El Business Intelligence y su evolución con el tiempo

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Cada instante disponemos de más y más datos, más y más desestructurados, con más y más fuentes, con más y más usuarios, con menos y menos tiempo y, menos y menos paciencia. Fruto de todo ello es el desarrollo inusitado de los sistemas de inteligencia de negocio.

Destacar en la historia del Business Intelligence:

1958: Hans Peter Luhn (investigador de IBM), acuño el término Inteligencia de Negocio (Business Intelligence o B.I.), en el artículo “A Business Intelligence System”, en el cual hace mención de la siguiente definición: “la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”.

  • 1969: Creación del concepto de base de datos (Codd)
  • 1970’s: Desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). Estas aplicaciones permitieron realizar “data entry” en los sistemas, aumentando la información disponible, pero no fueron capaces de ofrecer un acceso rápido y fácil a dicha información.
  • 1980s: Creación del concepto Datawarehouse (Ralph Kimball, Bill Inmon), y aparición de los primeros sistemas de reporting. A pesar de todo, seguía siendo complicado y funcionalmente pobre. Existían relativamente potentes sistemas de bases de datos pero no había aplicaciones que facilitasen su explotación.
  • 1989: Popularización del término Business Intelligence (Howard Dresner).
  • 1990s: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI.
  • 2000s: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas Business Intelligence. Además de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de información y documentos no estructurados.

El concepto Business Intelligence, BI, es el uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Incluye la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales. Basándose en la utilización de un sistema que se forma con los datos extraídos, de los datos de la producción mediante las herramientas y técnicas ETL (extraer, transformar y cargar).  Las herramientas de inteligencia analítica facilitan el modelado para crear consultas, informes o cuadros de mando.

El concepto de Business Analytics es una evolución del Business Intelligence. En 2009 Michael J. Beller,  en su publicación ‘Next Generation Business Analytics’ lo explica como los conocimientos, tecnologías y prácticas para la investigación y exploración continuamente interactiva del rendimiento del negocio para ganar visión y capacidad de dirección en la planificación del negocio.

El BA se focaliza, por tanto, en una nueva visión y comprensión del rendimiento del negocio, basado en datos y métodos estadísticos que ayudan a medir el pasado y guiar el futuro, en contraste con el BI que, tradicionalmente se focaliza en el uso y seguimiento de una seria de métricas o KPI’s,.

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El BA hace extensivo el análisis estadístico, incluyendo también modelos predictivos, con estos modelos predictivos se sabe que está influyendo en la realidad, cuáles son los drivers, y en qué medida influyen, permitiendo, de esta manera, modificar la realidad en la medida que estos drivers sean accionables, se convierten en palancas con las que influir en el futuro del negocio. Se podrá contestar a las  preguntas tales como ¿Qué pasó?, ¿Con qué frecuencia?, ¿Cuánto?, ¿Dónde está el problema?, ¿Qué acciones se necesitan?, y además, ¿Por qué pasó?, ¿Cuál es la tendencia?, ¿Qué pasará si continúa esta tendencia?, ¿Qué va a pasar?, ¿Qué es lo mejor que puede pasar? y ¿Cómo?

 

El BA se puede plantear de diferentes maneras, en primer lugar, soportando decisiones humanas con la visualización de modelos que reflejan razones, también como incremento de visión con los datos históricos vía el uso de informes, cuadros de mando, segmentación… En tercer lugar con BA predictivo usando estadísticas y técnicas machine learning. Finalmente prescribiendo el futuro usando técnicas de optimización, simulación, etc.

Para el desarrollo de estos modelos estadísticos es fundamental que los datos con los que se trabaja tengan un volumen y una calidad excelente.

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En la actualidad, gracias a que el comportamiento de las personas en muchas ocasiones se produce con la intermediación en algún punto de una máquina, los datos que tenemos acerca de sus movimientos son inconmensurables, sin embargo, si hacemos uso de la ciencia de los datos, conseguiremos la capacidad de profundizar en ellos y obtener una ventaja competitiva.

El Big Data, BD, tiene la capacidad de revolucionar la toma de decisiones y los modelos de negocio, y brinda a la dirección toda una suerte de posibilidades para hacer más científica la gestión. Basándose en el estudio de datos de series temporales, se pueden conocer todas las variables que influyen en el comportamiento de las personas, tanto de manera estructural como, aquellas otras que lo hacen de forma esporádica, así como aquello que subyace y que nos puede servir para hacer planteamientos de futuro novedosos.

Tanto, empresas emergentes y pequeñas, como empresas veteranas y gigantes están haciendo uso ya de toda la información de que disponen, usando como metodología la ciencia de los datos.

La aproximación del BA junto con el BD está ya dando resultados reveladores en diversos ámbitos: Behavioral Analytics, Contextual Data Modeling, Cyber Analytics, Enterprise Optimización, Fraud Analytics, Marketing Analytics, Pricing Analytics, Retail Sales Analytics, Risk & Credit Analytics, Suply Chain Analytics, Talent Analytics…

En este viaje, a lo más profundo del conocimiento que pueden aportar los datos, resulta muy recomendable hacerse acompañar de un experto, un experto conductor que nos guíe por los procelosos caminos.

 

Conento

Blanca Revilla

Analytics Solutions Director

blanca.revilla@conento.com

 

 

 

 

 

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