Infografía: Inteligencia empresarial y almacenamiento de datos explicados

La inteligencia comercial y el almacenamiento de datos son dos aspectos de la transformación digital que están estrechamente relacionados cuando se trata de cómo se almacena, protege y utiliza la información.

En resumen, el almacenamiento de datos se refiere a los métodos que utilizan las organizaciones para recopilar y almacenar su información, reuniéndolos en "almacenes" de datos.

La inteligencia empresarial se refiere a los métodos utilizados para analizar esta información con el fin de proporcionar a los ejecutivos datos procesables para la toma de decisiones.

Ambos son absolutamente cruciales para un negocio moderno, para el cual el aprovechamiento efectivo de los datos es una parte importante de las operaciones y un diferenciador competitivo clave en todas las industrias en la actualidad.

Echa un vistazo a la infografía:

Cómo se unen el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial

El almacenamiento de datos y la inteligencia comercial, cuando se usan de manera efectiva, pueden funcionar como la columna vertebral de la información de una organización, ayudándola a alinear cada línea de negocios para facilitar una operación verdaderamente basada en datos.

¿Qué queremos decir con esto?

Los silos de datos, que ocurren cuando los departamentos de una empresa se separan entre sí en términos de compartir información, son mucho más comunes de lo que podría imaginar en las empresas.

Es especialmente común en organizaciones donde diferentes departamentos operan con software heredado que no están integrados entre sí a través de la planificación de recursos empresariales.

Esto conduce a la acumulación de datos en silos, y aunque los departamentos pueden tener acceso a soluciones de inteligencia empresarial, la mayoría de los datos están restringidos a estos silos y nadie más puede acceder a ellos dentro de la organización.

El informe "State of the Customer Journey 2019" mostró que los silos, en particular, estaban perjudicando a los especialistas en marketing que buscaban aprovechar los datos: el 47% de los especialistas en marketing dijeron que su información está aislada y es de difícil acceso.

Para contrarrestar esto, se concibió el concepto de un almacén de datos, mediante el cual los flujos de datos de todas las fuentes dentro de una empresa se dirigirían a un depósito central y luego aquellos que lo necesitan pueden acceder con facilidad.

Resumen de cómo funcionan el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial

Fuente de datos

La primera parte del almacenamiento de datos que debe abordarse son las fuentes de las que será necesario recuperar y cargar los datos en el almacén (o sus subcategorías, "data marts", que albergan datos para funciones comerciales específicas de los departamentos).

Por lo general, esto implicará determinar quiénes son las partes interesadas clave y los informes que realizan que son necesarios para canalizar al almacén de datos.

Gran parte de esto se explicará por sí mismo. Por ejemplo, informes de marketing del CRM o informes contables del ERP. Algunos serán menos fáciles de identificar y pueden incluir aspectos de los datos que se pasan por alto y que pueden ser necesarios para informar, como las llamadas telefónicas de los clientes o los registros de correo electrónico.

Almacén de datos

Una vez que se han identificado los datos que se necesitan, es hora de extraerlos y cargarlos en el almacén de datos.

Este proceso es lo que se conoce como "extracción, transformación, carga" (ETL) y es un componente crucial de la carga de datos de múltiples fuentes en un repositorio de datos unificado.

ETL es muy importante porque no solo extrae la información necesaria para el almacén de datos, sino que también la limpia para garantizar la calidad de los datos y la coherencia en todas las bases de datos, independientemente de dónde o de qué sistema provenga la información.

La premisa básica de ETL es que los datos se extraen a lo que se llama un "área de preparación", que comprenderá los datos en forma cruda.

Los datos no estructurados representan colectivamente el 80-90% o más de todos los datos y continúan creciendo.

Luego se transforma y se somete a procesamiento de datos.

El procesamiento de datos significa tomar los datos sin procesar y asegurarse de que estén listos para ser utilizados con fines analíticos por parte de los usuarios finales.

El procesamiento de datos implica filtrar datos buenos de datos malos (inutilizables), filtrarlos, eliminar duplicados, validarlos y hacer ajustes para mantener la coherencia (común en hojas de cálculo, por ejemplo).

Finalmente viene el paso de carga, donde los datos recién transformados se envían desde el área de preparación a su repositorio correcto dentro del almacén de datos.

Cuando se cargan datos, normalmente es un proceso completamente automatizado que se realiza en lotes de forma continua.

Inteligencia de negocios

Una vez que los datos están en el almacén de datos y se han procesado correctamente, están listos para ser analizados por los programas de inteligencia empresarial (BI).

El software de BI tomará los datos de los almacenes y los analizará para obtener información, transformando aún más la información en datos procesables y fáciles de entender para los tomadores de decisiones.

En resumen, la inteligencia empresarial actúa como puente entre el almacén de datos y el usuario final.

A través de la automatización, el aprendizaje automático y la capacidad de analizar en segundos lo que le tomaría semanas a un empleado humano, las herramientas de BI pueden consultar datos y generar informes, gráficos y otros conjuntos de datos procesables.

Si bien más de la mitad de todas las empresas consideran que la BI en la nube es "crítica" o "muy importante" para sus iniciativas actuales y futuras, Gartner descubrió que se considera que el 87 % de las empresas tienen un bajo nivel de madurez analítica.

Acceso de usuario final

Una vez que la solución de inteligencia comercial ha utilizado los datos para generar los informes deseados para los usuarios finales, el sistema debe entregarles esta información de una manera que sea procesable.

Los primeros tres pasos de este proceso en su conjunto se centran en garantizar que los datos se almacenen y preparen correctamente para su uso; estos son procesos de back-end.

El paso final es un proceso inicial: la forma en que las partes interesadas realmente utilizan la información.

La mayoría de las herramientas de inteligencia comercial líderes en el mercado, como PowerBI de Microsoft, tienen una excelente visualización para que los usuarios que no son técnicos puedan comenzar a aplicar los datos en su toma de decisiones sin dificultad.

Asegurarse de que los usuarios finales obtengan la información que necesitan de una manera que sea digerible es un aspecto importante del almacenamiento de datos y la inteligencia comercial.

El propósito de todo este proceso es poner información valiosa en manos de aquellos que la necesitan pero que no están necesariamente predispuestos a sentirse cómodos trabajando con conjuntos de datos complejos, por lo que el acceso del usuario final es una de las consideraciones clave que deben tenerse en cuenta al decidir. en una solución de BI.

Línea de fondo

La inteligencia empresarial y el almacenamiento de datos son importantes para las organizaciones modernas.

Esto se debe a que las empresas de hoy compiten mucho más sobre la base de su capacidad para aprovechar los datos que nunca.

El 48 % de las organizaciones considera que la BI en la nube es "crítica" o "muy importante" para sus futuros planes de productividad empresarial.

Como resultado, la necesidad de que las empresas inviertan en formas que unifiquen sus datos y ofrezcan oportunidades para utilizarlos en sus iniciativas es una consideración importante a tener en cuenta.

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