BI también encaja con los esfuerzos de transformación digital
en muchas industrias, “Business Intelligence está preparada para generar más
valor en el futuro con más intercambio de datos entre empresas”, dice E.G.
Nadhan, arquitecto jefe y estratega de Red Hat, Norteamérica.
4 razones por las que
la inteligencia empresarial (BI) es importante
Analicemos cuatro razones relacionadas por las que BI sigue
siendo tan vital para las empresas basadas en datos.
1. BI cataliza
decisiones rápidas
El término "toma de decisiones basada en datos" no
encapsula completamente uno de sus subtextos importantes: Las personas casi
siempre se refieren a decisiones rápidas. Esta distinción es importante porque
es una de las capacidades que permiten las herramientas y prácticas de BI
modernas: La toma de decisiones que se mantiene al ritmo (o lo suficientemente
cerca) de la velocidad a la que se producen los datos.
“Los datos ahora se producen tan rápido y en volúmenes tan
grandes que es imposible analizarlos y usarlos de manera efectiva cuando se
utilizan métodos manuales tradicionales, como hojas de cálculo, que son
propensas a errores humanos”, dice Darren Turner, director de BI de Air IT. "La
ventaja de BI es que analiza automáticamente los datos de varias fuentes, todos
presentados con precisión en un panel de control fácil de asimilar".
Por supuesto, todo el mundo habla de la importancia de la
velocidad y la agilidad en los contextos tecnológicos y empresariales. Pero ese
es el punto: si no lo está haciendo, es casi seguro que sus competidores lo
estén haciendo.
“La capacidad de actuar sobre la base de los conocimientos
antes permite a las empresas detectar tendencias internas y mejorar las ineficiencias
antes de que sea demasiado tarde”, dice Turner. "En un mercado donde el
volumen de datos aumenta constantemente, la capacidad de procesarlos y
traducirlos en decisiones comerciales sólidas es esencial para comprender mejor
el comportamiento del cliente y superar a los competidores".
2. BI reúne una gran
cantidad de conjuntos de datos en forma utilizable
Todavía hay un lugar para la experiencia y el instinto en las
decisiones comerciales; intente decirle al resto de la alta dirección lo contrario.
Pero hay una diferencia entre una llamada instintiva y una suposición salvaje.
BI se trata de hacer que la información esté fácilmente disponible y accesible
para las personas que la necesitan para realizar su trabajo en cualquier nivel
de la organización.
“Los trabajadores del conocimiento dependen de los datos para
todo, desde la base de una estrategia hasta la medición de su impacto”, dice
Amy Hodler, directora de análisis de gráficos y programas de inteligencia
artificial en Neo4j.
El desafío es que a menudo tenemos demasiada información.
Además, a menudo es incomprensible en su forma original, o requeriría una
cantidad increíble de tiempo para analizar su valor. Esta es la proverbial
aguja en un pajar, excepto que el pajar crece día a día.
“El problema es que con la llegada del big data, el tamaño de
esos pajar ha crecido exponencialmente, lo que hace que encontrar esas agujas
sea mucho más desafiante. Visualizar el conjunto de datos, guiado por la
relevancia contextual y una experiencia de usuario intuitiva, garantizará que
siempre obtengamos un valor significativo de BI”, dice Hodler.
Esto también se vincula con la velocidad: lo que alguna vez
pudo haber sido un proceso de informes de fin de mes o incluso trimestral que
consumía mucho tiempo, ahora puede suceder de manera continua, nuevamente de
una manera que las personas puedan comprender y actuar.
“En lugar de dedicar horas a recopilar datos al final de cada
mes, las plataformas de BI permiten ver los datos en tiempo real, lo que reduce
las horas de la semana laboral y le permite ver los conocimientos a medida que
ocurren”, dice Turner.
Esto abarca tanto las primeras etapas de una estrategia
empresarial como su medición continua: BI reúne la información y la presenta en
un formato consumible.
3. BI ofrece casos de
uso y beneficios específicos de la industria
Como señaló Nadhan de Red Hat, BI no es una propuesta única para todos. Las organizaciones lo adaptan a los contextos industriales y comerciales.
“Los beneficios de la inteligencia empresarial pueden variar
enormemente según la industria y el tipo de aplicación que utilice la empresa”,
dice Bill Szybillo, gerente de inteligencia empresarial de VAI. “Por ejemplo,
un distribuidor o procesador de alimentos puede utilizar herramientas de
inteligencia empresarial para obtener información sobre su cadena de suministro,
como los niveles de inventario, las tendencias de oferta y demanda, el estado
de los pedidos y más. Este tipo de datos no solo es valioso para optimizar las
operaciones del almacén, sino que también puede ser utilizado por los equipos
de ventas y marketing para comunicarse mejor con los clientes actuales y
potenciales”.
Como señalamos anteriormente, una forma útil de pensar sobre
las capacidades de BI es enmarcar sus objetivos como preguntas basadas en
datos. BI puede proporcionar la respuesta, o al menos la base para una
respuesta.
4. BI está evolucionando para la era cognitiva y de la IA (Inteligencia artificial)
BI e IA no son mutuamente excluyentes; están cada vez más
entrelazados. “Tradicionalmente, BI se ha referido a plataformas de
visualización y paneles que procesan datos en cuadros, gráficos y tablas
dinámicas. Sin embargo, la IA ha acelerado enormemente el análisis más allá de
estas capacidades básicas”, dice Mike Finley, científico jefe de datos de
AnswerRocket. “La IA puede automatizar el análisis de datos, generar
visualizaciones, así como información diagnóstica y predictiva. En pocas
palabras, estos conocimientos explican los factores clave que influyen en el
rendimiento y pronostican tendencias futuras, contando una historia más
completa de lo que sucede en los datos y por qué".
El emparejamiento de BI e IA puede traer más automatización a
áreas como el análisis de datos y las acciones o respuestas correspondientes al
análisis, por ejemplo, requiriendo menos intervención humana en tareas más
mundanas. Esto es similar a la automatización de la seguridad y la
automatización de ciertos tipos de respuestas a incidentes desencadenadas por
el análisis de datos. El objetivo también es similar: Aumentar la velocidad y
mejorar los resultados frente a cantidades abrumadoras de información.
“La inteligencia empresarial junto con la inteligencia
artificial puede marcar una gran diferencia en la resolución de problemas como
la retención de clientes, la gestión operativa y del rendimiento, la
visibilidad y más”, dice Szybillo de VAI.
Otra forma de pensarlo: la inteligencia artificial debería
mejorar la inteligencia empresarial, no reemplazarla. En última instancia, se
ocupa de objetivos y desafíos comerciales similares.
Fuente: Kevin Casey escribe sobre tecnología y negocios para
una variedad de publicaciones.
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