Las nuevas tecnologías cada vez tienen una mayor importancia en las empresas, ofreciendo avanzadas y eficaces soluciones para la recopilación, el análisis y la transformación de datos, que generarán ventajas competitivas y facilitarán la toma de decisiones estratégicas.

En este contexto, teniendo en cuenta que la recopilación de datos es fundamental para la buena toma de decisiones, destaca la inteligencia de datos, una de las grandes innovaciones analíticas, que hace referencia al buen uso de los datos, orientados a la toma de decisiones empresariales.

¿Qué es la inteligencia de datos?

También conocida como business intelligence, la inteligencia de datos combina la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, poniendo a disposición de las empresas herramientas y una infraestructura de datos para realizar un completo análisis de negocio que permitirá tomar decisiones basadas en los datos.

La inteligencia del dato permitirá obtener una visión integral de todos los datos de una organización, que posteriormente podrán utilizarse para realizar cambios, aplicar acciones de mejora y adaptarse correctamente a los diferentes cambios que se produzcan en el mercado.

Con almacenamiento en la nube, la inteligencia de negocios incluye diferentes componentes con una serie de técnicas cada uno de ellos:

• Descriptivo:

Consiste en realizar una revisión y examen de los datos para entender y analizar el desempeño comercial de cada uno de ellos. El principal objetivo del componente descriptivo es revisar la situación actual, para así conocer qué está ocurriendo en todo momento, lo que será de gran ayuda para tomar mejores decisiones.

• Prescriptivo:

El componente prescriptivo se basa en el desarrollo y análisis de conocimientos alternativos, que permitirán información acerca de las acciones que deberían ocurrir para mejorar los indicadores de la organización.

• Diagnóstico:

El diagnóstico establece las posibles causas de la aparición de problemas, ayudando a detectarlas cuanto antes y subsanarlas.

• Predictivo:

El objetivo es predecir cómo evolucionará el negocio y su entorno, analizando datos históricos que ayudarán a determinar sucesos que sucederán en el futuro. De esta forma se puede realizar una previsión más eficaz.

• Decisivo:

Este componente analiza la adecuación de los datos, y posteriormente recomienda una serie de acciones a realizar en el futuro, dentro de un entorno con múltiples posibilidades.

¿Por qué la inteligencia del dato es tan importante?

Mediante la recopilación de datos actuales e históricos, la inteligencia del dato ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones, permitiendo a los analistas hacer uso de todos estos datos para determinar valores de rendimiento y de la competencia de referencia.

Así, la empresa podrá operar de un modo más sencillo y eficaz, teniendo la capacidad de detectar tendencias del mercado de forma eficiente y mejorar iniciativas de todo tipo, como el cumplimiento de las normas o la contratación, entre otras.

Aplicar la inteligencia de negocios en tu empresa te permitirá:

• Analizar y conocer el comportamiento de los clientes.
• Realizar una comparativa con datos de la competencia.
• Llevar un exhaustivo seguimiento del rendimiento.
• Optimizar las operaciones.
• Adelantarse al futuro y predecir el éxito.
• Detectar tendencias del mercado.
• Identificar posibles inconvenientes o problemas con antelación.

Principales beneficios de la inteligencia de negocios

• Dinámica adaptativa:

Actualmente, cualquier organización está obligada a aceptar y propagar las nuevas tendencias ascendentes. De lo contrario, el no hacerlo perjudicaría a su popularidad en el mercado.

El business intelligence mantiene informado a las empresas acerca de los cambios que se producen, así como del patrón que están siguiendo, permitiendo realizar un análisis que mejorará la toma de decisiones.

• Transformación de datos:

Otro beneficio es que la inteligencia del dato se encarga de transformar fragmentos de datos sin procesar, en conocimiento acumulativo. Las máquinas realizan la recopilación de datos independientemente de su validez para decidir.

De esta forma, la información se limpia y se convierte en píldoras inteligentes de información prefabricada, que podrán utilizarse para medir el rendimiento del negocio.

• Conocimiento del entorno:

La BI favorece la agilización de procesos y la optimización del enfoque al consumidor, permitiendo cambiar los servicios de atención al cliente, una vez están capacitados para predecir problemas de los compradores con antelación, incluso antes de que los clientes contacten con la organización. Esto también será de gran ayuda para obtener una mejor comprensión holística del cliente.

¿Qué herramientas de Inteligencia de Datos utiliza un analista?

• Herramientas de gestión de datos:

También conocidas como management tools, consiste en una serie de herramientas que permiten depurar y estandarizar datos de diferente procedencia, así como su extracción, transformación y traslado a un sistema específico.

• Herramientas para detectar nuevos datos:

Las herramientas para detectar nuevos datos o data discovery applications están destinadas a la recopilación y evaluación de nueva información, lo que también se conoce como minería de datos. Así mismo, permiten aplicar directamente sobre la nueva información y también sobre la ya disponible, una técnica de análisis predicitivo para realizar proyecciones de futuro.

• Herramientas de reporting:

Cuando se haya recopilado y tratado toda esta información, las empresas podrán visualizarla de manera gráfica, de un modo mucho más intuitivo y eficaz. También podrá integrarse en cuadros de mando, para medir si se cumplen o no determinados KPIs, e incluso generar informes de reporting.

Comparativa: Big Data VS Inteligencia de Datos

Dado que pueden resultar dos tecnologías similares, a continuación, realizamos una comparativa entre el Big Data y la Inteligencia de Datos para que puedas conocer las diferencias entre ellas y entender el funcionamiento de cada una.

Big Data

El Big Data hace referencia al análisis de una gran cantidad de datos y conjuntos de información de naturaleza compleja. El problema es que el software que se utiliza para procesar datos no es válido para el análisis y la obtención de datos valiosos.

En definitiva, el Big Data hace referencia a la combinación, generación, captura y procesamiento de un gran volumen de datos de forma continua.

Inteligencia de Datos Empresariales

Por otro lado, la inteligencia de datos empresariales se refiere al procesamiento técnico de análisis de datos de elevada complejidad, así como a la presentación de información que sea beneficiosa para la toma de decisiones de empresas, directores de negocio y otros usuarios, en base a una información auténtica y constantemente actualizada.

Así mismo, la inteligencia del dato también incluye una gran variedad de programas y sistemas que se encargan de importar flujos de datos de diferentes tamaños, y posteriormente, los utilizan para generar información fundamental para el proceso de toma de decisiones.

Principales diferencias entre Big Data e Inteligencia de Datos

Tipos de datos:

• Big Data: recopila datos estructurados, semi estructurados y sin ningún tipo de estructura.
• Inteligencia de datos: recopila datos estructurados en hojas de cálculo.

Cantidad de datos:

• Big Data: cuenta con grandes bases de datos perfectamente distribuidas, que permiten una compilación de información tanto simple como compleja, así como relacionada y sin relación.
• Inteligencia de datos: dibuja información relevante obtenida de una gran cantidad de datos alimentados en un sistema, y suministra únicamente aquellos que se adapten a los requerimientos de la organización.

Enfoque:

• Big Data: extra conocimiento de grandes conjuntos de datos muy variados entre sí.
• Inteligencia de datos: monitoriza diferentes indicadores (precio, valor, temperatura, costo total, etc.) que las empresas necesitan obtener en tiempo real para la buena toma de decisiones.

Naturaleza del análisis:

• Big Data: no todos los datos son específicos por naturaleza, aunque hay algunos que son de naturaleza predictiva. Las conclusiones extraídas, así como su aplicación, variará en función de los profesionales que trabajen en colaboración con los científicos de datos.
• Inteligencia de datos: principalmente se centra en los registros anteriores, así como en el dibujo de información en tiempo real. Analiza las tendencias del mercado actual, que según la especificación mencionada, son de naturaleza específica y no necesitan ninguna inteligencia del sistema para analizar y sacar conclusiones.

Conclusión

En definitiva, la inteligencia de datos es una tecnología destinada al óptimo uso de los datos para la buena toma de decisiones, a través de la recopilación de información clave de la empresa que ayudará a tener una visión global en tiempo real y de forma organizada.

La inteligencia del dato ayuda a aumentar el rendimiento de una empresa, haciéndola más productiva y competitiva en el mercado, a través de la organización inteligente de los datos histórico, así como de los datos en tiempo real.

Si deseas implementar la inteligencia de datos en tu negocio, contacta con SES y un especialista te ofrecerá toda la información que necesitas saber.