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La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería, visualización, herramientas e infraestructura de datos, además de prácticas recomendadas para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos. En la práctica, implementar la inteligencia de negocios moderna implica contar con una vista integral de todos los datos de la organización. Además, consiste en usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o la demanda.

Es importante tener en cuenta que esta es una definición muy moderna de la BI. Además, la BI tiene una historia muy breve como palabra de moda. Originalmente, la inteligencia de negocios tradicional surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se desarrolló aún más junto con los modelos informáticos. Se utilizó para tomar decisiones y transformar datos en información antes de convertirse en un producto específico de los equipos de BI con soluciones de servicio basadas en TI. En las soluciones de BI modernas, se priorizan factores como el análisis de autoservicio flexible, los datos gobernados en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y la rapidez para obtener información.

En este artículo se ofrece una introducción a la BI. Sin embargo, se trata tan solo de la punta del iceberg. Recursos adicionales:

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  • Los 6 mitos de la transición de la BI tradicional a la BI moderna
  • Las 10 tendencias principales de inteligencia de negocios de este año
  • Libros acerca de la inteligencia de negocios
  • Lista de ejemplos reales de la inteligencia de negocios en acción
  • Por qué usar una plataforma de BI y cómo elegirla
  • Cómo desarrollar una estrategia de inteligencia de negocios eficaz
  • Qué debe saber sobre los dashboards de BI

Ejemplos de inteligencia de negocios

La funcionalidad Explique los datos de Tableau permite identificar rápidamente posibles explicaciones para los valores atípicos y las tendencias en los datos.

Es mucho más que “algo” específico; es un término general que incluye los procesos y métodos para recopilar, almacenar y analizar datos de actividades u operaciones de negocios para optimizar el rendimiento. Todo eso se combina para crear una vista integral de una empresa y ayudar a las personas a tomar decisiones que sean mejores y más útiles.

Durante los últimos años, la inteligencia de negocios evolucionó para incluir más procesos y actividades a fin de mejorar el rendimiento. Entre estos procesos se incluyen los siguientes:

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  • Minería de datos: usar bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en conjuntos de datos más grandes.
  • Generación de informes: compartir análisis de datos con las partes interesadas para que todos puedan sacar sus propias conclusiones y tomar decisiones.
  • Métricas de rendimiento y valores de referencia: comparar los datos del rendimiento actual con los datos históricos para hacer un seguimiento del rendimiento frente a los objetivos. En general, esto se lleva a cabo con dashboards personalizados.
  • Análisis descriptivos: usar un análisis de datos preliminar para descubrir qué ocurrió.
  • Consultas: el usuario realiza preguntas específicas relacionadas con los datos y la BI extrae las respuestas de los conjuntos de datos.
  • Análisis estadístico: a partir de los resultados de análisis descriptivos, se exploran aún más los datos a través de estadísticas, por ejemplo, para determinar cómo ocurrió una tendencia y por qué.
  • Visualización de datos: transformar el análisis de datos en representaciones visuales, como gráficos e histogramas, a fin de consumir más fácilmente los datos.
  • Análisis visual: explorar los datos a través de la narración visual de historias para compartir información sobre la marcha y permanecer en el flujo de análisis.
  • Preparación de datos: recopilar varias fuentes de datos, identificar las dimensiones y las medidas y preparar los datos para el análisis.