Fundamentos de BI

Fundamentos

La humanidad atraviesa un nuevo período económico, definido por Schwab, K. (2016) como la Cuarta Revolución Industrial. Esta era se caracteriza por el desarrollo y la aplicación de avances tecnológicos a una velocidad extraordinaria, lo que impacta en todas las disciplinas, economías e industrias, llegando incluso a desafiar la concepción de lo que significa ser humano. Como afirmaba Drucker, P. F. (1969), las tecnologías de la información transforman radicalmente las economías, los mercados, la estructura industrial, los productos, los servicios y los mercados laborales. A su vez, modifican la forma en que percibimos el mundo y a nosotros mismos.

En este escenario de transformación y redefinición de paradigmas, las organizaciones necesitan reinventarse e innovar. El acceso a la información y al conocimiento del consumidor en tiempo real —llegando incluso a anticipar sus necesidades— se convierte en un desafío central. Los avances en almacenamiento de datos, tecnologías de red y procesamiento de requerimientos en tiempo real están modificando los modelos operativos, mientras que los clientes esperan y valoran una interacción cada vez más personalizada.

Para lograr un crecimiento sostenido en este marco, las empresas requieren de creatividad e innovación para lanzar nuevos productos y servicios apalancados en tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), Big Data y, fundamentalmente, el Business Intelligence.

En este contexto, comprender y gestionar eficazmente las herramientas tecnológicas y el Business Intelligence se ha convertido en un factor estratégico para la supervivencia y el éxito de las organizaciones, permitiéndoles tomar mejores decisiones en escenarios complejos, cambiantes y volátiles. En esta misma línea, Curto Díaz, J., y Conesa Caralt, J. (2011) destaca que los principales beneficios de un sistema de Business Intelligence incluyen:

●               Crear un círculo virtuoso de información donde los datos se transforman en información y estos en conocimiento para tomar mejores decisiones.

●               Permite crear y mantener métricas, con indicadores claves de rendimiento.

●               Aporta información actualizada a diferentes niveles

Paralelamente, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito del Business Intelligence está generando avances notables en los procesos de toma de decisiones. Modelos avanzados de machine learning, capaces de crear contenido a partir de patrones en datos preexistentes, permiten automatizar la creación de informes, generar escenarios para la planificación estratégica y personalizar las estrategias comerciales, entre otros aspectos clave. La IA generativa, en particular, no solo procesa datos existentes, sino que también genera simulaciones y escenarios alternativos, lo que facilita a los directivos la toma de decisiones más informadas frente a problemas complejos.

Objetivos de Business Intelligence

Si pensamos en una organización desde una mirada estrategia, la misma tiene una misión o propósito a perseguir y para llevar adelante esta labor debe definir objetivos a concretar. En este contexto, el Business Intelligence funciona como un motor clave para alcanzar dichas metas.

Mientras que los sistemas de información tradicionales se centran en propósitos fundamentales como mejorar la toma de decisiones, optimizar la gestión operativa y perfeccionar el control, el Business Intelligence va un paso más allá. Su enfoque principal es descubrir y potenciar el conocimiento profundo del negocio.

Por lo tanto, la implementación de una estrategia de Business Intelligence debe perseguir objetivos más amplios y transformadores. Entre los principales se encuentran:

1-    Facilitar decisiones estratégicas: Permitir la toma de decisiones mas inteligentes y alineadas con los objetivos de la organización.

2-    Democratizar la información dentro de la organización: Asegurar que los datos relevantes sean accesibles para los distintos niveles de la organización de forma segura y controlada.

3-    Descubrir patrones y modelos predictivos del futuro: descubrir patrones en los datos históricos para anticipar tendencias y comportamientos futuros.

4-    Controlar la gestión y el rumbo de la organización: Ofrecer una visión clara del desempeño actual y la dirección que sigue la empresa.

5-    Medir el impacto de las decisiones pasadas: Evaluar los resultados de acciones anteriores para aprender y ajustar estrategias.

6- Gestionar el conocimiento dentro de la organización: Convertir los datos y la información en un activo.

Todos estos objetivos deben formar parte del sistema de gestión de los datos de la empresa y por ellos es importante determinar un plan y una estrategia, Bernard Marr (2018) opina:

Para prosperar los lideres empresariales tendrán que trabajar de manera activa para expandir sus conocimientos lejos de lo que se ha hecho tradicionalmente e incluir ideas y sistemas que probablemente no se hayan considerado nunca. Es fundamental tener una estrategia de datos clara cuando tenemos en cuenta el enorme volumen de datos a nuestra disponibilidad. (p.46)

Mgtr. Guillermo D. Romero