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Soluciones Business Intelligence BI

Actualmente el mundo empresarial es ultra competitivo actual, y se necesita todas las herramientas que pueda ayudar a conseguir cualquier ventaja sobre sus competidores. Gracias a Business Intelligence, las empresas y organizaciones modernas pueden aprovecharse de las Big Data. 

Por sí solos, los datos no tienen ningún beneficio táctico o estratégico para una empresa. Pero cuando esos datos se procesan y analizan para desentrañar tendencias, patrones y otros conocimientos útiles, los datos se convierten en un activo que proporciona valor real a una empresa u organización. 

La información extraída puede brindarle información útil sobre lo que sucede dentro y fuera de su organización, que puede utilizar como base para decisiones cruciales.

La tecnología actual ahora se aprovecha para brindarle los medios más precisos para descubrir hechos y eventos mientras suceden y para predecir desafíos y problemas antes de que sucedan. 

Estos son para mantener su negocio fluido y listo para las condiciones comerciales actuales y futuras. BI le permite transformar grandes datos en bruto en información comprensible que a menudo se visualiza en paneles interactivos que se pueden consultar y filtrar para obtener información más relevante.

 

 

¿Cuáles son los beneficios de Business Intelligence?

La selección de herramientas y plataformas de inteligencia empresarial disponibles en el mercado actual integra funcionalidades de uso común en BI, como análisis, informes y visualización. A continuación, estos son algunos de los beneficios que puede obtener de BI:

Proporciona información relevante. 

Puede identificar áreas de mejora, determinar la posición en el mercado, medir la viabilidad del producto, medir la oferta y la demanda, detectar oportunidades de ventas, mejorar la generación de clientes potenciales, conocer el comportamiento del cliente y mucho más. Elimina las conjeturas y aplica información analítica para optimizar los procesos, tareas y actividades comerciales.

Visualización. 

Gracias a la capacidad del BI de administrar y mostrar información, los ejecutivos tienen un mayor poder en la toma de decisiones y obtienen una imagen general del desempeño corporativo a través de tableros y cuadros de mando. 

Puede personalizar métricas, KPI e hitos para alinearlos con sus estrategias y objetivos comerciales, y trazar la salud de su empresa en un rango de umbrales.

Centralización de la información.

En lugar de iniciar sesión en varias aplicaciones, sistemas y fuentes, las soluciones de Business Intelligence permiten la recopilación y filtrado en tiempo real desde un sistema central, reduciendo así drásticamente el tiempo para exportar e importar datos. Tener datos bajo un mismo mando se traduce en eficiencia y ahorros.

Agilización de procesos comerciales.

BI elimina complicados y laboriosos procesos comerciales, ya que automatiza el análisis, una tarea compleja que combina estadísticas, análisis predictivo, modelado por computadora, evaluación comparativa y otras metodologías, para que no tenga que hacer los cálculos usted mismo y lo libere para concentrarse en asuntos y decisiones importantes.

Permite un análisis sencillo. 

Anteriormente, el análisis de datos era una tarea costosa, compleja, intensiva en recursos y personal que requería que todo un equipo informático se encargara durante días. 

Ahora, el software de BI ha democratizado su uso, lo que permite a los no analistas y los usuarios medios recopilar y procesar datos rápidamente, lo que eventualmente pondrá el poder de la analítica de manos de unos pocos en manos de muchos.

 

 

Soluciones Business Intelligence

Minería de Datos 

El proceso de examinar datos para discernir información encubierta y predecir tendencias futuras tiene una larga historia. A veces denominado “descubrimiento de conocimiento en bases de datos”, es lo que se conoce como”minería de datos” no apareció hasta la década de los 90. 

La minería de datos comprende tres disciplinas científicas entrelazadas: estadística (el estudio numérico de las relaciones de datos), inteligencia artificial y aprendizaje automático (algoritmos capaces de aprender de los datos para realizar predicciones). 

Lo que era antiguo vuelve a ser nuevo, ya que la tecnología de minería de datos sigue evolucionando para seguir el ritmo del potencial ilimitado del big data y la potencia informática asequible.

Durante la última década, los avances en la potencia y la velocidad de procesamiento de la información nos han permitido realizar análisis de datos rápidos, fáciles y automatizados. 

Minoristas, financieras, fabricantes, empresas de telecomunicaciones y aseguradoras, entre otros, están aprovechando los beneficios de la minería de datos para descubrir información y data relevante para sus objetivos, desde optimización de precios, promociones y datos demográficos hasta cómo la economía, el riesgo, la competencia y las redes sociales están afectando sus modelos comerciales, ingresos y operaciones.

 

Data Warehouse

Las empresas tienen aplicaciones que procesan y almacenan miles, incluso millones de transacciones cada día. La capacidad de crear, recuperar, actualizar y eliminar estos datos es posible gracias a las bases de datos, también conocidas como sistemas de procesamiento digital de información (OLTP). 

Si bien estas bases de datos han sido tradicionalmente “relacionales” (SQL Server, Oracle, MySQL, DB2, etc.), en los últimos tiempos se han adoptado “bases de datos no relacionales” (Cassandra, MongoDB, Redis, etc.) o sistemas de archivos (como Hadoop) como alternativa para almacenar datos brutos.

Un almacén de datos o data warehouse, también conocido como sistema de procesamiento analítico en línea (OLAP), es un repositorio de datos que se extrae, transforma y recepción desde uno o más sistemas de operativos y se modela para permitir el análisis de datos y la generación de informes de inteligencia de negocios. Las tres data warehouse más populares:

Almacén de datos empresarial: proporciona un repositorio central diseñado para respaldar la toma de decisiones de toda la empresa.

Almacén de datos operativos: similar al almacén empresarial en términos de alcance, pero los datos se actualizan casi en tiempo real y se pueden utilizar para informes operativos.

Data Mart: este es un subconjunto de un almacén de datos que se utiliza para respaldar una rama de negocio o área específica, (por ejemplo, ventas).

 

 

 

Datos multidimensionales centrados en el negocio

En un enfoque multidimensional, los datos se organizan en categorías o, donde cada categoría refleja las perspectivas de sus clientes acerca de su empresa. Por ejemplo, los consumidores pueden ver sus datos por producto, por mercado y a lo largo del tiempo. Cada una de estas categorías conforma una aplicación diferente. 

Antes de la concepción de Business Intelligence, los ejecutivos se aproximaban instintivamente al análisis y toma de decisiones sobre aspectos como productos mercados, el tiempo o las unidades de negocio.

Paneles de datos

Los paneles de datos son herramientas de gestión de información que rastrea, analiza y muestra visualmente factores clave de rendimiento (KPI), métricas y puntos de datos clave para monitorear el estado de una empresa, departamento o proceso específico. Estos tableros visuales se pueden customizar para satisfacer las necesidades específicas de un departamento y empresa. 

Detrás de escena, un panel se conecta a sus archivos, adjuntos, servicios y API, pero en la superficie muestra todos estos datos en forma de tablas, gráficos de líneas, gráficos de barras e indicadores. Un tablero de datos es la forma más eficiente de visualizar múltiples fuentes de datos porque proporciona una ubicación central para que las empresas monitorean y analizan múltiples criterios. El monitoreo en tiempo real reduce las horas de análisis y la larga línea de comunicación que anteriormente suponían tareas arduas para las empresas.

En primer lugar, los usuarios deben saber que las propiedades de un tablero de visualización de datos depende del papel que desempeña dentro de una organización. Todas usan los tableros de datos de manera diferente. 

No todos los tableros informativos de negocios tienen el mismo propósito, por lo que es importante que los usuarios comprendan cuales son los key performance indicators relevantes para su negocio.

 

Los mejores paneles de datos responden a preguntas importantes sobre su negocio. A diferencia de las herramientas avanzadas de inteligencia de negocios, los paneles están diseñados para un análisis y descubrimiento rápido de la información.

 

Sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS)

Un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) es un sistema de información que ayuda a una empresa en la toma de decisiones con respecto a actividades que requieren análisis, determinación y ejecución. El sistema de información ayuda a los ejecutivos de una organización a analizar grandes volúmenes de datos no estructurados y acumular información y sacar conclusiones que puede ayudar a resolver problemas y ayudar en la toma de decisiones sobre el futuro y el rumbo de una empresa.  

 

Propósito de un sistema de apoyo a la toma de decisiones

Un sistema de apoyo a la toma de decisiones se encarga de crear informes sobre datos detallados mediante la recopilación y el análisis. Por lo tanto, un DSS es diferente de una aplicación de operaciones regular, cuyo objetivo es recopilar datos sin analizarlos.

En una organización, los departamentos de planificación, como el departamento de operaciones, utilizan un DSS, que recopila datos y crea un informe que los gerentes pueden utilizar para la toma de decisiones. 

Uno de los usos más relevantes de un DSS se emplea en la proyección de ventas, para los datos relacionados con el inventario y las operaciones, y para presentar información sobre los clientes de una manera fácil de entender.

Teóricamente, las capacidades analíticas de un DSS pueden emplearse en varias industrias, desde una organización gubernamental, hasta el manejo forestal, médico o industrial. 

Una de las principales aplicaciones de un DSS en una organización es la generación de informes en tiempo real. Puede ser muy útil para las organizaciones que participan en la gestión de inventario justo a tiempo.

Cuando una organización requiere datos en tiempo real de sus niveles de inventario para realizar pedidos “justo a tiempo” para evitar retrasos en la producción y causar un efecto dominó negativo, un DSS se encarga de optimizar estos procesos ya que se adapta más al individuo u organización que está tomando la decisión que a un sistema tradicional.

 

Si le ha gustado este artículo, somos una empresa de análisis de datos, no dude en contactarnos.

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