La última década ha sido testigo de una notable transformación basada en los datos en el mundo empresarial. Y si hay una lección que ha destacado, es que ni siquiera los grandes están a salvo y que adaptarse al cambio es la única forma de crecer. Para avanzar, es necesario contar con información basada en datos, y ahí es donde entra en juego la inteligencia empresarial (BI).
En este artículo, responderé exactamente qué es la inteligencia empresarial, abordaré las diferentes etapas que implica y explicaré cómo puedes automatizar el proceso mediante inteligencia artificial (IA).
¿Qué es la inteligencia empresarial (BI)?
La inteligencia empresarial, o BI para abreviar, consiste en analizar la información de una empresa. El objetivo de la BI es proporcionar una visión histórica, actual y predictiva de las operaciones empresariales a través de los datos.
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. La BI proporciona información clave a los directivos y usuarios empresariales de todos los departamentos y niveles, permitiéndoles trabajar de forma más inteligente. Una estrategia de inteligencia empresarial integral se traduce en varias ventajas, como:
- Una comprensión más precisa del rendimiento empresarial
- Una mejor comunicación entre los responsables de la toma de decisiones
- Alerta temprana sobre problemas empresariales, financieros y operativos
- Evaluación comparativa y análisis de la competencia precisos
- Mejor predicción de las tendencias del flujo de caja, el mercado y la demanda
- Mejora del 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 los datos y darles sentido.
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 supongamos que estás llevando a cabo una campaña de marketing por correo electrónico para dicha pastelería.
Para evaluar el éxito de tu campaña y mejorar las campañas futuras, necesitarás datos de rendimiento de la herramienta de marketing por correo electrónico, observar los cambios en el tráfico del sitio web y quizá incluso instalar un seguimiento de conversiones para tu sitio web. Un paso más sería interactuar activamente con tu base de clientes mediante encuestas y formularios de opinión para conocer mejor sus preferencias y comportamiento de compra.
Todos estos datos recopilados te proporcionarán la información necesaria para formular un objetivo empresarial, como crear fidelidad a la marca o impulsar el crecimiento de los ingresos, e identificar formas de lograrlo.
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Preparación de datos
Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es prepararlos para el análisis. Esto implica descartar incoherencias, duplicados y errores para garantizar que el conjunto de datos final esté limpio y sea preciso. Organizar y transformar son los dos pasos clave al trabajar con datos no estructurados antes de analizarlos.
Siguiendo con el ejemplo anterior de la pastelería en línea, tu recopilación inicial de datos podría incluir métricas de rendimiento junto con un amplio inventario de distintos productos anunciados, como tartas, magdalenas, pasteles, bollos, etc., que deberán categorizarse correctamente para su análisis. Esto es importante para garantizar que tus conclusiones sean precisas.
Análisis de datos
El análisis de datos es el proceso técnico mediante el cual obtienes información práctica a partir de datos sin procesar. Tiene un enfoque más específico y utiliza técnicas como la minería de datos, el desarrollo de algoritmos, la creación de modelos y las simulaciones para resolver problemas empresariales concretos, analizar indicadores clave de rendimiento, predecir tendencias futuras y revelar patrones y conclusiones.
En el caso de la pastelería en línea, el análisis de datos puede proporcionarte información sobre los sabores que prefieren tus clientes, qué es popular, qué no lo es, si una temporada o un mes concretos afectan a tus ventas y mucho más. Estas conclusiones te ayudarán a perfeccionar tu estrategia de marketing para mejorar la experiencia del cliente y tus resultados finales.
Todo el proceso tiene un cierto aire de Sherlock. Es casi como ser un detective que busca anomalías, tendencias y patrones para construir una historia y adentrarse en la psicología de tu base de clientes.
Visualización de datos
La visualización de datos transforma toda la información en una variedad de formatos visuales, como diagramas, gráficos, mapas y representaciones, para comprender los datos e identificar conclusiones clave. Permite a los directivos comprender patrones y relaciones, así como identificar correlaciones que podrían pasar desapercibidas en las filas y columnas de los datos sin procesar.
El software de visualización de datos es una herramienta potente para transmitir información compleja y contar una historia. En el ámbito empresarial y de la inteligencia de ventas, puede realizar un seguimiento de los KPI de una empresa en indicadores clave y compararlos con los de la competencia. También puede evaluar la eficacia de una campaña de marketing basándose en métricas relevantes y determinar si está en camino de alcanzar su objetivo.
Toma de decisiones
El objetivo de la inteligencia empresarial es proporcionar información práctica a los gerentes y ejecutivos, lo que les permite mejorar los procesos y tomar mejores decisiones. Estas decisiones pueden abarcar 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 activo crucial para las empresas que la utilizan para obtener valor de todos sus datos y tomar decisiones basadas en datos con respecto a la asignación de sus recursos.
5 formas de automatizar la inteligencia empresarial con inteligencia artificial
Al utilizar IA en la inteligencia empresarial, tu empresa puede obtener información útil de grandes bases de datos en un formato fácil de asimilar en cuestión de minutos. La IA te ayudará a desglosar el problema y sugerirá formas de explorar los datos para obtener más información. Puede desglosar un problema y resolverlo convirtiendo la información en resultados prácticos.
A continuación, se presentan cinco formas de automatizar la inteligencia empresarial con inteligencia artificial.
Automatizar la minería de datos
La minería de datos es un proceso que convierte datos sin procesar en datos estructurados para su análisis. Al estudiar patrones y relaciones ocultos en grandes conjuntos de datos, puedes crear modelos para realizar proyecciones empresariales y predicciones operativas, sugerir nuevos procedimientos y mucho más.
La inteligencia artificial simplifica el proceso de minería de datos al eliminar el trabajo manual repetitivo. Identifica conjuntos de datos relevantes que pueden contener información valiosa, y extrae y analiza la información para destacar cualquier patrón o tendencia. Este análisis es difícil de realizar manualmente, pero puede hacerse en cuestión de minutos con IA.
Por ejemplo, las aerolíneas pueden mejorar sus servicios y ofertas accediendo a datos de vuelos a gran escala procedentes de búsquedas y reservas de viajes, así como de interacciones en la web, las redes sociales y los centros de llamadas. Pueden utilizar esta información para comprender el comportamiento de los clientes y adaptar experiencias de viaje personalizadas.
En marketing, la minería de datos puede utilizarse en estudios de mercado para mejorar la segmentación de la audiencia. La IA puede analizar aspectos como los datos demográficos y las preferencias de los clientes, así como la forma en que se correlacionan, para predecir el comportamiento y maximizar los resultados mediante la personalización de las 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 al automatizar tareas complejas y repetitivas, extraer información de grandes fuentes de datos mediante servicios de plataformas de integración y producir nuevos datos o predicciones basados en los datos existentes.
Además, la IA puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar datos de texto, la visión artificial para reconocer imágenes y vídeos, y algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias. Al automatizar tareas manuales que requieren 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 incoherencias en los datos, predecir valores ausentes, reconocer y categorizar valores atípicos, y realizar la normalización y transformación de datos, reduciendo así la necesidad de intervención manual.
Análisis avanzado de datos
La analítica avanzada hace referencia a un conjunto de técnicas y metodologías utilizadas para analizar grandes conjuntos de datos, incluidas técnicas estadísticas, computacionales y de aprendizaje automático. Al descubrir patrones, identificar oportunidades o puntos problemáticos, realizar predicciones y generar información, estas técnicas pueden ayudar a impulsar mejores procesos empresariales.
La IA ayuda a identificar correlaciones o patrones complejos dentro de los datos que los analistas humanos podrían pasar por alto. Esto reduce el riesgo de errores humanos al analizar datos, lo que conduce a información y predicciones más precisas. Además, los algoritmos de IA se entrenan continuamente para aprender y adaptarse a nuevos datos, mejorando su precisión con el tiempo.
Automatizar el análisis avanzado de datos con IA ofrece el beneficio adicional del modelado predictivo, que puede proporcionar información práctica y predicciones en tiempo real sobre resultados futuros.
Con esta información, puedes identificar posibles riesgos y mitigarlos de antemano, minimizando las posibles pérdidas. El modelado predictivo también puede proporcionar recomendaciones personalizadas para un grupo o comportamiento específicos, lo que conduce a predicciones más sólidas y precisas.
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Mejorar la visualización de datos
Según un informe de Aberdeen Group, el 74 % de las empresas utiliza herramientas de visualización de datos para personalizar los flujos de trabajo y satisfacer las necesidades de sus equipos. Cuando las empresas utilizan las herramientas de visualización de datos adecuadas, también tienen cinco veces más probabilidades de tomar decisiones empresariales importantes que les proporcionen una ventaja competitiva.
Aunque los gráficos circulares, los histogramas y los gráficos son útiles, las visualizaciones más complejas, como los mapas de calor y los gráficos de fiebre, proporcionan un mejor contexto sobre los datos empresariales. Las herramientas de IA y ML desempeñan un papel crucial a la hora de hacer posible la visualización granular de datos.
Por ejemplo, la IA puede utilizar algoritmos para transformar datos de un formato a otro, como convertir las cifras de ventas por área en visualizaciones geofísicas. O, al trabajar con datos de series temporales, 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 anteriores y preferencias.
Utiliza el análisis predictivo
El análisis predictivo es el proceso de utilizar datos, métodos estadísticos y aprendizaje automático para pronosticar resultados y tendencias futuras. Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender de datos anteriores para pronosticar tendencias futuras, ventas, comportamientos de los clientes y mucho más. Estas predicciones pueden ayudar a tu equipo a abordar posibles problemas de BI o aprovechar oportunidades.
Por ejemplo, la IA puede predecir el comportamiento de los clientes, como la pérdida de clientes, la retención, el valor de vida del cliente y la satisfacción, basándose en sus interacciones, preferencias y comentarios. Este análisis empresarial puede ayudar a mejorar las estrategias de marketing, ventas y servicio.
En otro ejemplo, la IA puede predecir la demanda, la oferta y los precios basándose en datos históricos, tendencias del 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 pronosticar riesgos, fraudes y anomalías basándose en patrones, reglas y señales. Esto puede prevenir pérdidas, proteger activos y garantizar el cumplimiento de las normativas.
La IA puede predecir resultados, escenarios y acciones basándose en simulaciones, modelos de datos y optimización. Esto puede ayudar a probar hipótesis y explorar opciones de expansión.
Consejos y mejores prácticas para automatizar BI
Integrar la IA con los sistemas de inteligencia empresarial puede ayudarte a obtener los datos adecuados para determinar el crecimiento de tu empresa. Ten en cuenta estos consejos y mejores prácticas al iniciar el proceso.
- Para integrar la IA y la BI, diseña primero un plan que describa tus objetivos y cómo medirás el éxito.
- Al elegir herramientas y plataformas de IA y BI, comprueba su compatibilidad, escalabilidad y flexibilidad para evitar silos de datos, duplicaciones e incoherencias.
- Considera realizar una formación específica para aprender técnicas concretas del sistema que hayas seleccionado. Puede ser un curso general de BI o algo más especializado, como un curso de Power BI o un curso de Tableau.
- Para lograr una integración satisfactoria de la IA y la BI, proporciona una formación y un apoyo adecuados. Informa a tu equipo sobre las ventajas, características, funciones y uso ético de las soluciones.
- Haz que tu empresa sea inteligente identificando el público objetivo de tu informe. Averigua qué quieren saber tus partes interesadas y selecciona tipos de visualización de datos, tipos de paneles y formatos de informes que respondan a esas preguntas.
- Asegúrate de contar con el apoyo de toda la organización para maximizar las probabilidades de éxito.
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