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Claves de la Inteligencia de Negocios para el crecimiento Empresarial

May 16, 2024 | Negocios, Noticias de Hoy, Tecnología

Revista SUMMA
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Desde el inicio de las revoluciones industriales, las empresas han encontrado formas innovadoras de crecer, evolucionar y satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Sin embargo, en la actual economía digital cambiante, el panorama de los negocios se transforma a una velocidad vertiginosa. Y es que lo que funcionó antes, puede no garantizar el éxito hoy en día.

Es en este contexto donde la Inteligencia de Negocios se ha convertido en una competencia clave para que las compañías permanezcan competitivas y respondan ágilmente a las tendencias del mercado. Mediante la aplicación de datos, análisis informados y tecnologías avanzadas, las organizaciones mejor equipadas para comprender su negocio y clientes pueden identificar nuevas oportunidades y encontrar formas innovadoras de agregar valor a largo plazo.

Qué es la Inteligencia de Negocios o Business Intelligence

La Inteligencia de Negocios, o BI como suele llamarse, abarca las tecnologías, aplicaciones y prácticas utilizadas para la recopilación, integración, análisis y presentación de la información empresarial. Una función básica es integrar datos multifacéticos de distintos departamentos de la organización en un repositorio unificado.

La transición de los métodos tradicionales de análisis de datos, a menudo manuales, a las plataformas avanzadas de BI ha permitido a las empresas manejar grandes volúmenes de datos con eficacia, extraer perspectivas significativas y responder con rapidez a los cambios del mercado.

Las empresas utilizan el BI con dos enfoques principales:

  • La Inteligencia de Negocios Estratégica se centra en el análisis de los datos acumulados en almacenes de datos u otros depósitos de datos centralizados. Esta forma de BI es proactiva y se centra en el análisis a largo plazo de datos históricos para orientar la planificación empresarial, la fijación de objetivos y las previsiones.
  • La Inteligencia de Negocios Operativa, por el contrario, se ocupa de los datos en tiempo real o casi real generados por las actividades empresariales diarias. A diferencia del BI estratégico, el BI operativo suele implicar herramientas de comunicación directa, como mensajería instantánea, correos electrónicos y cuadros de mando en tiempo real.

La importancia de la Inteligencia de Negocios para la toma de decisiones

Una estrategia de Inteligencia de Negocios es crucial porque ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en datos. Analizando los datos, las organizaciones pueden identificar tendencias, patrones y perspectivas que pueden utilizar para mejorar sus operaciones, productos y servicios.

Por ejemplo, una empresa puede utilizar el BI para analizar los datos de sus clientes e identificar sus preferencias y hábitos de compra, los cuales pueden utilizar para mejorar sus campañas de marketing y ofertas de productos.

Características de los proyectos de Inteligencia de Negocios de éxito

Los proyectos de Inteligencia de Negocios de éxito suelen tener una serie de características clave para garantizar su efectividad. Estas incluyen:

  • Definición de los objetivos de BI: Toda hoja de ruta de BI debe tener un destino en mente. Para diseñar, dotar de recursos y entregar una implantación de BI con la mayor ventaja comercial, es esencial que la estrategia comience con una visión clara de los objetivos empresariales.
  • Buscar el patrocinio ejecutivo: Para implantar con éxito una solución de BI en toda la organización, hay que ganarse el corazón y la mente de los colegas de todas las funciones.
  • Ampliación de la participación de las partes interesadas: Las estrategias de Inteligencia de Negocios de éxito viven y mueren en función de su capacidad para implicar a las partes interesadas de toda la empresa.

Las conversaciones con las partes interesadas deben establecer la visión de BI, solicitar la opinión de cada departamento para evaluar sus necesidades y debatir los requisitos de recursos y las iniciativas de gestión del cambio.

  • Establecer el alcance: Como en cualquier proyecto nuevo, la implantación de una estrategia de BI de éxito debe producir resultados positivos lo antes posible, así que hay que pensar detenidamente en el alcance de la implantación inicial (qué funciones, procesos o variables de datos incorporar).
  • Definir la hoja de ruta inicial de BI: Elaborar una hoja de ruta es importante para el éxito de una estrategia de BI. Esta proporciona el marco y los hitos clave para la implantación de la estrategia. También es un indicador útil para que la dirección de la empresa haga un seguimiento del progreso hacia la realización del valor, y también de su papel a la hora de garantizar que se cumplen las dependencias clave.
  • Selección de los datos de BI: Unos objetivos de Inteligencia de Negocios claramente definidos y una estrecha consulta con las principales partes interesadas deberían ayudar a determinar qué conjuntos de datos -tanto internos como externos- añadirían valor al modelo de BI y, por tanto, deberían incluirse en la integración de datos.
  • Elegir la solución de BI adecuada: Hay muchas soluciones de BI entre las que elegir, con distintas características y capacidades. Así que hay que comparar las ofertas de los proveedores antes de comprometerse a nada y, cuando sea posible, buscar un acuerdo de nivel de servicio detallado.
  • Gestión proactiva del cambio: Una estrategia de BI de éxito debe incluir un componente de gestión del cambio para ayudar a los usuarios a adoptar la nueva solución y garantizar su eficacia a largo plazo.
  • Supervisar, optimizar, iterar: Supervisar y optimizar regularmente el rendimiento de la solución de BI es crucial. Analizar y ajustar continuamente tanto los procesos como la tecnología permite que la función de BI evolucione y que la empresa mejore la calidad de los datos, la precisión de los informes y la eficacia general.

Tendencias en business intelligence a seguir

Encontrar las últimas tendencias en BI puede ayudar a tu organización a seguir siendo competitiva y a maximizar su capacidad para utilizar sus datos. Aunque las tendencias cambian continuamente por naturaleza, las siguientes áreas han aumentado rápidamente en demanda y aplicación:

  • Análisis aumentado: La analítica aumentada es un enfoque de la analítica de datos que emplea tecnologías avanzadas, como la IA y el aprendizaje automático, para automatizar la preparación de los datos, la generación de información y el intercambio de esta.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): El PLN es una confluencia de la lingüística computacional y la inteligencia artificial, que proporciona a las máquinas la capacidad de comprender, interpretar, generar y responder al lenguaje humano de forma significativa y contextual.
  • Soluciones de BI basadas en la nube: En la búsqueda de una mayor eficacia operativa y de información procesable, las organizaciones se están decantando cada vez más por las soluciones de BI basadas en la nube. Se trata de herramientas y plataformas alojadas en la nube, que proporcionan a las organizaciones un acceso escalable, flexible y en tiempo real a los datos.
  • BI móvil: La Inteligencia de Negocios móvil implica el uso de dispositivos móviles para acceder a aplicaciones y datos de BI, lo que permite a los responsables estar informados y tomar decisiones, independientemente de su ubicación.
  • Gobierno ético de los datos: La última tendencia de BI de la lista es la gobernanza ética de los datos, que aborda políticas, procedimientos y estructuras que no solo garantizan la calidad y seguridad de los datos, sino también consideraciones éticas relacionadas con su recogida, procesamiento y uso.

Como ves, la Inteligencia de Negocios puede ser un verdadero hito en tu empresa. Sin embargo, antes de empezar a utilizar esta avanzada solución, tienes que prepararte y asegurarte de que no hay obstáculos que puedan bloquear tu trabajo o deteriorar los resultados.

Por tanto, los estudios de MBA Business Intelligence and Data Analytics pueden ser una gran opción para los profesionales que deseen especializarse en este campo y adquirir las habilidades necesarias para liderar y tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva.

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