Uno de los términos de moda en el mundo empresarial es el Business Intelligence, y si lo has escuchado por primera vez, seguro que hay muchas preguntas que rondan por tu cabeza sobre su significado.
En este artículo te vamos a explicar qué es, para qué sirve, e incluso qué debes estudiar para trabajar en este ámbito.
¿Qué es el Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocio?
El Business Intelligence (o Inteligencia de Negocio en español) es el conjunto de estrategias, metodologías, aplicaciones y tecnologías enfocadas a la administración y creación de conocimiento sobre una empresa, mediante el análisis de sus datos existentes.
En términos sencillos: es la tecnología que toma los datos en bruto de tus ventas, tus clientes, tus campañas de marketing o tu inventario, los limpia, los organiza y los presenta en gráficos visuales e interactivos para que puedas entender qué está pasando en tu negocio en tiempo real.
La diferencia entre Business Intelligence y Big Data
Es muy común confundir ambos términos, pero apuntan a objetivos diferentes:
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Big Data: Se centra en la captura, almacenamiento y procesamiento masivo de datos (estructurados y no estructurados) que, por su volumen y velocidad, no pueden ser administrados por bases de datos tradicionales.
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Business Intelligence: Se enfoca en el análisis de datos específicos y previamente ordenados para responder a preguntas de negocio concretas (¿Cuál fue el producto más vendido el mes pasado? ¿Qué sucursal es menos rentable?). El BI mira al pasado y al presente para optimizar el futuro inmediato.
¿Cómo funciona el proceso de Inteligencia de Negocio?
Las funciones de una persona que trabaja en Business Intelligence pueden variar dependiendo de la industria, el tamaño de la organización y la posición específica dentro de la empresa, pero estas son algunas tareas comunes:
- Recolección e integración de datos: este proceso involucra recopilar y combinar datos de diferentes fuentes internas y externas para tener una visión completa de la información. Por ejemplo, puedes usar Google Analytics para comprobar las estadísticas referentes al sitio web, o Metricool para las redes sociales.
- Visualización de datos: Esta tarea implica representar los datos de una manera fácil de entender, utilizando gráficos, tablas y otras herramientas de visualización. Para llevarlo a cabo puedes usar herramientas como Looker Studio o Google Charts, ambas gratuitas.
- Análisis predictivo: aunque esta tarea es más compleja y requiere de desarrollo, se utilizan modelos matemáticos y algoritmos para predecir el futuro de la empresa en base a los datos actuales, y proporcionar información valiosa para tomar decisiones analizando la información que tenéis actualmente.
- Consultoría: en este último paso, asesoramos a los gerentes y al resto del equipo sobre cómo mejorar la toma de decisiones basadas en datos, así como las conclusiones y la ruta a seguir en vista de los resultados obtenidos en los informes.
Las mejores herramientas de Business Intelligence del mercado
1. Microsoft Power BI
Es, por amplia diferencia, la herramienta líder y más utilizada a nivel global. El gran acierto de Microsoft ha sido democratizar el análisis de datos integrando esta solución dentro de su ecosistema empresarial habitual.
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Puntos fuertes: Su interfaz resulta muy familiar para cualquier usuario habituado a trabajar con tablas dinámicas de Excel. Cuenta con una capacidad nativa excelente para conectarse a cientos de fuentes de datos (desde un simple PDF hasta bases de datos en la nube como Azure o AWS). Además, incorpora funciones avanzadas de Inteligencia Artificial para generar informes predictivos de forma automática.
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Para quién es: Es la opción ideal tanto para autónomos y PYMEs que quieren empezar gratis, como para grandes corporaciones que ya utilizan el entorno de Microsoft 365.
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Precios: Dispone de una versión Desktop 100% gratuita. Sus licencias para compartir informes en la nube (Power BI Pro) son de las más competitivas del mercado.
2. Tableau
Propiedad del gigante Salesforce, Tableau es considerada la plataforma reina en cuanto a potencia visual y diseño estético de cuadros de mando. Es la herramienta preferida por los científicos y analistas de datos puros.
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Puntos fuertes: Sus capacidades de visualización e interactividad gráfica no tienen rival en el mercado. Permite arrastrar y soltar elementos de forma muy fluida para explorar datos complejos en segundos. Su comunidad de usuarios (Tableau Public) es gigantesca, lo que facilita encontrar plantillas y resolver dudas técnicas rápidamente.
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Para quién es: Muy recomendable para medianas y grandes empresas que manejan volúmenes masivos de datos y que priorizan la estética y el impacto visual a la hora de presentar informes a directivos o clientes.
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Precios: Su coste por usuario es sustancialmente más elevado que el de Power BI, requiriendo un presupuesto inicial mayor para su despliegue corporativo.
3. Qlik Sense
Qlik se desmarca de sus competidores tradicionales gracias a su motor analítico asociativo. A diferencia de otras herramientas que te obligan a realizar consultas lineales predefinidas, Qlik permite explorar los datos en cualquier dirección de forma libre.
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Puntos fuertes: El motor asociativo resalta automáticamente los datos que no están relacionados con tu búsqueda, lo que ayuda a los directivos a descubrir patrones ocultos, anomalías o nichos de mercado que habrían pasado desapercibidos con filtros tradicionales. Su rendimiento de procesamiento en memoria es increíblemente rápido.
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Para quién es: Ideal para empresas de sectores logísticos, industriales o financieros que necesitan cruzar bases de datos muy heterogéneas y complejas en busca de eficiencias operativas ocultas.
4. Google Looker Studio (antiguo Data Studio)
Aunque técnicamente es una herramienta de reportes visuales más que una suite completa de BI pesado, Looker Studio se ha convertido en un estándar imprescindible en el sector digital debido a su coste y facilidad de uso.
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Puntos fuertes: Es una herramienta 100% gratuita y basada en la nube. Su conexión con el ecosistema de marketing de Google (Google Analytics 4, Google Ads, Search Console, YouTube, Google Sheets) se realiza en un par de clics y a tiempo real. Es extremadamente fácil de usar y permite compartir los paneles mediante un simple enlace web.
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Para quién es: Indispensable para agencias de marketing digital, profesionales del SEO, traffickers y negocios de comercio electrónico que necesitan monitorizar sus KPIs diarios sin costes de licencias.
Ejemplos aplicados de Business Intelligence
Verás que, como te comentaba al comienzo del artículo, el Business Intelligence guarda mucha similitud con el Big Data. Algunos de los usos más comunes del Business Intelligence en las empresas son los siguientes, pero puedes encontrar tantos como se te ocurran:
- Análisis de ventas: para analizar los datos de ventas y comprender mejor a los clientes, los productos más vendidos y los patrones de compra. Por ejemplo, Amazon lo utiliza para predecir qué otros productos querrías comprar en un futuro, u otro adicional al que estés viendo para complementarlo y añadir ambos al carrito de compra.
- Optimización de la cadena de suministro: puedes monitorear los inventarios, tiempos de entrega y costos de producción para asegurarte de que estás operando de manera eficiente y rentable. Por ejemplo, ¿hay una localización en la que siempre se entreguen los suministros tarde? ¿Hay alguna ruta más óptima para la entrega? ¿Los tiempos de salida de la mercancía es la más óptima?
- Análisis de la satisfacción del cliente: analizar encuestas de satisfacción del cliente y obtener una comprensión más profunda de las opiniones y necesidades de los clientes.
- Monitoreo de la competencia: monitorear y comparar nuestro rendimiento con el de nuestros competidores, y utilizar esta información para informar de la estrategia de nuestros principales competidores.
- Análisis financiero: podemos usar Business Intelligence también para analizar nuestro estado financiero y monitorizar los ingresos y gastos para mejorar estas cifras cada trimestre, de modo que el beneficio sea cada vez mayor.
¿Qué estudiar para trabajar en Business Intelligence?
Para trabajar en Business Intelligence, se pueden estudiar diferentes carreras universitarias, dependiendo de la especialidad deseada, pero aquí hay algunas opciones comunes:
- Ciencias de la computación: esta carrera enseña cómo diseñar, programar y utilizar tecnologías para analizar y presentar datos.
- Ingeniería de datos: se centra en cómo recopilar, organizar y analizar grandes cantidades de datos para obtener información valiosa.
- Estadística: esta carrera se enfoca en cómo analizar y presentar datos, y es esencial para muchos aspectos del Business Intelligence, como el análisis predictivo.
- Negocios: una carrera en negocios proporciona una comprensión sólida de cómo funcionan las organizaciones y cómo utilizar los datos para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Además de estudiar una carrera específica, es importante tener habilidades en programación, análisis de datos y visualización, y estar familiarizado con herramientas de visualización y tratamiento de datos, como SQL, Looker Studio, Tableau o Power BI. También es útil tener habilidades en comunicación y diseño de diapositivas para poder presentar información clara y concisa a los gerentes o a cualquier otro miembro del equipo.
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Preguntas frecuentes sobre Business Intelligence (FAQs)
¿Qué conocimientos técnicos se necesitan para usar Business Intelligence?
Hoy en día, las herramientas modernas de BI son de tipo Self-Service (autoservicio), lo que significa que un perfil de marketing o finanzas con un nivel avanzado de Excel puede aprender a crear gráficos y consultar cuadros de mando sin necesidad de saber programar. No obstante, para las fases de arquitectura de datos o procesos ETL complejos, sí se requieren perfiles técnicos como Ingenieros o Analistas de Datos.
¿Cuál es el principal beneficio del BI para una PYME?
El mayor beneficio es el ahorro de tiempo y la reducción de errores. En lugar de pasar días enteros juntando datos de forma manual de cinco Excel diferentes a final de mes para hacer un informe, una solución de BI automatiza la extracción. El gerente de la pyme tiene acceso a las métricas clave de salud de su negocio cada mañana con un solo clic.
¿Es costoso implementar una estrategia de Business Intelligence?
Ya no. En el pasado, el BI era exclusivo de corporaciones multimillonarias debido al coste de los servidores. Actualmente, gracias a las herramientas en la nube (Cloud BI) y a los modelos de suscripción mensuales por usuario (como las licencias Pro de Power BI por menos de 10 € al mes), cualquier pequeña empresa puede permitirse una infraestructura de analítica robusta.
Y a ti, ¿qué es lo que más te gusta del Business Intelligence?
Consultor de Marketing Digital y Social Media, y Director de la Escuela Marketing and Web.
Autor de 5 libros de Marketing Digital e Inteligencia Artificial con la editorial Anaya. Profesor y speaker internacional.
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