Importancia de formarse en Business Intelligence

La parálisis por análisis es uno de los problemas que afecta a más empresas hoy en día. ¿La culpa? Las innumerables herramientas de analítica que nos envían reportes automáticos con infinidad de KPIs y otros datos relacionados con nuestro negocio.

Las herramientas de analítica y Business Intelligence tienen un objetivo: proporcionarnos conocimientos que nos permitan tomar mejores decisiones, ahorrando tiempo y dinero por el camino.

Formarte en Business Intelligence te permitirá eliminar el ruido que generan los reportes inútiles y aprenderás a crear informes que van al grano. Tendrás a tu disposición solo los datos que son relevantes para ti.

¿Cómo empezar a construir este camino? A veces es mejor olvidar las herramientas, coger un folio en blanco y hacerse una pregunta sencilla: ¿Qué KPI me ayudaría cada mañana a tomar mejores decisiones? A veces será una cifra económica, otras veces será un parámetro temporal o un titular que defina una estrategia.

Las herramientas de Business Intelligence nos permiten transformar varias fuentes de datos en cálculos y estos, a su vez, nos ofrecen cifras e indicadores que se convierten en palancas para la toma de decisiones que nos llevarán al cambio.

Por qué es importante la formación en Business Intelligence

La importancia de formarse en Business Intelligence radica en varios factores, que vamos a detallar a continuación.

Se trata de una disciplina muy técnica que requiere de un alto nivel de conocimientos en el área de la informática. En segundo punto, el Business Intelligence es un área en constante evolución, lo que hace que los conocimientos adquiridos en un momento dado puedan quedar obsoletos rápidamente.

En el blog de OpenWebinars ya hemos hablado en varias ocasiones acerca de la inteligencia de negocio, como en Qué es Business Intelligence y cuáles son sus beneficios, donde se recogen los conceptos claves de esta tecnología, incluso también hay un artículo en el que os hablé sobre Cómo conseguir una estrategia de Business Intelligence exitosa, pero si todavía no tienes claro de que tratan las herramientas del Business Intelligence, os hago un breve resumen para ir en consonancia.

El Business Intelligence o inteligencia empresarial es una disciplina en auge y en plena expansión. Se trata de un área de la empresa que tiene como objetivo analizar y procesar datos para extraer información útil que pueda ser utilizada a nivel estratégico en la toma de decisiones.

Business Intelligence (BI) es el proceso de convertir datos en conocimientos que pueden ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Es una herramienta importante para todas las empresas, pero es especialmente crítica para las empresas que desean mantenerse por delante de la competencia. Hay muchas razones por las que las organizaciones necesitan invertir en BI. Los Business Intelligence pueden ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, brindándoles acceso a datos precisos y oportunos. Además, las soluciones BI ayudan directamente a las organizaciones a ahorrar dinero, al reducir la necesidad de ingresar y analizar datos manualmente (M.I.S - Management Information System). Incluso pueden ayudar a las organizaciones a mejorar su servicio al cliente al brindarles la capacidad de abordar de manera proactiva las necesidades reales de los clientes. Las organizaciones que invierten en BI estarán mejor posicionadas para tener éxito en el futuro.

Sin embargo, las empresas deben tener cuidado para asegurarse de que sus datos sean de alta calidad y que cuenten con la infraestructura necesaria para admitir las herramientas de BI. Muchas organizaciones están descubriendo la importancia de la formación en inteligencia empresarial para optimizar sus operaciones y tomar mejores decisiones mediante la interpretación de los datos de los negocios, para mejorar el rendimiento general de la empresa y es por eso que el uso de BI está creciendo rápidamente y continuará haciéndolo en el futuro.

La formación en inteligencia empresarial nos ayuda a comprender cómo se pueden utilizar los datos para **tomar mejores decisiones en el negocio. También nos proporciona una visión general de las diferentes etapas del proceso de inteligencia empresarial, desde la recopilación de datos hasta el análisis y la toma de decisiones. Es por ello que se debe tratar el Business Intelligence como factor de cambios para CTOs y CIOs.

Evolución del uso de Business Intelligence en empresas

La evolución del software de Business Intelligence se ha vuelto multidimensional a medida que las empresas intentan volverse más inteligentes y tomar decisiones rápidas basadas en datos.

Aunque definir sus etapas evolutivas puede resultar un tanto difuso, personalmente destacaría 6 etapas bien diferenciadas.

1. Etapa Inicial: (Cuando todo esto era campo)

A principio de los 90, las grandes empresas ya contaban con un conjunto de sistemas estructurados para almacenar sus datos (DBMS) permitiendo administrar, optimizar y analizar sus datos mediante bases de datos relacionales, empleando sistemas de cubos OLAP (primer lenguaje de programación multidimensional y que supuso un gran avance para el futuro del BI, fue desarrollado por el canadiense Kenneth Iverson) para estructurar y organizar la información.

2. MIS/Data Mining:

Con el paso de los años, a medida que las organizaciones comenzaban los procesos de transformación digital y con la incorporación de sistemas ERP (Planificaciones de Recursos Empresariales) comenzaron a popularizarse los sistemas de información de gestión (MIS) los cuales son utilizados para los análisis de forma sistemática y la toma de decisiones con la información disponible de la compañía. Sin embargo, la eficacia y la organización de las BBDD de la época, estaban muy limitadas y requerían de un gran conocimiento en SQL avanzado para poder acceder a los datos específicos que se deseaban analizar.

Todos estos procesos fueron claves para el desarrollo de herramientas de Business Intelligence, las cuales permitieron mejorar los flujos de trabajo respecto al análisis de negocio.

3. Business Intelligence Ad-hoc:

Ya con la llegada de soluciones BI en el mercado empresarial, las compañías comenzaron a invertir parte del presupuesto IT en el desarrollo de informes y Dashboards (cuadros de mando y paneles de control) mediante procesos ETL (Extract, Transform and Load) que en comparación con los procesos de análisis de las etapas anteriores, ahora se podían manejar mayores volúmenes de datos extraídos de múltiples fuentes de información y además podemos realizar consultas Ad hoc para filtrar información más específica de lo que se desea analizar.

4. Business Intelligence basado en la nube:

A principio de 2010, con la llegada de las aplicaciones basadas en la nube, las soluciones BI no se quedaron atrás y se comenzaron a desarrollar aplicaciones web (y de escritorio) para ejecutar análisis de diversas fuentes de datos, permitiendo ahorrar en costes de implantación y del mantenimiento de este tipo de soluciones, en lugar de tener que destinar parte de la infraestructura y personal IT exclusivamente dedicado a la generación de informes, aplicaciones y paneles de control junto a la dirección de negocio de la compañía.

Esto supuso una gran ventaja para medianas y pequeñas empresas, ya que permiten probar este tipo de herramientas sin llevar a cabo una gran inversión de capital y así conocer el potencial que nos aporta en la empresa, una solución de Business Intelligence y adaptándose a sus necesidades particulares.

5. Data Science:

La siguiente etapa engloba las soluciones de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA) y aquellos perfiles profesionales relacionados con las unidades de negocio, como pueden ser áreas de marketing, áreas de riesgo, operaciones, etc.; y su misión principal es realizar el análisis sobre diferentes aspectos que puedan ser los importantes en cierto momento determinado, como un análisis de mercado, análisis de precios, segmentación de proveedores para optimizar costes… Y siguiendo la línea de los anglicismos, se introduce el concepto de Data Science o Ciencia de Datos, basados en sistemas algorítmicos incorporados en muchas aplicaciones de Big Data y Data Analytics. La minería de datos resulta ser aún más predictiva que el BI “tradicional” mediante el testeo de múltiples variables, estresando los modelos para generar nuevos escenarios predictivos, que nos permiten obtener mayor y mejor información evitando posibles fallos en las tomas de decisiones.

Data Science ofrece nuevos modelos predictivos para analizar probabilísticamente que es lo que va a ocurrir.

A día de hoy, tanto el BI como el BA, siguen siendo herramientas de muchísimo valor, entre las cuales destacamos las más recomendadas según el cuadrante mágico de Gartner:

  • Tableau (Salesforce)
  • Power BI (Microsoft)
  • Qlik

6. BI + Inteligencia Artificial:

Hasta ahora, las herramientas dedicadas a la inteligencia de negocio (BI) estaban enfocadas en recopilar y agrupar datos de diversas fuentes de información, es decir, ofrecer modelos descriptivos, los cuales podemos automatizar ciertas tareas para que, la unidad de negocios pueda consultar recurrentemente o periódicamente informes y cuadros de mando con información actualizada al día/semanal o según las campañas que vayan lanzando, y así conocer el estado real de la compañía. Aunque esto ya nos resulta de gran valor, nos aporta únicamente información pura como tal, pero no conocimiento del negocio.

Me explico, supongamos que tenemos un negocio como, por ejemplo, una heladería. Si analizamos los datos de negocio, seguramente veremos una gráfica donde podamos apreciar un incremento considerable en ventas cuando llega el periodo de verano. Ahora bien, eso no significa que con esa información tengamos el conocimiento necesario para prever las ventas del año siguiente, estudiar las tendencias y la previsión sobre qué helado o qué sabor tendrá un mayor impacto de cara al siguiente ejercicio.

Es por ello que se continúan desarrollando nuevos modelos prescriptivos, y a diferencia de los modelos anteriores comentados, ya no solo nos describe la situación de un negocio, ni se limita a predecir posibles situaciones en tu negocio y el impacto que tendría, sino que ahora los propios algoritmos desarrollados, van a ser capaces de no solo darte una recomendación de lo que va a pasar, sino que te va a indicar cuáles de las posibles soluciones, sería la más conveniente acorde a tu situación particular.

Desde luego, la Inteligencia Artificial (IA) tiene un gran impacto en el área BI. La IA permite a las empresas recopilar y analizar datos de manera más óptima, lo que les permite tomar decisiones informadas de manera más rápida y precisa. Además, la IA permite a las empresas automatizar algunas tareas de BI, como la limpieza de datos y el análisis de tendencias, ahorrándoles tiempo y recursos. En resumen, la IA está cambiando el campo de BI, haciéndolo más eficiente y preciso.

Cómo formarse para obtener un perfil de especialista en BI

Vayamos al core de este post. Formarse en Business Intelligence es importante porque es una habilidad muy valiosa en el mundo laboral actual y cada vez tendrá aún mayor importancia.

En la actualidad, cada vez es más relevante debido a la cantidad creciente de datos disponibles para las empresas. Los datos son una herramienta crucial para mejorar el rendimiento y la productividad de una empresa, pero para aprovecharlos es necesario recopilar, analizar y utilizar los datos de manera eficiente. Esto es precisamente lo que hace el BI, proporcionar a las empresas las herramientas y técnicas necesarias para transformar los datos en información valiosa y emplearla para tomar decisiones acertadas.

Si deseas ser buen profesional en Business Intelligence, estudiar materias relacionadas con el análisis de datos, la gestión empresarial y la tecnología de la información te resultará muy beneficioso para realizar la carrera de especialista en Power BI:

  • Análisis de datos: Se enfoca en el uso de técnicas y herramientas para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa. Puede incluir temas como minería de datos, estadísticas, visualización de datos y modelos de análisis de datos. Tener un buen conocimiento SQL, será de gran ayuda.

  • Gestión empresarial: Esta materia se enfoca en la toma de decisiones estratégicas en las empresas y en el empleo eficiente de los recursos para alcanzar los objetivos de la organización. Puede incluir áreas como estrategia empresarial, marketing, finanzas y gestión de operaciones.

  • Tecnologías de la información: Particularmente, lo que más me apasiona. El uso de tecnología para el almacenamiento, procesamiento y distribución de datos de información en las empresas. Puede incluir temas como bases de datos, sistemas de información, redes y ciberseguridad de la información.

Además de estudiar las materias mencionadas anteriormente, también puede ser útil para una carrera en BI adquirir habilidades en programación y análisis de datos, como:

  • Lenguajes de programación: Como SQL, Python, R o DAX, que se utilizan para escribir código que permite manipular y analizar grandes conjuntos de datos.

  • Análisis de datos avanzado: Modelos de Machine Learning, permiten realizar análisis predictivos y generar insights a partir de datos no estructurados.

  • Análisis de datos en el lenguaje natural: El procesamiento del lenguaje natural (PLN), permite analizar datos en forma de texto, como reseñas de productos o conversaciones en redes sociales, para extraer información valiosa.

Si estás interesado en convertirte en un especialista en Business Intelligence (BI), hay varias maneras en las que puedes formarte. Una opción es obtener una certificación en una herramienta o plataforma de BI específica, como Tableau o Power BI. Estas certificaciones demuestran que tienes conocimientos y habilidades en el uso de esa herramienta en particular y son muy valoradas en el mercado laboral.

Además, es importante mantenerse actualizado en las últimas tendencias y tecnologías del BI, como bien estás haciendo ahora leyendo blogs especializados como el blog de OpenWebinars, asistir a conferencias y eventos relacionados con BI o participando en grupos especializados de LinkedIn.

También es considerable tener experiencia práctica trabajando en proyectos relacionados con BI, ya que esto te ayudará a desarrollar habilidades prácticas y aplicar lo que has aprendido en situaciones reales.

Conclusiones

La inteligencia de negocio es, y será, cada vez más, un área importantísima en cualquier organización. A día de hoy, la mayoría de las empresas siguen evolucionando en cuanto a complejidad analítica, y continúan incorporando herramientas de análisis de negocio para potenciar sus beneficios y reducir los riesgos. Por ello, especializar nuestro perfil profesional hacia el BI y Data Scientist, nos otorgará muchas oportunidades laborales.

En mi experiencia personal, creo que saber de SQL es de vital importancia, pero, sobre todo, conocer bien la estructura de la/s BBDD para poder modelar los datos y así operar con ellos correctamente. También es muy importante destacar la importancia de saber comunicarnos y relacionarnos como profesionales IT, con la unidad de negocio de la compañía, ya que, si no estamos alineados con su lógica de negocio, se tendrán menos probabilidades de éxito.

Conocer cómo funcionan las tecnologías de información, nos resultará muy beneficioso para adaptar los medios que disponemos en la compañía, y poder explotar sus recursos de la forma más eficiente. La informática es una ciencia muy amplia, y en los tiempos que corren, la especialización de un área en concreto nos posicionará como buenos profesionales en una materia; sin embargo, la realidad es que para ser un gran profesional en BI, no solo necesitarás conocimientos en SQL, también se requieren conocimientos sólidos de sistemas y redes y por supuesto saber involucrarse con la dirección de negocio, por lo tanto, lo más conveniente sería tratar de obtener un perfil «balanceado», que abarque estas tecnologías y técnicas relacionadas con la inteligencia de negocio, para conseguir un perfil BI/Data Scientist de calidad.

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