Una introducción a la inteligencia empresarial

Autor: Robert Simon
Fecha De Creación: 23 Junio 2021
Fecha De Actualización: 14 Mayo 2024
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Una introducción a la inteligencia empresarial - Tecnología
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Fuente: Nyul / Dreamstime.com

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Muchas empresas quieren BI, incluso si no lo entienden completamente. Descubra qué es la inteligencia empresarial y cómo funciona.

Para algo tan vital para el éxito a largo plazo de una empresa moderna, el concepto de inteligencia empresarial no está bien definido. Pero eso no impide que muchas empresas lo quieran, incluso si no lo entienden completamente. Aquí eche un vistazo a esta tendencia de negocios de TI, qué es y cómo funciona para mejorar los procesos de una empresa.

¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial (BI) se refiere a la recopilación y análisis de datos para generar información que mejore los procesos de una empresa. Hay muchas cosas empaquetadas en esa definición y, como resultado, mucha de la confusión en torno a BI se deriva de la suposición de que se detiene con el análisis. Aunque a veces la distinción se vuelve confusa, la inteligencia de negocios puede considerarse como el objetivo final de la analítica de negocios porque produce los conocimientos prácticos que una empresa necesita para tomar decisiones informadas. Para hacer esto, la inteligencia empresarial efectiva debe cumplir con cuatro criterios principales:


  1. Exactitud
    Esto se refiere a la precisión de las entradas de datos, así como a las salidas. Los dos están, por supuesto, relacionados. Cualquier sistema que requiera análisis puede ser víctima del problema de basura, basura (GIGO), en el que los datos contaminados pueden arruinar los resultados, incluso cuando el modelo analítico es sólido. Para obtener respuestas precisas (resultados), los datos que ingresan deben ser precisos y relevantes para las preguntas que la empresa busca responder.

    A menudo no es práctico tratar de volcar todos los datos producidos por una empresa en un modelo analítico y esperar que tenga sentido desde los números de producción hasta el estado civil de los empleados. Es por eso que la discreción humana a menudo se usa para seleccionar los datos que son relevantes para un problema en particular. Dicho esto, esta selección se puede ejercer en exceso o simplemente hacerse mal, volviendo al problema de GIGO.

  2. Percepciones importantes
    No todas las ideas son valiosas. Conocer la mano (izquierda o derecha) de la mayoría de sus clientes puede ser útil para un fabricante de guantes de béisbol, pero sería menos útil para un fabricante de zapatos. Si bien la recopilación de todos los datos para descubrir algo que antes era desconocido puede ser satisfactoria, BI debe ofrecer información concreta. Por ejemplo, si el análisis mostró una tienda de deportes que muchos clientes que compraron guantes de béisbol también compraron zapatos para correr, el propietario podría reorganizar las pantallas de la tienda para agrupar zapatos y guantes para la conveniencia del cliente, o separarlos en diferentes rincones de la tienda para maximizar las posibilidades de navegación.

  3. Oportunidad
    Obtener información precisa y valiosa es solo la mitad de la batalla. La inteligencia empresarial también debe ser capaz de ofrecer esos conocimientos en el momento adecuado. Si la tienda de deportes antes mencionada solo descubre la correlación entre el guante y la zapatilla deportiva en diciembre en lugar de al comienzo de la tendencia de compra, puede perder la oportunidad de capitalizar esa información.

    Hay dos partes en la puntualidad: la puntualidad de los datos que entran y la puntualidad de las ideas que salen. Las empresas tienen diferentes plazos de decisión dependiendo de lo que hacen. Es probable que un punto de venta minorista quiera suministrar información de ventas muy oportuna a BI con la esperanza de obtener información oportuna para implementarla de manera mensual, semanal o incluso diaria. Las operaciones a más largo plazo, como una compañía de exploración y producción de petróleo y gas, solo pueden estar interesadas en obtener información trimestral o anualmente.

  4. Procesable
    El obstáculo final para cualquier tipo de inteligencia empresarial es proporcionar información sobre la que se pueda actuar. Hasta cierto punto, esto significa obtener una comprensión de las limitaciones prácticas. Por ejemplo, prácticamente cualquier empresa podría ser más eficiente si tuviera capital ilimitado para actualizar todos sus equipos. Por lo tanto, una buena inteligencia empresarial debe identificar la actualización que producirá la mayor rentabilidad o, mejor aún, otros esquemas de utilización que aprovecharían al máximo los activos existentes. En otras palabras, la inteligencia de negocios debe proporcionar una visión más allá de lo obvio y trabajar dentro de las limitaciones únicas de una empresa para ofrecer ideas procesables diseñadas para mejorar los procesos de un negocio y, en última instancia, su rentabilidad.

El proceso de BI

Entonces, ¿qué se está haciendo exactamente en la caja negra de inteligencia empresarial? El proceso de inteligencia empresarial es muy similar al ciclo de Deming. Tiene cuatro pasos generales que se repiten una y otra vez (la palabra de moda para esto es la mejora continua, o Kaizen).


  1. Recopilación de datos: se identifican las fuentes de datos y los datos se recopilan y convierten a un formato que pueda analizarse.
  2. Análisis y acción: los datos se analizan y se toma un curso de acción.
  3. Medición: Los resultados de la acción se miden utilizando un modelo elegido.
  4. Comentarios: Los resultados de la acción se utilizan como otro punto de datos para realizar mejoras continuas en el proceso de BI.

Inteligencia empresarial en acción

BI es un ciclo de Deming aplicado en una organización y en todas sus líneas de negocio. Generalmente es facilitado por la tecnología. En esta vista, el software simplemente ayuda a que este proceso sea mucho más fácil de implementar y permite que se incluya una muestra más grande de datos en el análisis. Al final del día, sin embargo, el BI solo es efectivo si es confiable y se usa para guiar las decisiones humanas. Dicho esto, los saltos que BI ha hecho para guiar a las grandes organizaciones han ayudado a darle una considerable credibilidad en el mundo de los negocios. Esto significa que muchas empresas quieren BI, incluso si no lo entienden completamente.