El término Business Intelligence, aún suena para muchos como a “futuro lejano” o a término anglo difícil de digerir. 

La inteligencia de negocios o empresarial, como se le conoce en español, se refiere a las tecnologías, aplicaciones y prácticas de recolección, integración, análisis y presentación de la información de un negocio, y su propósito, enfocado en el marketing, no es más que el del uso de esos datos para convertirlos en algo relevante y que podamos usar para captar clientes.

Las organizaciones se han dado cuenta de que la data y el contenido no pueden ser considerados como aspectos separados de la administración de la información; en vez de eso, deben ser administrados bajo un enfoque empresarial integrado. Después de todo, merece la importancia que se le ha venido dando durante los últimos años.

En resumen, de lo que se trata el BI (Business Intelligence), es de obtener un panel de control que organice los principales indicadores sobre el funcionamiento de tu empresa, mercado objetivo y entorno, logrando así, tomar decisiones con más información, lo que sin duda permite mayores posibilidades de éxito en el desarrollo de productos, campañas publicitarias, captación de nuevos clientes etc.

Bien sabemos que las estrategias de mercadeo son buenas en la medida de los resultados que producen. Si una costosa campaña no te da las conversiones que esperabas, no importa que tan bien se veía todo sobre el papel cuando lo estabas planeando. El problema no radica siempre en la idea como tal, sino en la información que se usó para planear todo, esta pudo estar incompleta o ser interpretada erróneamente.

Y es aquí donde el héroe viene a salvarnos. BI llegó para cambiarlo todo.

Los equipos de marketing dependen en gran medida de la data para determinar dónde hacer sus campañas, enfocadas a quién y cómo asignar los recursos de la mejor forma posible. Para ser efectivos necesitan convertir adecuadamente los números crudos del sistema en información procesable que mejorará sus estrategias. Las ventajas de las herramientas de Business Intelligence permiten a las empresas visualizar sus datos de diversas maneras que pueden producir resultados más procesables.

Las compañías del sector Retail administran cantidades increíbles de información. Cada interacción genera un nuevo registro, y cada registro es una oportunidad para aprender más acerca de cómo hacer tu negocio más eficiente y exitoso. En este artículo, compartiremos el TOP 5 de tendencias de BI aplicadas al retail, esperando expandas tu conocimiento sobre el tema y lo apliques a tu negocio en un futuro cercano.

Aquí entonces, las tan esperadas tendencias:

Data Quality Management (DQM) o Gestión de la calidad de los datos:

Las tendencias analíticas en la calidad de los datos crecieron enormemente el año pasado (2018). El desarrollo de Business Intelligence para analizar y extraer valor de las innumerables fuentes de datos que recopilamos a gran escala, trajeron a su vez una serie de errores e informes de baja calidad: la disparidad de las fuentes de datos y los tipos de datos añadieron más complejidad al proceso de integración de los mismos.

Una encuesta realizada por el BARC (Business Application Research Center) declaró que la gestión de la calidad de los datos es la tendencia más importante en 2019. No solo es importante recopilar la mayor cantidad de información posible, sino que la calidad y el contexto en el que se utilizan e interpretan los datos sirva como el foco principal para el futuro de la inteligencia de negocios.

Fuente: Business Application Center

La gestión de la calidad de los datos no sólo sobresale como una de las tendencias de BI de 2019, sino que también se está convirtiendo en una práctica crucial que las empresas deben adoptar por el bien de sus inversiones iniciales. Cumplir estrictos niveles de calidad de datos también cumple con los estándares de las recientes normativas y demandas de cumplimiento. Al implementar procesos de calidad de datos en toda la empresa, las organizaciones mejoran su capacidad para aprovechar la inteligencia empresarial y obtienen una ventaja competitiva que les permite maximizar sus retornos en la inversión en BI.

Data Discovery:

Según el BARC (Business Application Research Center), el descubrimiento de datos no es una herramienta. Es un proceso orientado al usuario empresarial para detectar patrones y valores atípicos mediante la navegación visual de datos o la aplicación de análisis avanzados guiados. El descubrimiento de datos ha aumentado su impacto en el último año. Los profesionales de BI muestran constantemente que el empoderamiento de los usuarios comerciales es una tendencia sólida y constante.

El uso de herramientas de visualización de datos se está convirtiendo en un recurso invaluable para producir información relevante y crear un proceso de toma de decisiones sostenible. Según esto, como usuario de negocio, vas a requerir un software que sea:

• Fácil de usar
• Ágil y flexible
• Que reduzca el tiempo de visión
• Que permita un fácil manejo de un gran volumen y variedad de datos

Inteligencia Artificial (IA):

Esta es una de las principales tendencias elegidas por Gartner Inc, empresa líder en consultoría e investigación de las tecnologías de la información, en su informe Tendencias Tecnológicas Estratégicas de 2019, que combina la inteligencia artificial con las cosas autónomas y se concentra en el nivel de sofisticación de la interacción entre la inteligencia y el entorno.

Según Hubspot, desarrollador y comercializador de productos de software, en términos generales, la inteligencia artificial se refiere a un subconjunto de ciencias de la computación que enseña a las máquinas a hacer cosas que requerirían inteligencia si fueran hechas por un humano. Piensa en tareas como aprender, ver, hablar, socializar, razonar o resolver problemas. Cuando se completan con las computadoras, se consideran IA.

La IA se ha infiltrado completamente en nuestras vidas y tareas diarias. Cuando Spotify recomienda una canción, Facebook reconoce y etiqueta a una persona, o le envías un mensaje de texto a un amigo usando Siri, estás recurriendo a AI. A medida que utilizamos cada vez más AI (especialmente como consumidores), los mercadólogos y las empresas deberán responder.

Herramientas de análisis predictivo y prescriptivo

Los análisis de negocios acerca del mañana se centran en el futuro e intentan responder preguntas tales como: ¿qué sucederá? ¿Cómo podemos hacer que suceda?

El análisis predictivo es la práctica de extraer información de conjuntos de datos existentes para pronosticar probabilidades futuras. Es una extensión de la minería de datos que se refiere solo a datos pasados. El análisis predictivo incluye datos futuros estimados y, por lo tanto, siempre incluye la posibilidad de errores de su definición. El análisis predictivo indica lo que podría suceder en el futuro con un nivel aceptable de confiabilidad, incluidos algunos escenarios alternativos y evaluación de riesgos. Aplicado a los negocios, el análisis predictivo se usa para analizar datos actuales y hechos históricos con el fin de comprender mejor a los clientes, productos y socios, e identificar riesgos y oportunidades potenciales para una empresa.

Uno de los usos que se le da en el marketing, es que, con este análisis, los mercadólogos determinan las respuestas o compras de los clientes y establecen oportunidades de venta cruzada.

La analítica prescriptiva va un paso más allá en el futuro. Examina los datos o el contenido para determinar qué decisiones deben tomarse y qué pasos se toman para lograr un objetivo previsto.

El análisis prescriptivo trata de ver cuál será el efecto de las decisiones futuras para ajustar las decisiones antes de que realmente se tomen. Esto mejora mucho la toma de decisiones, ya que los resultados futuros se tienen en cuenta en la predicción. El análisis prescriptivo puede ayudarte a optimizar la programación, la producción, el inventario y el diseño de la cadena de suministro para ofrecer lo que tus clientes desean de la manera más optimizada. Sorprendente, ¿no?

Connected Clouds (Nubes conectadas):

La propagación de la nube no es nada nuevo para alguien que se mantenga al día con las tendencias de BI. En 2019, la nube continuará su reinado con más y más compañías avanzando hacia ella como resultado de la proliferación de herramientas basadas en la nube disponibles en el mercado. Además, los empresarios aprenderán cómo adoptar el poder de los análisis de la nube, donde la mayoría de los elementos se encuentran.

Cada vez hay más organizaciones que transfieren sus datos y todas sus aplicaciones a la nube. Gartner Inc afirma que para el 2019, la nube será la estrategia común para el 70% de las empresas, mientras que en 2016 lo era para menos del 10%.

Al evaluar el entorno del Hosting, deberás tomar en cuenta el riesgo, la velocidad, los costos y la complejidad, lo que hace que sea aún más difícil elegir una solución que se adapte a todas tus necesidades.

Optar por una estrategia de nube múltiple es una opción, ya que reduce el riesgo y proporciona más flexibilidad, pero esta flexibilidad conlleva ciertos costos, ya que necesita varios proveedores, así como la capacitación de tus equipos para aprender múltiples plataformas. Además, disminuye su potencial de descuento comprando más, en menor cantidad y, por lo tanto, a un precio más alto.

Como ves, tiene sus PRO y sus CONTRA, debemos hacerle seguimiento a la tendencia, pero sin duda está tomando cada vez más fuerza.

Ser impulsado por datos ya no es un ideal; es una expectativa en el mundo empresarial moderno. El 2019 será un año emocionante para ver más allá de todas las exageraciones y avanzar para extraer el máximo valor del software de informes en línea de última generación. ¿qué esperas para comenzar a explorar el uso de estas tendencias?