Sistemas inteligentes comerciales: estrategias y tecnologías para la toma de decisiones

Los sistemas inteligentes comerciales, también conocidos como Business Intelligence (BI), son estrategias y tecnologías utilizadas por las empresas para analizar datos actuales e históricos con el objetivo de mejorar la toma de decisiones estratégicas y obtener ventajas competitivas.

Índice
  1. ¿Qué es Business Intelligence?
  2. ¿Qué técnicas se utilizan en Business Intelligence?
  3. ¿Qué son las Herramientas de Business Intelligence?
  4. ¿Cuáles son las ventajas de Business Intelligence?
  5. Inteligencia Comercial vs Ciencia de Datos
  6. ¿Ofrece HEAVY.AI soluciones de inteligencia comercial?

¿Qué es Business Intelligence?

Los sistemas de inteligencia comercial combinan la recopilación de datos, el almacenamiento de datos y la gestión del conocimiento con el análisis de datos para evaluar y transformar datos complejos en información significativa y accionable, que se puede utilizar para respaldar una toma de decisiones más efectiva a nivel estratégico, táctico y operativo. Los entornos de inteligencia comercial constan de una variedad de tecnologías, aplicaciones, procesos, estrategias, productos y arquitecturas técnicas utilizadas para permitir la recopilación, el análisis, la presentación y la difusión de información empresarial interna y externa.

¿Qué técnicas se utilizan en Business Intelligence?

Las tecnologías de inteligencia comercial utilizan estadísticas avanzadas y análisis predictivos para ayudar a las empresas a extraer conclusiones del análisis de datos, descubrir patrones y pronosticar eventos futuros en las operaciones comerciales. El proceso de inteligencia comercial no es lineal, sino un ciclo continuo y multifacético de acceso a datos, exploración y compartición de información. Algunas funciones comunes de la inteligencia comercial incluyen:

  • Data mining: clasificación de grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y establecer relaciones.
  • Consulta: solicitud de datos o información específica de una base de datos.
  • Preparación de datos: proceso de combinación y estructuración de datos para prepararlos para el análisis.
  • Informes: compartición de análisis de datos operativos y financieros con los tomadores de decisiones para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones.
  • Benchmarking: comparación de los procesos comerciales y métricas de rendimiento actuales con datos históricos para realizar un seguimiento del rendimiento frente a los mejores de la industria.
  • Análisis descriptivo: interpretación de datos históricos para realizar comparaciones y comprender mejor los cambios que han ocurrido en un negocio.
  • Análisis estadístico: recolección de los resultados del análisis descriptivo y aplicación de estadísticas para identificar tendencias.
  • Visualización de datos: proporciona representaciones visuales como gráficos y diagramas para facilitar el análisis de datos.

¿Qué son las Herramientas de Business Intelligence?

Las herramientas de inteligencia comercial modernas priorizan el análisis de autoservicio, permitiendo a las empresas obtener información sobre su mercado y mejorar su rendimiento mediante herramientas, métodos, procesos y plataformas completas de descubrimiento de datos. Estas soluciones de inteligencia comercial incluyen:

  • Análisis ad hoc: proceso de análisis diseñado para responder preguntas específicas al instante.
  • Procesamiento analítico en línea (OLAP): un método informático que permite consultas analíticas multidimensionales.
  • Business Intelligence móvil: software que optimiza la inteligencia comercial de escritorio para dispositivos móviles.
  • Business Intelligence en tiempo real: un enfoque de análisis empresarial que proporciona información en tiempo real a los usuarios alimentando las transacciones comerciales en un almacén de datos en tiempo real.
  • Business Intelligence operativo: un enfoque de análisis de datos que utiliza análisis empresariales en tiempo real para integrar automáticamente datos en tiempo real en el sistema operativo para su uso inmediato.
  • Business Intelligence como servicio (BIaaS): un modelo de entrega basado en suscripción y alojado en la nube para soluciones de software de inteligencia comercial.
  • Business Intelligence de código abierto (OSBI): soluciones de software de inteligencia comercial que no requieren la compra de una licencia de software.
  • Business Intelligence colaborativo: la fusión de software de inteligencia comercial con herramientas de colaboración para agilizar el proceso de compartición.
  • Inteligencia de ubicación (LI): software diseñado para relacionar contextos geográficos con datos comerciales.
  • Software de visualización de datos: facilita la detección de patrones y correlaciones al proporcionar un contexto visual.

¿Cuáles son las ventajas de Business Intelligence?

La importancia de la inteligencia comercial sigue creciendo a medida que las empresas se enfrentan a un flujo cada vez mayor de datos sin procesar y a los desafíos de obtener información de volúmenes enormes de información (big data). Con el uso de sistemas de inteligencia comercial, las empresas pueden obtener una visión integral de los datos de su organización y traducirlos en información sobre sus procesos comerciales, lo que permite tomar decisiones empresariales mejoradas y estratégicas.

La inteligencia comercial ayuda a las organizaciones a analizar datos con un contexto histórico, optimizar las operaciones, realizar un seguimiento del rendimiento, acelerar y mejorar la toma de decisiones, identificar y eliminar problemas y deficiencias comerciales, identificar tendencias y patrones de mercado, impulsar nuevos ingresos y rentabilidad, aumentar la productividad y acelerar el crecimiento, analizar el comportamiento de los clientes, comparar datos con competidores y, obtener una ventaja competitiva sobre las empresas rivales.

Inteligencia Comercial vs Ciencia de Datos

Tanto la inteligencia comercial como la ciencia de datos ofrecen métodos para la interpretación de datos con el objetivo de respaldar una mejor toma de decisiones tácticas. La diferencia principal radica en los tipos de preguntas que plantean. Mientras que la inteligencia comercial interpreta datos pasados y proporciona nuevos valores de información conocida actualmente, la ciencia de datos se centra más en el análisis predictivo. En pocas palabras, la inteligencia comercial pregunta: ¿qué sucedió y qué necesita cambiar? y la ciencia de datos pregunta: ¿por qué sucedió x y qué sucederá si hacemos z?

La ciencia de datos se puede ver como una evolución de la inteligencia comercial en respuesta al aumento del volumen y la complejidad de los datos y las tecnologías de entrada de datos. Mientras que la inteligencia comercial está diseñada para gestionar datos altamente estructurados y estáticos y proporcionar soluciones para la toma de decisiones en el presente, los sistemas de ciencia de datos están diseñados para gestionar datos de alta velocidad y multiestructurados y proporcionar soluciones futuras mediante la mejora continua de sus algoritmos.

La ciencia de datos refuerza la inteligencia comercial, proporcionando modelos algorítmicos a los cuales los desarrolladores de inteligencia comercial pueden alimentar sus datos preparados; los analistas de inteligencia comercial ofrecen a cambio su experiencia en los requisitos de análisis de inteligencia comercial. Juntas, las dos disciplinas pueden colaborar para construir un modelo poderoso para prever el futuro.

¿Ofrece HEAVY.AI soluciones de inteligencia comercial?

HEAVY.AI ha redefinido los límites de velocidad y escala en el análisis de big data, ofreciendo una plataforma versátil de ciencia de datos que puede acelerar drásticamente aplicaciones de análisis personalizadas, así como inteligencia comercial heredada, visualización de datos y herramientas SIG. HEAVY.iDB es capaz de acelerar una variedad de herramientas de visualización de datos y inteligencia comercial mediante la ejecución de consultas a una velocidad de magnitudes más rápida que los sistemas de análisis heredados y convencionales.

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