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Transformar el Big Data en conocimiento a través del Business Intelligence

Emprendedores de Hoy
sábado, 30 de abril de 2022, 08:00 h (CET)

Transformar el Big Data en conocimiento a través del Business Intelligence


Las compañías que quieran evolucionar en un contexto económico hipercompetitivo deben basar sus decisiones en datos y con el mínimo margen de error posible. En la época del Big Data, la principal protagonista es la información basada en datos. Por este motivo, el uso de las técnicas de Business Intelligence para incrementar el valor de las empresas a través del análisis de grandes cantidades de información es fundamental para ellas.


Business Intelligence (BI): ¿qué es exactamente?

La industria del análisis de datos ha crecido exponencialmente a lo largo de los últimos años debido al protagonismo que está teniendo la transformación digital en las organizaciones y en el crecimiento de los mercados. En plena era del Big Data, generar más valor a partir de los datos se ha convertido en el principal reto de las empresas. Actualmente toda compañía genera un gran volumen de información en muy poco tiempo, de ahí las dificultades a la hora de analizarla. La clave es incrementar el valor de los datos, por lo que no se trata solo de analizarlos, sino también de separar aquellos que son útiles de los que no lo son. Aquí es donde gana protagonismo la Business Intelligence.


Definiciones de Business Intelligence

A lo largo de la historia, la Business Intelligence, inteligencia de negocio o inteligencia empresarial ha sido abordada desde diferentes perspectivas. De hecho, el concepto es anterior al siglo XXI.


Hans Peter Luhn (años 60)

Este investigador fue el primero en mencionar al BI en el artículo de 1958 A Business Intelligence System, donde lo define como “la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal manera que guíe la acción hacia una meta deseada”.


Esta primera definición se dio en unos años en los que la inteligencia empresarial se consideraba un sistema de intercambio de información entre organizaciones, descrito como “un sistema automático (…) desarrollado para difundir información a las diversas secciones de cualquier organización industrial, científica o gubernamental” con la capacidad de simplificar y organizar el creciente volumen de datos tecnológicos y científicos generados después de la Segunda Guerra Mundial. Actualmente este investigador es conocido como el Padre de la Inteligencia de Negocios.


Howard Dresner (años 80)

En los años 80, el exvicepresidente de Gartner desarrolla la definición de Luhn y lo describe como “conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones comerciales mediante el uso de sistemas de apoyo basados ​​en hechos”.


Esa época coincide con los primeros modelos informáticos para la toma de decisiones empresariales. Entonces Dresner utilizó BI como un ámbito general que agrupaba nombres complejos de sistemas para el almacenamiento y el análisis de datos, como DSS y el sistema de información ejecutiva (EIS).


Wikipedia (hoy)

Wikipedia ofrece la definición más actual de BI: “Business Intelligence (BI) es un conjunto de teorías, metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos sin procesar en información significativa y útil para fines comerciales. BI puede manejar grandes cantidades de información para ayudar a identificar y desarrollar nuevas oportunidades. Hacer uso de nuevas oportunidades e implementar una estrategia efectiva puede proporcionar una ventaja competitiva en el mercado y una estabilidad a largo plazo.”


Utilidades de BI

Business Intelligence tiene dos grandes propósitos interrelacionados: la creación de conocimiento a partir de los datos y la obtención de ventajas competitivas a partir de este conocimiento.


Este concepto cubre las técnicas de obtención, almacenamiento y análisis de datos de operaciones o actividades comerciales con el objetivo de conocer la visión global de una empresa, optimizar su rendimiento y favorecer la toma de decisiones adecuadas.


A lo largo de los últimos años, el BI ha ido evolucionando e integrando nuevos aspectos dirigidos a la mejora del rendimiento de las empresas. Algunos de ellos son los informes estadísticos, la minería de datos, las métricas de rendimiento y evaluación comparativa, el análisis descriptivo, la consulta para responder a las preguntas con pruebas estadísticas adecuadas, el análisis estadístico y la visualización de datos para favorecer su comprensión. Así pues, los analistas de Business Intelligence necesitan una formación avanzada en Estadística Aplicada y, de hecho, actualmente se encuentran entre los profesionales más solicitados al cumplir con una función esencial para las empresas.


El análisis adecuado de los datos externos e internos ofrece conocimiento a las compañías para ser preactivas y proactivas ante las tendencias del mercado y asegurar su supervivencia y evolución. Cuando son utilizados correctamente, los datos pueden ayudar a prácticamente cualquier departamento de la organización a ser más eficiente. Permite tomar decisiones más adecuadas en relación a encontrar nuevas maneras de incrementar los ingresos, analizar el comportamiento de los usuarios, la comparación con la competencia, la evaluación del rendimiento, la optimización de procesos, la predicción del éxito y la identificación de conflictos, entre otros.


Tendencias de futuro BI

La BI evoluciona según las necesidades del mercado y las nuevas tecnologías aplicadas en los negocios. Tal y como aseguran los expertos, hay 5 innovaciones que la BI incorporará a lo largo de los próximos años.


Analítica aumentada

Se trata de la aplicación del aprendizaje automático para automatizar la el descubrimiento de ideas, el intercambio de conocimiento y preparación de datos.


Cultura digital

Para las empresas que se han sumado a la transformación digital, el desarrollo de una cultura digital efectiva se presenta como el reto del futuro. Las dos grandes áreas más destacadas son la ética digital y la digitalización integral de los datos.


Analítica relacional

Esta hace referencia al uso cada vez más frecuente de gráficos y de técnicas analíticas sociales para entender la conexión entre diferentes fuentes de información. Esto facilita una mayor precisión de las predicciones y la toma de decisiones.


Decisiones inteligentes

Para gestionar los datos de forma efectiva hace falta utilizar diversas técnicas analíticas. La imprevisibilidad de los resultados de los modelos de decisión de hoy son resultado en ocasiones de una incapacidad adecuada para capturar y considerar los factores de incertidumbre relacionados con el comportamiento de estos modelos en un contexto empresarial. La inteligencia de las decisiones requiere la combinación de técnicas avanzadas y tradicionales para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, controlar y ajustar modelos de decisión.


Escalamiento operativo

A la vez que crecen las organizaciones, la cantidad de personas que requieren interactuar con los datos incrementa. Este incremento del volumen de interacciones y procesos hace necesarios los análisis automáticos y escalables. La meta es conseguir que los servicios analíticos se activen cuando y donde sean necesarios. Por este motivo, se están utilizando herramientas de análisis de datos en áreas de trabajo en las que antes no eran necesarios. Así pues, la sociedad avanza hacia una nueva tendencia basada en el análisis en todas partes.



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