Sistemas de inteligencia empresarial: cómo mejorar tu negocio

La inteligencia empresarial es el proceso por el cual las empresas utilizan estrategias y tecnologías para analizar los datos actuales e históricos, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones estratégicas y proporcionar una ventaja competitiva.

Los sistemas de inteligencia empresarial combinan la recopilación de datos, el almacenamiento de datos y la gestión del conocimiento con análisis de datos para evaluar y transformar datos complejos en información significativa y procesable, que puede usarse para apoyar ideas y decisiones estratégicas, tácticas y operativas más efectivas. Los entornos de inteligencia empresarial consisten en una variedad de tecnologías, aplicaciones, procesos, estrategias, productos y arquitecturas técnicas utilizadas para permitir la recolección, análisis, presentación y difusión de información comercial interna y externa.

Las tecnologías de inteligencia empresarial utilizan estadísticas avanzadas y análisis predictivos para ayudar a las empresas a sacar conclusiones del análisis de datos, descubrir patrones y pronosticar eventos futuros en las operaciones comerciales. Los informes de inteligencia empresarial no es una práctica lineal, sino un ciclo continuo y multifacético de acceso a datos, exploración y intercambio de información. Las funciones comunes de inteligencia empresarial incluyen:

Minería de datos: clasificación a través de grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y establecer relaciones
Consulta: una solicitud de datos o información específicos de una base de datos
Preparación de datos: el proceso de combinación y estructuración de datos para prepararlo para el análisis
Informes: compartir el análisis de datos operativos y financieros con los tomadores de decisiones para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones
Benchmarking: Comparación de los procesos comerciales actuales y las métricas de rendimiento con los datos históricos para rastrear el rendimiento contra los mejores resultados de la industria
Análisis descriptivo: la interpretación de los datos históricos para hacer comparaciones y comprender mejor los cambios que han ocurrido en un negocio
Análisis estadístico: recopilar los resultados del análisis descriptivo y la aplicación de estadísticas para identificar tendencias

Una plataforma de inteligencia empresarial permite a las empresas utilizar la arquitectura de datos existente y crear aplicaciones de inteligencia empresarial personalizadas que pongan a disposición información para que los analistas consulten y visualicen. Las plataformas modernas de inteligencia empresarial admiten análisis de autoservicio, lo que facilita a los usuarios finales crear sus propios paneles e informes.

Las interfaces de usuario simples combinadas con el software flexible de back -end de inteligencia empresarial permiten a los usuarios conectarse a una variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos NoSQL, sistemas Hadoop, plataformas en la nube y almacenes de datos convencionales, desarrollar una visión cohesiva de sus datos diversos.

¿Cómo se puede clasificar la inteligencia empresarial?

• La inteligencia empresarial puede definirse como un conjunto de modelos matemáticos y metodologías de análisis que explotan los datos disponibles para generar información y conocimiento útiles para procesos complejos de toma de decisiones.

• En organizaciones complejas, públicas o privadas, las decisiones se toman de forma continua.

• La capacidad de estos trabajadores del conocimiento para tomar decisiones, tanto como individuos como como comunidad, es uno de los principales factores que influyen en el desempeño y la fortaleza competitiva de una organización determinada.

• Requiere una actitud más rigurosa basada en metodologías analíticas y modelos matemáticos

• Retención en la industria de los teléfonos móviles o baja lealtad del cliente, también conocida como desgaste del cliente o la rotación de clientes, depende de un presupuesto adecuado para perseguir una retención de clientes

o Elegir a esos clientes para ser contactados para optimizar la efectividad de la campaña

o Apuntar al mejor grupo de clientes y, por lo tanto, reducir la agitación y maximizar la retención de los clientes

• El objetivo principal de los sistemas de inteligencia empresarial es proporcionar a los trabajadores del conocimiento herramientas y metodologías que les permitan tomar decisiones efectivas y oportunas.

o Los rigurosos métodos analíticos permiten a los tomadores de decisiones confiar en la información y el conocimiento o el consiguiente examen en profundidad y el pensamiento conducen a una conciencia y comprensión más profundas de la lógica subyacente del proceso de toma de decisiones

o Si los tomadores de decisiones pueden confiar en un sistema de inteligencia empresarial que facilita su actividad, podemos esperar que la calidad general del proceso de toma de decisiones mejore enormemente.

¿Que se entiende por inteligencia empresarial?

Con la expresión de inteligencia empresarial, o más simplemente BI, nos referimos al conjunto de procesos y metodologías comerciales establecidos para recopilar y analizar los datos útiles para el negocio corporativo. Es un conjunto de técnicas, de minería de datos y no solo, que los analistas pueden usar para hacer que el proceso de toma de decisiones sea más rápido y más dirigido.

Business Intelligence utiliza una amplia variedad de herramientas, metodologías, arquitecturas y tecnologías que permiten a las organizaciones obtener una comprensión clara e inmediata de las tendencias y patrones, para acelerar el proceso de toma de decisiones.

Los expertos de BI explotan un software particular para la recopilación, almacenamiento y análisis de datos, es decir, una aplicación dedicada específica a través de la cual es posible rastrear y cruzarse, por ejemplo, el historial de ventas, iniciativas comerciales, el potencial de suministro para las materias primas y el APAGNO La información cada vez más detallada, con el objetivo de describir el marco de toma de decisiones de la empresa.

En este proceso, que va de la recopilación a la difusión de información, tres figuras profesionales están principalmente involucradas: el ingeniero de inteligencia empresarial, el especialista en inteligencia empresarial y el arquitecto de soluciones de inteligencia de negocios de negocios.

El ingeniero de inteligencia empresarial se ocupa principalmente de diseñar, desarrollar e implementar software para la recopilación y el cruce de datos. Por lo general, posee un amplio conocimiento del análisis de datos y es consciente de las necesidades de la empresa;

¿Qué grupos de sistemas se tienen dentro de la inteligencia de negocio?

La utilización adecuada de los datos no debe ser, ni es, exclusiva de los mejores jugadores. Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) han dado a las empresas de todos los tamaños acceso a potentes capacidades de análisis de datos. Recibir ideas y encontrar tendencias es esencial para que las empresas escalar y adaptarse a medida que pasan los años, que es exactamente lo que hace un sistema de inteligencia empresarial. Sin embargo, lo mejor de estas soluciones de software es que sus usos potenciales son prácticamente ilimitados.

Hay seis millones de formas de bi… al menos, esa es nuestra (muy) estimación aproximada. Y los diferentes tipos de informes de BI son casi tan numerosos como los usos para BI. Lo que puede hacer con sus datos y un buen sistema BI está limitado por una barrera simple: su creatividad. Puede agregar datos de usuario para proporcionar recomendaciones de productos, similares a Amazon. O bien, puede identificar los tiempos de ingresos máximos de su empresa. También puedes encontrar el ROI de tu CRM. O rastrear la retención de empleados. El punto es: con varios tipos de herramientas de BI, nunca debe sentirse limitado por lo que puede hacer.

Una estrategia de inteligencia empresarial exitosa comienza incluso antes de la implementación. Implica una buena política de gobierno de datos. La limpieza de datos es esencial antes de alimentarlo en su sistema BI, porque un buen análisis de datos es inútil cuando se realiza en datos malos. Pero una política de gobierno va más allá de la mera limpieza de datos.

¿Cuáles son los sistemas de inteligencia de negocios?

Un sistema de inteligencia empresarial (BI) cubre el proceso de recopilación, análisis y procesamiento de datos en información utilizable y su presentación. Para este propósito, comprende una variedad de herramientas, aplicaciones y métodos que permiten a la empresa recopilar, preparar y analizar información de sistemas internos y fuentes externas. Los datos recopilados se pueden almacenar de los sistemas operativos en un almacén de datos, no solo para crear una base de datos uniforme para los análisis, sino también para evitar ralentizar los sistemas operativos a través de evaluaciones intensivas en datos.

La información obtenida se pone a disposición de los tomadores de decisiones y los empleados de la compañía en forma visual en informes y paneles. De esta manera, BI se puede utilizar para proporcionar soporte clave de decisiones basado en figuras tanto para los procesos comerciales en curso como para las decisiones estratégicas.

Sobre esta base, partes de la empresa pueden optimizarse, la rentabilidad y las ventas aumentan y la productividad mejoró. Además, se pueden aumentar la eficiencia operativa y se pueden identificar las tendencias futuras del mercado. Por lo tanto, el uso de BI puede ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva.

Business Analytics responde preguntas relacionadas con por qué se han producido eventos y cómo se comportan en respuesta a cambios exógenos. Los análisis estáticos y cuantitativos, así como la minería de datos y el modelado de pronóstico, se utilizan para este propósito. En contraste con esto, Business Intelligence describe los eventos que han ocurrido, así como el tiempo y el origen de su ocurrencia. Las herramientas utilizadas para este propósito incluyen información de informes como KPI y métricas, paneles, cuadros de mando o consultas ad hoc.

¿Cuáles son los tres enfoques de la inteligencia de negocios?

Nota del editor: en este artículo, Irene aprovecha la experiencia de Sciencesoft para compartir tres enfoques para la inteligencia empresarial (BI) como un servicio desde la perspectiva de los datos analizados. Si desea obtener más información sobre el valor Bi como servicio puede traer, explore nuestra oferta en servicios de análisis administrados.

«Poseer» una solución de inteligencia empresarial (BI) ya no es la única posibilidad de que una empresa se esfuerce por la toma de decisiones informadas. Se pronostica que el mercado de outsourcing de análisis de datos crece, lo que significa que cada vez más empresas elegirán «alquilar» su BI sobre cualquier tipo de implementación de TI.

BI como servicio presupone la cooperación continua, donde el socio de outsourcing es totalmente responsable de la realización técnica de la solución, y la compañía tiene acceso a las primeras ideas analíticas en 1-5 días desde el inicio de la cooperación.

Confiando únicamente en los datos recuperados de los sistemas de una empresa, este enfoque proporciona información sobre los procesos comerciales, los clientes, el rendimiento y más de la empresa. Como una ventaja principal de este enfoque, mencionaría una gran cantidad de datos disponibles para el análisis.

Para ilustración, permítanme llamar su atención sobre uno de los proyectos de Sciencesoft, donde un fabricante de piezas de metal nos solicitó que les ayudemos a priorizar sus categorías de productos, ya que querían que esta decisión estratégica estuviera impulsada por datos. En el curso del proyecto, Sciencesoft examinó los datos financieros y de la producción de 2 años del fabricante en ideas significativas y construyó informes y gráficos para que pudieran mirar los hallazgos y encontrar las respuestas a sus preguntas comerciales.

¿Cuál es el proceso de la inteligencia empresarial?

¿Qué es Business Intelligence (BI)? Se ha definido de muchas maneras. Según la definición más temprana (1958), la inteligencia empresarial se explicó como «la capacidad de detener las interrelaciones de los hechos presentados de tal manera que guiará la acción hacia un objetivo deseado».

Una definición más amplia y quizás más actual de esta disciplina es esta: la inteligencia empresarial es el proceso de recopilar datos comerciales y convertirlo en información que sea significativa y procesable hacia un objetivo estratégico. O poner aún más simplemente, BI es el uso efectivo de datos e información para tomar decisiones comerciales sólidas. Si bien es posible que no parezca así, BI es diferente de los análisis.

El proceso de acceso a datos, formatearlos y entregarlos dentro y fuera de la organización

Identificar patrones y establecer relaciones en un grupo de datos

La correlación mayor o menor entre los datos y los objetos del mundo real que representan

Una rama de la minería de datos, intenta predecir probabilidades y tendencias

Los informes y el análisis son los componentes básicos de la inteligencia empresarial, y la arena en la que la mayoría de los proveedores de BI compiten agregando y refinando las características a sus soluciones.

La materia prima de la inteligencia empresarial son los datos que registran las transacciones diarias de una organización. Los datos pueden provenir de actividades tales como interacciones con clientes, administración de empleados, funcionamiento o administración de finanzas. Según el modelo tradicional, los datos de la transacción diaria se registran en tres bases de datos transaccionales principales: CRM (gestión de relaciones con el cliente), HRM (gestión de recursos humanos) y ERP (planificación de recursos empresariales). Por ejemplo, una transacción de ventas se registraría y almacenaría como datos en la base de datos CRM.

¿Cómo se clasifica la inteligencia empresarial?

Informar significa recopilar y presentar datos para que se pueda analizar.

Cuando hablamos de informar en Business Intelligence (BI), estamos hablando de dos cosas. Uno está informando estrictamente definido. El otro es «informar» tomado en un significado más general.

En el primer caso, los informes es el arte de recopilar datos de varias fuentes de datos y presentarlos a los usuarios finales de una manera que sea comprensible y listo para ser analizado. En el segundo sentido, informar significa presentar datos e información, por lo que también incluye el análisis, en otras palabras, lo que permite que los usuarios finales vean y comprendan los datos, así como actúen en consecuencia.

Los informes de inteligencia empresarial se pueden clasificar de muchas maneras diferentes. Una es diferenciar los informes por el papel de la (s) persona (s) que prepara el informe: los informes administrados son informados preparados por personal técnico como los desarrolladores; En cambio, los informes ad-hoc es el reino del usuario final no técnico. Otra forma en que se pueden clasificar los informes es identificando las características más importantes de un informe, como tablas de datos, informes de tit de tabla cruzada, características de visualización, etc.

Si el diagrama de flujo de la inteligencia empresarial es ver, comprender y actuar sobre los datos, el objetivo de los informes es el primero: permitir que los usuarios finales vean los datos para que puedan analizarlos y hacerlo comprensible a través del análisis. Los informes se ocupan de los datos, mientras que el análisis es lo que convierte los datos en información.

Por ejemplo, un informe de ventas puede incluir filas que representan representantes de ventas y columnas que muestran pedidos tomados, unidades vendidas de cada línea de productos importante, dólares de ingresos generados, porcentaje de objetivo logrado, etc.

¿Qué es la inteligencia de procesos?

Analiza múltiples procesos dentro de su negocio y ofrece un modelo de proceso digital de sus operaciones.

Utilizando algoritmos avanzados, Process Intelligence extrae y lee las marcas de tiempo utilizadas para registrar eventos específicos a lo largo de sus procesos. Luego, el software modela visualmente estas marcas de tiempo de tal manera que pueda identificar instantáneamente las desviaciones del flujo de proceso ideal, para encontrar la causa raíz de un problema que puede estar costando el dinero de su negocio.

La inteligencia de procesos puede ayudarlo a mejorar cada proceso, de extremo a extremo, sin importar cuán ad-hoc o complejo. Conecte y extraiga datos de prácticamente cualquier sistema utilizado en la ejecución de su empresa: sistemas legales, aplicaciones envasadas (ERP, CRM, HCM, etc.), socios comerciales, bases de datos/EDW/MARTS.

Con esta visibilidad en sus procesos, puede comprender exactamente cómo se ejecutan sus procesos. ¿Cómo puede la automatización mejorar la experiencia del cliente? ¿Qué empleados son los más eficientes y consistentes? ¿Dónde están sus cuellos de botella y cómo afectan el cumplimiento y la prestación de servicios? Obtiene plena transparencia y información procesable para optimizar los procesos, tomar decisiones y mejorar los resultados.

La minería del proceso es el primer paso hacia la inteligencia y la mejora del proceso. Descargue este informe para obtener más información sobre el futuro de la minería de procesos. Además, cómo su negocio puede aprovechar mejor la tecnología.

Optimizar la eficiencia de la cadena de suministro y mejorar el proceso de compra y abastecimiento. Descubra, analice y monitoree cómo funciona realmente su proceso de adquisición. Descubra los retrasos que cuestan tiempo y dinero y descubren las rutas de procesos más eficientes para resultados comerciales positivos.

¿Cuáles son las herramientas de inteligencia de negocios?

La solución de inteligencia empresarial transforma los datos sin procesar en información significativa y útil para la presentación intuitiva del conocimiento y para la publicación de objetos de inteligencia empresarial.

La solución de inteligencia empresarial permite, la recopilación e ingestión de datos de inteligencia a través del enriquecimiento y el aumento. La solución de inteligencia empresarial puede manejar grandes cantidades de información a través de la colaboración.

La solución de inteligencia empresarial ayuda a identificar y desarrollar nuevas oportunidades a través de teorías, metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías.

La implementación de inteligencia empresarial puede aportar valor comercial adicional en todas las verticales comerciales. Los beneficios tangibles se pueden lograr en medición, análisis, informes, informes empresariales, colaboración, plataforma de colaboración, gestión del conocimiento.

Las herramientas de inteligencia empresarial se utilizan para proporcionar información a partir de datos estructurados. Con las herramientas, las empresas pueden rastrear varios KPI definidos por el usuario. Las herramientas de inteligencia empresarial impulsan los procesos de toma de decisiones impulsados por los datos.

La disponibilidad de las herramientas de inteligencia empresarial en la nube permite el acceso rápido y en tiempo real a datos cruciales a pesar de la ubicación. Los datos pueden integrarse y formatearse de diferentes fuentes y esto permite a los gerentes ejecutar varios informes ad hoc. Los procesos comerciales mejorados conducen a una mayor eficiencia y productividad.

Las herramientas de inteligencia empresarial permiten una escalabilidad perfecta de los usuarios en varias empresas comerciales, desde usuarios individuales hasta cientos de usuarios sin un cambio significativo en los costos.

¿Qué herramientas existen en la inteligencia de negocios?

BI abarca una buena cantidad de herramientas y procesos que pueden no estar estandarizados o que pueden ser vagos o nebulosos. Varios tipos de software ahora ofrecen algún tipo de análisis que puede alimentar las necesidades específicas de una empresa. Ya sea que se trate de métricas del usuario, definir y anticipar las tendencias, así como la predicción de los resultados se encuentran en la definición general de inteligencia empresarial. En resumen, las actividades que ayudan a las empresas a convertir la información en bruto en conocimiento procesable se pueden etiquetar como BI. Ahora que las empresas están generando más datos que nunca, se ha convertido más en un desafío aprovechar ese datos en BI procesable para aumentar las ganancias y mantenerse por delante de su competencia.

Enmarcado de esa manera, Bi como concepto ha existido tan tiempo que se trata de negocios. Pero ese concepto ha evolucionado a partir de los primeros conceptos básicos [como los informes de cuentas por pagar (AP) y de cuentas por cobrar (AR) e información de contacto y contrato del cliente] a información mucho más sofisticada y matizada. Esta información abarca todo, desde comportamientos del cliente hasta monitoreo de infraestructura de TI hasta el rendimiento de activos fijos a largo plazo. El seguimiento por separado de tales métricas es algo que la mayoría de las empresas pueden hacer independientemente de las herramientas empleadas. Combinándolos, especialmente los resultados dispares de las métricas normalmente no asociadas entre sí, en información comprensible y procesable, bueno, ese es el arte de BI. El futuro de BI ya se está configurando para ampliar simultáneamente el alcance y la variedad de datos utilizados y agudizar el micro enfoque a niveles cada vez más finos y más granulares.

El software BI ha sido fundamental en esta progresión constante hacia un conocimiento más profundo sobre el negocio, los competidores, los clientes, la industria, el mercado y los proveedores, por nombrar solo algunos posibles objetivos métricos. Pero a medida que las empresas crecen y sus tiendas de información, la captura, el almacenamiento y la organización de la información se vuelven demasiado grandes y complejas para ser manejadas por completo por simples humanos. Los primeros esfuerzos para realizar estas tareas a través del software, como la gestión de relaciones con el cliente (CRM) y la planificación de recursos empresariales (ERP), condujeron a la formación de «silos de datos» en el que los datos estaban atrapados y útiles solo dentro de los límites de ciertas operaciones o cubos de software . Este fue el caso a menos que asumiera la tarea de integrar varios silos, típicamente a través de procesos minuciosos y altamente manuales.