Data Science

¿Qué es Business Intelligence (BI)? Usos, función, ventajas y ejemplos

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    Por Pere Munar, publicado en 11 enero 2023

    La inteligencia artificial está revolucionando las empresas a todos los niveles. Y una de sus funciones más prometedoras es ayudarnos a tomar mejores decisiones gracias al business intelligence.

    El business intelligence o inteligencia de negocio es una pieza clave para tomar decisiones bien informadas en la era digital. En este artículo vamos a dar un repaso a todo lo que necesitas saber sobre esta disciplina: qué es, para qué sirve, beneficios, herramientas y mucho más.

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    Que es Business Intelligence (BI) Usos funcion ventajas y ejemplos


    ¿Qué es el Business Intelligence (BI)?

    El business intelligence, inteligencia de negocio o inteligencia empresarial consiste en utilizar herramientas y estrategias para transformar los datos en conclusiones relevantes a fin de tomar decisiones empresariales más informadas.

    Las empresas disponen de una gran cantidad de datos de diferentes fuentes y referidos a ámbitos diversos. No solo recopilan información de sus clientes, sino también del mercado, los competidores, clientes, proveedores, stakeholders e incluso empleados.

    A su vez, estos datos pueden estar en formatos muy dispares, desde una nota de prensa sobre los resultados de un competidor, un estudio de una consultora sobre las perspectivas del mercado o datos de uso de dispositivos con internet de las cosas.

    Toda esta información constituye uno de los activos más valiosos de las empresas, pero para poder sacarle partido, es necesario disponer de sistemas y herramientas para recopilar los datos, procesarlos, analizarlos y presentarlos de forma que resulten útiles para tomar decisiones. Y aquí es donde entra en juego el business intelligence.


    ¿Para qué sirve el Business Intelligence y cuáles son sus usos?

    El business intelligence es un área en constante evolución, por lo que sus aplicaciones van cambiando a lo largo del tiempo. Dicho esto, en estos momentos algunas de sus funciones más importantes son:

    • Descubrimiento de datos o data discovery.
    • Creación de informes, tanto siguiendo plantillas predefinidas como definiendo módulos a medida.
    • Distribución automatizada de informes, de manera que lleguen de forma periódica a los tomadores de decisiones.
    • Previsión de resultados o forecasting.
    • Almacenamiento de datos en grandes cantidades de manera organizada a través de bases o almacenes de datos.
    • Herramientas de consultas para realizar solicitudes sobre los datos.
    • Herramientas de análisis y medición.


    Diferencias con Big Data y Data Science

    Según la definición de Gartner, el business intelligence es un término genérico que abarca las aplicaciones, infraestructuras, herramientas y mejores prácticas que permiten el acceso y análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento de una empresa.

    En la actualidad, el business intelligence recurre a menudo a los datos masivos, por lo que a veces se le confunde con el concepto de big data. En realidad, el big data se ocupa de capturar, almacenar y procesar los datos, mientras que el business intelligence se centra en aprovecharlos para optimizar la creación de informes y la toma de decisiones dentro de la empresa.

    En cuanto al concepto de data science, estas son sus principales diferencias con el business intelligence según Data Science Central:

    • Se basa en el análisis descriptivo y la elaboración de informes y busca dar respuesta a la pregunta “¿qué sucedió?”. En cambio, el data science se centra en los análisis prescriptivos y predictivos, respondiendo a preguntas como “¿por qué?”, “¿qué sucederá?” o “¿qué debería hacer?”.
    • El foco está en los informes, los KPI y las tendencias, mientras que en data science son más importantes los patrones, correlaciones y modelos.
    • Es un proceso estático y comparativo, mientras que el data science es más exploratorio, experiencial y visual.
    • El business intelligence se apoya en fuentes de datos planificadas que se van añadiendo progresivamente. En cambio, el data science incorpora datos sobre la marcha en función de sus necesidades.
    • La transformación de los datos es otra área de diferenciación. Los datos se transforman de antemano y de forma planificada, mientras que en el data science vemos un enriquecimiento de los datos bajo demanda y en función de las necesidades que van surgiendo.
    • Se espera que los datos tengan calidad suficiente para ser la única versión de la verdad. En data science, el objetivo es que sean lo suficientemente buenos como para poder trabajar con ellos.


    Beneficios del Business Intelligence

    El business intelligence está directamente ligado a la ventaja competitiva de las empresas, ya que les permite entender mucho mejor el entorno que les rodea y por tanto ser capaces de adelantarse a la competencia y satisfacer las necesidades de los consumidores. Estos son los principales beneficios de aplicar una estrategia de inteligencia empresarial en la empresa:

    • Mejor toma de decisiones, ya que estaremos basándonos en datos objetivos y herramientas de predicción precisas.
    • Mayor rapidez y precisión a la hora de elaborar informes, analizar o planificar acciones dentro de la empresa.
    • Mayor satisfacción de los clientes, ya que la toma de decisiones basadas en datos nos permite responder mejor a sus demandas.
    • Mayor satisfacción de los empleados. El business intelligence abarca datos de todas las áreas de la empresa, por lo que puede servirnos para saber qué mejoras necesitan los trabajadores para poder desempeñar mejor su labor.
    • Optimización de costes, al poder utilizar los datos para encontrar áreas de eficiencia.


    Áreas de la empresa que se pueden beneficiar del Business Intelligence

    Los beneficios del business intelligence pueden alcanzar a muchos departamentos diferentes dentro de la empresa, como:

    • Análisis y ciencia de datos: lógicamente, los analistas están entre los principales usuarios de business intelligence. Utilizan los datos de empresa centralizados junto con potentes herramientas de análisis para entender dónde hay oportunidades de mejora y qué recomendaciones estratégicas proponer a la dirección.
    • Finanzas: los usuarios de este departamento pueden utilizar business intelligence para combinar datos financieros con información operativa, de marketing y ventas, para extraer conclusiones sobre los factores que afectan a las ganancias y pérdidas y los siguientes pasos.
    • Marketing: las herramientas de business intelligence ayudan a los marketers a hacer un seguimiento de las métricas de las campañas desde un espacio digital centralizado. Así, es posible consultar datos en tiempo real sobre el rendimiento de cada acción y planificar las siguientes campañas basándose en datos.
    • Ventas: los responsables de ventas utilizan paneles de business intelligence e indicadores clave de rendimiento para acceder rápidamente a información compleja, por ejemplo, análisis de descuentos, rentabilidad de clientes y valor de tiempo de vida. También resulta muy útil para analizar el estado del pipeline de ventas y el rendimiento de diferentes agentes.
    • Operaciones: la inteligencia de negocio tiene múltiples aplicaciones dentro del sector de operaciones, como analizar métricas de la cadena de suministro para optimizar los procesos, mejorar las rutas de distribución o asegurar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio.


    Herramientas de Business Intelligence

    Por lo general, las herramientas de business intelligence suelen englobarse en una de estas tres categorías:

    • Herramientas de descubrimiento de datos: estas herramientas están diseñadas para recopilar y combinar datos de múltiples fuentes empleando técnicas de data mining o minería de datos. El objetivo final es poder identificar patrones y tendencias y hacer previsiones en base a los datos.
    • Herramientas de gestión de datos: su misión es extraer, depurar, estandarizar, transformar y trasladar datos de diferentes fuentes para incorporarlos al sistema.
    • Herramientas de creación de informes: una vez que hemos recopilado y unificado la información, las herramientas de creación de informes nos permiten presentarla de manera sencilla y visual a través de informes y paneles de control que reflejan los KPI más importantes.

    Hoy en día existen múltiples soluciones en el mercado que nos permiten cubrir estas necesidades, como Business Intelligence de Oracle, Power BI de Microsoft o Cognos Analytics de IBM.


    Ejemplos de empresas que usan el Business Intelligence


    Cementos Argos

    El objetivo de esta empresa era emplear el business intelligence para mejorar la ventaja competitiva y apoyar la toma de decisiones. Para ello, crearon un centro de análisis especializado en inteligencia de negocio.

    Gracias a ello pudieron estandarizar sus procesos de negocio y aplicar el big data para conocer en mayor profundidad el comportamiento de los clientes, lo que acabó redundando en una mejora de la rentabilidad.


    American Express

    Esta empresa utiliza el business intelligence para desarrollar nuevos productos y promocionar sus ofertas. Gracias a sus experimentos en el mercado australiano, han sido capaces de identificar al 24% de los usuarios que iban a cerrar su cuenta en el plazo de cuatro meses. Esta información les permitió llevar a cabo las acciones necesarias para mejorar la retención.


    Sabre Airline Solutions

    Esta empresa ofrece herramientas de reservas, gestión de ingresos, itinerarios web y móviles y otras tecnologías para aerolíneas y hoteles.

    Sabre necesitaba herramientas de BI avanzadas que le permitieran obtener datos en tiempo real sobre el comportamiento de sus clientes. Para ello, desarrollaron un almacén de datos empresarial capaz de almacenar enormes cantidades de datos y ofrecer insights en tiempo real en un formato fácilmente comprensible a través de paneles de control.

    El resultado fue un aumento de los ingresos y la satisfacción de los clientes.

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    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick.

    Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.