Presente y futuro del Business Intelligence

NOTICIA

separator
  • Compartir en
separator
El potencial del BI y su relación con el Business Analytics, el Data Discovery, el Big Data o el análisis predictivo
El uso del Business Intelligence

Este es el primer artículo de una serie sobre el potencial del Business Intelligence y su relación con el Business Analytics, el Data Discovery, el Big Data y el análisis predictivo. Por Elena Zamarreño, Business Intelligence Consultant y Project Manager en CYC

 

¿Conoces la leyenda de los pañales, la cerveza y el uso de datos? En 1992, los supermercados Walmart (fuentes como Enrique Dans hablan también de Osco) encontraron una correlación en la compra de estos dos productos. 

Los viernes por la tarde, cuando los padres primerizos iban a comprar pañales, su carrito de la compra incluía también cerveza para un fin de semana… que se preveía casero. El supermercado, que obtuvo esta información a través de la tarjeta de fidelización de los clientes, reaccionó colocando ambos productos en pasillos contiguos. Meses más tarde, las ventas aumentaron entre un 15 y un 19%. 

El mito de Walmart ha sido ampliamente utilizado para mostrar el potencial del Business Intelligence y, si quieres conocer de primera mano el origen de esta leyenda urbana, Daniel J. Power te cuenta todos los detalles. Por nuestra parte, esta último artículo “A fondo” de 2016 está dedicado a explorar el presente y futuro del Business Intelligence. 

 

En busca de una definición

El Business Intelligence se define como el proceso de convertir los datos en información y la información en conocimiento. Esta solución tecnológica aparece por vez primera en los años sesenta como un recurso al alcance de muy pocos. Con el paso de los años, el descenso del precio del hardware, el aumento de la capacidad de procesamiento y la popularización de los sistemas ERPs, unido a las aportaciones metodológicas de Ralph Kimball o Bill Inmon durante los años noventa, permitieron popularizar esta solución hasta convertirla en un recurso al alcance de cualquier organización. 

Hoy, un sistema de Business Intelligence es aquel que pone a disposición de usuarios de negocio toda la información, sin necesidad de conocimientos técnicos. El objetivo es liberar a los usuarios de tareas repetitivas, como la obtención de información, para que puedan centrarse en el análisis de la misma, un factor clave para la rentabilidad de cualquier negocio. 

 

Navegando en un mar de datos 

Información ha existido siempre, pero hoy vivimos una época diferencial. Según Daniel Carreño, CEO de General Electric en España y Portugal, “el 90% de los datos que gestionamos se han generado en los dos últimos años; en concreto, desde 2009 hasta la actualidad, el volumen de la información que gestionamos se ha triplicado”. 

Más allá de los ERPs y los CRMs, las organizaciones de hoy cuentan con millones de datos que generan información, desde sensores hasta redes sociales, pasando por IoT. Con estas cantidades ingentes de datos en marcha, la pregunta es: ¿cómo distinguir la información relevante? Y, más aún: ¿cómo traducir esos datos en información susceptible de convertirse en conocimiento relevante que permita mejorar la competitividad de las organizaciones y mejorar los procesos de negocio de nuestra economía digital? 

 

Del Business Intelligence al Business Analytics 

Para acertar en la toma de decisiones ya no es suficiente con acceder a los datos de una organización; necesitamos ir más allá, otorgando a esos datos un contexto que propicie una real ventaja competitiva... y ahí es donde aparece el Business Analytics. 

Esta solución tecnológica permite obtener información clave de una forma más ágil, enriquecida y conectada con la movilidad que une a nuestro mundo, buscando predicciones que nos permitan avanzar en la carrera hacia la competitividad. 

 

Algunas claves del Business Analytics

A continuación detallamos algunos elementos que consideramos clave para implantar un sistema de Business Analytics. En concreto, hablaremos de papel crucial de los científicos de datos, la movilidad, el Data Discovery, el Big Data y el análisis predictivo. 

 

Se buscan científicos de datos 

El científico de datos, también conocido como Data Scientist, lidera el ranking de profesiones con más salidas profesionales y mejor remuneración que la consultora Glassdor elabora cada año. En el mar de datos en el que navegan nuestras organizaciones resulta crucial poder contar con personas cualificadas, capaces de traducir datos en información. Por un lado, porque gracias a ellos podemos obtener datos íntegros, homogéneos y depurados; por otro, porque obtener información unificada es un pilar básico para generar la confianza necesaria en un usuario que va a basar sus decisiones en la información aportada por el Sistema Business. 

 

Movilidad

Cada vez más empleados trabajan en itinerancia. Para 2020, la consultora Citrix Tecnology Landscape prevé que la mitad de los trabajos se realicen de forma remota: incorporar la movilidad dentro de las organizaciones se ha convertido en un paso estratégico, necesario, que permitirá a los usuarios tomar decisiones en tiempo real, con datos reales, independientemente del lugar en el que se encuentren. 

 

Data Discovery

Este servicio permite a los usuarios finales tratar directamente las fuentes de datos en búsquedas de información relevantes para el negocio. El Data Discovery ofrece grandes beneficios: por un lado, permite enriquecer los análisis con nueva información no incorporada todavía en el proceso de Business Analytics de la organización; por otro, el Data Discovery ayuda a descubrir de una forma más rápida la información relevante que la organización necesita incorporar. 

La adopción por parte de las organizaciones de estrategias basadas en Data Discovery no está exenta de peligros. El primero tiene que ver con el cuidado en el manejo de la herramienta, que deberá estar a cargo de usuarios preparados; el segundo afecta a la incorporación de la información al proceso de Business Analytics. En este punto, para evitar errores de integridad de datos o diferencias de criterio que provoquen errores primarios que el Business Intelligence ya resuelve por concepto desde sus orígenes será necesario establecer unas reglas de negocio similares.  

La ventaja de este servicio reside en que, al independizar los tiempos de análisis de labor continua con IT y adoptar estrategias basadas en Data Discovery, se reducen los tiempos de análisis de datos con valor. Optimizado el tiempo de los recursos finales, el objetivo pasa por trabajar con la información que los analistas de Data Discovery ya han identificado previamente como relevante. 

 

Big Data

El Big Data ha revolucionado el mundo en los últimos años. Hoy día, la información que nos rodea es inmensa, se genera a gran velocidad y puede ser de gran valor: en la toma de decisiones, para la creación de nuevos productos e incluso para la predicción de escenarios. 

Este nuevo aliado nos permite procesar en tiempo casi real información que hace décadas nos hubiera llevado años. En nuestros días, cualquier organización que apueste por el Business Analytics ya cuenta con el Big Data en su empresa. Básicamente, porque esta labor de identificación de información valiosa no termina en el interior de la organización, sino que se extiende también a las Redes Sociales y a toda la IoT que aporta claves para poder dirigir de forma estratégica las organizaciones. 

 

Análisis Predictivo

Hasta ahora, el Business Intelligence ha permitido dotar a las organizaciones de las herramientas necesarias para analizar datos históricos, siempre buscando responder a la pregunta: ¿Qué pasaría si…? Anticiparse al mercado o descubrir las correlaciones entre datos que pueden ofrecer una ventaja competitiva a las organizaciones es el tesoro anhelado de toda organización. Y, aunque pueda parecer ciencia ficción, -y hasta un argumento de la serie  “Person of interest”- , lo cierto es que el análisis predictivo es más real de lo que parece. 

Entre los casos de éxito encontramos al Grupo Inditex o la propia Administración Pública. El primero utiliza esta información para mejorar su actividad comercial y usar técnicas predictivas que averiguan en tiempo real qué tiendas a nivel mundial necesitan reposición de stock. En el caso de la Administración, el Ministerio de Empleo y Seguridad Social ha implantado una solución contra el fraude que ayuda a detectar casos de probabilidad, asignando inspectores que permiten incrementar los ratios de detección y reducir considerablemente los costes de la entidad.

A día de hoy, el Big Data ha venido a empujar con fuerza el análisis predictivo. Gracias a la cantidad necesaria de datos que proporciona, esta herramienta permite trabajar con correlaciones cada vez más cercanas al 1. Hoy asistimos al entrenamiento de modelos que permitirán realizar un verdadero análisis predictivo, cada vez más cercano a la Inteligencia Artificial

 

Tecnología al servicio de las personas 

El gran reto de las organizaciones pasa por facilitar la toma de decisiones, no suplantarla. Porque el Business Analytics no busca competir con la persona, si no ayudarla a buscar en ese mar de datos que nos rodea. A día de hoy, y en el futuro, tomar decisiones basadas en datos, correlaciones y predicciones nos permitirá evitar casualidades. 

¿Quieres saber más? Entre nuestros links favoritos de consulta están el  Centro Innovación BBVA CiodiveBi-spain o Diario Ti

Añadir nuevo comentario

He leído y acepto la política de privacidad

Esta pregunta es para comprobar si usted es un visitante humano y prevenir envíos de spam automatizado.