Business Intelligence: Qué es y etapas

por | Business Intelligence, Estrategia

Comprende de una manera sencilla lo que es el Business Intelligence y las etapas por las que pasa.

Últimamente se habla mucho de Business Intelligence y aún más de Big Data. Dos conceptos y herramientas clave para poder saber y controlar el funcionamiento de nuestro negocio. Posiblemente hayamos oído hablar de ello o lo hayamos visto en prensa, ya que aparece en ella constantemente, y es que el número de búsquedas diarias que se producen en Google sigue aumentando desde el año 2011.

Se puede definir Big Data como datos que contienen información con mucho volumen, que se procesa a gran velocidad y variada que requiere de sistemas o métodos innovadores para lograr obtener conocimiento. En otro post nos centraremos más sobre las diferencias entre Big Data y Business Intelligence.

¿Qué es el Business Intelligence?

Podemos definir la Inteligencia de negocio como un grupo de diferentes procedimientos, aplicaciones y tecnologías con los que transformar un conjunto de datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada en información estructurada, para su explotación directa o para su análisis y convertir esta información en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre nuestro negocio.

El proceso consiste en recopilar datos, que que por sí solos no sirven para poder tomar decisiones, y modelarlos para convertirlos en información que será analizada para convertirla en conocimiento útil para el negocio. Esta herramienta permite tomar decisiones en base a datos y así mejorar distintas partes del negocio: marketing, comunicación, oferta comercial, etc.

Es importante saber con qué tipo de datos trabajamos. Que la forma de trabajar sea más sencilla y fiable dependerá de la tipología de datos que analicemos o con los que trabajemos:

  • Estructurados: son los que provienen de sistemas informáticos. Suelen tener una calidad muy alta y se pueden usar fácilmente.
  • No estructurados: no tienen una estructura clara y para poder ser transformados y analizados se necesitan algoritmos.
  • Semiestructurados: son aquellos datos que provienen de entornos estructurados, pero que necesitan una transformación más compleja.

En Business Intelligence los datos también se pueden diferenciar según su origen:

  • Datos internos: son los que provienen de la empresa.
  • Datos externos: son aquellos que provienen de sistemas analíticos. Los más usados son los que provienen de Google Analytics.

 

Etapas de un proceso de Business Intelligence

Dentro de un proyecto de Business Intelligence se distinguen cuatro etapas:

 

  1. Etapa de extracción

    LLevar a cabo la implementación de un proceso de Business Intelligence en una empresa u organización, empieza con la selección de información relevante para la toma de decisiones, y para ello necesitamos datos. Para saber qué datos necesitamos analizar, hay que tener claro qué queremos lograr con nuestro negocio, qué nos interesa y cuál es nuestra necesidad.

  2. Etapa de consolidación

    Es en esta etapa donde tiene lugar el proceso ETL (Extraer, Transformar y Cargar), consiste en recopilar los datos de distinta procedencia con el fin de normalizarlos, depurarlos y estructurarlos, almacenándolos en el DWH (Data Wirehouse). Estos datos deben ofrecer una única visión de los datos, y también asegurar su integridad, coherencia y disponibilidad en el destino. Para ello se precisa utilizar diferentes metodologías, técnicas, hardware, etc. Data Mart es una de las metodologías más utilizadas.

  3. Etapa de explotación

    Aquí se aplican una serie de herramientas para dejar listos los datos del DWH en manos de los usuarios. Estos deberán tener capacidad suficiente para aprovechar y explotar la información ya filtrada que tenemos almacenada en el DWH. Existen dos tecnologías que nos permiten llevar a cabo esta explotación de los datos:

    1. Cubos OLAP:
      este sistema permite un análisis multidimensional. Este análisis trata de modelar aquella información en medidas, dimensiones y hechos.
      Las medidas son los valores de los datos, las dimensiones, en este caso, son las descripciones de las características que definen ese dato y los hechos corresponden a la existencia de valores específicos de una o más medidas.
      Los tipos de sistemas OLAP son:

      1. ROLAP
      2. MOLAP
      3. HOLAP
    2. Minería de datos:
      A través de esta tecnología se obtiene conocimiento, a priori, no visible. Este tipo de técnicas son algoritmos que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener un resultado que se convierte en conocimiento para nosotros y nuestro negocio.
      Según su finalidad, estos algoritmos pueden clasificarse en:

      1. Regresión.
      2. Clasificación.
      3. Agrupamiento.
  4. Etapa de visualización

    En la etapa de visualización, los usuarios pueden saber mediante ciertas herramientas gráficas, qué sucede en su empresa u organización y así tomar las decisiones pertinentes. En esta etapa intervienen las siguientes metodologías y/o herramientas:

    1. Balance Scored Card o Cuadro de Mando Integral (CMI)
    2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
    3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
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