¿Qué es Business Intelligence y cuál es la utilidad de las herramientas de BI?
Business Intelligence (BI) se define como cualquier información en tiempo real, actual o pasada que ayuda a varios profesionales de negocios, incluidos los gerentes, a analizar las actividades actuales / pasadas para ayudar a predecir el curso futuro de los negocios de la empresa. Por lo tanto, la inteligencia empresarial es un flujo de datos y, por lo tanto, requiere clasificación y análisis antes de que sea adecuado para su uso en el proceso de toma de decisiones de una empresa. Esta clasificación y análisis de datos relevantes se lleva a cabo generalmente mediante soluciones de software, para garantizar una velocidad y precisión superiores del procedimiento de recopilación y análisis de datos. Todas y cada una de las soluciones de software que ayudan al proceso de generación de Business Intelligence para una empresa se denominan herramientas de Business Intelligence. Por lo tanto, los datos de BI pueden ayudar a una empresa a adaptarse rápidamente al entorno empresarial cambiante, mientras que las herramientas de BI garantizan que el entorno empresarial cambiante se identifique y notifique rápida y correctamente para facilitar un proceso de toma de decisiones optimizado. En el caso de los datos históricos, las herramientas de BI generalmente clasifican y analizan los datos, que se almacenaron previamente en la base de datos empresarial.
Herramientas de inteligencia empresarial de uso común Las herramientas de inteligencia empresarial se clasifican comúnmente en las siguientes categorías:
- Sistemas de información local
- Gestión del rendimiento empresarial
- Minería de procesos
- Cuadros de mando
- Procesamiento analítico en línea (OLAP)
- Almacenamiento de datos
- Minería de datos
- Software de informes y consultas
- Hojas de cálculo
La mayoría de estas tecnologías y herramientas de Business Intelligence, además de las hojas de cálculo, están disponibles como parte de un software adecuado para una industria específica, soluciones independientes, componentes del sistema ERP o como una suite de software de BI. Estas soluciones suelen ser desarrolladas por una empresa de desarrollo personalizado en respuesta a los requisitos especificados por un cliente o detectados después de un análisis exhaustivo del modelo de negocio de la empresa. También se encuentran disponibles algunas herramientas de inteligencia empresarial de código abierto; sin embargo, la mayoría de las empresas prefieren utilizar tecnología de inteligencia empresarial patentada para garantizar la protección adecuada de los datos críticos. El tipo de arquitectura de inteligencia empresarial implementada por una organización varía según la industria, las condiciones del mercado y los requisitos específicos del mercado. Algunas de las categorías de herramientas de BI comúnmente disponibles se describen aquí:
Sistemas de información local
El término Sistema de información local (LIS) se originó a partir de su uso en el sector público del Reino Unido; Otros términos utilizados como sinónimo de LIS en diferentes partes del mundo incluyen – Observatorio de datos y sistemas de información comunitarios. En el mercado global de tecnología de inteligencia empresarial, las aplicaciones LIS generalmente se limitan a brindar soporte para informes geográficos de operaciones empresariales. Las funciones admitidas por las herramientas LIS a menudo se superponen con algunas de las características de los sistemas de información geográfica y las herramientas de gestión del conocimiento. Las funciones únicas de LIS incluye proporcionar una base de datos específica de la región a la que pueden acceder los ciudadanos, los responsables políticos, los administradores y los expertos en datos. Las estadísticas de LIS se compilan generalmente con respecto a un área pequeña, como los proyectos de Estadísticas Nacionales de Vecindad en el Reino Unido. Los sistemas de información local que operan actualmente incluyen DarlingtonLIS, Reino Unido; Consejo de Newcastle; Ministerio de Salud de Nueva Zelanda y Consejo Fife, Reino Unido.
Gestión del rendimiento empresarial
La gestión delrendimiento empresarial (BPM) se refiere a un conjunto de procesos de gestión y análisis diseñados para facilitar la mejora de los procesos de una empresa de acuerdo con los objetivos preestablecidos de la organización. Estas herramientas son capaces de manejar grandes cantidades de datos y ayudan a los gerentes a determinar intervenciones fructíferas diseñadas para mejorar el funcionamiento de procesos comerciales específicos. Las herramientas disponibles actualmente para BPM se basan en el marco de cuadro de mando integral y las consultas compatibles con las herramientas de BPM incluyen consultas relacionadas con métricas, consultas de clientes / partes interesadas, consultas de alineación de objetivos, consultas de costos / riesgos y mucho más.
La Minería minería de procesos
Se define comúnmente como una técnica de gestión de procesos que permite a los responsables de la toma de decisiones analizar los procesos comerciales sobre la base de los registros de eventos disponibles. Estos registros de eventos son generados automáticamente por el sistema de eventos de la empresa y el objetivo de Process Mining es facilitar la mejora del rendimiento general al proporcionar herramientas y técnicas diseñadas para identificar estructuras sociales, organizativas, de control y de procesos mediante el uso de registros de eventos. Se prefiere la técnica si otras técnicas convencionales no proporcionan una visión adecuada de un proceso empresarial. Process Mining se incluye en ciertas técnicas de gestión contemporáneas, como Business Process Intelligence, Business Operations Management y Business Activity Monitoring. Las técnicas actuales de Process Mining se clasifican en las siguientes categorías: extensión, análisis de conformación y descubrimiento.
Paneles de control
Son una interfaz en tiempo real y de fácil lectura, que proporciona una instantánea del estado actual de los procesos comerciales clave en forma de cuadro o gráfico. Los tableros son una de las herramientas más prolíficas y ampliamente utilizadas para respaldar la toma de decisiones informada e instantánea. Los paneles son capaces de mostrar una amplia variedad de indicadores clave de rendimiento definidos por el usuario que son importantes para los diferentes departamentos de una organización. Un tablero de producción puede mostrar el número total de unidades producidas, la tasa promedio de producción por horas, el número de unidades producidas que no pasaron la inspección durante un período de un mes, etc. El beneficio clave de un tablero es su capacidad de personalizarse para mostrar solo los datos relevantes, lo que resulta en un ahorro de tiempo significativo durante el proceso de toma de decisiones. Los cuadros de mando disponibles actualmente se clasifican comúnmente en tres categorías: widgets de escritorio, aplicaciones basadas en web y soluciones independientes, que cuentan con líneas de chispa, gráficos de viñetas, gráficos circulares y / o gráficos de barras para representar los datos. Los tableros también pueden integrarse en soluciones de inteligencia empresarial móviles para garantizar una conectividad perfecta independientemente de la ubicación del usuario.
Las herramientas de procesamiento analítico en línea (OLAP)
Las OLAP están diseñadas para ayudar a los usuarios a analizar de forma interactiva datos multidimensionales desde múltiples perspectivas. OLAP como método de inteligencia empresarial incluye varios aspectos de la minería de datos y los informes racionales. El término procesamiento analítico en línea es un derivado de OLTP (procesamiento de transacciones en línea), que se utiliza en referencia a las bases de datos tradicionales. Las operaciones analíticas clave realizadas por estas herramientas son: consolidación, desglose y corte y corte. El proceso de consolidación se refiere a la agregación de datos para permitir su análisis en múltiples dimensiones. La técnica de desglose permite a los usuarios navegar a través de grandes cantidades de datos para clasificar los datos relevantes. La técnica de cortar ‘n’ dados permite a los usuarios eliminar (cortar) un conjunto de datos en particular para permitir una inspección más cercana (cortar en cubitos) del conjunto de datos seleccionado. Las bases de datos con soporte OLAP utilizan un modelo de datos multidimensional para respaldar la ejecución rápida de consultas analíticas complejas y ad-hoc.
por Abhishek Chakravarti
