Un banquero corrupto, Sir Henry Furnese, fue la primera persona documentada descrita como usuaria de la inteligencia empresarial. En 1865, Richard Millar utilizó la expresión «inteligencia empresarial» para describir cómo Sir Henry empleó información reciente sobre el mercado político para ganar una apuesta contra sus competidores.
Desde entonces, la inteligencia empresarial se ha adoptado gradualmente en otros sectores por motivos legítimos, con un auge en la década de 1990. Aunque la inteligencia empresarial aún se encuentra en sus primeras etapas, varios sectores la utilizan para mejorar sus resultados empresariales. En este artículo, te explicaré cómo 12 sectores importantes están aprovechando la inteligencia empresarial.
¿Qué es la inteligencia empresarial (BI)?
La inteligencia empresarial es el proceso de recopilar y utilizar datos precisos y pruebas empíricas para tomar decisiones fundamentadas. Implica incorporar datos de distintas fuentes, transformarlos y procesarlos, y visualizarlos para su análisis.
La inteligencia empresarial también incluye realizar experimentos para comprobar hipótesis y segmentar usuarios para llevar a cabo análisis personalizados.
¿Cómo puede la inteligencia empresarial ayudar a las empresas a tomar decisiones?
Es importante saber que BI se utiliza indistintamente para referirse a un sistema y a un proceso. En principio, BI es el proceso de utilizar datos para tomar decisiones empresariales. Sin embargo, la gente se refiere a las herramientas de BI simplemente como BI. Por eso, cada vez que utilice BI, me referiré tanto al proceso como a los sistemas utilizados.
BI acelera el proceso de toma de decisiones en cinco etapas básicas:
- Integración y recopilación de datos: el software de inteligencia empresarial incorpora automáticamente millones de datos (macrodatos) procedentes de numerosas fuentes, lo que permite disponer de los datos relevantes para tomar decisiones más rápidamente. Algunas herramientas también incorporan datos en tiempo real y aplican cambios automáticamente.
- Almacenamiento de datos: algunas plataformas de BI cuentan con almacenes de datos integrados para almacenar datos.
- Preparación y transformación de datos: los sistemas de BI cuentan con entornos de creación de scripts y programación para preparar y transformar datos. También puedes utilizar funciones sin código o con poco código, como una herramienta de arrastrar y soltar, para transformar datos sin especialistas en BI ni desarrolladores.
- Visualización de datos: mediante gráficos, diagramas y paneles interactivos, puedes utilizar herramientas de BI para visualizar tus datos transformados. Esto facilita el análisis y la comprensión de tus datos.
- Experimentación con datos: algunas herramientas de BI, como Amplitude, cuentan con plataformas de experimentación integradas en las que puedes segmentar datos y realizar pruebas sobre hipótesis.
Además, las empresas utilizan principios de BI y procedimientos para tomar mejores decisiones basadas en datos. Algunos desafíos de BI incluyen el exceso de datos y los costes, pero con el sistema adecuado y una estrategia sólida de inteligencia empresarial, puedes superar estos problemas.
¿Qué sectores utilizan la inteligencia empresarial?
La inteligencia empresarial tiene muchas ventajas, por lo que se utiliza en numerosos sectores, pero en esta sección voy a cubrir los 12 más destacados.
La mayoría de estos sectores utiliza BI por el mismo motivo principal: recopilar datos de distintas fuentes relevantes para sus sectores, analizar estos datos, tomar mejores decisiones empresariales basadas en datos y mejorar los procesos empresariales.
La diferencia reside en las fuentes de datos y en el tipo de decisiones empresariales.
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1. Servicios financieros
El sector financiero incluye bancos, cooperativas de crédito, corredurías de bolsa, empresas de contabilidad, compañías de seguros y otras entidades. Los profesionales de las finanzas utilizan BI con los siguientes objetivos:
- Gestión y análisis financieros: BI incorpora y consolida los datos sin procesar necesarios para crear, planificar y gestionar activos financieros en una organización. Los expertos recopilan estos datos de fuentes como Excel, sistemas CRM, sistemas de gestión financiera, software de nóminas, sistemas de facturación, etc.
Después de la recopilación, los profesionales utilizan la inteligencia empresarial para analizar el comportamiento de los clientes, realizar previsiones, analizar el rendimiento pasado, los perfiles de riesgo, los ingresos, etc.
Por ejemplo, es fundamental en los sectores de préstamos para evaluar los riesgos crediticios. Con los impagos de préstamos experimentando un aumento alarmante, no es sorprendente que los acreedores quieran protegerse. Su funcionamiento es sencillo.
Los bancos o prestamistas entre particulares integran el software de inteligencia empresarial con su plataforma propia. A continuación, la herramienta recibe información sobre los solicitantes, como puntuaciones crediticias, ingresos, empleo e historial de préstamos. Estos datos les indican si los solicitantes presentan un alto riesgo de impago o no.
El software segmenta a los solicitantes, compara sus datos y ayuda a los bancos a decidir si cumplen los requisitos.
- Previsiones e informes precisos: la inteligencia empresarial genera automáticamente informes basados en determinados parámetros después del análisis. Por ejemplo, puede generar automáticamente estados de cuenta mensuales o trimestrales para los clientes. De este modo, ahorra tiempo y elimina el trabajo manual.
Tandia tardó un día o menos en crear informes financieros con BankBI, una tarea que normalmente llevaba días. Podían consolidar datos de varias fuentes y analizarlos fácilmente en lugar de utilizar hojas de Excel.
Otro caso de uso destacable son las actualizaciones en tiempo real. La industria financiera no deja margen para las imprecisiones, y eso es algo que los sistemas de inteligencia empresarial se aseguran de evitar. La mayoría puede conectarse a servicios en la nube, bases de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API), aplicaciones web y numerosos canales para obtener datos sin problemas.
Supongamos que desea hacer un seguimiento de los precios de las acciones y los volúmenes de negociación. Su solución de inteligencia empresarial puede conectarse al instante con las API de los mercados bursátiles, como Yahoo Finance, y recuperar los datos necesarios.
Glide Invest se enfrentó a un problema debido a una importación de datos tan voluminosa. Incorporaron información de los clientes desde Zoho CRM, Zoho Desk e incluso Facebook. Sin embargo, no podían combinarla de una manera sencilla y rápida.
La solución fue Zoho Analytics, un software que automatizaba la recopilación de datos de múltiples canales y los mostraba en un panel central en cuestión de minutos.
- Cumplimiento normativo de los datos: la industria financiera está estrictamente regulada debido a la sensibilidad de los asuntos monetarios. Las herramientas de inteligencia empresarial garantizan que las instituciones cumplan las leyes que las regulan. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) establece que los datos de los consumidores deben "tratarse de manera lícita, leal y transparente en relación con las personas interesadas".
Un banco configura los sistemas de inteligencia empresarial para registrar la actividad y cumplir esta normativa. Los sistemas crean una marca de tiempo y registran las fechas en las que el personal accede a la información de los clientes.
El banco también segmenta a los clientes, cifra sus datos y restringe el acceso al personal autorizado. Si una persona no autorizada intenta acceder a ellos, se activa una alerta.
2. Comercio electrónico
Los propietarios de tiendas en línea utilizan la inteligencia empresarial de varias maneras para mejorar sus operaciones. Algunas de ellas son las siguientes:
- Consolidación de datos: las empresas utilizan la inteligencia empresarial para recopilar datos de clientes y ventas, como nombres, direcciones, historiales de compras, datos de la cadena de suministro, tasas de rebote y de clics, etc. El sistema los recupera de aplicaciones móviles, sistemas de punto de venta (POS) en tiendas físicas, redes sociales y otros canales. A continuación, los muestra en un solo lugar. Herramientas como ScienceSoft incluso cuentan con funciones que extraen comentarios, reseñas y otros datos cualitativos de la web.
- Análisis de datos: la inteligencia empresarial proporciona las herramientas necesarias para analizar datos, como herramientas de visualización de datos e inteligencia artificial. Esto permite a los propietarios de comercios electrónicos comprender el comportamiento de los clientes y de la competencia, y tomar mejores decisiones. La inteligencia empresarial se utiliza para la minería de datos, que consiste en examinar grandes conjuntos de datos para identificar patrones.
- Previsión de ventas: la inteligencia empresarial puede ser una bola de cristal para prever las ventas y realizar proyecciones. Recopilar datos históricos y actuales de los clientes ayuda a comprender sus patrones de compra y a predecir qué es más probable que compren en el futuro. Si su software le indica que gastan en abrigos de invierno, puede abastecerse de ellos en mayor cantidad y centrar la publicidad en ese producto. Herramientas como Powerbi permiten desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones de ventas.
- Personalización: beneficia tanto a los propietarios de comercios electrónicos como a los clientes. Para los propietarios, la gestión del inventario se vuelve más sencilla. Puede hacer un seguimiento de los productos que tienen una gran demanda y reponerlos en consecuencia. Para los clientes, puede ofrecer mejores recomendaciones basadas en sus características demográficas y otras métricas.
- Informes y colaboración: los equipos de comercio electrónico utilizan las funciones de informes y paneles de los sistemas de inteligencia empresarial para compartir información con sus compañeros y las partes interesadas. Los equipos internos colaboran mejor porque pueden consultar los datos simultáneamente, lo que garantiza que estén alineados con los mismos objetivos generales. También puede hacer un seguimiento automático de los indicadores clave de rendimiento relevantes en su panel.
3. Educación
Las escuelas mejoran el apoyo a los estudiantes, los planes de estudio y la asignación de recursos con la inteligencia empresarial (BI). Es beneficiosa en el proceso de matriculación, especialmente para las instituciones de educación superior que gestionan un gran volumen de solicitudes por semestre. Los administradores sabrán qué cursos priorizar y podrán diseñar un horario para las opciones más populares.
St James’ Independent Schools tuvo dificultades para organizar los datos de los estudiantes y compartirlos con las partes interesadas. Con SchoolsBi, segregaron los datos en parámetros que señalaban claramente la asistencia, el comportamiento y las sanciones de los estudiantes. South East London Academy Trust (SELCAT) también descubrió que era más fácil responder a las preguntas urgentes relacionadas con los recursos y la planificación.
Dicho esto, la BI alinea las expectativas con los recursos disponibles y garantiza que no se desperdicien recursos. Sabrás qué preguntas hacer y tomarás decisiones que afecten positivamente a todos. Por ejemplo:
- ¿Cuántas clases cursan los estudiantes?
- ¿Cuántos profesores hay disponibles?
- ¿Cuándo tienen previsto ausentarse los profesores?
- ¿Tienen capacidad para asumir más carga de trabajo?
- ¿Cuáles son los costes de volver a contratar personal si renuncia o es despedido?
- ¿Cuándo necesitaríamos un sustituto?
Incluso las plataformas de aprendizaje en línea utilizan plataformas de inteligencia empresarial para hacer un seguimiento de cómo interactúan los estudiantes con ellas. ¿Cuántos estudiantes utilizan las notas integradas en el software? ¿Afecta la duración de los vídeos a la interacción? ¿Qué factores influyen en la interacción? Todo esto ayuda con el análisis predictivo, mediante el cual las plataformas de aprendizaje en línea pronostican cómo mejorar su software para obtener mejores resultados de aprendizaje.
Las herramientas de visualización integradas también se utilizan para explicar los hallazgos a los responsables de la toma de decisiones.
4. Gobierno y ONG
Los datos concretos son necesarios para realizar cambios en una ciudad o en todo el país. También ayudan a abordar circunstancias imprevistas. Cuando se enfrentan a una crisis, los gobiernos están mejor preparados para responder rápidamente.
Durante la pandemia de COVID-19, Taiwán utilizó la ciencia de datos, el análisis avanzado y la vinculación de bases de datos entre gobiernos para obtener información detallada sobre los casos y desarrollar políticas de seguridad. Gracias a su respuesta temprana, ralentizó la primera ola del virus y evitó un brote local catastrófico.
Pero el gobierno es más amplio de lo que parece. Incluye los sectores militar, jurídico, de salud pública, transporte, educación pública y muchos más. Por eso existe un solapamiento entre el uso de la BI en el gobierno y en otras industrias.
Los gobiernos y las ONG suelen utilizarla para evaluar su proceso de toma de decisiones, las deficiencias de rendimiento, los éxitos y los fracasos. Establecen KPI alineados con sus objetivos y realizan un seguimiento de los avances hacia su consecución.
Para reducir los índices de delincuencia, los gobiernos primero deben analizar el total de casos denunciados, los tipos de delitos, las agresiones por número de residentes y el tiempo medio de respuesta de las fuerzas del orden, entre otros factores. Después, puede comenzar la elaboración de políticas.
El análisis periódico les indica si están progresando o no. Unas cifras más altas significan que deben revisar la situación y elaborar mejores políticas. Unos índices más bajos indican que su estrategia actual funciona.
Para las organizaciones no gubernamentales (ONG), la recaudación de fondos para iniciativas es el objetivo. Pero no todo el mundo es donante. Los datos de BI les ayudan a analizar a las personas con mayor potencial y a adaptar una campaña que atraiga al público objetivo.
Después, pueden proporcionar a los donantes, los beneficiarios y el público datos transparentes sobre el gasto en comparación con el presupuesto inicial. El uso de soluciones centradas en los datos ayudó al Programa Mundial de Alimentos de las Naciones Unidas a optimizar sus procesos y ahorrar más de 130 millones de dólares.
5. Hostelería
Los periodos de máxima y baja demanda pueden determinar el éxito o el fracaso de los hoteles, los servicios recreativos, turísticos y de entretenimiento. Gestionarlos es complicado, teniendo en cuenta las fluctuaciones de la demanda.
Aunque la tentación de lanzarse a una publicidad excesiva y contratar a demasiados empleados es fuerte, esto consume el presupuesto e incluso puede provocar agotamiento del marketing. Sin embargo, la BI garantiza un equilibrio entre los precios competitivos y la experiencia del cliente.
Los propietarios de negocios pueden establecer un intervalo de precios dinámico en su sistema, y el software sabe cómo ajustar las tarifas en función de la demanda. Estos cambios se producen en tiempo real y de forma sincronizada, de modo que todas las plataformas de reserva reflejen lo mismo y no se confunda a los clientes.
1834 hoteles utilizaron Qlik para resolver su mayor desafío: recopilar datos en tiempo real sobre la oferta y la demanda de habitaciones. Al hacerlo, también ahorraron dos días que habrían dedicado a recopilar los datos.
6. Moda y comercio minorista
Las tendencias, la competencia y los cambios rápidos caracterizan a la industria de la moda. Los diseñadores se enfrentan constantemente a la presión de crear el próximo estilo «de moda» de la temporada. La BI les ayuda a mantenerse al día mediante el seguimiento de los registros de ventas, el ERP, las redes sociales y las publicaciones de moda para conocer las tendencias actuales del mercado.
Si el color negro es un tema popular en todos los canales, los diseñadores reciben una notificación en el software. Con el tiempo, su proceso creativo gira en torno a la creación de prendas de moda que incorporan el color de tendencia.
El exceso de existencias es otro gran problema que resuelve la BI. Las marcas utilizan la inteligencia artificial, las previsiones de demanda del software y la sincronización omnicanal para optimizar las operaciones empresariales, evitar el exceso de prendas sobrantes y los costes derivados. La inteligencia sobre clientes y la fidelidad de los clientes
7. Recursos humanos
Los profesionales de recursos humanos utilizan la BI en la adquisición de talento para revisar y comparar currículos y para automatizar la contratación. Después, seleccionan a los mejores candidatos para los puestos basándose en criterios predefinidos. También supervisan las tendencias de rotación y los comentarios de los empleados para crear una cultura interna que fomente la retención. Otros usos de la BI en RR. HH. incluyen
- Formación y desarrollo: los responsables de RR. HH. diseñan programas de formación y miden su eficacia con software de BI.
- Evaluaciones y recompensas: los responsables supervisan el progreso de los empleados y los recompensan.
- Fusiones y adquisiciones (M&A): las empresas que se fusionan pueden combinar los datos existentes, como la información demográfica de los empleados, las retribuciones, las funciones y el historial de rendimiento, en un sistema unificado.
8. Fabricación
Los fabricantes utilizan la BI para tomar decisiones rentables. El software recopila datos de múltiples almacenes, proveedores y socios, y los consolida en una única fuente accesible.
Los departamentos pueden acceder a ella en cualquier momento y reducir los efectos de los cuellos de botella. Sabrán cuándo se producen tiempos de inactividad de los equipos o de los empleados y reaccionarán de inmediato para que la producción continúe.
Externamente, los fabricantes supervisan las métricas de los socios o proveedores para evaluar las relaciones. Por ejemplo, la puntualidad de las entregas, la calidad de los productos y los costes. En lo que respecta a la gestión de riesgos, la BI comprueba las previsiones meteorológicas, los niveles de inventario y las tendencias de los clientes para detectar posibles cuellos de botella.
Esta previsión ayuda a los fabricantes a crear planes de respaldo y evitar interrupciones. De forma similar, Capital CS utilizó Phocas para realizar predicciones rápidas sobre cambios drásticos en el mercado del acero.
La BI también ayuda a los fabricantes a cumplir la legislación. Se configura qué debe vigilar el software, como la eliminación de residuos, el consumo de energía, los accidentes laborales y las irregularidades fiscales.
Cuando se supera un límite o se está cerca de incumplir la normativa, el software envía alertas de advertencia. De este modo, se detectan los problemas antes de que se agraven y no después.
9. Medios de comunicación y entretenimiento
Uno de los mayores desafíos de la industria del entretenimiento es la variedad y la gestión de los datos, un problema que Multimedio resolvió con una solución de BI. Los medios se presentan en forma de música, pódcast, películas o series de televisión de larga duración y en grandes volúmenes. Clasificar estos datos es una tarea laboriosa y requiere tiempo.
Las herramientas de BI son capaces de unificarlos y organizarlos correctamente. Los servicios de transmisión en continuo también las utilizan para hacer recomendaciones de películas a los usuarios. Recopilan datos sobre los programas que ves, durante cuánto tiempo y sus categorías. Por eso, cuando ves películas de aventuras, recibes notificaciones para ver nuevos estrenos de aventuras.
En el caso de los cines y las representaciones teatrales en directo, ayuda a la optimización de precios y a la venta de entradas. Sabrían qué géneros funcionan mejor y qué prefiere ver la gente en las distintas temporadas.
10. Atención sanitaria y medicina
Los usos de la BI en la atención sanitaria abarcan los servicios farmacéuticos, la investigación médica, la telemedicina, la atención a los pacientes y la formación del personal. Uno de los beneficios del software CRM sanitario es que proporciona capacidades de datos y análisis. La integración de la atención sanitaria y la inteligencia empresarial suele ser complicada debido a la sensibilidad de los historiales médicos.
Dado que existen cláusulas de confidencialidad entre pacientes y médicos, muchas organizaciones pueden estar preocupadas por las filtraciones de datos y las vulneraciones de la privacidad. Por suerte, pueden ajustar el software para cumplir leyes gubernamentales como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA).
La inteligencia empresarial promueve tratamientos personalizados. Primero, los proveedores unifican los datos dispersos de los historiales médicos electrónicos, los resultados de laboratorio y los historiales de los pacientes. Después, obtienen información práctica, como patrones de enfermedades, riesgos y el mejor plan de tratamiento a seguir. ThoughtSpot permitió a Accelerated Pharma Leader acceder a los datos, lo que les facilitó la toma de decisiones sobre los ensayos de medicamentos.
El estudio de estos patrones también les permite detectar irregularidades o síntomas falsos. De este modo, pueden medir los casos reales frente a los falsos y ahorrar tiempo y recursos.
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11. Telecomunicaciones
Las soluciones de inteligencia empresarial resuelven numerosos problemas para los proveedores de telecomunicaciones. Supervisan la congestión de la red, la conectividad y las tasas de llamadas interrumpidas que afectan a las conversaciones con los clientes y provocan la pérdida de clientes.
Verizon lo consideró una forma de segmentar a los clientes, comprenderlos y redirigir sus llamadas al especialista adecuado. Tableau les ayudó a reducir las colas de soporte y las llamadas repetidas innecesarias.
La inteligencia empresarial también estudia los patrones de llamadas de los usuarios y contribuye a los sistemas de detección de fraudes. Los proveedores pueden detectar casos de clonación de tarjetas SIM y otras anomalías.
Supervisan patrones de usuario inusuales, como un número excesivo de llamadas internacionales, marcar distintos números simultáneamente, varias tarjetas SIM que utilizan la misma identidad, etc.
12. Transporte
La inteligencia empresarial ayuda a las aerolíneas a aumentar sus fuentes de ingresos. Un buen caso práctico es cómo Dubai Airports utilizó Tableau para atraer a más aerolíneas, ampliar sus rutas y satisfacer las necesidades de los clientes.
Identificar esas necesidades requería un procesamiento exhaustivo de datos, que se realizaba manualmente y tardaba días en analizarlos. Los riesgos de pasar por alto oportunidades potenciales también eran elevados.
Con el respaldo del software de inteligencia empresarial, agilizaron el análisis de datos y satisficieron rápidamente las necesidades de los clientes.
Otros sectores del transporte utilizan la inteligencia empresarial para optimizar rutas y gestionar flotas. Los servicios de entrega suelen utilizarla para evaluar las condiciones meteorológicas y los datos del GPS al recomendar las mejores rutas para los conductores.
En la gestión de flotas, el software recopila datos de sensores y del GPS para evaluar el rendimiento de los conductores. Los propietarios de empresas utilizan la información sobre la velocidad, el frenado y el consumo de combustible para tomar decisiones que reduzcan los costes de mantenimiento. Uno de los beneficios del software de planificación de rutas es que a menudo también ofrece estas capacidades.
Cómo añadir inteligencia empresarial a tu empresa
Después de leer cómo utilizan la inteligencia empresarial estos 12 sectores, quizá quieras sumarte a esta tendencia. Sin embargo, no te unas a ella sin definir claramente tu estrategia de inteligencia empresarial y comprender las desventajas de la inteligencia empresarial.
Para empezar, identifica tu nivel de madurez en inteligencia empresarial, comprende por qué necesitas una solución de inteligencia empresarial, establece objetivos SMART, fija tu presupuesto, selecciona una herramienta de inteligencia empresarial en función de tus necesidades (preferiblemente herramientas de inteligencia empresarial de autoservicio) y, después, mide tus progresos y realiza iteraciones.
Si buscas recursos de inteligencia empresarial para mejorar tus habilidades (o las de tu equipo), consulta estos cursos de inteligencia empresarial, libros de inteligencia empresarial, suscríbete a estos boletines de inteligencia empresarial o aprende de estos ejemplos de inteligencia empresarial.
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