Ahora que la llegada de la Artificial Intelligence está a la orden del día en no pocos sectores de nuestra sociedad, Antonio Domínguez González, de la IV promoción de la ELU, nos recuerda los pasos previos que nos han permitido llegar a este punto: aquellos sistemas y soluciones de Business Intelligence que actualmente operan en la mayoría de las organizaciones.

Parece que todo el mundo quiere correr (Artificial Intelligence) antes de andar (Business Intelligence).

La inteligencia de negocio, también conocida por sus siglas en inglés como Business Intelligence (BI), se refiere al conjunto de estrategias, tecnologías y herramientas utilizadas para recopilar, analizar y presentar información relevante y oportuna con el objetivo de apoyar la toma de decisiones organizacionales. A través de la inteligencia de negocio, las organizaciones pueden transformar grandes volúmenes de datos en conocimientos significativos, lo que les permite comprender mejor su desempeño, identificar tendencias, detectar oportunidades y enfrentar desafíos con mayor eficacia.

Hans Peter Luhn fue el primero en introducir el concepto de Business Intelligence en 1958. En el artículo “A Business Intelligence System” del IBM Journal, proponía un sistema que, imitando la inteligencia humana, permitiría, a partir de la recopilación y procesamiento de un conjunto de datos, automatizar una serie de acciones, es decir, proponía un sistema que permitiera recopilar datos, almacenar datos, procesar datos y actuar en consecuencia. No fue hasta la década de 1980 que se volvió a utilizar el concepto de Business Intelligence.

A Howard Dresner se le suele atribuir en 1989 la introducción del término «Business Intelligence» tal como lo conocemos hoy, para referirse al conjunto de «conceptos y métodos que mejoran la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas de ayuda». a la decisión”.

La inteligencia de negocio se basa en la idea de que los datos son un activo valioso para las empresas, y que el análisis y la interpretación adecuados de estos datos pueden brindar una ventaja competitiva significativa. A medida que las organizaciones generan y acumulan cada vez más datos, es fundamental contar con sistemas y procesos ordenados que les permitan convertir esos datos en información útil y relevante. Es aquí donde entra en juego la inteligencia de negocio.

El concepto de inteligencia de negocio está íntimamente relacionado con la llamada pirámide del conocimiento del ser humano (DIKW pyramid). Cada paso hacia arriba en la pirámide crea valor en función de los datos iniciales, y se puede utilizar para responder preguntas de mayor nivel. Aunque su origen es incierto, varios autores se remontan a los avances de la ciencia educativa en los años 30 del siglo pasado:

El objetivo principal de la inteligencia de negocio es precisamente convertir dichos datos empresariales valiosos en información y conocimiento accionable. Esto implica recopilar datos de diversas fuentes, analizarlos en busca de patrones y tendencias, transformarlos en información y presentarlos de manera comprensible a los usuarios finales, principalmente gerentes y tomadores de decisiones.

Al aplicar la inteligencia de negocio, las organizaciones pueden obtener una comprensión más profunda de su rendimiento, identificar oportunidades de mejora, pronosticar resultados futuros y tomar decisiones informadas y basadas en evidencias. La inteligencia de negocio también puede ayudar a descubrir patrones ocultos, detectar tendencias emergentes, realizar análisis comparativos y evaluar el impacto de las decisiones tomadas.

Las principales componentes que involucra el proceso de inteligencia de negocio son los siguientes:

1. Recopilación de datos: La inteligencia de negocio comienza con la recopilación de datos relevantes. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos transaccionales, sistemas de gestión empresarial, registros de clientes, datos en tiempo real, redes sociales y muchas otras fuentes. Es importante asegurarse de que los datos se recopilen de manera precisa, completa y confiable.
2. Almacenamiento de datos: Una vez recopilados, los datos deben almacenarse de manera organizada y accesible. Los sistemas de almacenamiento de datos suelen utilizar bases de datos y almacenes de datos, donde la información se estructura de forma tal que pueda ser fácilmente consultada y utilizada para el análisis posterior.
3. Procesamiento y análisis de datos: Este componente se centra en el procesamiento y análisis de los datos almacenados. El objetivo es descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas que puedan brindar información valiosa para la toma de decisiones. Esto implica la aplicación de técnicas de minería de datos, análisis estadístico, modelado predictivo y otras metodologías de análisis.
4. Visualización de datos: Una vez que se han extraído conocimientos de los datos, es fundamental presentarlos de manera clara y comprensible. La visualización de datos utiliza gráficos, tablas y otros elementos visuales para representar la información de manera intuitiva. Esto permite a los usuarios comprender rápidamente los resultados del análisis y tomar decisiones informadas basadas en ellos.
5. Informes y paneles de control: Los informes y los paneles de control son componentes esenciales de la inteligencia de negocio, ya que proporcionan una vista resumida y consolidada de los datos relevantes. Los informes son documentos estructurados que presentan información detallada sobre diferentes aspectos del negocio, mientras que los paneles de control son interfaces interactivas que permiten a los usuarios monitorear y explorar los indicadores clave de rendimiento (KPI) de manera visual.
6. Toma de decisiones: El objetivo final de la inteligencia de negocio es mejorar la toma de decisiones empresariales. Al proporcionar información precisa y relevante, la inteligencia de negocio ayuda a los tomadores de decisiones a evaluar diferentes escenarios, identificar oportunidades y riesgos, y tomar decisiones más fundamentadas y acertadas. Esto puede abarcar desde decisiones operativas diarias hasta decisiones estratégicas a largo plazo.

Todo este conjunto de componentes enfocados a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes no puede nunca perder de vista la capa estratégica de la organización. ¿Qué información queremos que el sistema nos genere? ¿Qué información es necesaria para la toma de decisiones?

Un alto porcentaje de proyectos de implantación de Business Intelligence en organizaciones diversas resultan precisamente fallidos por perder de vista dicha al usuario final, la necesidad de negocio. Siempre debemos comenzar por definir exactamente la información que queremos nos genere el sistema, y a partir de ahí, implementar cada uno de los componentes mencionados anteriormente.

En resumen, la inteligencia de negocio es un conjunto de procesos y herramientas que permiten a las organizaciones convertir datos en conocimientos valiosos. Mediante la recopilación, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos, la inteligencia de negocio ayuda a las empresas a comprender su desempeño, identificar tendencias y tomar decisiones informadas. Al aprovechar el potencial de la inteligencia de negocio, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva significativa en un entorno empresarial cada vez más complejo y basado en datos.

Escrito por Antonio Domínguez