¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial (BI) se refiere a un conjunto de procesos y tecnologías para acceder, analizar y desarrollar información procesable a partir de los datos que permitan tomar decisiones empresariales. Por lo general, las herramientas de BI presentan información en paneles de control fáciles de usar y visualizaciones de datos que se representan gráficamente y trazan las métricas clave. Las herramientas de inteligencia empresarial permiten a los responsables de la toma de decisiones ver informes y obtener información empresarial específica a partir de los datos, en lugar de pedirle a un analista que genere informes. Tradicionalmente, la inteligencia empresarial se ha centrado en la elaboración de informes descriptivos y de diagnóstico de las actividades empresariales históricas y actuales. La inteligencia empresarial moderna puede incorporar técnicas como el análisis predictivo en tiempo real, las consultas asistidas por IA y la planificación de escenarios.

La inteligencia empresarial le permite obtener vistas basadas en datos de sus operaciones empresariales, su personal, sus clientes y las tendencias generales del mercado. Si puede recopilar datos, puede realizar análisis empresariales sobre esos datos con BI.

Toma de decisiones basada en datos más rápida

BI proporciona respuestas basadas en datos a preguntas empresariales complejas. La capacidad de devolver respuestas rápidamente a partir de los datos empresariales permite a las organizaciones tomar decisiones con mayor rapidez y confianza. Esto puede dar a su estrategia empresarial una ventaja competitiva. Por ejemplo, poder ver el costo combinado de un producto a partir de los costos de los componentes de la cadena de suministro casi en tiempo real permitiría a la empresa ajustar dinámicamente el precio de venta.

Mejor accesibilidad

La BI, presentada en paneles, imágenes o informes fáciles de entender de múltiples orígenes de datos y almacenes de datos, permite a los usuarios empresariales realizar tareas como analizar el rendimiento corporativo, descubrir tendencias y determinar las áreas en las que el rendimiento no es aceptable. Antes de que las herramientas modernas de inteligencia empresarial se generalizaran, los usuarios empresariales pedían a los analistas que elaboraran informes estáticos. Luego, los analistas estructuraban las consultas para ejecutarlas en bases de datos relacionales convencionales e informaban sobre los datos.

Mayores ingresos y menores costos

Los datos correctos que se introducen en las herramientas de inteligencia empresarial, combinados con las consultas correctas, pueden generar mayores ingresos y reducir los costos en toda la organización. Por ejemplo, descubrir que una nueva línea de productos tiene un rendimiento inferior podría significar invertir más en marketing, reinventar el producto o retirarlo del mercado.

Inteligencia de cliente mejorada

Puede mejorar el servicio de atención al cliente y las ofertas de productos examinando los puntos de datos del comportamiento de los clientes y analizando patrones. Por ejemplo, puede consultar los datos de sus clientes para determinar si las publicaciones en las redes sociales generan consultas, ventas u otras interacciones.

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) para la inteligencia empresarial utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo avanzados para analizar big data y descubrir patrones ocultos en los datos.

ML permite a los científicos de datos y analistas empresariales realizar análisis de datos más avanzados que las técnicas de BI tradicionales. Esto puede ayudar a acelerar la toma de decisiones en los procesos empresariales y a descubrir más información.

Los beneficios de la IA en BI

Los beneficios de la IA en la BI incluyen:

●      Capacidades de BI mejoradas: la IA proporciona una mayor capacidad para identificar relaciones entre los datos, los matices, los valores atípicos y las tendencias ocultas.

●      Toma de decisiones más informada: las capacidades predictivas de la BI basada en la IA permiten a los usuarios identificar más fácilmente las tendencias y tomar decisiones más informadas.

●      Decisiones proactivas: la IA puede resaltar rápidamente las tendencias contenidas en los datos actuales, lo que permite a los analistas identificar estas tendencias desde el principio y tomar decisiones proactivas en tiempo real.

●      BI adaptativa inteligente: la IA con autoaprendizaje puede mejorar el rendimiento de BI gracias a su capacidad de incorporar nueva información para mejorar la calidad de la información.

●      Más información: las soluciones de BI basadas en la IA ayudan a los usuarios a identificar mejor las tendencias ocultas y a proporcionar nueva información que no se ve fácilmente con las herramientas de BI antiguas.

Procesamiento de lenguaje natural en BI

Una tecnología de ML clave dentro de las soluciones de BI modernas es el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Con esta técnica, la BI basada en IA puede incorporar información de opiniones y de documentos, correos electrónicos y transcripciones de los centros de llamadas. La consulta en lenguaje natural (NLQ) es una aplicación específica NLP. Con NLQ, los usuarios de BI exploran los datos mediante texto libre, sin necesidad de que los analistas creen paneles o informes personalizados.

La canalización de inteligencia empresarial consta de cuatro fases.

1. Ingesta de datos

Los datos empresariales provienen de muchas fuentes, incluidas las aplicaciones SaaS, bases de datos, archivos, correos electrónicos y datos de transmisión. La ingesta de estos datos es la primera fase de la canalización de BI. Los datos pueden ingerirse en lotes, fragmentarse por tiempo o tamaño o consumirse como una transmisión.

Los datos sin procesar pueden llegar tal cual, listos para su almacenamiento inmediato. Esto se conoce como canalización de Extracción, Carga y Transformación (ELT). Otra opción es transformar los datos sin procesar antes de almacenarlos. Esta opción se conoce como Extraer, Transformar y Cargar (ETL) e implica la preparación, reestructuración y limpieza de los datos antes del almacenamiento.

2. Almacenamiento de datos y modelado

La tecnología de almacenamiento de datos subyacente para su solución de BI depende de su elección de ELT/ETL y de si almacena juntos datos estructurados y no estructurados. Por ejemplo, los datos ingeridos y transformados en un formato estandarizado se pueden guardar en un almacén de datos. Un almacén de datos, como Amazon Redshift, contiene varias bases de datos. Los datos ingeridos con las canalizaciones de ELT suelen almacenarse en un lago de datos, aunque los almacenes de datos modernos también admiten ETL. Un depósito de datos combina tanto el almacén de datos y como el lago de datos para crear una solución de almacenamiento integral.

El modelado de datos ayuda al rendimiento de los sistemas de inteligencia empresarial. Por ejemplo, modelar datos con un esquema en estrella puede reducir el tiempo de consulta, mientras que modelar datos con un esquema en forma de copo de nieve puede reducir el espacio de almacenamiento, según la carga de trabajo y la infraestructura.

Los catálogos de datos indexan la información de toda la organización, de modo que los usuarios puedan encontrar los datos relevantes existentes para incluirlos en sus consultas.

3. Análisis y consultas

Los almacenes de datos admiten consultas SQL nativas, pero los lagos de datos y los depósitos suelen requerir motores de consulta independientes adicionales. Por ejemplo, puede vincular el almacenamiento de Amazon S3 con el servicio de consultas de Amazon Athena.

Además de las consultas de SQL, necesitará un software de BI para realizar consultas e informes avanzados. Un patrón común son los informes prediseñados, que contendrán información fija. Por ejemplo, puede recibir un informe de ventas semanal de un departamento. Por lo general, un analista empresarial configura estos informes con antelación. Otras técnicas analíticas avanzadas, conocidas como minería de datos, utilizan métodos de campos como la estadística, la ciencia de datos y machine learning.

Las modernas soluciones de BI de autoservicio permiten a los usuarios empresariales ver los informes sin esperar a que un analista realice el análisis de datos. Los analistas pueden configurar paneles basados en grupos de usuarios para mostrar la información empresarial adecuada. En otras soluciones, los usuarios empresariales pueden crear consultas dentro del software para acceder a los informes sin la intervención de un analista. Las soluciones de BI modernas incorporan consultas en lenguaje natural (NLQ), impulsadas por machine learning, para analizar datos sin necesidad de conocimientos técnicos específicos.

4. Visualización y entrega

La cuarta fase del proceso de BI es mostrar las consultas al usuario final. Por lo general, tendrá acceso a paneles, cuadros de mandos e informes configurables para imprimir. En algunos casos, las herramientas de BI están integradas en el software existente y pueden mostrar informes en la aplicación; por ejemplo, en la información sobre herramientas o en los paneles laterales.

Puede configurar BI para generar alertas, correos electrónicos, notificaciones y otras acciones push para la generación de informes. Estos eventos basados en push pueden verse en eventos activados, según un cronograma, cuando los datos superan un umbral o cuando se completa un análisis extenso.

Según la solución que use, la BI puede analizar datos históricos, determinar la causa de las anomalías, predecir eventos futuros y recomendar acciones basadas en las predicciones.

Hay cuatro tipos principales de inteligencia empresarial que, a menudo, se combinan en una única solución:

BI descriptiva

Los informes y paneles de BI suelen estar estructurados para proporcionar información empresarial sobre el rendimiento histórico, incluidos los resultados actuales. La BI descriptiva muestra a los usuarios lo que ha sucedido y puede incluir componentes de panel, como indicadores clave de rendimiento (KPI) y tablas de resumen.

BI de diagnóstico

La BI de diagnóstico incluye una capa sobre la BI descriptiva para analizar la causa raíz de las anomalías en los datos. Las soluciones de la BI de diagnóstico incluyen herramientas para profundizar en los datos.

BI predictiva

Es importante poder predecir lo que sucederá a continuación en su negocio. Regresión, clasificación y pronósticos de series temporales de la BI predictiva, y modelado de ML para predecir los resultados futuros.

BI prescriptiva

La BI prescriptiva le ayuda a decidir qué hacer con sus predicciones. Este tipo de BI implica técnicas como el modelado de escenarios y recomendaciones de optimización.

AWS cuenta con una gama de servicios para ayudarlo a crear y perfeccionar su canal de inteligencia empresarial, desde la ingesta de datos hasta las herramientas de visualización. Estos son algunos de los servicios que le ayudarán en su proceso de BI:

Amazon Redshift es un almacén de datos en la nube que ofrece una relación entre precio y rendimiento inigualable para análisis y la IA agencial. Redshift potencia el análisis de SQL en datos unificados de todo el depósito de Amazon SageMaker. Las integraciones de datos de modalidad sin ETL permiten realizar análisis casi en tiempo real al conectar servicios de streaming, bases de datos operativas y aplicaciones empresariales de terceros sin necesidad de canalizaciones de datos complejas.

Amazon QuickSight ofrece capacidades de BI y paneles con tecnología de IA en Quick para transformas sus datos dispersos en información estratégica para todos. Esto le permite tomar decisiones más rápidas y lograr mejores resultados empresariales. Amazon QuickSight le permite realizar análisis avanzados de datos en lenguaje natural con escenarios y responder a preguntas hipotéticas con instrucciones paso a paso.

Amazon SageMaker Canvas le permite agregar ML a sus canalizaciones de BI mediante la creación de modelos de ML de alta precisión mediante una interfaz visual, sin necesidad de código. Con SageMaker Canvas puede transformar datos a escala de petabytes y crear, evaluar y desplegar modelos de machine learning (ML) listos para la producción sin necesidad de código.

AWS Glue le ayuda a descubrir, preparar e integrar todos sus datos. Puede detectar y conectarse a más de 100 orígenes de datos, administrar los datos en un catálogo centralizado y crear, ejecutar y supervisar visualmente canalizaciones para cargarlos en lagos de datos, almacenes de datos y almacenes tipo lago.

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