Hoy en día, las empresas que pretenden competir en el mercado llegan a un punto en el que necesitan implementar, como parte de su estrategia competitiva, el estudio de sus datos. Una de las áreas encargadas de esto, en la ciencia de datos, es la analítica empresarial. Se encarga de analizar cada área de los datos de la organización para encontrar patrones que ayuden a comprender el pasado y el presente, así como a predecir el futuro.
Por ejemplo, se podría realizar un estudio sobre los productos y servicios que ofrece la empresa. Si se cruzan estos datos con las horas dedicadas a cada uno de ellos a lo largo del tiempo, es posible obtener conocimientos que permitan comprender el valor actual de la empresa en relación con sus productos, cómo han evolucionado estos y cuánto tiempo se invirtió en cada uno de ellos.
Sin duda, la parte más importante del proceso de aprovechar al máximo los datos es medir los elementos que definen el éxito de la empresa, como las ventas o los clientes potenciales. Para lograrlo, uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan las empresas es poder definir una estrategia de medición clara. Como parte de esta estrategia, tenemos las cosas que queremos y podemos medir, cuáles son nuestras fuentes de datos, quiénes son las personas que las administran o consumen y cuáles son los puntos en los que podemos medir la calidad de los datos. La medición nos permite saber cómo va todo y, con esa información, definir objetivos claros en nuestra estrategia de mejora.
Aunque el concepto de BI (Business Intelligence) fue introducido por primera vez en 1958 por Hans Peter Luhn, un investigador de IBM, finalmente Howard Dresner propuso una definición formal en 1989. El concepto ha evolucionado a lo largo de los años y las tecnologías han avanzado hasta el punto en que permiten a cualquier empresa acceder a los beneficios que proporciona la BI. Pero como solía decir el tío Ben: «Un gran poder conlleva una gran responsabilidad».
Si bien es cierto que las herramientas ya están al alcance de todos, el mundo de la BI es relativamente nuevo para muchas empresas. Esto genera nuevos desafíos a los que las empresas no están acostumbradas y les resulta difícil generar un ROI a partir de esta actividad.
Como se refleja en los números de la encuesta realizada por la encuesta anual de ejecutivos de NewVantage Partners (NVP) de 2022, solo el 26,5% se considera organizaciones basadas en datos, según la encuesta, esto se debe al 91,9% debido a factores culturales, de procesos o personas. Por su parte, un 8,1% se debe a limitaciones tecnológicas.
Sin embargo, para aquellas empresas que logren superar estos desafíos, la recompensa será enorme. Creemos que las claves para lograrlo con éxito son entender las necesidades de la empresa, alcanzar los objetivos S.M.A.R.T. (específicos, medibles, asignables, realistas y relacionados con el tiempo), modelar e implementar un modelo de datos que nos permita medir nuestros objetivos y aplicar todo este conocimiento como parte de un proceso de mejora continua.
Aunque parece que los desafíos y la gran incertidumbre pueden dificultar la extracción del ROI de la inteligencia empresarial, como muestra la encuesta de NVP, el 92,1% de las empresas declaran que obtienen beneficios de sus inversiones.
Referencias:
Sistemas de inteligencia empresarial: revisión de vanguardia y aplicaciones contemporáneas. (n.d). https://www.researchgate.net/profile/Siew_Fan_Wong/publication/228741281_Business_Intelligence_Systems_State-of-the-art_Review_and_Contemporary_Applications/links/5565798108aec4b0f4859d3d.pdf
Inteligencia empresarial: técnicas de análisis para la toma de decisiones estratégicas | WorldCat.org. (2003). https://www.worldcat.org/es/title/business-intelligence-tecnicas-de-analisis-para-la-toma-de-decisiones-estrategicas/oclc/56795483
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