Según (Porter, 1998) el contexto de la sociedad de la información ha generado la necesidad de optar por rápidos, mejores y eficientes métodos que puedan extraer y transformar datos de una empresa y a su vez distribuirlos a lo largo de su cadena de valor. Es la inteligencia de negocios aquella que puede responder ante la necesidad planteada por Michael E. Porter. Se podría deducir, en una primera instancia, que la inteligencia de negocios es una evolución de los Sistemas de soporte de decisiones.
Una definición más formal sobre el concepto de Inteligencia de Negocios es el propuesto por (Dresden, 1989) el cual lo define como un conjunto de conceptos y métodos para mejorar las decisiones del negocio a través de sistemas basados en información.
El Business Intelligence se apoya en un conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el almacenamiento de los datos generados en una organización, con la velocidad adecuada para generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones de los directivos y los usuarios oportunos (www.sinnexus.com)
En conclusión, el Business Intelligence es un conjunto de metodologías, aplicaciones, practicas cuyo único fin de reunir, depurar y transformar los datos de los sistemas transaccionales para convertirlos en conocimiento. Esto permitirá a los usuarios de una organización tomar mejores decisiones.
Elaboración propia
Beneficios
- Disminución en riesgo de decisiones.
- Anticiparse a las necesidades de cada cliente.
- Optimización de recursos.
- Reaccionar ante oportunidades de mercado.
- Agilidad de cambios en la estrategia comercial y marketing.
Arquitectura
Toda solución de Business Intelligence comienza por los sistemas de origen de una empresa. Para lograrlo es necesario extraer, transformar y cargar (ETL) datos. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa como intermediario entre los sistemas fuente y los sistemas destino (por lo general un datawarehouse).
La información resultante, se almacena en un datawarehouse corporativo, que puede servir como base para la construcción de datamarts departamentales. Estos se caracterizan por tener una óptima estructura para lograr el análisis de los datos de cada área de la empresa, ya sea mediante bases de datos transaccionales (OLTP) o por las bases de datos analíticas (OLAP).
Los datos almacenados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, entre otros.
BI – Arquitectura
Aquí te dejo un video interactivo que te puede aclarar cualquier duda sobre el uso y beneficios del BI
Referencias
- Porter, Michael. (1998). On Competition. Harvard Business School Publishing, 1998.
- http://www.sinnexus.com/
