La toma de decisiones basadas en la analítica de datos es un modelo cada vez más utilizado por organizaciones de todo el mundo para agilizar y ganar precisión en unos procesos que antes extenderse durante meses. Se trata de un recurso que proporciona informes visuales e interactivos en tiempo real que incorporan un gran volumen de datos relevantes para el negocio.
En 2005, solo el 5% de las empresas de fabricación en Estados Unidos había adoptado un modelo de toma de decisiones basadas en datos. Tan solo una década después este porcentaje había aumentado hasta el 41%. Son datos del US Census Bureau que avalan el auge de las soluciones de inteligencia de negocio como
parte de las estrategias empresariales.
Según la encuesta global de 2016 sobre datos y analítica de PwC, el 8% de las empresas utiliza muy poco los datos para los procesos de toma de decisiones, frente al 53% que recurre a ellos a menudo y el 39% que lleva a cabo un uso intensivo. Como vemos, la inmensa mayoría de organizaciones ya basa sus decisiones, al menos parcialmente, en los datos.
Pero, ¿quién utiliza la inteligencia de negocio?
Grandes, medianas y pequeñas
En la actualidad, esta cifra sigue siendo superior en aquellas organizaciones de mayor tamaño, lo que les proporciona una ventaja competitiva adicional a la que ya arrastran debido a su volumen. Sin embargo, el desarrollo de nuevas soluciones en nube permite a empresas medianas y pequeñas acceder en igualdad de condiciones a las mismas herramientas analíticas que las organizaciones grandes.
A día de hoy, organizaciones de cualquier tamaño a pueden disfrutar de una potencia de analítica enorme sin necesidad de disponer de grandes y costosas infraestructuras de almacenaje y analítica de datos. Esto les proporciona los recursos necesarios para poder situarse al nivel de las empresas más grandes.
BI para dummies
La analítica y la inteligencia de negocio han vivido una constante evolución desde su nacimiento hasta llegar a lo que son hoy: procesos más sencillos, flexibles y rápidos. Como recoge el informe de PwC, entre las que empresas que más utiliza los datos para la toma de decisiones, destaca el empleo de los datos para labores de predicción por encima del diagnóstico, la descripción y la prescripción. Precisamente, la analítica predictiva es el último paso de la evolución de las herramientas de inteligencia de negocio. Veamos cómo se han desarrollado los sistemas BI y cómo implican a los miembros de la organización:
1º BI tradicional:
En un primero momento, la analítica de datos estaba reservada a los miembros del departamento de IT con perfiles más técnicos. Hablamos de las primeras soluciones de almacenamiento de datos que se explotaban a través de Excel o de informes online generalmente estáticos, una tendencia emergente hace quince años.
2º BI autoservicio:
Los datos fueron cobrando mayor importancia al adquirir conciencia de su relevancia en la toma de decisiones. Estos procesos pasaron a manos de los analistas de información cuya principal herramienta seguía siendo Excel al que se le añadió una suite específica de listas, mapas y elementos de visualización.
3º BI usuario final:
Poco a poco, estas herramientas paralelas fueron desarrollándose hasta lo que encontramos en la actualidad. Por un lado, los datos ya no son exclusivos de los departamentos de análisis, sino que todos los miembros de la organización los incorporan a su trabajo diario. Y, por otro, las suites específicas de analítica han llegado a un punto que ofrecen una versatilidad y una facilidad de uso que han propiciado su expansión a todas las áreas de la empresa.
