Business intelligence (BI): Definición, aplicaciones, herramientas y cursos

Milthon Lujan Monja

Business Intelligence para ser más competitivo.
Business Intelligence para ser más competitivo. Photo by Carlos Muza on Unsplash

En el mundo de los negocios modernos, la información es poder. La capacidad de recopilar, analizar y aprovechar datos se ha convertido en un activo invaluable para las empresas de todos los tamaños y sectores.

Business intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios se ha convertido en un enfoque importante para garantizar la competitividad de las compañías debido a que te permite recopilar, analizar y aprovechar los datos que se generan en diversas plataformas en donde interactúas con tus clientes.

Los tiempos en que usabas el papel para registrar y almacenar los datos de tus clientes, proveedores o de los procesos de tu empresa, ya son parte de la historia; y si aún registras la información de tu negocio en plantillas de Microsoft Excel o Google Drive, sin realizar un análisis posterior, vas camino a la extinción.

En los últimos años, con el surgimiento de la Industria 4.0, los gerentes y los tomadores de decisión vienen prestando una mayor atención de la inteligencia de negocios (Ain et al., 2019) debido a su capacidad de proveer información sistematizada que ayude la toma de decisiones empresariales.

Asimismo, es muy probable que tu negocio tenga una cuenta en Facebook, Instagram u otra red social, y solo la utilizas para postear de vez en cuando. Dejame decirte que estás perdiendo datos e información sobre tus actuales o potenciales clientes que pueden servirte para innovar y ser más competitivos.

En este artículo queremos hablarte de la Business Intelligence, o la inteligencia de negocios, una herramienta que puede brindate mucho valor mediante la recopilación y análisis de datos que genera los procesos de tu compañía y de las interacciones con tus clientes en las redes sociales.

Inteligencia de negocios y la toma de decisiones

Cómo propietario de un negocio continuamente te enfrentas a la toma de decisiones en cuanto al lanzamiento de un nuevo producto, promociones y ofertas, evaluar a tus proveedores, o incrementar el número de clientes; de esta forma, surge la pregunta ¿Cómo tomar las mejores decisiones?

El entorno de los negocios que cambia rápidamente, de esta forma las empresas que tengan la competencia de aprovechar la información de sus clientes, mercado, proveedores y operaciones serán capaces de beneficiarse de las oportunidades y alcanzar una ventaja competitiva (Fombellida et al., 2018).

En las compañías, el principal componente de la toma de decisiones es la información y esta se encuentra en las bases de datos que toda empresa va acumulando con datos sobre sus proveedores, trabajadores, clientes, etc.

Actualmente, las empresas tienen mayor información sobre sus ventas, las preferencias de sus clientes y de sus proveedores; sin embargo, disponen de menos tiempo para analizarla. Asimismo, el uso de tecnologías digitales genera una enorme cantidad de datos que son explotados por Business Intelligence (BI) para tomar decisiones y mejorar la gestión de las empresas (Basile et al., 2023).

En el contexto actual, la inteligencia de negocio tiene como objetivo el apoyar el crecimiento de las empresas, y otros tipos de organizaciones, con la finalidad de mejorar su competitividad, facilitando la toma de decisiones.

La Business Intelligence es más que un programa computacional, es una filosofía del manejo de la información que transforma datos primarios en conocimiento, lo que permite la toma de decisiones (Murillo y Cáceres, 2013).

La Inteligencia de Negocios es una forma de recolectar, correlacionar y analizar eventos de múltiples fuentes. Esta información se puede emplear para mejorar tus productos o servicios para tus clientes.

Definición de Business Intelligence (BI)

Seguro te estás preguntando ¿Qué es Business intelligence? A continuación citaré algunas de las definiciones más aceptadas.

Howard Dresner, consultor de Gartner, popularizó el término Business Intelligence, definiéndolo como “un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área (normalmente almacenada en un data warehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones”.

Mientras que Lluís (2007) destaca que “mediante el uso de tecnologías y las metodologías de Business Intelligence pretendemos convertir datos en información y a partir de la información ser capaces de descubrir conocimiento”.

Por su parte, Murillo y Cáceres (2013) indican que la inteligencia de negocios puede entenderse como un conjunto de modelos matemáticos y metodologías de análisis que tienen en cuenta los datos disponibles de un proceso o negocio.

Business Intelligence tiene como objetivo investigar, integrar y recopilar de manera lógica y mediante un análisis multidimensional, datos de diversas fuentes de información de clientes, entorno, competidores, mercados, etc., con el fin de mejorar el rendimiento de las empresas (Huang et al., 2022).

En resumen podriamos decir que en su esencia, el Business Intelligence, o BI, se refiere a la recopilación, análisis y presentación de datos para ayudar en la toma de decisiones empresariales. Es el proceso de convertir datos en información valiosa para la empresa.

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Finalmente, es importante destacar que Business intelligence es un término paragua para las estrategias, tecnologías y sistemas de información empleados por las empresas para extraer de los datos, de acuerdo a la cadena de valor, conocimiento relevante para sostener un amplio rango de decisiones operativas, tácticas y estratégicas del negocio (Muntean, 2018).

Beneficios del Business Intelligence

La inteligencia de negocios se ha convertido en una herramienta indispensable para cualquier empresario, debido a que ofrecen muchos beneficios para las compañías que implementan sistemas de BI.

Huang et al., (2022) reportan que Business Intelligence mejora la capacidad de innovar de las empresas, y como consecuencia el desempeño financiero de las startups.

Por otro lado, en un mundo donde la industria 4.0 viene tomando posición, la generación de datos de los múltiples dispositivos que se usan, pueden convertirse en insumos importantes para la implementación de sistemas BI que ayuden a la toma de decisiones, tanto a nivel de procesos, como de la interacción con los clientes.

Tavera et al., (2021) reportan que Business Intelligence se ha vuelto indispensable para la toma de decisiones estratégicas en empresas y gobiernos de todo el mundo. Desempeña un papel importante en la supervivencia empresarial, en el mantenimiento de relaciones con otras empresas, contrainteligencia, metas y objetivos tanto a corto como a largo plazo.

La información que pueden recoger las compañías suelen ser datos no estructurados, en este sentido, la inteligencia empresarial ayuda a recopilar información esencial de una amplia variedad de datos no estructurados y convertirlos en información procesable que permite a las empresas tomar decisiones políticas informadas y mejorar la eficiencia y productividad empresarial (Niu et al., 2021).

Los resultados de la investigación de Daradkeh (2019) mostraron que la orientación al conocimiento y las capacidades de BA están significativa y positivamente relacionadas con la innovación del modelo de negocio.

Ejemplos y Aplicaciones de la Inteligencia de Negocios

Si observas un ticket de venta te darás cuenta que tienes una serie de datos, como la fecha, hora, los artículos vendidos, la descripción de los artículos, el precio unitario, la forma de pago, etc.

Si analizamos los datos contenidos en los tickets de ventas podemos acceder a información sobre el importe total de las ventas del día, artículos más vendidos, forma de pago, importe promedio del ticket; información del tipo operativo pero que facilita la toma de decisiones.

Finalmente, el análisis de la información nos puede llevar a conocer mejor a nuestros clientes, proveedores, procesos de nuestra empresa.

Si no cuentas con herramientas, el convertir los datos en información y luego en conocimiento, puede ser un proceso tedioso.

Las aplicaciones de la Business Intelligence se dan en todo los campos de los negocios; no obstante, Lluís (2007) destaca que la inteligencia de negocios es útil para:

  • Responsables de compras: para conocer qué artículos se están vendiendo más y cuáles son sus tendencias de venta.
  • Responsables de ventas: para ver qué productos tienen mayor rotación.
  • Responsables de la negociación: flujos de efectivo, tarjetas de crédito o débito.
  • Responsables de marketing: para ver la efectividad de las promociones.
  • Responsables de personal: asignación de turnos.

Los ejemplos de Business Intelligence son numerosos y abarcan diversas industrias. Veamos algunos ejemplos concretos:

  • Retail: Una cadena de tiendas minoristas puede utilizar BI para analizar las ventas históricas y predecir la demanda de productos en diferentes ubicaciones.
  • Salud: Los hospitales pueden utilizar BI para mejorar la gestión de recursos, optimizar la programación de citas y mejorar la atención al paciente. Basile et al., (2023) estudiaron si un modelo de sistema de soporte a la decisión (DSS) basado en la explotación de datos a través de BI puede superar las prácticas tradicionales basadas en la experiencia para gestionar procesos en el ámbito de la atención médica, y concluyen que el modelo DSS conduce a una estimación más precisa de los costos que potencialmente podrían evitarse en el tratamiento de pacientes oncológicos, lo que permite ahorros de costos significativos.
  • Finanzas: Las instituciones financieras pueden utilizar BI para identificar patrones de fraude y tomar decisiones de inversión más informadas.
  • Manufactura: Las fábricas pueden utilizar BI para optimizar la cadena de suministro, reducir costos de producción y mejorar la calidad del producto. Al respecto, los resultados de la investigación de Jafari et al., (2023) muestran que la BI, la integración y la agilidad desempeñan un papel importante para lograr un mejor rendimiento de la cadena de suministro.

Implementación de Business intelligence

Antes de embarcarte en la implementación de un sistema de Inteligencia de Empresarial, debes considerar algunos aspectos importantes para asegurar que este proceso sea exitoso.

Trieu (2023) destaca la influencia de recursos organizacionales complementarios clave (es decir, cultura basada en datos (DBC), calidad de los datos en los sistemas fuente y autonomía en la toma de decisiones) en el uso real de BI de los empleados (que comprende la dependencia del sistema de BI y la infusión del sistema de BI) y en su desempeño en la toma de decisiones.

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Herramientas o software de Inteligencia de Negocios

Antes de implementar herramientas de Business Intelligence debes evaluar tus necesidades. Es importante destacar que las herramientas BI deben incorporar investigación empresarial, extracción de datos, visualización de datos, herramientas de datos, infraestructura y mejores prácticas para ayudar a las empresas a tomar más decisiones basadas en datos (Shao et al., 2022).

En este marco, la Inteligencia de Negocios requiere de tres categorías principales de herramientas:

a) Almacenamiento de datos

a.1. data warehouse: Base de datos corporativa orientada al manejo de grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes o diversos tipos, caracterizada por su capacidad para integrar y depurar información de una o más fuentes (Murillo y Cáceres, 2013).

b) Herramientas analíticas

c) Herramientas de reportaje o presentación de los datos

¿Qué herramienta elegir?

Para entender mejor cómo funciona el Business Intelligence, es esencial conocer las herramientas que lo hacen posible. Existen numerosas soluciones de BI disponibles en el mercado, y la elección de la adecuada para tu empresa dependerá de tus necesidades específicas.

Existen muchas herramientas que puedes emplear para implementar un sistema de Inteligencia de Negocios en tu organización; sin embargo, si quieres una opinión profesional puedes visitar la web de la consultora Gartner, que todos los años publica una clasificación de herramientas de analítica y Business Intelligence.

De acuerdo con la clasificación de Gartner para el año 2021, las diez herramientas de inteligencia de negocios que lideran son:

a) Microsoft Power BI

b) Qlik Sense

c) Oracle Analytics Cloud

d) Sinsense

e) IBM Cognos Analytics

f) Tableau Desktop

g) Looker

h) Microstrategy

i) ThoughtSpot

j) SAP Analytics Cloud

Business Intelligence Kit Digital

El Business Intelligence también ha dado lugar a un conjunto de herramientas conocidas como «Business Intelligence Kit Digital». Este kit incluye software, hardware y metodologías que permiten a las empresas implementar soluciones de BI de manera efectiva. Al utilizar un kit digital de BI, las empresas pueden acelerar su capacidad para aprovechar al máximo sus datos.

Los elementos clave de un Business Intelligence Kit Digital incluyen:

  1. Software de BI: Plataformas de software que permiten la creación de informes, análisis de datos y visualización.
  2. Hardware optimizado: Servidores y sistemas de almacenamiento diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y análisis de manera eficiente.
  3. Metodologías y buenas prácticas: Enfoques probados para la implementación exitosa de soluciones de BI en una organización.

¿Dónde aprender Business Intelligence?

A continuación te presentamos un listado de cursos que están disponibles en línea, la mayoría de ellos ofrecen contenido gratuito para ayudarte a adquirir conocimientos básicos en BI. Ten en cuenta que algunos también ofrecen opciones de pago para obtener certificados o acceso a contenido premium.

  1. Microsoft Power BI – Curso Gratuito
  2. Coursera: Business Intelligence Concepts, Tools, and Applications
  3. edX: Business Intelligence and Data Warehousing
    • Plataforma: edX (Auditoría gratuita disponible)
    • Descripción: Impartido por la Universidad de Colorado, este curso cubre los fundamentos de BI y data warehousing.
    • Enlace: Business Intelligence and Data Warehousing
  4. IBM Cognos Analytics – Curso Gratuito
  5. Tableau Training Videos
    • Plataforma: Tableau
    • Descripción: Tableau ofrece una serie de videos de capacitación gratuitos que cubren varios aspectos de su software de BI.
    • Enlace: Tableau Training Videos
  6. Google Data Studio – Curso Gratuito
  7. Cursos de SQL en Codecademy
    • Plataforma: Codecademy (Parte gratuita disponible)
    • Descripción: Aprende SQL, un lenguaje esencial para la extracción y manipulación de datos en BI.
    • Enlace: Cursos de SQL en Codecademy
  8. MicroStrategy – Cursos Gratuitos
    • Plataforma: MicroStrategy Education
    • Descripción: MicroStrategy ofrece una variedad de cursos gratuitos sobre su plataforma de BI.
    • Enlace: MicroStrategy Education
  9. QlikView – Curso Gratuito de Introducción
  10. Power Query y Power Pivot para Excel – Curso Gratuito

Conclusión

En resumen, el Business Intelligence es una herramienta poderosa para las empresas modernas. Permite la recopilación y análisis de datos para tomar decisiones informadas y estratégicas. Hemos explorado qué es el Business Intelligence, sus herramientas, ejemplos y su relación con la inteligencia artificial.

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A medida que las empresas continúan evolucionando en la era digital, el BI se convertirá en un activo aún más crítico. En este sentido, si eres propietario de una empresa debes empezar a desarrollar competencias en el uso de herramientas de inteligencia de negocios para analizar los datos que se generan en tu organización, con la finalidad de innovar y mantenerte competitivo.

En este sentido, Wee et al., (2023) recomienda que es necesario desarrollar varias habilidades de liderazgo de inteligencia empresarial para promover el crecimiento de las pequeñas y medianas empresas. Los investigadores recomiendan que los líderes de las PYMES deben aprender sobre gestión de datos, habilidades analíticas, procesos de negocios, cambios sociales y culturales y decisiones de inversión para lograr objetivos operativos, de gestión y estratégicos sostenibles.

Business Intelligence es una filosofía de gestión de la información que debe convertirse en una herramienta importante de las empresas actuales y en el futuro; no obstante, debe integrarse con otras herramientas como los ERP y el Internet de las Cosas para implementar la Industria 4.0.

Referencias:

Ain, N., Vaia, G., DeLone, W. H., & Waheed, M. (2019). Two decades of research on business intelligence system adoption, utilization and success–A systematic literature review. Decision Support Systems, 125, 113113.

Basile, L. J., Carbonara, N., Pellegrino, R., & Panniello, U. (2023). Business intelligence in the healthcare industry: The utilization of a data-driven approach to support clinical decision making. Technovation, 120, 102482.

Daradkeh, M. The Nexus between Business Analytics Capabilities and Knowledge Orientation in Driving Business Model Innovation: The Moderating Role of Industry Type. Informatics 2023, 10, 19. https://doi.org/10.3390/informatics10010019

Fombellida, J., Martín-Rubio, I., Torres-Alegre, S. et al. Tackling business intelligence with bioinspired deep learning. Neural Comput & Applic 32, 13195–13202 (2020). https://doi.org/10.1007/s00521-018-3377-5

Huang, SC., McIntosh, S., Sobolevsky, S. et al. Big Data Analytics and Business Intelligence in Industry. Inf Syst Front 19, 1229–1232 (2017). https://doi.org/10.1007/s10796-017-9804-9

Huang, Z. X., Savita, K. S., & Zhong-jie, J. (2022). The Business Intelligence impact on the financial performance of start-ups. Information Processing & Management, 59(1), 102761.

Jafari, T., Zarei, A., Azar, A. and Moghaddam, A. (2023), «The impact of business intelligence on supply chain performance with emphasis on integration and agility–a mixed research approach«, International Journal of Productivity and Performance Management, Vol. 72 No. 5, pp. 1445-1478. https://doi.org/10.1108/IJPPM-09-2021-0511

Lluís J. 2007. Business Intelligence: Competir con Información. Banesto Fundación Cultural, Escuela Banespyme, ESADE. 393 p.

Muntean M. 2018. Business Intelligence Issues for Sustainability Projects. Sustainability 2018, 10, 335; doi:10.3390/su10020335

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Niu, Y., Ying, L., Yang, J., Bao, M., & Sivaparthipan, C. B. (2021). Organizational business intelligence and decision making using big data analytics. Information Processing & Management, 58(6), 102725.

Shao, C., Yang, Y., Juneja, S., & GSeetharam, T. (2022). IoT data visualization for business intelligence in corporate finance. Information Processing & Management, 59(1), 102736.

Subba C., R. Sankar and B. Srinivasa. 2019. A Survey on Business Intelligence Tools for Marketing, Financial, and Transportation Services. S. C. Satapathy et al. (eds.), Smart Intelligent Computing and Applications, Smart Innovation, Systems and Technologies 105, https://doi.org/10.1007/978-981-13-1927-3_53

Tavera Romero, C.A.; Ortiz, J.H.; Khalaf, O.I.; Ríos Prado, A. Business Intelligence: Business Evolution after Industry 4.0. Sustainability 2021, 13, 10026. https://doi.org/10.3390/su131810026

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Wee, M., Scheepers, H. and Tian, X. (2023), «The role of leadership skills in the adoption of business intelligence and analytics by SMEs«, Information Technology & People, Vol. 36 No. 4, pp. 1439-1458. https://doi.org/10.1108/ITP-09-2021-0669

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