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Una empresa tiene millones de datos y no sabe qué hacer con ellos.

¿Cuántas veces hemos escuchado que una empresa tiene millones de datos y no sabe qué hacer con ellos? En todas partes el mensaje es que los datos ofrecen un gran valor, aunque dependiendo de cómo los formulemos, esto no es del todo cierto. Sin un buen análisis que extraiga información de él, los datos son prácticamente inútiles. Para extraer esta valiosa información, las empresas pueden utilizar la inteligencia empresarial. La inteligencia empresarial es el uso de datos para obtener información que sirva como una base sólida para una toma de decisiones más segura. Para ello, las empresas consumen datos de diferentes formas y aquí te listamos algunas formas en cómo las empresas están utilizando la inteligencia empresarial:

BI integrado

La inteligencia empresarial integrada se define como la integración de informes, cuadros de mando y vistas de análisis en una aplicación. La información se muestra y administra en una plataforma de BI y se integra directamente en la interfaz de usuario de la aplicación para mejorar el contexto y la usabilidad de los datos. Es decir, con BI embebido puedes tener los gráficos y KPIs de tu BI dentro de tu CRM, PMS, CMS u otro por ejemplo tener estos cuadros de mandos de BI dentro de salesforce, sin tener que ir a revisar tu software de inteligencia empresarial. La ventaja de usar BI embebido es que reduce el costo y el tiempo involucrados en la creación de informes y análisis.

Con BI integrado, BI se une a la experiencia del usuario de la aplicación y proporciona a los clientes un contexto de trabajo enriquecido e información dentro de las aplicaciones que ya utilizan. De esta manera, los usuarios pueden tomar mejores decisiones y más rápidas por sí mismos con paneles interactivos y análisis integrados. Además, estos paneles e informes se pueden personalizar combinando múltiples flujos de datos de acuerdo con sus necesidades específicas, a diferencia del software de informes tradicional.

Con el uso de inteligencia empresarial integrada, los usuarios pueden basar su toma de decisiones en BI sin dejar de realizar sus tareas diarias normales. El BI embebido también puede ser parte de la automatización del flujo de trabajo, por lo que determinará ciertas acciones en función de los parámetros establecidos por el usuario.

Descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos es un proceso dirigido por el usuario mediante el cual se pueden descubrir patrones y valores desconocidos o inusuales en los datos. El descubrimiento de datos consiste en recopilar datos de sus diversas bases de datos y silos y consolidarlos en una sola fuente que se puede evaluar fácilmente y en tiempo real. Te permite descubrir, en unos pocos clics, los factores que contribuyen a una tendencia tan pronto como se descubre.

Con el descubrimiento de datos, el usuario busca elementos o patrones específicos en un conjunto de datos. Las herramientas que nos permiten visualizar los datos hacen que el proceso sea muy fácil, dinámico, rápido e intuitivo. Cuando se realiza descubrimiento de datos la visualización de datos va más allá de los tradicionales informes estáticos, las visualizaciones de BI han evolucionado y aumentado para incluir mapas geográficos, mapas térmicos, tablas dinámicas y más, lo que le permite crear presentaciones que reflejan fielmente los descubrimientos.

Análisis de autoservicio

El análisis de autoservicio permite a los usuarios finales analizar fácilmente sus datos creando sus propios informes y modificando los existentes sin necesidad de formación. Por ejemplo, si una organización solo necesita un informe por año, puede dedicar recursos de TI a esta tarea. Por otro lado, si esta organización tiene 500 empleados y cada uno de ellos requiere varios informes a diario, el equipo de TI no podrá gestionar la demanda.

Los análisis de autoservicio o los informes ad hoc ofrecen a los usuarios la capacidad de crear informes rápidamente, lo que les permite obtener análisis de datos en un tiempo mínimo. Los usuarios finales pueden analizar sus datos modificando dinámicamente o agregando funciones de cálculo a un informe, esta flexibilidad reduce la carga sobre el departamento de tecnologías de la información, liberando recursos de desarrollo. Esto brinda a los usuarios comerciales la capacidad de tomar el control de sus propias necesidades analíticas y les ayuda a extraer el máximo valor tanto de sus datos como de su aplicación.

Analítica aumentada

La analítica aumentada ofrece la automatización del análisis de datos a través del aprendizaje automático (Machine Learning) y el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing, NLP). Este uso, manipulación y presentación avanzados de datos simplifica los datos para presentar resultados claros y brinda acceso a herramientas sofisticadas para que los usuarios comerciales tomen decisiones diarias con confianza. Los usuarios pueden ir más allá de las opiniones y los prejuicios para obtener una imagen real y actuar sobre los datos de forma rápida y precisa.

La analítica aumentada resuelve el problema que aún tienen muchas organizaciones con la generación de conocimiento a partir de datos.

Lo que hace la analítica aumentada es aliviar la dependencia de una empresa de sus científicos de datos al automatizar la generación de conocimiento en una empresa mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Un motor de análisis aumentado puede procesar automáticamente los datos de una empresa, limpiarlos, analizarlos y convertirlos en acciones para ejecutivos o profesionales de marketing con poca o ninguna supervisión por parte de un técnico.

El consumo de datos para su uso en las empresas adopta muchas formas y cada una de ellas se puede utilizar sola o con otras personas. Cada empresa, departamento o situación concreta requerirá de una forma u otra analizar los datos, aunque el objetivo de estos procesos y tecnologías es similar: conseguir una buena base para tomar buenas decisiones empresariales y optimizar los procesos dentro de la empresa.

Conslusion.

Como revisamos en este documento existen distintos mundos dentro de todo este universo de la información, si no sabes que hacer con la información que tienes puedes buscar ayuda de expertos en BI para que te brinden asesoría, te den guía de como avanzar o bien te puedan ayudar con la automatización de algunos procesos.