Incluso las pequeñas y medianas empresas (PYMES) tienen datos que podrían estar analizando para tomar mejores decisiones comerciales. La inteligencia de negocios (BI) no es solo para corporaciones y grandes marcas ahora que hay soluciones listas para el análisis de datos.
Anteriormente, los datos debían ser agrupados manualmente en hojas de cálculo, los cálculos personalizados debían crearse y luego los datos se exportaban a gráficos para su análisis. Pocos gerentes de negocios tenían las habilidades o el deseo y la mayoría de las pequeñas empresas no tenían analistas o científicos de datos.
$config[code] not foundHoy en día, existen muchas herramientas de arrastrar y soltar que son capaces de extraer datos automáticamente y analizarlos y mostrarlos en formato visual para obtener información útil. Pero los propietarios y gerentes de negocios aún deben entender qué se está analizando para poder extraer conclusiones válidas utilizando estas nuevas herramientas de BI. Los empleados con mentes analíticas o de capacitación en cada nivel pueden obtener información de los datos que actualmente no se han explotado.
Cómo utilizar Business Intelligence
Todos hemos visto la inteligencia empresarial en uso sin darnos cuenta de que era lo que era. Las mejoras de comercio electrónico que sugieren productos relacionados o ventas adicionales basadas en lo que otros compradores han comprado al mismo tiempo son ejemplos.
Hay muchos videos en YouTube que muestran cómo usar las soluciones de inteligencia empresarial y cómo entender el poder de la ciencia de datos y el análisis predictivo. Úsalos para tomar mejores decisiones y hacer crecer tu negocio.
Inteligencia de Negocios - Definida
La convergencia de big data y análisis resulta en decisiones procesables habilitadas por inteligencia empresarial (BI). Al comenzar con los objetivos finales, es posible utilizar la inteligencia empresarial para aumentar las ventas y las ganancias y reducir los costos y gastos.
El uso de Google Analytics para sacar conclusiones viables es un ejemplo de inteligencia empresarial. Las PYMES de hoy pueden ir mucho más lejos utilizando una combinación de sugerencias de un libro como Hyper business intelligence y nuevas herramientas que analizan sus datos existentes.
Analytics 3.0 - El futuro está aquí
Las empresas no se limitan a las plataformas de análisis tradicionales. Las nuevas soluciones de software de visualización de datos todo en uno como Datapine pueden extraer datos de múltiples fuentes, tanto internas como externas, en la tecnología de arrastrar y soltar, lo que permite a los usuarios crear fácilmente paneles de control personalizados e interactivos.
Analytics 3.0 se evidencia en la forma en que las empresas brindan a los usuarios la capacidad de personalizar sus experiencias de BI. El monitoreo en tiempo real proporciona a los usuarios la información que necesitan para obtener una visión general precisa de sus negocios. Los resultados se pueden mostrar en vivo en una interfaz visual en cualquier momento o por medio de informes enviados por correo electrónico regularmente. La información es accesible 24/7 a través de una PC, teléfono móvil y / o tableta.
La movilidad, los tableros interactivos y la tecnología fácil de usar hacen que la inteligencia empresarial esté disponible para todas las empresas. Un ejemplo de cómo usarlo es reunir datos analíticos y datos de ventas en una herramienta de BI para comparar el gasto en publicidad externa con las ventas internas para medir el ROI.
Analítica Predictiva y Prescriptiva
Según el Instituto Internacional de Análisis:
“Siempre ha habido tres tipos de análisis: descriptivo, que informa sobre el pasado; predictivo, que utiliza modelos basados en datos pasados para predecir el futuro; y prescriptivo, que utilizan modelos para especificar comportamientos y acciones óptimos. Analytics 3.0 incluye todos los tipos, pero hay un mayor énfasis en el análisis prescriptivo ".
Estas disciplinas analíticas proporcionan información sobre la probabilidad de un evento futuro, y recomiendan acciones que podrían tomarse, lo que las hace ideales para tomar decisiones de negocios.
Entender Big Data - La historia de Business Intelligence
Harvard Business Review proporciona esta revisión de Analytics 3.0 que incluye información más extensa sobre el historial de datos y análisis. Aquí hay una breve sinopsis, ya que todos los dueños de negocios deben entender lo que significan estos términos.
Durante la década de 1950, se diseñaron herramientas para recopilar información e identificar tendencias y patrones. Estas herramientas podrían realizar tareas más rápidamente de lo que era humanamente posible. Los analistas de datos generalmente se refieren a este período inicial de inteligencia empresarial como Analytics 1.0.
La mayoría de las herramientas de análisis de negocios en ese momento eran fuentes de datos internas, pequeñas y estructuradas. La capacidad de información era limitada y las operaciones de procesamiento por lotes podían tardar varios meses. Antes de que llegara Big Data, los analistas esencialmente dedicaban más tiempo a recopilar y preparar datos que a analizarlos. Esta era temprana duró cerca de 50 años, y eventualmente llevó a los albores de Big Data.
La mitad de la década de 2000 trajo consigo el nacimiento de Internet y las redes sociales de hoy en día en Facebook y Google. Tanto Google como Facebook ofrecieron nuevos datos para analizar y una nueva forma de recopilar esos datos. Aunque el término Big Data no se volvió común hasta alrededor de 2010, estaba claro que esta nueva información era muy diferente a la pequeña información del pasado.
Mientras que las transacciones y las operaciones internas de una empresa generaban pequeños datos, Big Data se extraía externamente, de la red, así como de proyectos y fuentes de datos públicos. Un ejemplo de Big Data es el Proyecto Genoma Humano. Esta nueva forma de recopilación de datos significó el inicio de Analytics 2.0.
Una vez que llegó Big Data, el desarrollo de nuevos procesos y tecnologías para ayudar a las compañías a convertir sus datos recolectados en ganancias a través de una visión rápida estaba en la vía rápida. Se desarrollaron nuevas bases de datos (NoSQL) y marcos de procesamiento (Hadoop). El marco de código abierto Hadoop está diseñado específicamente para almacenar y analizar conjuntos de Big Data. La flexibilidad de Hadoop lo convierte en la herramienta perfecta para administrar datos no estructurados (por ejemplo, video, voz y texto sin formato, etc.).
Los analistas de datos durante el período de Analytics 2.0 debían ser competentes en tecnología de la información así como en análisis. Tener estas competencias preparadas para los próximos avances tecnológicos durante Analytics 3.0.
Analytics 3.0 es solo uno de los pasos en el camino hacia el futuro de la inteligencia empresarial. El objetivo final de la inteligencia comercial es analizar los datos e impulsar el nivel de rendimiento de una empresa al proporcionarles a los miembros del personal y propietarios de negocios la información que necesitan para tomar mejores decisiones.
Cómo la inteligencia empresarial puede beneficiar a las PYMES
SAP ofrece este documento gratuito sobre cómo la inteligencia empresarial puede beneficiar a las empresas de cualquier tamaño. BI ayuda a los analistas de investigación, gerentes y otros miembros del personal a tomar decisiones de administración informadas más rápido. Permite que los equipos de ventas y los empleados que tratan directamente con el público proporcionen razones para sus recomendaciones.
Foto de datos a través de Shutterstock
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