Convertir los datos en información procesable

La inteligencia o analítica empresarial proporciona herramientas y técnicas para convertir grandes conjuntos de datos desordenados en información útil. El concepto de inteligencia empresarial comprende varias técnicas esenciales:

• Minería de datos: desvelar patrones, relaciones y tendencias ocultos en grandes conjuntos de datos para obtener conocimientos procesables.

• Análisis de datos: examinar, depurar, transformar y modelar datos para obtener información significativa y fundamentar la toma de decisiones.

• Evaluación comparativa del rendimiento: comparación de los indicadores clave de rendimiento de una organización con los estándares del sector o los competidores para identificar fortalezas y debilidades.

• Análisis descriptivo: resumir acontecimientos y rendimientos pasados mediante la agregación y extracción de datos para entender el contexto histórico.

Cómo aplicar la BI a las operaciones empresariales

Estas herramientas utilizan varios puntos de datos de la organización para sacar a la luz información inédita y ayudar a tomar decisiones basadas en evidencias. Cuando se aplica de forma adecuada, ayuda a los responsables de la toma de decisiones a que una empresa se gestione basándose en datos. De este modo, se garantiza que todos utilicen los mismos datos y conocimientos.

Al aplicar la BI, las empresas pueden lograr lo siguiente:

• Identificar tendencias: detección de patrones emergentes y anticipación a los cambios del mercado.

• Optimizar las operaciones: optimización de procesos, reducción de costos y mejora de la eficiencia.

• Mejorar la experiencia del cliente: comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes para brindar experiencias personalizadas.

• Mitigar los riesgos: identificación de problemas potenciales y ejecución de medidas proactivas para solucionarlos.

• Impulsar la innovación: detección de nuevas oportunidades e impulso de iniciativas estratégicas.

Las herramientas de inteligencia empresarial pueden ayudar a mejorar el rendimiento de forma considerable. Sin embargo, es fundamental que la toma de decisiones tenga acceso a la misma información en toda la organización.

La inteligencia empresarial tradicional y sus desafíos

Las discrepancias y los silos de datos son algunos de los problemas más comunes que impiden tomar con éxito decisiones basadas en datos. Dificultan la visión global y obligan a los equipos a analizar los datos de diferentes maneras. Estos obstáculos suelen dar lugar a un proceso de BI lento y fragmentado.

Para superar estos desafíos, existen soluciones de BI modernas que ofrecen un enfoque más ágil y centrado en el usuario.

Cómo funciona la inteligencia empresarial: una historia de dos enfoques

Anteriormente, la recopilación de datos para la inteligencia empresarial demandaba mucho tiempo. Este proceso requería revisar los datos de diversas áreas y dependía del trabajo manual.

Las herramientas modernas de BI han simplificado el proceso. Las visualizaciones de datos fiables y las herramientas basadas en la nube permiten que varios responsables de la toma de decisiones accedan a la misma información de forma simultánea. La aplicación del aprendizaje automático en los datos a gran escala facilita la toma de decisiones basadas en análisis predictivos aún más eficaces.

Repasemos dos enfoques para la toma de decisiones empresariales basadas en el análisis de datos. Examinaremos el recorrido lineal tradicional y un proceso ágil que utiliza los últimos avances en IA generativa.

Proceso de BI tradicional: un recorrido lineal

Tradicionalmente, la inteligencia empresarial seguía un recorrido rígido y lineal que a menudo entorpecía la agilidad y la capacidad de respuesta. A continuación, se detalla el flujo de trabajo típico:

• Establecer requisitos: se analiza el problema empresarial para determinar la solución de BI.

• Seleccionar datos: se recopilan, depuran y transforman los datos sin procesar para su análisis.

• Desarrollar y probar: desarrollo y prueba la aplicación de BI o la herramienta de generación de informes por parte de los equipos de TI.

• Ejecutar informes o analizar: se emplea la herramienta de BI para generar informes y realizar análisis iniciales.

• Profundizar con especialistas o científicos de datos: Se recurre a especialistas para análisis complejos, que muchas veces requieren más tiempo y recursos.

• Adquirir más datos: Se recopilan datos adicionales para obtener una visión más detallada, con lo que se reiniciaba el ciclo de manipulación de datos.

Este planteamiento directo a veces provocaba demoras y obstáculos, sobre todo cuando se trataba de comprender problemas de datos complejos. Cada etapa dependía de la finalización de la anterior y cualquier obstáculo podía retrasar mucho todo el proceso.

Además, la recopilación manual de datos podía dar lugar a errores.

Si se necesita más información, es posible que se deba consultar a expertos o científicos de datos; esto podría causar demoras y demandar recursos adicionales.

Para obtener más información, es posible que sea necesario recopilar más datos, lo que supone volver a la fase de recopilación de datos. Esto creaba un problema recurrente que dificultaba la flexibilidad y las respuestas rápidas. Además, podían producirse errores por datos incoherentes o procesos manuales.

Proceso de BI moderno: ágil y basado en IA generativa

El proceso de BI rígido y lineal se ha reinventado con un enfoque en la agilidad, la colaboración y las capacidades de autoservicio. Herramientas fáciles de usar con analítica avanzada e IA ponen los datos al alcance de todos, independientemente de su nivel de habilidad. El uso de un ciclo de vida analítico basado en IA generativa permite adoptar un planteamiento más dinámico y centrado en el usuario.

BI conversacional 

Las consultas en lenguaje natural le permiten recibir respuestas instantáneas que se ajustan a sus necesidades.

Preparación de datos automatizada

Las herramientas basadas en IA se encargan de la depuración, transformación y enriquecimiento de los datos.

Desarrollo acelerado 

Las herramientas sin programación o de código de bajo nivel y las recomendaciones basadas en IA, agilizan la creación de aplicaciones y dashboards.

Explicaciones en lenguaje natural

La IA genera interpretaciones claras y accesibles para todos los usuarios.

Exploración interactiva

Exploración de datos mediante preguntas de seguimiento e información relacionada.

Experiencia basada en IA 

Acceso a recomendaciones inteligentes y conocimientos del dominio.

Adaptabilidad y aprendizaje continuo

El motor de IA aprende y se adapta de forma constante, lo que garantiza que la información siga siendo precisa a medida que aumenta el volumen de datos.

Este proceso de BI simplificado permite agilizar la toma de decisiones y libera a los analistas para que puedan centrarse en tareas de mayor valor.

Casos de uso de soluciones de BI

Servicios financieros: monetización de los datos

El sector de los servicios financieros cuenta con abundantes datos y un complejo panorama normativo. Por lo tanto, el análisis empresarial debe proporcionar a las instituciones financieras la información que necesitan para tomar decisiones informadas e impulsar el crecimiento. Las herramientas de BI también deben garantizar el cumplimiento normativo en toda la organización.

Algunos de los casos de uso comunes para las empresas de servicios financieros y de seguros incluyen los siguientes:

• Banca comercial y empresarial: mejora del servicio al cliente mediante información específica.

• Gestión de las relaciones con los clientes: uso del análisis para enriquecer la experiencia y el compromiso del cliente, fidelizarlo y potenciar el crecimiento de los ingresos.

• Comercialización de datos: fortalecimiento de las relaciones con los socios mediante la oferta de información útil a través de portales seguros y basados en datos anonimizados.

• Gestión de activos: presentación a los asesores de análisis rigurosos e información en tiempo real sobre mercados y portfolios.

• Gestión de riesgos: uso de análisis adaptables y sofisticados para gestionar con eficacia los exigentes y cambiantes requisitos asociados a la presentación de informes reglamentarios.

Transformar el comercio minorista con información basada en datos 

El panorama del comercio minorista está experimentando rápidos cambios, con la evolución de las preferencias de los consumidores, las experiencias de compra omnicanal y la creciente importancia de la personalización. Las soluciones modernas de BI basadas en IA ofrecen una amplia gama de funciones diseñadas específicamente para el comercio minorista:

• Optimización del inventario: analice los datos de ventas, el rendimiento de los proveedores y las previsiones de demanda para optimizar los niveles de inventario, reducir el agotamiento de las existencias y minimizar los costos de transporte.

• Análisis de clientes: conozca el comportamiento, las preferencias y los patrones de compra de los clientes para ofrecer experiencias de compra personalizadas, promociones focalizadas y programas de fidelización eficaces.

• Precios y promociones: optimice las estrategias de precios en función de los datos de mercado en tiempo real, el análisis de la competencia y la demanda de los clientes para maximizar la rentabilidad y las ventas.

• Gestión de la cadena de suministro: garantice un flujo continuo de productos desde la adquisición hasta la distribución.

• Análisis omnicanal: integre datos de varios canales (en línea, en la tienda, móvil) para obtener una visión completa de las interacciones con los clientes y optimizar la experiencia omnicanal.

Potenciar la atención médica con soluciones personalizadas

Las herramientas de análisis empresarial basadas en IA ofrecen soluciones personalizadas tanto para los proveedores de atención médica como para los financiadores.

Los proveedores pueden lograr lo siguiente:

• Mejorar el rendimiento y las prestaciones de los hospitales: detección de carencias y problemas en la eficiencia de las actividades para mejorar la calidad de la atención y la satisfacción de los pacientes.

• Mejorar la atención al paciente: los datos integrados y seguros de los pacientes se pueden usar para crear planes de atención más personalizados y reducir los tiempos de espera.

• Optimizar la asignación de recursos: es posible analizar el tráfico de pacientes, la carga de trabajo del personal y la disponibilidad de recursos para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia general.

Los financiadores pueden lograr lo siguiente:

• Capacitar a los profesionales de la salud al proporcionarles información oportuna y precisa para tomar decisiones informadas y mejorar los resultados de los pacientes.

• Mejorar la gestión de la cadena de suministro al proporcionar a los usuarios una mejor información sobre los costos y el rendimiento de los proveedores. Esto ayudará a optimizar las adquisiciones y reducir los costos.

• Apoyar la atención centrada en el paciente mediante el acceso de los equipos de los centros médicos a los datos centralizados de los pacientes. Esto ayudará a coordinar la atención, mejorar la calidad y obtener mejores resultados.

MicroStrategy ONE: potenciar las decisiones basadas en datos

MicroStrategy ONE ayuda a afrontar los desafíos y las oportunidades específicos en diferentes sectores, tal y como lo evidencian ejemplos de la vida real.

Las funciones principales incluyen: 

IA integrada en cada etapa

MicroStrategy ONE emplea modelos de lenguaje extenso (LLM) e IA generativa para impulsar la productividad de los empleados y la eficiencia de la organización a través de cuatro nuevas capacidades:

HyperIntelligence

Integra el análisis de datos en los flujos de trabajo con facilidad. HyperIntelligence acompaña a los usuarios a lo largo de su jornada y les brinda información clave dondequiera que trabajen.

Analítica embebida

La analítica embebida incorpora el análisis basado en IA a cualquier software, aplicación o portal. Esto permite a los usuarios acceder de forma instantánea a información basada en datos desde sus herramientas cotidianas.

Análisis basado en la nube

La mayoría de las herramientas de BI están basadas en la nube, pero no todas son completamente agnósticas. MicroStrategy ONE permite a las empresas implementar las herramientas de IA más innovadoras a través de cualquiera de los principales proveedores de servicios en la nube.

Estas funciones ayudan a las organizaciones a utilizar los datos de forma eficaz, lo que fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos dentro de la organización. MicroStrategy ONE tiene como objetivo hacer que los datos sean accesibles y amenos para todos los usuarios, fomentando la toma de decisiones informadas a través de un uso generalizado.

¿Todo listo para transformar su empresa con el poder de la información basada en datos? Pruebe MicroStrategy ONE y descubra cómo puede utilizar sus datos para potenciar la innovación, el crecimiento y el éxito.