| 7/3/2013 3:51:00 PM

Inteligencia de Negocios, herramienta en las empresas

Las herramientas de Inteligencia de Negocios crecen a una tasa anual del 11,5% y los gastos de inversión equivalen a más de 7 billones de dólares.

En la actualidad, determinar cómo manejar y aprovechar la información partiendo de su calidad, es fundamental para que la gestión empresarial se traduzca en mejores resultados, por esto se habla de Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI), proceso que facilita el análisis de los datos que posee una empresa, para convertirlos en conocimiento e información útil que apoye las decisiones de negocios.

La aplicación de este proceso en las organizaciones comprende técnicas y herramientas tecnológicas, que permiten recopilar grandes cantidades de datos que son procesables y que se pueden aplicar, por ejemplo, en la elección de los mejores clientes para los escenarios de riesgo, asignación de probabilidades, diagnóstico y otros resultados.

Evaluar y analizar la utilización de este tipo de tecnologías es relevante para entender su dinámica y hacer mejoras. Según un estudio realizado por la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), desde la Facultad de Ingeniería en su departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial, las herramientas de Inteligencia de Negocios crecen a una tasa anual del 11, 5 por ciento y los gastos de inversión equivalen a más de 7 billones de dólares, lo que demuestra lo trascendental que es la aplicación de esta tecnología.

Dentro del mismo estudio hecho por la UNAL mediante una encuesta con la participación de 98 empresas, se determinó que el 70% de los encuestados, está satisfecho con los resultados del empleo de la BI.

Según, Gehiner Salamanca López, Senior Partner del Grupo LiSim, “es clave comprender que la inteligencia de negocios como actividad o como
área no es un brazo sino un cerebro, por lo mismo su principal utilidad no
está en generar datos para ser procesados por las áreas, está en entregar
información útil, en analizar y generar resultados sobre los datos”.

Para un mayor análisis del tema, Gehiner Salamanca, compartió cuatro puntos importantes de la inteligencia de negocios:


Definición del problema que amerita aplicar BI:
Todas las empresas que requieran tomar decisiones sobre el análisis del comportamiento de su mercado, y en especial, aquellas que cuentan con un mercado masivo, las cuales necesitan conocer y entender el comportamiento de consumo, pago, lealtad y rentabilidad de sus clientes.

Cuando una institución mejora sus indicadores o los empeora y no sabe por qué o por quien mejoraron o empeoraron, necesita con urgencia seccionar su población y aplicar la BI.


Tipo de información que se debe recopilar:
La información requerida hace referencia al análisis que se esté
desarrollando, pero en general se requiere información de los clientes que permite segmentarlos, y del comportamiento de estos.

El proceso de implementación interna o externa de la BI, es transversal a toda la institución, es decir, debe surtir de información (diferente a datos), conocimiento y recomendaciones de estrategia a todas las áreas.

Decisiones clave:
Obtener información útil que permita conocer al cliente es vital, en ocasiones las instituciones no piden la información clave y en otras piden más de lo necesario.

Vincular las diferentes etapas de la captura de la información, empezando por el cliente, el promotor, el vendedor, el capturador, el auxiliar, el analista y en general todas las áreas que la utilizan.

Hacer auditorias permanentes de calidad de los datos, campañas y capacitaciones que promuevan la cultura del dato y la información, en todas las instancias de organización.

Beneficios:

BI guía, recomienda y permite tomar acciones antes de. Su éxito o fracaso se evidencia en el transcurso del proceso en sí.

La inteligencia de negocios es transversal a todas las áreas
de la organización, por lo tanto tiene línea directa con la toma de decisiones.

Con la inteligencia de negocios se por qué y qué grupo de clientes influye en que mi compañía tenga buenos o malos resultados.

Permite entregar información útil, analizar y generar resultados sobre los datos.

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