Inteligencia de negocio

Una administración de datos eficiente permite tomar decisiones que mantienen la rentabilidad y garantizan la competitividad. Pero, ¿cuál es el proceso que lleva de los datos a la decisión?

«Dato» es una palabra que procede del latín datum (lo que se da). El dato describe una característica medible de un hecho concreto, al que se puede aplicar un algoritmo informático. Los importes de ventas en determinadas fechas son datos. Pero los datos, por sí solos, no constituyen información.

Información (del latín informare, dar forma) es todo conjunto organizado de datos convenientemente procesados que permite cambiar el estado de conocimiento sobre un hecho determinado. Una tabla de ventas con importes por fechas en un periodo de tiempo es información. Pero la información, por sí misma, no es conocimiento.

El conocimiento es la adquisición y comprensión de la naturaleza, cualidades y relaciones de un hecho determinado. Las conclusiones que extraemos de la tabla de ventas son conocimiento.

La inteligencia de negocio (Business Intelligence o BI) es el proceso de transformación de los datos en conocimiento para la toma de decisiones. Una decisión está bien fundamentada cuando se basa en datos objetivos y fiables. No en vano el reputado estadístico americano W. Edwards Demings decía: “In God we trust, all others must bring data” («Confiamos en Dios, los demás que aporten datos»).

El concepto de inteligencia de negocio no es nuevo. La obra Cyclopaedia Of Commercial and business anecdotes (por Richard Miller Devens, publicada en 1864) menciona este concepto en su página 210. Explica cómo el banquero del rey inglés Guillermo III, Sir Henry Furnese (1688 – 1712) “A lo largo de Holanda, Flandes, Francia y Alemania, mantuvo un completo y perfecto tren de inteligencia de negocios. Así, las noticias de las numerosas batallas libradas fueron recibidas por él en primer lugar, y la caída de Namur aumentó sus beneficios, debido a su pronta recepción de las noticias.” La inteligencia de negocios se asociaba ya a la información y las decisiones basadas en noticias sobre hechos influyentes.

En 1958 Hans Peter Luhn, analista de IBM, publicó el artículo A Business Intelligence System. En él escribía: “La instalación de comunicación que sirve para la realización de un negocio (en sentido amplio) puede denominarse sistema de inteligencia (…). Inteligencia puede definirse aquí como la capacidad de aprehender las interrelaciones de los hechos presentados de forma que se pueda guiar la acción a un objetivo deseado.”

Aunque Luhn planteaba su sistema más bien como un procedimiento eficiente de gestión documental basado en los primeros ordenadores, también esbozaba un diseño concreto de sistema de inteligencia de negocio. Éste obtenía, almacenaba y distribuía información relevante para cada usuario, exactamente igual que los actuales sistemas de BI.

A finales del siglo pasado, se desarrollaron los primeros sistemas de BI que, aunque ya tenían un potencial importante, eran difíciles de usar y poco intuitivos. Para generar informes y acceder a la información, un usuario final del sistema debía recurrir a los servicios del departamento de IT.

Con la proliferación de soluciones de BI, que iban mejorando conforme aumentaba la potencia de proceso de los sistemas informáticos, se obtuvieron soluciones de BI rápidas y fáciles de utilizar por usuarios no técnicos. Esto permitía al usuario final generar sus propios informes desvinculado del departamento de IT y manteniendo la seguridad y fiabilidad de los datos.

Actualmente los orígenes de datos son múltiples: internet, redes sociales, dispositivos IoT, dispositivos móviles, bases de datos de todo tipo, etc., pero también ha aumentado la capacidad de estas herramientas de BI. Éstas son amigables y capaces de extraer datos de todas estas fuentes para un mismo informe, así como de procesar volúmenes de datos muy grandes (Big Data) de forma muy rápida.