Qué es Business Intelligence: la clave para la toma de decisiones estratégicas

Si quieres tomar decisiones estratégicas para tu negocio es imprescindible que sepas qué es Business Intelligence, cómo puede ayudarte a mejorar, las herramientas que puedes usar y cómo formarte en este campo.

Qué es BI y por qué te ayuda en la toma de decisiones

BI o Business Intelligence se puede definir como el uso de estrategias y herramientas para transformar la información en conocimiento. El objetivo final de este es el de mejorar el proceso de toma de decisiones dentro de una empresa para que estas sean más eficientes y ayuden a la compañía a optimizar sus recursos. Es decir, ayuda a no tomar decisiones al azar, ofreciendo certeza ante las mismas.
El BI es fundamental ya que las empresas cuentan con multitud de datos que solo tienen valor si son capaces de interpretarse de la manera adecuada para que las decisiones sean las adecuadas. Para conseguirlo, el BI se apoya en distintas plataformas, que según Gartner, permiten modelar, analizar y visualizar datos para optimizar decisiones.

¿Cómo funciona el Business Intelligence?

Dominar el BI requiere comprender cuál es su funcionamiento y cuáles son las fases y metodología que utiliza para transformar esa información en conocimientos que permitan tomar decisiones adecuadas.

Recopilación y almacenamiento de datos

El pilar fundamental del BI son los datos y el almacenamiento de estos en lugares seguros (data warehouse). Es decir, necesitas un almacén de datos cuando trabajas con información que integra fuentes heterogéneas (ventas, logística, CRM, sistemas operativos) con criterios de calidad, limpieza y normalización. Esto hace que se pueda crear un repositorio consolidado e histórico para poder facilitar el análisis. Los datos también se pueden almacenar en un data lake o lago de datos en el que se pueden almacenar datos en bruto, no estructurados para utilizarlos de forma más flexible.

Procesamiento y transformación de la información

Cuando los datos están centralizados, llega el momento de transformarlos a través de un proceso ETL (extract, transform, load). Es decir, en esta fase se extraen datos de los sistemas origen, se transforman (limpieza, agregaciones, conciliaciones) y se cargan al repositorio final para lograr datos coherentes y sobre todo, útiles.

Análisis y visualización

Una vez procesados los datos, ya están listos para ser analizados y visualizados a través de cuadros de mando, informes, gráficos y paneles interactivos. En ellos aparecen los Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) fundamentales y relevantes para el negocio para que puedan entenderse de un solo vistazo hacia dónde se deben encaminar las acciones.

La toma de decisiones basada en datos

El punto final es la toma de decisiones basadas en datos y evidencias. Por ello, el BI es capaz de convertir los datos históricos y actuales en escenarios, proyecciones y alertas encaminadas a la acción.

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Business Intelligence y Analítica de Datos ¿son lo mismo?

Es posible, que llegados a este punto, te hayan surgido dudas entre si el Business Intelligence y la Analítica de Datos son lo mismo. El BI se centra en describir qué ha pasado (reporting, histórico, visualización), mientras que la analítica va más allá y busca explicar (diagnóstico), predecir (modelos) y prescribir acciones (optimización).

Por otro lado, el BI es más estructurado y cuenta con flujos definidos, que no tiene la analística de datos ya que es predictiva y prescriptiva. Además esta última puede requerir otras disciplinas para su aplicación como son los modelos de machine learning, estadística avanzada y experimentación. Así, ambas se complementan entre sí para aportar datos y extraer patrones que ayuden a la toma de decisiones.

Beneficios estratégicos de implementar Business Intelligence en tu empresa

Ahora bien, ¿qué valor aporta el business intelligence si lo aplicas en tu negocio? Lo cierto es que más de los que imaginas:

• – Optimización de procesos y reducción de costes: al monitorizar indicadores operativos, es posible identificar ineficiencias, cuellos de botella o procesos que se disparan en costes.
  – Identificación de nuevas oportunidades de negocio: permite detectar los segmentos con un mayor crecimiento, productos complementarios con potencial claro y nichos que a primera vista podrían pasar inadvertidos que se logra mediante el análisis de datos integrados de clientes, mercado y datos externos.
  – Mejora de la experiencia del cliente y la personalización: es posible personalizar campañas para aumentar la fidelidad y el valor medio. Algo que se logra gracias al as métricas interesantes para la empresa.
  – Gestión de riesgos y cumplimiento normativo: te proporciona alertas de fraude, auditorías internas o métricas de dirección de datos a través de su cuadro de mandos para conocer cuáles son las desviaciones principales y ayudar a monitorizar el cumplimiento de las regulaciones vigentes.

Herramientas de Business Intelligence más populares

Para poder llevar a cabo un análisis eficiente de los datos, es necesario utilizar las herramientas adecuadas. Te contamos cuáles son las más populares e interesantes dentro de este ámbito.

• – Microsoft Power BI: permite crear dashboards interactivos, conectar múltiples fuentes y compartir informes. Su integración con el ecosistema Microsoft (Excel, Azure, Teams) lo hace especialmente atractivo para empresas que ya usan estas tecnologías.
  – Tableau: permite al usuario arrastrar y soltar para encontrar relaciones, filtrar datos dinámicamente y contar historias visuales. Muchos analistas lo usan como herramienta de data discovery para que los equipos identifiquen insights sin depender del área de TI.
  – Qlik Sense: utiliza un motor asociativo interno para explorar datos desde múltiples ángulos sin restricciones predefinidas por lo que es muy útil para navegar entre dimensiones y encontrar relaciones entre ellas.

Otras plataformas y soluciones

Además de estas tres, existen otras como SAP BusinessObjects (que incluye módulos como Lumira), sistemas como Cognos, o plataformas emergentes. La elección de unas u otras dependerá del tamaño del proyecto, el presupuesto, la integración con sistemas existentes, la exigencia analítica y la escalabilidad.

El futuro del Business Intelligence

El BI está en constante evolución y se integra con otras herramientas que le permiten crecer. Así, su futuro depende de la analítica aumentada (augmented analytics) que cuenta con modelos de machine learning para sugerir insights automáticamente, detectar anomalías o generar narraciones de manera automática.
Por otro lado, el uso de plataformas BI en la nube facilita la escalabilidad, los despliegues rápidos y unos costes iniciales más bajos. Además, el enfoque de autoservicio permite que usuarios no técnicos construyan sus propios modelos e informes sin depender de TI.
Sin duda, uno de los principales desafíos del BI es respetar las regulaciones existentes con respecto a los datos (GDPR) y garantizar su transparencia y control. Así, es imprescindible contar con sistemas que permitan el tratamiento y trazabilidad adecuado de los datos, sobre todo de los de carácter personal.

Cómo impulsar tu carrera en BI

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