La inteligencia de negocios en las organizaciones del siglo XXI (parte 1)
“Un negocio que no hace nada más que ganar dinero, sin considerar la satisfacción de sus clientes, es un negocio pobre”: Henry Ford
David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada. Grandioso, feliz y muy productivo martes para ustedes. En esta ocasión, iniciaremos una nueva saga, con un tema bastante interesante: “La inteligencia de negocios (Business Intelligence)”.
Dado que la manera de administrar estratégicamente a las organizaciones en el siglo XXI requiere de la incorporación del uso de las tecnologías de la información y de las comunicaciones (TIC), así como de los elementos de la Industria 4.0, es por eso que debemos tratar este importante tema, ya que la manera de hacer negocios hoy en día ha cambiado sustancialmente a como se hacía hace dos décadas.
Empecemos por definir qué es la inteligencia de negocios, después, conoceremos sus características más relevantes, para llegar a sus aplicaciones; y por supuesto, a sus beneficios en las organizaciones del siglo XXI.
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios, inteligencia comercial o BI (Business Intelligence), al “conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas; los cuales están enfocados a la administración y a la creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización” (Dedić & Stanier, 2016).
“La inteligencia de negocios, también puede entenderse como una estrategia empresarial que persigue incrementar el rendimiento de la empresa, y/o su competitividad mediante la organización inteligente de sus datos históricos (transacciones y operaciones diarias), que se almacenan en las bases de datos de la empresa a través de almacenes de datos (data warehouse corporativo), o a través de bases de datos de cada área o departamento de la organización (data marts departamentales); así como de los datos en tiempo real que normalmente se encuentran en discos duros virtuales, conocidos como computación en la nube (icloud)”. (Rud, 2009).
Posterior a este par de definiciones sobre la inteligencia de negocios, vamos a conocer su historia: en un artículo de 1958, el investigador alemán de la empresa IBM, Hans Peter Luhn, utilizó por primera ocasión el término: inteligencia de negocio. Se definió en aquel momento la inteligencia como “la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados, de tal forma que se consiga orientar la acción, hacia una meta deseada”. La inteligencia de negocios, tal y como se entiende hoy en día, se dice que ha evolucionado desde los sistemas de apoyo a las decisiones que se inició en la década de los años 60, y desarrollado a lo largo de mediados de los años 80.
El servicio de distribución de datos (DSS: Data Distribution Service) se originó en los modelos por computadora, creado para ayudar en la toma de decisiones y en la planificación. Desde el DSS, los almacenes de datos (data warehouses), los sistemas de información ejecutiva, el procesamiento analítico en línea (OLAP: On Line Analytical Processing), y la inteligencia de negocios, entraron en uso, a finales de los años 80. Por otra parte, en 1989, Howard Dresner (más tarde, un analista de Gartner Group), propuso la inteligencia de negocios como un término general para describir: “Los conceptos y los métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales, mediante el uso de sistemas basados en hechos de apoyo” (Dresner, 2007). Sin embargo, esta expresión no se popularizó hasta finales de la década de los 90 y principios del siglo XXI.
El conjunto de herramientas y de metodologías que en la actualidad definen la inteligencia de negocios tienen en común las siguientes características (Turban; Delen & Sharda, 2017):
- Accesibilidad a la información: Los datos son la fuente principal de este concepto. Lo primero que deben garantizar este tipo de herramientas y de técnicas, será el acceso de los usuarios a los datos, con independencia de la procedencia de estos.
- Apoyo en la toma de decisiones: Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis, que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.
- Orientación al usuario final: Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios, y su capacidad para utilizar estas herramientas y metodologías.
- Estrecha relación con los Big Data: La inteligencia de negocios, se relaciona con las ingentes cantidades de datos, con las que nos encontramos en la actualidad.
En concreto, este conjunto de herramientas y de metodologías tienen en común las siguientes características operativas dentro de una organización:
- Accesibilidad a la información.
- Apoyo en la toma de decisiones.
- Orientación al usuario final.
La próxima semana, continuaremos desarrollando contenido para este interesante e importante tema. (Continuará…)
Referencias:
Dedić, N. & Stanier, C. (2016). Measuring the success of changes to existing business intelligence solutions to improve business intelligence reporting. Lecture Notes in Business Information Processing. Springer-Verlag International Publishing. Vol. 268, p.p. 225-236.
Dresner, Howard. (2007). The performance management revolution: Business results through insight and action. USA: Wiley.
Rud, Olivia. (2009). Business intelligence success factors: Tools for aligning your business in the global economy. Hoboken, New Jersey, USA: Wiley & Sons.
Turban, Efraim; Delen, Dursun & Sharda, Ramesh. (2017). Business intelligence, analytics, and data science: A managerial perspective. USA: Pearson Edition.
