3 herramientas de inteligencia empresarial. ¿Necesita BI inteligencia artificial? | IA en los negocios #16

¿Qué es la inteligencia empresarial?

La inteligencia empresarial no es solo el proceso de transformar datos en bruto en información valiosa. Es el puente que conecta los datos con las decisiones, permitiendo a las empresas comprender mejor el mercado, la competencia y sus operaciones. Los elementos clave de la inteligencia empresarial son:

• Datos – una materia prima que se procesa y analiza para convertirse en información.
• Información – debidamente interpretada y contextualizada,
• Conocimiento – basado en datos e información, es la clave para tomar decisiones empresariales acertadas.

Las 3 herramientas de inteligencia empresarial más populares

Veamos las herramientas más populares que mejoran la transición de datos a conocimiento asistido por IA.

1. Tableau – una plataforma que emplea inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a crear informes y paneles interactivos. Las características más interesantes de Tableau incluyen:
• Ask Data – para hacer preguntas en lenguaje natural, y Tableau proporciona las respuestas en forma de visualizaciones,
• Explain Data – ayuda a entender qué hay detrás de los datos, explicando anomalías y tendencias,
• Smart Recommendations – sugiere las mejores formas de visualizar datos, combinar fuentes de datos y crear cálculos,
• Einstein Discovery – permite crear e implementar rápidamente modelos predictivos avanzados y presentar sus resultados en Tableau.

Tableau también se integra con múltiples plataformas, como Salesforce, Google Cloud y Amazon Web Services (AWS), lo que lo convierte en una solución flexible y versátil para las empresas.



Visualización de datos en Tableau.

Fuente: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – ofrece un conjunto rico de componentes de IA para enriquecer fácilmente y rápidamente sus datos con modelos de aprendizaje automático preconstruidos o personalizados. Las características de Microsoft Power BI basadas en inteligencia artificial se llaman AI Insights, que incluyen:
• Text Analytics – permite el análisis de emociones en texto procesado, extracción de frases clave, detección de idioma y reconocimiento de nombres propios. Por lo tanto, puede examinar comentarios de clientes, entender automáticamente temas clave de reseñas de productos, detectar el idioma de correos electrónicos o identificar nombres de personas, organizaciones y lugares en artículos de periódicos,
• Vision – puede etiquetar automáticamente imágenes y segregarlas con etiquetas que describen el contenido de la imagen. Puede, entre otras cosas, clasificar fotos de productos, etiquetar fotos de paisajes o animales, reconocer rostros o logotipos, o generar subtítulos para describir escenas en imágenes,

Power BI está integrado con Azure, lo que permite modelos analíticos avanzados y funciones en la nube.



Visualización de datos en Microsoft Power BI.

Fuente: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – una solución integral que cuenta con componentes de IA, en áreas:
• IA generativa – para crear nuevo contenido basado en datos existentes, como informes o presentaciones,
• tareas predictivas – para prever comportamientos, rendimiento y tendencias futuras basadas en datos históricos y actuales. Por ejemplo, Oracle BI puede prever la demanda, ventas, rentabilidad, riesgo, lealtad del cliente y muchos otros métricas empresariales utilizando modelos analíticos integrados o personalizados,
• IA responsable – para generar confianza en el análisis de datos a través de la transparencia procesal. Este componente de Oracle BI está diseñado para ayudar a los usuarios a entender la lógica y proporcionar justificaciones para las recomendaciones de IA, monitorear el rendimiento y la precisión de los modelos analíticos, detectar y eliminar sesgos y discriminación en los datos y algoritmos, y colaborar con otros usuarios y expertos para mejorar la calidad y el valor de la información empresarial.


Visualización de datos en Oracle Business Intelligence.

Fuente: docs.oracle.com

BI vs IA – diferencias y aplicaciones de ejemplo

Mientras que la inteligencia empresarial se centra en analizar datos, la inteligencia artificial añade la capacidad de sacar conclusiones y tomar decisiones por sí misma a la ecuación.

BI (inteligencia empresarial) es un término que se refiere a diversas herramientas y técnicas para recopilar, integrar, analizar y presentar información empresarial. El objetivo de la inteligencia empresarial es apoyar una mejor toma de decisiones al proporcionar información precisa, oportuna y relevante.

IA (inteligencia artificial), por otro lado, se ocupa de tareas que requieren comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de imágenes o toma de decisiones.

Aquí hay tres diferencias clave entre BI e IA:

• Objetivo: La inteligencia empresarial tiene como objetivo apoyar una mejor toma de decisiones al proporcionar información precisa y oportuna, mientras que el objetivo de la IA es automatizar tareas que requieren inteligencia humana.
• Tecnologías: BI tiene una variedad de herramientas y técnicas para recopilar, integrar y analizar datos, mientras que la IA cuenta con algoritmos avanzados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para crear sistemas informáticos capaces de realizar tareas complejas.
• Alcance: La inteligencia empresarial se centra en analizar datos empresariales y proporcionar información de apoyo a la toma de decisiones, mientras que la IA puede aplicarse a una amplia variedad de áreas, incluyendo el apoyo a las operaciones de BI y la extracción de conclusiones de los datos.

Por ejemplo, BI recopila y analiza datos sobre el comportamiento de compra de los clientes, mientras que la IA permite crear un sistema que recomienda productos a los clientes basándose en el análisis de su comportamiento de compra. Parece que lo que tienen en común es principalmente la palabra “inteligencia.”

Perspectivas sobre la inteligencia empresarial apoyada por IA

La inteligencia artificial no solo enriquece las herramientas de BI, sino que también abre nuevas posibilidades. Gracias a la IA, los sistemas de BI pueden:

• comprender mejor las necesidades de los usuarios,
• proporcionar pronósticos más precisos y
• adaptarse automáticamente a las condiciones cambiantes del mercado.

En el futuro, podemos esperar una integración aún mayor de la inteligencia empresarial con la IA, lo que traerá nuevas oportunidades y desafíos para las empresas. La IA puede permitir la automatización de muchas tareas analíticas, por ejemplo, puede utilizarse para:

• limpieza automática de datos,
• la creación de modelos estadísticos o de aprendizaje automático, así como
• generar visualizaciones e informes.

La IA también puede ayudar a descubrir nuevos patrones y relaciones en los datos que podrían pasar desapercibidos para los humanos. Esto ayudará a las empresas a obtener nuevos conocimientos sobre sus operaciones y tomar mejores decisiones empresariales.

BPM, análisis empresarial e inteligencia empresarial habilitada por IA – ¿cuál es la diferencia?

BPM se centra en gestionar y mejorar los procesos empresariales, mientras que las herramientas de análisis empresarial analizan datos y proporcionan información sobre el rendimiento empresarial. BI abarca ambas áreas y se basa en diversas herramientas y técnicas para apoyar una mejor toma de decisiones. A pesar de algunas superposiciones entre estas áreas, cada una tiene su enfoque y conjunto de herramientas:

• BPM (Gestión de Procesos Empresariales) es una disciplina que se ocupa de gestionar y mejorar los procesos empresariales en una organización. Las herramientas de BPM ayudan a diseñar, modelar, ejecutar, monitorear y optimizar los procesos empresariales para aumentar la eficiencia y efectividad.
• Las herramientas de análisis empresarial se utilizan para analizar datos y proporcionar información sobre el rendimiento empresarial. Estas incluyen minería de datos, análisis predictivo y herramientas de análisis estadístico. Las herramientas de análisis empresarial ayudan a identificar tendencias, patrones y relaciones en los datos para apoyar la toma de decisiones.
• Inteligencia empresarial (BI) es un término más amplio que incluye tanto BPM como análisis empresarial. BI implica combinar diversas herramientas y técnicas para recopilar, integrar, analizar y presentar información empresarial. El objetivo de BI es apoyar una mejor toma de decisiones al proporcionar información precisa, oportuna y relevante.

¿Necesita BI inteligencia artificial?

En la era de la transformación digital, mientras se opera con grandes datos, la combinación de inteligencia empresarial con inteligencia artificial se está volviendo indispensable. Herramientas como Tableau, Power BI y Oracle BI muestran cuán poderosa se ha vuelto esta mezcla de tecnologías, proporcionando a las empresas herramientas que les ayudan a tomar mejores decisiones empresariales.

Sin embargo, ¿necesita BI inteligencia artificial? Esta es una pregunta sin respuesta clara. Por un lado, la inteligencia artificial puede ayudar a analizar e interpretar grandes conjuntos de datos, proporcionando información valiosa y orientación a los tomadores de decisiones. Por otro lado, puede resultar costosa, compleja y propensa a errores o manipulaciones.

En el futuro, podemos esperar una integración aún mayor de BI con IA, lo que traerá nuevas oportunidades y desafíos para las empresas. En un mundo donde los datos son la clave del éxito, la combinación responsable de BI e IA se está convirtiendo en un tema realmente importante.

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