeron en los resultados obtenidos. Por ejemplo, realizamos análisis de «causa raíz» para entender por qué un producto o campaña no alcanzó sus objetivos.

Análisis Predictivo y Prescriptivo: Sin embargo, a pesar de que estos exámenes se centran más en los datos, algunas empresas de Business Intelligence ya los están adoptando. Los análisis son predictivos y prescriptivos.

El primero emplea datos arcaicos para pronosticar tendencias, mientras que el siguiente demuestra acciones. De hecho, estas evaluaciones sofisticadas son cruciales para nuestro negocio, ya que a veces es necesario anticiparse y ejecutar en consecuencia.

Principales Herramientas de Business Intelligence y sus Usos

Existen diversas herramientas de BI que facilitan el manejo y análisis de datos. Algunas de las más utilizadas son:

Excel: Aunque es una herramienta tradicional, sigue siendo clave en BI. Permite gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de forma flexible, y crear gráficos y tablas dinámicas.
SQL Server: Es una base de datos robusta y escalable que permite almacenar grandes cantidades de información y realizar consultas complejas. Ideal para crear reportes personalizados y gestionar información de distintos departamentos.
Power BI y Tableau: Son herramientas de visualización de datos muy populares por su capacidad de generar dashboards interactivos que permiten el análisis de datos en tiempo real. En nuestra empresa, el uso de estas plataformas ha sido clave para desarrollar reportes interactivos que los equipos de ventas y marketing utilizan a diario.
Oracle Analytics y SAP: Son herramientas avanzadas que ofrecen soluciones completas de BI, integrando análisis avanzado, visualización y gestión de datos.

Business Intelligence vs. Ciencia de Datos: Diferencias Fundamentales

Una de las preguntas más frecuentes es en qué se diferencia el BI de la ciencia de datos. Aunque ambos buscan transformar los datos en conocimiento, tienen enfoques diferentes. El BI se enfoca en analizar datos históricos para entender “qué ha pasado” y “por qué”, utilizando análisis descriptivos y diagnósticos. Esto permite una visión retrospectiva que es clave para mejorar procesos y optimizar recursos basados en datos pasados.

Por su parte, la ciencia de datos incorpora técnicas como el análisis predictivo y prescriptivo, que permiten hacer proyecciones y sugerir acciones a futuro basadas en modelos estadísticos y aprendizaje automático. En resumen, el BI se enfoca en decisiones estratégicas basadas en datos pasados, mientras que la ciencia de datos se orienta más a predecir y prescribir el futuro.

Desafíos y Futuro del Business Intelligence en la Toma de Decisiones Empresariales

Desafíos y futuro del Business Intelligence en la toma de decisiones empresariales. Al ser más que indispensable, la implementación de BI no presenta desafíos menores. Uno de los más importantes es agregar fuentes de datos de áreas de la empresa específicas de negocios. Muchas veces la infraestructura de datos debe ser modificada para hacer que la información fluya de la manera correcta para que esté disponible para el análisis. También hay desafíos que se derivan del personal. El sistema de BI solo funciona correctamente si lo utiliza alguien que pueda leer e interpretar datos en primer lugar. En nuestra empresa, la mejor manera de abordar esto fue a través de la educación a los equipos específicos para que puedan ver el valor del negocio y los datos detrás de él.

En cuanto al futuro, el BI progresará considerablemente en el futuro, especialmente con la inteligencia artificial y el machine learning, y el análisis avanzará en cuanto a detalles y personalización. Si bien el BI ya permite a las empresas actuar en función de los datos, el tiempo real hará posible actuar aún más rápido y con precisión.