Importancia de Business Intelligence: Elevando Estrategias con Insights Precisos

Importancia de Business Intelligence: Elevando Estrategias con Insights Precisos

by | Análisis del Negocio, Business Intelligence BI, Inteligencia del Negocio

Business Intelligence importancia

En el dinámico escenario empresarial de hoy, la información es más valiosa que nunca. Es aquí donde entra en juego el Business Intelligence (BI). No es simplemente una tendencia, sino una necesidad para las organizaciones que buscan no solo sobrevivir, sino también prosperar. En este post, exploraremos: ¿Por qué el Business Intelligence se ha convertido en una columna vertebral en la toma de decisiones moderna? y ¿Cómo puede tener un impacto transformador en la eficiencia operativa?.

Un Enfoque en Datos Significativos:

En el núcleo del Business Intelligence se encuentran los datos. Las empresas generan y recopilan una cantidad abrumadora de datos diariamente. Sin embargo, lo que importa es ¿Cómo se convierten estos datos en información significativa?, aquí es donde entra en juego el BI. Al transformar datos crudos en insights visuales y comprensibles, las empresas pueden obtener una comprensión profunda de sus operaciones, clientes y mercados.

Decisiones Informadas y Ágiles:

La toma de decisiones se ha vuelto más compleja debido a la gran cantidad de información disponible. El BI permite a las empresas superar esta complejidad al proporcionar información relevante y oportuna. Los líderes pueden basar sus decisiones en datos concretos en lugar de intuiciones vagas. Esto no solo aumenta la precisión, sino que también agiliza los procesos de toma de decisiones.

Eficiencia Operativa y Optimización:

El Business Intelligence va más allá de la simple obtención de información. Facilita una visión completa de la empresa y sus operaciones, lo que permite identificar áreas de ineficiencia y oportunidades de optimización. Ya sea en la cadena de suministro, la gestión de inventario o el rendimiento de los empleados, el BI brinda la capacidad de realizar mejoras estratégicas fundamentadas en datos.

Business Intelligence eficiencia operativa y optimización
ventajas_competitiva_business_intelligence

El Camino a la Ventaja Competitiva:

El Business Intelligence no solo se trata de tomar decisiones informadas, sino de ganar ventajas competitivas. Las empresas que utilizan el BI de manera efectiva pueden anticipar tendencias del mercado, identificar nichos no explotados y responder a las demandas cambiantes del cliente con agilidad.

El Business Intelligence es mucho más que una herramienta; es un catalizador para el crecimiento y el éxito en el mundo empresarial moderno. A través de insights precisos y decisiones informadas, las empresas pueden navegar con confianza, en un entorno empresarial en constante cambio. Una consultora de Business Intelligence, puede ser su socio estratégico para aprovechar al máximo sus datos. La era del Business Intelligence ofrece un horizonte de oportunidades, que pueden transformar su empresa y llevarla hacia el éxito sostenible.

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¿Qué es inteligencia de Negocios?

¿Qué es inteligencia de Negocios?

by | Análisis de Información, Análisis del Negocio, Inteligencia del Negocio

Se denomina inteligencia de negocios al conjunto de estrategias, procesos, aplicaciones y tecnologías que facilitan la obtención rápida y sencilla de datos provenientes de los sistemas, para su análisis, interpretación y comunicación. 

La diferencia que hace una empresa exitosa y otra no, es la correcta y oportuna toma de decisiones basada en datos. 

Las áreas que más se interesan o reciben beneficio de los proyectos de inteligencia de negocios son: Mercadeo, ventas, producción, finanzas y logística.

Inteligencia del Negocio
 IMPORTANTE

Es fundamental aclarar la idea de que la inteligencia de negocios no es un área generadora de reportes, esta se encarga de analizar los datos para que los líderes y colaboradores de las empresas, entiendan tendencias, patrones y obtengan insights valiosos para la toma de decisiones.

Inteligencia del Negocio

5 Ventajas de la Inteligencia del Negocio

1. Optimiza los procesos internos.

2. Reduce la incidencia de fallas y errores.

3. Contribuye a la identificación de oportunidades.

4. Eleva la rentabilidad.

5. Genera un diferencial competitivo

Alcances del área de Inteligencia del Negocio

^

Nivel operativo

En este rubro es utilizado para la toma de decisiones diarias acerca de las transacciones, que se realizan al llevar a cabo las operaciones de la empresa. Se puede llamar «Inteligencia Operativa» . Se pueden encontrar los siguientes puestos:

  • Administración de Base de Datos.
  • Gestión de Calidad
  • Gestión en tiempo real
  • Administracion de Carga de trabajo

^

nivel táctico

Aporta información para los mandos medios en análisis y decisiones mensuales que son de utilidad para revisiones de seguimiento toma de acciones. Se relaciona con la «Inteligencia Comercial» ,  cumple funciones como elaboración de estrategias de ventas, proyecciones, forecast y benchmark de mercados.

^

nivel estratégico

A este nivel las decisiones son de mayor impacto en la compañia siendo utilizada la información por la alta dirección.  Es lo que encierra el fin último de «Inteligencia de Negocios», aquí se analizan resultados de los periodos, se trata todo el análisis financiero, rentabilidad, proyectos y nuevos productos.

Te invito a que analices ¿Cómo el área de Inteligencia de negocios contribuye en tu  empresa?.

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¿Segmentación de Clientes para que sirve?

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by | Análisis de Información, Análisis del Negocio, Business Intelligence BI

La Segmentación es fundamental en los procesos de negocios porque ayuda a maximizar y hacer mucho más efectivas las ventas, llegando a un nicho de audiencia en específico. 

Segmentar básicamente es: tomar del universo de clientes que existen dentro de una empresa o en el mercado y dividirlos en diferentes grupos homogéneos de acuerdo a sus necesidades, intereses y comportamientos.

Cuando segmentamos determinamos ciertas variables que nos permiten agrupar a los clientes, para definir las estrategias adecuadas de nuestro producto o servicio.

Algunos beneficios que nos trae la segmentación, son los siguientes:

1.- Reducción de Costo: En lugar de hacer una publicidad para todos los clientes, se reducen los mensajes a los posibles clientes potenciales.

2.- Tiempo: Se acorta el tiempo en los procesos de ventas, porque se detecto por medio de la segmentación que el cliente puede necesitar nuestro producto o servicio.

3.- Campañas de Marketing más efectivas: porque impactan a las personas correctas con contenido personalizados.

Segmentacion_clientes

Infographic vector created by stories – www.freepik.com

  IMPORTANTE

Es necesario e importante segmentar con unas estrategias definidas, una buena segmentación es efectiva solo si existe un proyecto que la impulse con unos KPI´s que se puedan medir.

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¿Qué son los Algoritmos?

¿Qué son los Algoritmos?

by | Análisis predictivo

Cuando recibes un email  un algoritmo decide si va directamente a la carpeta de spam o a tu bandeja de entrada, en tus redes sociales otro algoritmo decide que posts vas a ver primero y en el momento que le das click a un video en YouTube,  estos deciden los próximos videos que te van a mostrar. 

Pero ¿Qué es un algoritmo?… A partir del siglo XIX un algoritmo, paso a ser una secuencia de instrucciones para resolver un problema. 

En computación para que un algoritmo funcione, alguien tiene que programarlo e indicarle a través de códigos, cuales son los pasos que tiene que seguir.

Para llegar a un resultado concreto, los algoritmos se escriben mediante lenguajes de programación, Python es quizás uno de los lenguajes de programación más utilizados en múltiples áreas de aplicación como: Inteligencia Artificial, Big Data y Desarrollo Web, por ser código abierto, con sintaxis simple y sencilla de entender. 

Que es un algoritmo
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Google y su algoritmo de ordenacion

Con un algoritmo de ordenación google logro clasificar millones de páginas web, de una forma más eficaz y con esto logro revolucionar las búsquedas por internet.

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machine learning o aprendizaje automático

 Son  algoritmos que le dan a las computadoras la habilidad para aprender de los datos, hacer predicciones  y tomar decisiones. 

Estos algoritmos pueden predecir muchas cosas,  un ejemplo interesante es YouTube  entre los millones de videos que existen ¿Cuál de ellos te va a mantener interesado?  y  la gran pregunta ¿Cómo el algoritmo puede saber que videos te gustan?  

Cuando ves o interactuas con un video en youtube, le estas enseñando al algoritmo, lo que piensas o lo que te gusta. 

Como la máquina tiene una capacidad de procesamiento mucho mayor que la nuestra, es capaz de poner a prueba un gran número de posibles escenarios, para finalmente mostrarte el que se ajuste más a tus gustos y con esa información intenta predecir el siguiente video que quieres ver. 

Una vez que lo predice necesita tu respuesta, para saber si su predicción estaba bien o no y con esto aprende.

Así que cuanto más datos procesa, más se va afinando el algoritmo y más preciso puede ser en sus predicciones. 

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los algoritmos de machine learning están presentes en muchos sitios

Se aplican para recomendaciones de servicios de streaming, servicios de compras por internet, reconocimiento facial, sistema anti fraude de los bancos y muchos sitios más. 

^

los algoritmos

Están en todas partes, pueden facilitar nuestra vida, desde indicarnos  la ruta más rápida y fácil para llegar a la oficina hasta recordarnos la lista de compra del supermercado o entretener a los niños. 

Los algoritmos también pueden influir en nuestras opiniones y comportamientos, sin que nos demos cuenta porque únicamente nos sugieren contenidos de acuerdo a nuestra visión del mundo y no nos sugiere otras opiniones ni otras formas de ver la vida. 

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el sesgo algorítmico

Es lo que sucede cuando un sistema de aprendizaje automático, refleja los valores de las personas que lo desarrollaron o entrenaron.

El reto principal de las empresas que desarrollan algoritmos de Inteligencia Artificial es que estos no hereden las
visiones,  pensamientos enjuiciados y sesgados de sus desarrolladores.

Si quieres saber más sobre el sesgo algorítmico, te invito a ver en Netflix  «Prejuicio Cifrado», es un documental que analiza el descubrimiento hecho por Joy Buolamwini, sobre el sesgo racial presente en los algoritmos de tecnología y sus consecuencias. 

 

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Problemas de Calidad de Datos

Problemas de Calidad de Datos

by | Análisis de Información

Problemas de Calidad de datos. 

 Los datos son un activo con características únicas, son estratégicos y aportan valor a la organización.  El dato tiene dos visiones:

1.- ¿Cuánto vale un datos y cuánto beneficio puedo obtener mediante su uso?…  y más cuando se habla de transformación digital.

2.- Enfocar el dato como activo para la tecnología de la información y se enfoca más en el uso del dato y las técnicas que se le aplicaran.

Para ambas visiones hay un punto en común, si se quiere obtener beneficios para business intelligence, machine learning o inteligencia artificial, a través de dashboards la calidad de datos es muy importante para tener resultados validos.

Calidad de datos
  IMPORTANTE

  

Algunas causas más comunes de la mala calidad de los datos, se

deben a la entrada de los datos, el sistema de información y la

intervención manual.

^

causas

A continuación nombro algunas causas más comunes de los problemas de calidad de datos:

^

entrada de datos

Problemas de Interfaz.

Entrada de datos a través de listas desplegables.

Problemas de capacitación de usuario que maneja el sistema.

Sobrecarga del campo.

Reglas comerciales obsoletas.

^

Diseño del sistema de información

Datos duplicados.

Filas huérfanas.

Incapacidad para actualizar los datos, por la integridad referencial.

Datos inexactos por falta de valores.

^

procesos automAtizados

ltiples fuente para el mismo registros, con diferente información.

Falta de la fecha de la última actualización del dato.

Análisis del formateo de los datos.

 Desajuste en los datos temporales.

Extracción, transformación y carga, con falta de integridad.

Estos errores comunes se pueden dar en cualquier ciclo de vida del dato.  La idea es ir a la causa del problema  y solucionarlo desde la raíz, no cometer el error de atacar el efecto corriendo procesos automáticos, que solucionen temporalmente el problema.

Acorde con las diferentes necesidades de la organización, hay que crear un plan estratégico de calidad de datos,  que soporte los diferentes tipos de usos, como: reportes operativos, dashboards de business intelligence,  inteligencia artificial , forescast, automatizaciones, robótica, ejecución de campañas de marketing y hasta la monetización de datos y en función de eso se definen las acciones para implementar el proceso de calidad de datos dentro de una empresa.

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