Radiografía del usuario de inteligencia de negocio. ¿Para quién es y cómo se utiliza?
Radiografía del usuario de inteligencia de
negocio. ¿Para quién es y cómo se utiliza?
Las ramificaciones que han aparecido en años recientes, con respecto a la manera de realizar negocio, es un cauce importante que grandes empresas a nivel mundial han materializado con estrategias enfocadas en las novedosas plataformas y aplicaciones digitales, influyendo enormemente en el desempeño de sus acciones y en el resultado comercial.
Ser conscientes de lo anterior, lleva a una toma de decisiones basadas en la analítica de datos, siendo un modelo cada vez más utilizado para agilizar sus procesos tanto internos como comerciales, y ganar precisión en estos, basándose en los resultados que se vayan obteniendo u en las prospecciones realizadas, con el fin de extender su estrategia el mayor tiempo posible. La analítica de datos es un recurso que provee informes visuales e interactivos en tiempo real, incorporando gran volumen de datos relevantes para el negocio, los cuales pueden ser compartidos de manera fácil y sencilla.
En 2005, sólo el 5% de las empresas de fabricación en Estados Unidos había adoptado un modelo de toma de decisiones basadas en datos. Una década después el porcentaje alcanzó el 41%. Estos datos se dieron a conocer a través de US Census Bureau, avalando el auge de las soluciones de inteligencia de negocio como parte de las estrategias empresariales.
En 2016 se realizó una encuesta global sobre datos y analítica de PWC, descubriendo la siguiente información relevante: el 8% de las empresas utiliza muy poco los datos para los procesos de toma de decisiones, contra el 53% que recurre a ellos a menudo y 39% que automáticamente trabajo con estos de manera intensiva. Los números no mienten, una mayoría casi arrolladora de organizaciones actualmente basa sus decisiones, al menos parcialmente, en los datos.
¿A quiénes sirve la analítica de datos?
Actualmente a todo tipo de empresas, ya sean grandes, medianas o pequeñas.
La cifra es todavía superior en las organizaciones de mayor tamaño, proporcionándoles una ventaja competitiva adicional contra las demás que comienzan a un nivel inferior o más despacio. Sin embargo, el desarrollo de nuevas soluciones con tecnología en la nube permite a empresas medianas y pequeñas acceder en condiciones completamente parejas a las herramientas analíticas que las organizaciones grandes, siendo exactamente igual la funcionalidad para todos.
Podemos concluir lo anterior, gracias a las nuevas tecnologías, toda organización u empresa, sin importar su tamaño, hoy goza de la potencia de la analítica de datos, sin requerir, por norma, disponer de infraestructuras costosas de almacenaje y analítica arcaica. Esto proporciona los recursos necesarios para poder situarse al nivel de las empresas más grandes, nuevamente y es importante recalcarlo, en completo equilibrio de oportunidades.
Sistemas BI para iniciados
Gracias al reconocimiento del usuario, por medio de las plataformas sociales y la constante optimización de recursos digitales provenientes de sus mismos proveedores, la analítica y la inteligencia de negocio han evolucionado desde su nacimiento, adquiriendo una metodología que define su personalidad: son procesos más sencillos, flexibles y rápidos.
Según el informe de PWC el procedimiento que las empresas más utilizan, para la toma de decisiones, destaca el empleo de los datos para labores de predicción por encima del diagnóstico, la descripción y la prescripción. La analítica predictiva es el último paso de la evolución de las herramientas de inteligencia de negocio. Explicaremos las fases del desarrollado en los sistemas BI y cómo implican estos a los miembros de la organización:
1º BI tradicional:
La analítica de datos estuvo reservada a los miembros del departamento de IT con perfiles más técnicos. Siendo estas el primer linaje en soluciones de almacenamiento de datos que se explotaban a través de Excel o de informes online generalmente estáticos, una tendencia emergente a principios de los años dos mil.
2º BI autoservicio:
Los datos cobraron mayor relevancia e impacto, al adquirir consciencia de su preeminencia en la toma de decisiones. Los procesos pasaron a manos de los analistas de información cuya principal herramienta continuaba siendo Excel, al que se le añadió posteriormente, una suite específica de listas, mapas y elementos de visualización.
3º BI usuario final:
El desempeño de estas herramientas paralelas se desarrolló hasta obtener las innovaciones de hoy en día. Los datos ya no son exclusivos de los departamentos de análisis, sino que todos los miembros de la organización, incorporándose a su desempeño diario. Adicional, las suites específicas de analítica han llegado a un punto que ofrecen una importante versatilidad y aptitud en su desempeño, propiciando su expansión a todas las áreas de la empresa.