¿Qué es la inteligencia empresarial?

1. ¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial (BI) es un término genérico que engloba las estrategias, tecnologías y procesos que utilizan las organizaciones para convertir sus datos en información práctica. Con la BI, las empresas recopilan, integran, analizan y visualizan datos de todas sus operaciones, y unifican diversos conjuntos de datos (a menudo inconexos) en una fuente de información coherente e interrogable.
La inteligencia empresarial desempeña una serie de funciones clave, entre ellas:
- Dotar a los directivos de datos precisos, tanto históricos como en tiempo real, que les permitan tomar decisiones tácticas y estratégicas.
- Proporcionar informes y medidas de rendimiento dinámicos y comprensibles para toda la empresa.
- Poner de relieve la interdependencia y la interconexión de las distintas funciones empresariales entre sí.
- Identificar las tendencias del mercado, las oportunidades y los retos potenciales.
- Mejorar la eficiencia operativa y la productividad.
- Adquirir una ventaja competitiva a través de los datos. Si los datos empresariales son una materia prima, la inteligencia empresarial es lo que los transforma en una base útil y fácil de usar para la toma de decisiones estratégicas.

2. ¿Cómo funciona la inteligencia empresarial?

No existe un enfoque único de la inteligencia empresarial. La gama de herramientas y software de BI ofrece al analista de inteligencia empresarial múltiples vías para cortar y trocear los datos con el fin de generar valor empresarial. Sin embargo, las soluciones de BI habituales suelen incluir los siguientes componentes:

Rompe los 'silos' de datos

Cuanta más información relevante se incluya en una solución de BI, mayor repercusión tendrá la información que proporcione. Por lo tanto, el primer paso consiste en identificar y cotejar los datos que se incluirán en el modelo de BI a través de fuentes internas y externas. Desde bases de datos, registros de sistemas y sistemas transaccionales hasta hojas de cálculo y flujos de datos de terceros.

Centraliza e integra los datos

La integración de datos es el siguiente paso crucial: agregar los diferentes conjuntos de datos en una ubicación central, como un almacén de datos, un mercado de datos, (data mart), o una plataforma de inteligencia empresarial en la nube. Sin embargo, dado que estos datos se almacenan en multitud de campos y formatos dispares, primero hay que limpiarlos y alinearlos. Las herramientas de BI suelen utilizar la metodología ETL (extracción, transformación y carga) para llevar a cabo este proceso. Los datos brutos de cada fuente se extraen, limpian, alinean y cargan en el repositorio central. De este modo, los datos pueden consultarse fácilmente y se crea un proceso de análisis empresarial eficaz.

Adéntrate en los datos

Una vez completada la integración de datos, comienza la fase de descubrimiento de datos y el proceso de recopilación de información de inteligencia empresarial. Las distintas herramientas de BI ofrecen diferentes soluciones de minería y análisis de datos diseñadas para identificar tendencias en la información y aportar elementos de juicio sobre el rendimiento empresarial. Algunos programas de inteligencia empresarial van un paso más allá en el análisis de datos y ofrecen modelos predictivos y previsiones que sugieren tendencias futuras para la empresa.

Da vida a los datos

La visualización de datos es una fase clave de los informes de BI: es la forma en que los datos se convierten en información de inteligencia empresarial para el usuario de la empresa. Las soluciones de BI suelen ofrecer paneles interactivos y visualizaciones (como cuadros y gráficos) para facilitar la comprensión de los resultados del descubrimiento de datos. También proporciona a las partes interesadas de toda la empresa una comprensión compartida del rendimiento empresarial pasado, presente y (potencialmente) futuro.

Construye sobre los datos

Los datos exhaustivos y precisos, combinados con el análisis empresarial para pronosticar el rendimiento futuro en función de los parámetros actuales, proporcionan a los líderes empresariales una base de datos sólida sobre la que crear o refinar las estrategias empresariales.

3. Tipos de análisis de inteligencia empresarial

Aunque las ejecuciones concretas varían, las soluciones de BI proporcionan análisis de inteligencia empresarial en cuatro categorías principales:

• Análisis descriptivo: es el proceso de utilizar datos actuales e históricos para identificar las tendencias empresariales y detectar relaciones entre funciones que, de otro modo, podrían permanecer ocultas.
• Análisis de diagnóstico: si el análisis descriptivo identifica lo que está sucediendo, el análisis de diagnóstico busca descubrir por qué, estableciendo las causas fundamentales de los resultados o las métricas del desempeño empresarial.
• Análisis predictivo: describe el proceso de uso de datos empresariales históricos y en tiempo real para proyectar o modelar los posibles resultados empresariales futuros. Estos modelos con visión de futuro, que suelen aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), ayudan a la planificación estratégica y a las iniciativas de transformación empresarial.
• Análisis prescriptivo: esta es la esencia de la toma de decisiones basada en datos, que coteja todos los puntos de datos en el modelo de BI para sugerir lo que una empresa debe hacer para maximizar sus posibilidades de alcanzar sus objetivos. Una vez más, esta modalidad de solución de BI tiende a aprovechar la capacidad de la IA para analizar big data y aplicar la comprensión contextual con el fin de sugerir lo que una organización «debería» hacer.

No todas las herramientas de inteligencia empresarial son iguales. Por eso es crucial definir claramente los requisitos de BI y los resultados deseados para identificar el sistema que mejor se adapta a tus necesidades específicas.

4. Herramientas de inteligencia empresarial

La caja de herramientas de inteligencia empresarial está repleta de diferentes medios para extraer, analizar y presentar información importante. He aquí un resumen de algunas de las herramientas de BI más habituales:

Minería de datos

Como su nombre indica, se trata del proceso de analizar los conjuntos de datos de las organizaciones y analizar la información para identificar patrones y relaciones importantes. Pueden respaldar la toma de decisiones estratégicas y la previsión con información basada en datos.

ETC: extraer, transformar y cargar

ETC es el proceso mediante el cual muchas herramientas de BI agrupan diversas fuentes de datos en un único repositorio de información empresarial que sirve de base para el análisis. Las empresas extraen los datos (de sistemas transaccionales y bases de datos, por ejemplo). A continuación, los limpian y alinean (o transforman) en un formato coherente y viable, antes de cargarlos finalmente en un recurso central de BI.

OLAP – Procesamiento Analítico en Línea

La tecnología OLAP permite a los usuarios consultar datos multidimensionales (como un almacén de datos de BI centralizado) para obtener información desde distintas perspectivas. Por ejemplo, para analizar el rendimiento de las ventas en diferentes categorías de productos, regiones y periodos de tiempo, un analista de inteligencia empresarial podría utilizar OLAP para trocear un cubo de datos de ventas agrupados de todos los canales de distribución.

Dashboards

Los paneles de control son el símbolo de la inteligencia empresarial, ya que reúnen indicadores clave de rendimiento, visualizaciones y resúmenes de informes personalizados en resúmenes intuitivos e interactivos. Normalmente, los paneles de BI permiten a los usuarios filtrar, desglosar y consultar los datos en tiempo real, lo que brinda a un amplio abanico de usuarios la posibilidad de acceder a la información que necesitan.

Monitorización y alertas

Los profesionales de la inteligencia empresarial utilizan herramientas de BI para supervisar las métricas de rendimiento clave y emitir alertas de problemas si estas métricas superan los umbrales especificados. Por ejemplo, si los volúmenes de pedidos de un cliente clave caen por debajo de los niveles acordados durante dos meses seguidos, se puede enviar una notificación al gestor de cuentas para que lo investigue con el cliente. Las alertas de BI avisan con antelación de posibles problemas o cambios significativos en las condiciones comerciales, lo que permite a los responsables de la empresa tomar medidas proactivas para mitigarlos.

Informes

Las soluciones de BI permiten a los usuarios crear y distribuir informes estándar o personalizados y resúmenes de información. Pueden ser instantáneas estáticas o informes dinámicos que se actualizan a medida que cambian los datos. La fuente de datos unificados y depurados garantiza que los analistas de BI puedan filtrar los informes para abordar KPI, funciones empresariales y jerarquías específicas de forma rápida y sencilla.

Visualizaciones

El refrán de que una imagen vale más que mil palabras encaja a la perfección en la inteligencia empresarial. A menudo resulta más fácil procesar y comprender información empresarial potencialmente compleja cuando se presenta de forma gráfica en lugar de hacerlo de forma oral. Ver una tendencia puede ser más sencillo que leer sobre ella. Las visualizaciones de datos permiten a los ejecutivos con poco tiempo acceder a información clave al instante. La mayoría de las plataformas de BI ofrecen una amplia gama de visualizaciones estándar y especializadas, como cuadros, gráficos, diagramas, mapas, indicadores, líneas de tiempo y tablas, que pueden filtrarse o utilizarse como filtros para profundizar en los datos.

5. Beneficios de la inteligencia empresarial

Al convertir los macrodatos de las empresas en información práctica, la inteligencia empresarial ofrece importantes ventajas. Entre ellas se incluyen:

• Mejores decisiones empresariales: BI pone los conocimientos basados en datos en el núcleo de la estrategia empresarial. El suministro de datos empresariales completos y precisos ayuda a los líderes empresariales a tomar decisiones más inteligentes y rápidas para alcanzar los objetivos estratégicos.
• Descubrimiento de oportunidades de valor: el software de inteligencia empresarial permite a los usuarios visualizar datos de varios departamentos en un solo lugar, mediante filtros y desgloses basados en parámetros y métricas que abarcan las distintas áreas funcionales. De esta forma se pueden descubrir interdependencias y oportunidades de generación de valor que no serían evidentes si se examinaran los datos de un departamento de forma aislada.
• Mejora de la eficiencia y la productividad: al ofrecer una visión clara de las operaciones de toda la empresa, la inteligencia empresarial ayuda a identificar las áreas de ineficiencia, los cuellos de botella interfuncionales y las oportunidades para mejorar los procesos internos.
• Mejora de la experiencia del cliente: la recopilación y el análisis de datos de clientes dentro de una plataforma de BI permite a las organizaciones ofrecer experiencias más personalizadas, abordar áreas de fricción y fidelizar al cliente.
• Satisfacción y colaboración de los empleados: las herramientas de inteligencia empresarial democratizan la visión empresarial. Las visualizaciones de datos y los informes permiten a todos los usuarios autorizados ver en tiempo real cómo repercute su trabajo en el rendimiento de la empresa. Del mismo modo, la perspectiva compartida de los datos empresariales por BI fomenta una mayor colaboración y cooperación entre departamentos.
• Ventaja competitiva: Los informes de BI se pueden utilizar como un centro de inteligencia de mercado y usar el análisis de datos para identificar desarrollos del mercado, tendencias de clientes e iniciativas de la competencia, ayudando así a dar forma a las estrategias empresariales y a la innovación de productos o servicios.
• Veracidad: una estrategia de BI bien ejecutada ofrece una fuente de información operativa y estratégica autorizada, compartida, centralizada y de confianza. Con ello se fomentan las medidas de éxito comunes, la comprensión compartida y se evitan disputas interdepartamentales sobre la veracidad de los datos.
• Compensación del riesgo operativo: al informar sobre cambios en tiempo real en los datos de clientes, competidores, mercado u operaciones, la inteligencia empresarial puede actuar como puesto de escucha o sistema de alerta temprana de la organización. De esta forma, pueden identificar riesgos potenciales con antelación y tomar medidas para mitigar o minimizar los impactos negativos.
• Cumplimiento: las soluciones de inteligencia empresarial también ayudan a cumplir con las normativas del sector al supervisar e informar sobre la evolución de los datos que afectan al cumplimiento normativo.

6. Retos o desventajas de la inteligencia empresarial

En la sección anterior se describen las muchas ventajas de utilizar una o varias herramientas de BI, pero las soluciones de inteligencia empresarial tienen una serie de desventajas, o al menos desafíos, a tener en cuenta. Entre ellas están:

• Coste: para muchas pequeñas empresas, la mayor desventaja de BI es el coste inicial, ya sea por licencias, formación del personal o hardware. Incluso los modelos de autoservicio, las soluciones basadas en la nube y la BI móvil pueden suponer una carga financiera excesiva.
• Calidad de los datos: al igual que las bases de datos, los CRM y los sistemas de inteligencia artificial (IA) de todo el mundo, la inteligencia empresarial es tan eficaz como los datos que la alimentan. La incorporación de datos de mala calidad o menos relevantes en un modelo de BI puede ralentizar el proceso de análisis y potencialmente corromper los resultados.
• Volumen y estructura de datos: las empresas generan y procesan una gran cantidad de datos cada día. Algunos sistemas de BI pueden tener dificultades para integrar y analizar datos de diversas fuentes presentadas en diversos formatos. Además, hasta un 80 % de los datos empresariales están ocultos en formatos no estructurados (como correos electrónicos, contratos o campos de texto libre) que para el software de BI no son fáciles de utilizar.
• Seguridad de los datos: centralizar el tesoro de datos empresariales confidenciales que impulsa la BI requiere medidas de seguridad estrictas para protegerlos, tanto desde la perspectiva de la continuidad de la actividad empresarial como desde la normativa.
• Recursos: para configurar, mantener y generar el máximo retorno de la inversión a partir de soluciones de BI se requieren conocimientos especializados (como un analista de inteligencia empresarial). Ello supone una presión sobre los presupuestos destinados a recursos o formación.
• Múltiples sistemas: las organizaciones a menudo requieren más de una solución de inteligencia empresarial para cubrir sus necesidades. Ello incrementa la complejidad y el coste de la integración.
• Interpretaciones contradictorias: a pesar de que la BI extrae sus puntos de vista de una sola fuente de información, es probable que las diferentes partes interesadas saquen conclusiones diferentes. El software de inteligencia empresarial no puede extraer conclusiones definitivas e irrefutables.
• Gestión del cambio y adopción por parte de los usuarios: los empleados pueden resistirse a adoptar soluciones de inteligencia empresarial. La introducción de un recurso de información centralizado como la BI puede percibirse como una imposición o una dilución de los informes específicos de cada función. El despliegue de BI puede requerir un componente de gestión del cambio.

Ninguno de estos desafíos constituye un motivo para no implementar un sistema de inteligencia empresarial, sino más bien consideraciones que los líderes empresariales deben tener en cuenta antes de invertir.

7. Ejemplos de inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial ya no es el dominio exclusivo de los científicos de datos ni de los analistas de negocios. Al resumir, simplificar y visualizar los datos empresariales recopilados, BI proporciona un acceso inmediato a la visión empresarial para los expertos en la materia de todas las funciones empresariales. Estos son algunos de los casos de uso más frecuentes de la inteligencia empresarial.

Marketing y experiencia del cliente

Los equipos de marketing que organizan campañas omnicanales pueden utilizar soluciones de inteligencia empresarial para rastrear y visualizar las métricas de éxito de la interacción de los clientes en cada canal (como las visitas, los clics, las interacciones, las compras, las respuestas a las encuestas o los formularios).

De este modo, los profesionales del marketing no solo pueden comparar el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) entre distintos canales, sino también entre proveedores de medios del mismo espacio, como dos plataformas programáticas del lado de la demanda (DSP) rivales, e incluso entre distintas campañas creativas. Esta información sirve para reorientar los presupuestos de las campañas actuales y futuras. También permite conocer mejor las preferencias de los clientes en cuanto a medios y mensajes, lo que ayuda a los profesionales del marketing a crear experiencias de cliente más personalizadas y adaptadas.

Ventas

Los profesionales de ventas suelen utilizar los paneles de BI para acceder a información sobre los indicadores clave de rendimiento (KPI) de toda la empresa y las métricas de rendimiento de ventas detalladas (por cliente o personal de ventas). En el extremo macro de la escala, podría incluirse el seguimiento y análisis de la rentabilidad, los valores de permanencia de los clientes o los descuentos, los ingresos frente a los objetivos, o la visualización de la cartera de ventas global. Sin embargo, un verdadero superpoder de BI es ser capaz de profundizar en las cifras de la empresa para supervisar los KPI de rendimiento de ventas por región, equipo o persona y, en caso necesario, revisar los objetivos de actividad y la oferta de formación.

Cadena de suministro y logística

BI proporciona información importante tanto para las empresas de la cadena de suministro como para las funciones de gestión de la cadena de suministro. Para las empresas de logística (como las compañías de transporte aéreo, por carretera, ferroviario o marítimo), la inteligencia empresarial permite un estrecho seguimiento de los volúmenes de clientes y las métricas de rentabilidad, tanto individual como colectivamente. Estos datos pueden segmentarse y filtrarse por puntos clave, como el tipo de cliente, el tipo de carga o el sesgo geográfico.

Estos datos permiten identificar, por ejemplo, los volúmenes de clientes frente a los compromisos contraídos, los factores clave de la rentabilidad y la identificación de subsegmentos ideales del perfil del cliente. En el caso de las funciones logísticas, los informes de BI también permiten supervisar de cerca los niveles de existencias o inventario de materias primas, las métricas de cumplimiento de los proveedores, los volúmenes de devoluciones y las métricas de utilización de vehículos.

Finanzas

La inteligencia empresarial puede ser una herramienta poderosa para que las empresas supervisen y obtengan información más detallada sobre la salud financiera de su organización. Los equipos de finanzas pueden usar paneles y visualizaciones interactivas para proporcionar una descripción general instantánea y actualizada dinámicamente de KPI como ingresos, costes, rentabilidad, días de ventas pendientes de cobro (DSO), días de pago pendientes de pago (DPO), ingresos y flujo de caja en tiempo real.

Cualquiera de estas métricas puede dividirse en el panel mediante las métricas de rendimiento de todas las funciones empresariales. De este modo, los directivos pueden ver algunos de los factores operativos que influyen en los resultados financieros, como el grado en que las entregas puntuales y completas repercuten en la fidelización de los clientes.

TI

Aunque suelen ser los responsables del buen funcionamiento del software de inteligencia empresarial, los profesionales de TI también se encuentran entre sus beneficiarios. Por ejemplo, pueden visualizar los datos de los tickets de asistencia para identificar problemas de rendimiento constantes en la infraestructura o supervisar los patrones de tráfico y la capacidad de la red para minimizar el tiempo de inactividad y detectar anomalías. La BI también permite a los profesionales de TI identificar activos sobreutilizados o infrautilizados y reasignar recursos como servidores, almacenamiento e instancias en la nube de forma más eficaz, en función de los patrones de demanda.

8. Inteligencia empresarial frente a minería de procesos

No hay duda de que existen similitudes y solapamientos entre la inteligencia empresarial y la minería de procesos. Son técnicas y tecnologías complementarias. Ambas prácticas implican la recopilación, integración y análisis de datos empresariales. Ambos utilizan paneles y visualizaciones para hacer que la información sea accesible, con el objetivo de identificar las oportunidades de valor y apoyar la toma de decisiones basada en los datos.

Sin embargo, hay diferencias importantes en el alcance y el impacto. Mientras que la BI combina conjuntos de datos actuales e históricos para describir lo que ha sucedido, está sucediendo y podría suceder, principalmente durante los pasos de un único proceso, la minería de procesos va mucho más allá.

Celonis Process Intelligence utiliza técnicas de minería de procesos como minería de procesos centrada en objetos (OCPM) para extraer datos de procesos de cualquier fuente (ERP, CRM, SCM, almacenes de datos, etc.), no solo para procesos individuales, sino también para flujos de trabajo multifuncionales de extremo a extremo. Estos datos de proceso permiten a las empresas no solo supervisar el rendimiento empresarial, sino también:

• Realizar análisis de la causa principal
• Identificar oportunidades que de otro modo estarían ocultas para generar valor
• Comprender qué procesos optimizar en la consecución de objetivos estratégicos

La plataforma de minería de procesos de Celonis, con Process Intelligence Graph en su núcleo, amplía estos datos con conocimientos estandarizados de procesos y mejores prácticas desarrolladas a lo largo de miles de implementaciones de Celonis. Por tanto, la minería de procesos muestra a los líderes empresariales cómo mejorar los procesos para maximizar el valor y les proporciona una capa de habilitación para la automatización inteligente de procesos y tecnologías como la IA.

El Process Intelligence Graph crea un gemelo digital dinámico de una organización que no solo le permite simular cambios en los procesos antes de ponerlos en práctica, sino que, fundamentalmente, permite a las empresas comprender plenamente sus propios flujos de trabajo complejos. Proporciona un lenguaje común para la empresa. Un tejido conectivo entre las unidades de negocio y los procesos.

Leer más: Minería de procesos frente a inteligencia empresarial: ¿qué diferencia hay y qué problemas resuelven?

9. Cómo la minería de procesos potencia la inteligencia empresarial

La minería de procesos aumenta los conocimientos e impactos que puede proporcionar la BI al conectarla con la mayor palanca de cambio de una organización: los procesos. Al enriquecer y potenciar los datos de inteligencia empresarial con información detallada sobre los procesos, la minería de procesos es un factor multiplicador de la inteligencia empresarial. Ayuda a detectar anomalías que afectan negativamente a los KPI e impulsa el descubrimiento de nuevas oportunidades generadoras de valor.

Y como la minería de procesos utiliza el conocimiento de los procesos y la IA, proporciona a las organizaciones una comprensión clara de cómo y dónde deben mejorarse los procesos específicos para abordar los problemas de KPI identificados en los informes de BI.

Y lo que es más importante, todo esto acorta el tiempo de generación de valor a partir de los conocimientos de los informes de BI, como ilustran los siguientes estudios de caso.

Casos prácticos de inteligencia empresarial de Celonis

Vetter

El Dr. Samuel Kunze, director de Excelencia de Procesos de la organización de ciencias biológicas Vetter, destacó la velocidad con la que Celonis logró generar valor en su función de inteligencia empresarial. Antes de implementar Celonis, a veces se necesitaban meses para obtener información relevante con las herramientas de inteligencia empresarial más conocidas. «Ha habido una mejora sustancial en este aspecto. Podemos definir indicadores de rendimiento rápidamente y transmitirlos a nuestro negocio operativo», asegura. Pero al ofrecer algo más que información, el uso de la minería de procesos Celonis permitió a Vetter mejorar sus procesos de AP, con un 99 % de los posibles descuentos por pronto pago realizados y el tiempo de ciclo de su proceso de desviación reducido en un 15 %.

• Lee el estudio de caso completo de Vetter y Celonis

Globus

El minorista de lujo Globus implementó Celonis para lograr total transparencia en sus procesos de envío y comercio electrónico, así como para maximizar la capacidad de ejecución. «El diablo está en los detalles», afirma el director digital de Globus, Andreas Hink. «Encontramos muchas pequeñas ineficiencias; al corregirlas de manera acumulativa, logramos una reducción notable en nuestra tasa de cancelaciones… Esto era sencillamente imposible con las herramientas que usábamos antes. Tenemos muchos sistemas diferentes de inteligencia empresarial y analizar los datos manualmente requería mucho tiempo y esfuerzo».

• Lee el caso de éxito completo de Globus y Celonis

Información de minería de procesos directamente en Power BI

Además, los profesionales de inteligencia empresarial ahora pueden acceder a la información de minería de procesos de Celonis directamente desde la plataforma Power BI de Microsoft gracias al conector para Power BI de Celonis.

«Con el conector Celonis para Power BI», afirma Marta Pohl-Steinhausen, gerente de productos de Celonis Power BI Development, «facilitamos a millones de empleados la mejora de su forma de trabajar con la minería de procesos de la plataforma Celonis, suministrada de forma nativa en su entorno conocido de Microsoft Power BI. El conector enriquecerá aún más los informes de una organización para ayudar a tomar mejores decisiones operativas».

• Aprende más sobre el Conector Celonis para Power BI