¿Qué es la inteligencia empresarial? ¿Y por qué necesito saberlo?

Business Intelligence (BI) abarca los marcos de software (por ejemplo, herramientas, aplicaciones, mejores prácticas, metodologías) que permiten a los ejecutivos corporativos tomar decisiones operativas optimizadas, desarrollar estrategias y tácticas informadas y fomentar un mejor rendimiento. Esta definición, que se remonta a la década de 1980, hace referencia a las tendencias y los conocimientos que se obtienen cuando se recopilan, analizan y visualizan grandes volúmenes de datos de los diversos sistemas operativos y bases de datos de una empresa para los responsables de la toma de decisiones empresariales y los usuarios finales.

¿Cuál es la diferencia entre informes e inteligencia empresarial?

Algunas empresas o líderes empresariales pueden preguntarse por qué deberían invertir en inteligencia empresarial, cuando ya tienen una base sólida de herramientas de informes y análisis descriptivos dentro de su organización. Por un lado, los informes se centran en una métrica de salida o fuente de datos específica para brindar información sobre las tendencias históricas y el status quo. La inteligencia comercial, por otro lado, permite un análisis más profundo al depender de múltiples entradas (por ejemplo, al conectar datos de marketing con información salarial de RR. HH.) y descubrir procesos o relaciones de datos previamente no identificados. Mientras que los informes le muestran que algo ha sucedido, la inteligencia comercial proporciona respuestas sobre por qué algo ha pasado. Solo si una empresa sabe por qué se produjo un resultado específico y cómo interactúan los procesos individuales, se pueden tomar decisiones acertadas sobre el futuro.

¿Por qué es tan importante la inteligencia empresarial?

Cuando comenzaron a surgir ejemplos de aprovechamiento de la inteligencia comercial en industrias como la atención médica, la hospitalidad o la consultoría, las personas en trabajos de TI eran los usuarios más comunes de tales aplicaciones. Y los analistas comerciales dependían de los arquitectos y desarrolladores de TI de su empresa para permitir el acceso a resultados de consultas cruciales y análisis comerciales. Sin embargo, con el paso del tiempo, las herramientas de BI se han vuelto cada vez más ágiles, fáciles de usar e intuitivas. En parte como resultado de los desarrollos de autoservicio, ahora tanto los gerentes como los empleados aprovechan con frecuencia la inteligencia comercial para optimizar sus procesos de toma de decisiones del día a día.

Sin embargo, a diferencia de las herramientas de inteligencia comercial tradicionales que se usan más comúnmente con conjuntos de datos estandarizados, las últimas tecnologías, como la automatización de procesos robóticos (RPA) y la inteligencia artificial en los negocios, van un paso más allá al permitir formas modernas de análisis impulsado por BI. Dichos desarrollos son cada vez más capaces de revelar información sobre escenarios comerciales dinámicos y que cambian con frecuencia. Como resultado, las empresas de todo el mundo seguirán confiando en funciones analíticas avanzadas no solo para comprender sus operaciones actuales, sino también para prepararse para los desafíos y los éxitos en el futuro.

Los beneficios de la inteligencia empresarial

En este punto, es posible que se pregunte qué valor podría tener para su empresa una iniciativa de inteligencia de negocios formalizada. Los gerentes de negocios, desde el principio, han utilizado su intuición e indicadores operativos básicos para comprender el estado actual de su negocio. Sin embargo, cuanta más información se analice, más informada será la toma de decisiones y mayores y mejores serán los resultados.

Identificar problemas y posibilidades comerciales

Al extraer significado de los datos cuantificables en los que basar las decisiones comerciales, las prácticas de inteligencia comercial brindan nuevas perspectivas para identificar los cuellos de botella operativos, las oportunidades comerciales y las tendencias del mercado, así como sus relaciones con los procesos individuales. Dichos esfuerzos revelan dónde los procesos podrían diseñarse de manera más efectiva y legitiman nuevas estrategias para hacer avanzar a la empresa.

Aceleración de la productividad

Cuando una empresa se involucra en un trabajo extenso de BI, una ventaja clave surge de poder acceder y aprovechar rápidamente la información, independientemente de la fuente (por ejemplo, ERP, CRM). En cualquier momento, los directores de la empresa y los trabajadores operativos pueden usar información altamente intuitiva, precisa y completa que los competidores solo pueden adquirir a través de largos esfuerzos de su parte.

Incluso más que otros softwares, las herramientas de BI deben ser capaces de manejar la infraestructura específica de una empresa (es decir, el software utilizado, los procesos, la estructura organizativa). Aquí, el mayor desafío es que la solución de BI debe ser capaz de acceder y procesar preferiblemente todas las fuentes de datos disponibles en la empresa, algunas de las cuales aún pueden ser analógicas, para obtener el mejor conocimiento. En lugar de aceptar compromisos, por ejemplo, integrando solo una selección de fuentes de datos en los esfuerzos de BI de uno, las opciones de software de automatización, como la plataforma Enterprise RPA de UiPath, pueden servir como una unión crítica para salvar las brechas en las fuentes de datos y respaldar los esfuerzos de digitalización de empresas que todavía se ocupan del papeleo.

Beneficios aún mayores:sinergias RPA + BI

Cuando RPA y BI se utilizan para trabajar hacia un objetivo común, los datos se pueden reunir más fácilmente y hacer que sean más perspicaces para empresas verdaderamente digitales. Por un lado, los esfuerzos de automatización impulsados ​​por RPA pueden empoderar a los analistas de BI al respaldar la digitalización de datos y hacerse cargo de las partes de la recopilación y el análisis de datos que están conectadas con un alto esfuerzo manual, repetición y estandarización.

Por otro lado, el camino hacia la automatización se puede dirigir de manera más eficiente a través de la integración de herramientas de BI en una plataforma RPA. UiPath, por ejemplo, está integrado con las populares soluciones de BI Kibana y Tableau para brindar información mejorada sobre el rendimiento de las interacciones bot-empleado. RPA también actúa como una herramienta principal para identificar automáticamente las excepciones e irregularidades del proceso que deberían estar en el centro de los futuros esfuerzos de optimización. UiPath también está asociado con Celonis, un proveedor líder de software de minería de procesos que se puede utilizar para simplificar la identificación de oportunidades de automatización. Si bien RPA y BI ya pueden generar resultados cuando se aprovechan individualmente, unir las dos tecnologías conduce a un todo que es mayor que la suma de sus partes.