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Inteligencia empresarial: cómo predecir el futuro de tu negocio


Inteligencia empresarial: cómo predecir el futuro de tu negocio

La inteligencia empresarial es una estrategia que persigue incrementar el rendimiento de la empresa y su competitividad a través de la organización inteligente de sus datos históricos.

La inteligencia empresarial (business intelligence, o BI, en inglés), apoyándose en herramientas de BI o de advanced business analytics mejora la eficiencia en los procesos y la eficacia en las operaciones de las empresas. Para lograrlo se apoya en la comprensión del pasado, que se complementa con el conocimiento del presente y las predicciones y pronósticos de cara al futuro.

Esta forma de trabajar supone un gran cambio con el modo de llevar a cabo la toma de decisiones que imperaba hasta hace algunos años, donde se intentaban resolver problemas operativos basándose en el historial y reaccionando ante imprevistos. Se hace patente la necesidad de dedicar más tiempo al análisis pero contando con información de calidad y actualizada, porque el tiempo de reacción cuenta, y cada vez en mayor medida.

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Este artículo es una introducción a la inteligencia de negocio, un tema que vamos a tratar en el blog durante las próximas semanas. Si quieres saber mucho más sobre sus ventajas y herramientas, descarga la Guía definitiva sobre la inteligencia empresarial:


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Inteligencia empresarial: ¿qué es exactamente?

La inteligencia empresarial o de negocio es una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa o su competitividad, a través de la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones u operaciones diarias), que se almacenan en Data Warehouse corporativos o Data Marts departamentales, y de los datos en tiempo real que se almacenan en la nube.

inteligencia empresarial que esEl concepto de BI no es nuevo, se conoce mediados de los años 60 y no ha dejado de evolucionar hacia modelos más efectivos y mejor adaptados al nuevo entorno tecnológico como el reciente advanced business analytics. Las soluciones en esta línea aportan mayor visibilidad con más calidad, al tiempo que se ponen al alcance de cada vez más organizaciones, debido al descenso en los costes de hardware y al incremento en la potencia de los procesadores y la eficiencia de los software de gestión. Todo ello permite a muchas empresas optimizar sus inversiones en el área informática beneficiándose de todas las ventajas del acceso a Big Data.


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Inteligencia de negocio y supervivencia

En plena era del conocimiento el desarrollo tecnológico ha permitido que los directivos pueden acceder a mucha más información, de más calidad y con mayor rapidez. Sin embargo, el volumen de información a que se tiene acceso, tras la materialización de la explosión Big Data, a veces juega en contra de los intereses de la empresa.

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Cuando se dispone de tanta información, puede resultar complicado encontrar el tiempo suficiente para analizarla, por lo que se pierde el potencial que ello ofrece para mejorar la toma de decisiones y alcanzar las metas corporativas.

Se hace imprescindible encontrar el apoyo de herramientas de BI que permitan una gestión de los datos eficaz, ya que sólo de esta forma es posible mantener la posición de mercado, avanzar y sobrevivir en un entorno tan dinámico como el actual. Desde hace unos años, han ido apareciendo distintos modelos que buscan acercar la empresa a los sistemas de información que pueden optimizar la toma de decisiones organizacional:

  • DSS (Decision Support Systems) fue el origen de todo y su mentor el Dr. Ralph Kimball.
  • EIS (Executive Information Systems), aparecieron poco después y en esta caso fue Bill Inmon quien tuvo mucho que ver en su expansión, ya que se le considera el padre del Data Warehouse.
  • BI (Business Intelligence), que permitía ganar en profundidad en la comprensión de las circunstancias precedentes en la empresa y, a través del pasado y su análisis facilitaba una interpretación del presente basada en la teoría de la causalidad.
  • Advanced business analytics, que se diferencia del modelo anterior en su mayor potencial en cuanto a previsiones y forecasting.

Las PYMEs disponen de sistemas de información más o menos sofisticados que deben ser analizados y optimizados ya que toda empresa, independientemente de su tamaño, cuenta con gran valor encerrado en los datos que posee. Son el estudio y análisis de esa información los que permiten encontrar nuevas oportunidades, ahorrar recursos, minimizar costes y ganar tiempo, mejorando la productividad a través de los procesos de inteligencia empresarial.

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Créditos fotográficos: nongpimmy, zirconicusso y ddpavumba, en freedigitalphotos.net.

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