5 etapas de la inteligencia empresarial que puedes automatizar con IA

Las tecnologías que impulsan algunos de los mejores programas de inteligencia empresarial buscan desglosar e interpretar grandes volúmenes de datos, lo que puede ayudar a desarrollar nuevas oportunidades de negocio. BI proporciona información clave a ejecutivos y usuarios empresariales en diferentes funciones y niveles, permitiéndoles trabajar de una manera más inteligente. Una estrategia de inteligencia empresarial bien estructurada trae consigo varios beneficios como:

• Una comprensión más precisa del rendimiento empresarial
• Mejor comunicación entre los responsables de la toma de decisiones
• Advertencia temprana de problemas empresariales, financieros y operativos
• Comparaciones y análisis competitivo precisos
• Mejor predicción del flujo de caja, del mercado y de las tendencias de demanda
• Mejor proceso de toma de decisiones

Las 5 etapas básicas de la inteligencia empresarial

La mayoría de las plataformas y sistemas de BI siguen estas cinco etapas básicas para gestionar y dar sentido a los datos.

Recopilación de datos

Esto implica recopilar datos relevantes de diversas fuentes internas y externas, como hojas de cálculo, archivos, almacenes de datos o incluso plataformas de almacenamiento en la nube. 

Consideremos el ejemplo de una pastelería en línea y supón que estás realizando una campaña de email marketing para dicha pastelería.

Para evaluar el éxito de tu campaña y mejorar las futuras, necesitarás datos de rendimiento de la herramienta de email marketing, analizar los cambios en el tráfico del sitio web, e incluso instalar seguimiento de conversiones en tu página. Un paso más sería interactuar activamente con tu base de clientes mediante encuestas y formularios de retroalimentación para conocer mejor sus preferencias y hábitos de compra.

Todos estos datos recopilados te proporcionarán la información necesaria para formular un objetivo empresarial, como construir lealtad de marca o impulsar el crecimiento de los ingresos, e identificar la manera de lograrlo. 

Preparación de los datos

Una vez que has recopilado los datos, el siguiente paso es prepararlos para su análisis. Esto implica descartar inconsistencias, duplicados y errores, para asegurar que el conjunto de datos final esté limpio y sea preciso. La organización y la transformación son los dos pasos clave al tratar datos no estructurados antes de analizarlos. 

Siguiendo con el ejemplo de la pastelería en línea, tu recopilación inicial de datos podría incluir métricas de desempeño junto con un amplio inventario de diferentes productos que anunciaste como pasteles, cupcakes, pastas, scones, etc., que deberán ser correctamente categorizados para el análisis. Esto es importante para asegurar que tus ideas sean acertadas. 

Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso técnico mediante el cual obtienes información accionable a partir de los datos brutos. Se centra en objetivos concretos, utilizando técnicas como minería de datos, desarrollo de algoritmos, modelado y simulaciones para resolver problemas empresariales específicos, analizar indicadores clave de rendimiento, predecir tendencias futuras y revelar patrones y conocimientos.

En relación a la pastelería en línea, el análisis de datos puede ofrecerte información sobre los sabores que prefieren tus clientes, lo que es popular, lo que no, si una estación o mes específico afecta tus ventas y mucho más. Estas ideas te ayudarán a refinar tu estrategia de marketing para mejorar la experiencia del cliente y tu rentabilidad.

Todo el proceso tiene un aire de detective. Es casi como ser investigador en busca de anomalías, tendencias y patrones para trazar una historia y adentrarte en la mente de tus clientes.

Visualización de datos

La visualización de los datos recoge toda la información y la transforma en una variedad de formatos visuales como gráficos, diagramas, mapas y representaciones para entender los datos e identificar ideas clave. Permite a los directivos comprender patrones y relaciones e identificar correlaciones que podrías pasar por alto en hileras y columnas de datos en bruto. 

El software de visualización de datos es una herramienta poderosa para transmitir información compleja y contar una historia. En los negocios y la inteligencia de ventas, puede seguir los KPIs de una empresa en indicadores clave y compararlos con los de la competencia. También puede evaluar la efectividad de una campaña de marketing en función de los indicadores relevantes y determinar si va encaminada a alcanzar su objetivo.

Toma de Decisiones

El propósito de BI es proporcionar información accionable a los gerentes y ejecutivos, permitiéndoles mejorar los procesos y tomar mejores decisiones. Estas decisiones pueden ir desde operaciones básicas, como determinar la cantidad de producción, hasta consideraciones estratégicas más amplias, como identificar qué productos vender y a qué mercados dirigirse.

La inteligencia empresarial es un recurso clave para las empresas que la utilizan para obtener valor de todos sus datos y tomar decisiones basadas en datos respecto a la asignación de sus recursos.

5 Formas de Automatizar BI con Inteligencia Artificial

Al usar la IA en BI, tu empresa puede obtener información útil de grandes bases de datos en un formato fácil de entender en minutos. La IA te ayudará a desglosar el problema y sugerirá formas de explorar los datos para obtener más ideas. Puede descomponer un problema y resolverlo convirtiendo los conocimientos en resultados accionables. 

Aquí tienes cinco maneras de automatizar la BI con Inteligencia Artificial.

Automatizar la Minería de Datos

La minería de datos es un proceso de convertir datos sin procesar en datos estructurados para su análisis. Al estudiar patrones y relaciones ocultos en grandes conjuntos de datos, puedes crear modelos para hacer proyecciones empresariales, predicciones operativas, sugerir nuevos procedimientos y más.

La Inteligencia Artificial simplifica el proceso de minería de datos al eliminar el trabajo manual repetitivo. Identifica los conjuntos de datos relevantes que pueden contener información valiosa y extrae y analiza la información para destacar patrones o tendencias. Este análisis es difícil de realizar manualmente pero puede hacerse en minutos con IA.

Por ejemplo, las aerolíneas pueden mejorar sus servicios y ofertas accediendo a datos de vuelos a gran escala a partir de búsquedas de viajes y reservas junto con interacciones en la web, redes sociales y centros de atención telefónica. Pueden usar estos conocimientos para comprender el comportamiento de los clientes y ofrecer experiencias de viaje personalizadas.

En marketing, la minería de datos puede usarse en la investigación de mercados para mejorar la segmentación de audiencias. La IA puede analizar áreas como la demografía y preferencias de los clientes, y cómo se correlacionan para predecir el comportamiento y maximizar los resultados mediante la personalización de campañas.

Automatizar el Procesamiento de Datos

El procesamiento de datos es la conversión de datos sin procesar en información útil para diversos fines. Este proceso implica recopilar, organizar, analizar y presentar datos utilizando diferentes métodos y herramientas.

La IA puede mejorar el procesamiento de datos automatizando tareas complejas y repetitivas, extrayendo información de grandes fuentes de datos a través de servicios de plataformas de integración y generando nuevos datos o predicciones basadas en los datos existentes.

Además, la IA puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar datos de texto, visión por computadora para reconocer imágenes y videos, y algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias. Al automatizar tareas manuales y que consumen mucho tiempo, como la limpieza de datos, la normalización, la extracción de características y la transformación, la IA puede mejorar significativamente la eficiencia del procesamiento de datos. 

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden aprender patrones y relaciones en los datos para preprocesarlos. Por ejemplo, pueden detectar anomalías o inconsistencias en los datos, predecir valores faltantes, reconocer y categorizar valores atípicos y realizar normalización y transformación de datos, reduciendo así la necesidad de intervención manual.

Avanzar en el Análisis de Datos

El análisis avanzado se refiere a un conjunto de técnicas y metodologías utilizadas para analizar grandes volúmenes de datos, incluidas técnicas estadísticas, computacionales y de aprendizaje automático. Al descubrir patrones, identificar oportunidades o áreas problemáticas, hacer predicciones y generar conocimientos, estas técnicas pueden ayudar a impulsar mejores procesos empresariales.

La IA ayuda a identificar correlaciones o patrones complejos en los datos que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos. Esto reduce el riesgo de errores humanos al analizar datos, lo que conduce a conocimientos y predicciones más precisas. Además, los algoritmos de IA se entrenan continuamente para aprender y adaptarse a nuevos datos, mejorando la precisión a lo largo del tiempo.

Automatizar el análisis avanzado de datos con IA tiene la ventaja adicional de la modelización predictiva, que puede proporcionar conocimientos y predicciones en tiempo real y accionables sobre resultados futuros.

Usando estos conocimientos, puedes identificar riesgos potenciales y mitigarlos de antemano, minimizando posibles pérdidas. La modelización predictiva también puede ofrecer recomendaciones personalizadas para un grupo o comportamiento específico, lo que lleva a predicciones más sólidas y precisas.

Mejorar la Visualización de Datos

Según un informe de Aberdeen Group, el 74% de las empresas utilizan herramientas de visualización de datos para personalizar flujos de trabajo que se adapten a las necesidades de su equipo. Cuando las empresas usan las herramientas de visualización de datos adecuadas, también son cinco veces más propensas a tomar decisiones empresariales importantes que les otorgan una ventaja competitiva.

Si bien los gráficos de pastel, histogramas y gráficos son útiles, las visualizaciones más complejas como mapas de calor y gráficos de fiebre proporcionan un mejor contexto sobre los datos empresariales. Las herramientas de IA y ML desempeñan un papel crucial para posibilitar la visualización de datos a nivel granular.

Por ejemplo, la IA puede usar algoritmos para transformar datos de un formato a otro, como convertir cifras de ventas por zona en visualizaciones geofísicas. O, al tratar con series de tiempo, el sistema puede sugerir gráficos de líneas. La IA también puede personalizar los paneles de BI para usuarios individuales en función de sus roles, interacciones pasadas y preferencias.

Utiliza la analítica predictiva

La analítica predictiva es el proceso que utiliza datos, métodos estadísticos y aprendizaje automático para predecir resultados y tendencias futuras. Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender de datos históricos para pronosticar tendencias, ventas, comportamientos de clientes y mucho más. Estas predicciones pueden ayudar a tu equipo a abordar posibles problemas de BI u oportunidades a aprovechar.

Por ejemplo, la IA puede predecir el comportamiento de los clientes, como la tasa de abandono, la retención, el valor de vida y la satisfacción, en base a sus interacciones, preferencias y opiniones. Este análisis de negocio puede ayudar a mejorar estrategias de marketing, ventas y atención al cliente.

En otro ejemplo, la IA puede prever la demanda, el suministro y los precios en base a datos históricos, tendencias de mercado y factores externos. Esto puede optimizar el inventario, la producción y la distribución al tiempo que aumenta la rentabilidad y la eficiencia. Además, la IA puede anticipar riesgos, fraudes y anomalías en función de patrones, reglas y señales. Esto puede prevenir pérdidas, proteger activos y asegurar el cumplimiento normativo.

La IA puede prever resultados, escenarios y acciones en base a simulaciones, modelos de datos y optimización. Esto puede ayudar a poner a prueba hipótesis y explorar opciones de expansión. 

Consejos y mejores prácticas para automatizar la BI

Integrar la IA con los sistemas de business intelligence puede ayudarte a obtener los datos adecuados para determinar el crecimiento de tu negocio. Ten en cuenta estos consejos y mejores prácticas al comenzar el proceso. 

• Para integrar IA y BI, primero diseña un plan que defina tus objetivos y cómo vas a medir el éxito.
• Al elegir herramientas y plataformas de IA y BI, revisa su compatibilidad, escalabilidad y flexibilidad para evitar silos de datos, duplicaciones e inconsistencias.
• Considera tomar una formación específica para aprender técnicas para el sistema que hayas seleccionado. Puede tratarse de un curso general de BI o algo más especializado como un curso de Power BI o un curso de Tableau.
• Para una integración exitosa de IA y BI, proporciona suficiente formación y apoyo. Educa a tu equipo sobre los beneficios, funcionalidades, características y uso ético de las soluciones.
• Haz que tu negocio sea inteligente identificando el público objetivo de tu informe. Conoce qué quieren saber tus responsables y selecciona los tipos de visualización de datos, tipos de paneles y formatos de informes que resuelvan esas preguntas.
• Asegura la aceptación en toda la organización para maximizar las probabilidades de éxito.

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