Inteligencia de negocio y datos de referencia

Inteligencia de negocio y datos de referencia

datos de referencia

Si bien el objetivo principal de las empresas es el funcionamiento óptimo de éstas, actualmente, la Inteligencia de Negocio, también conocida como “Business Intelligence” (BI), se ha desarrollado notablemente con el fin de potenciar éste como objetivo primordial. Así pues, la Inteligencia de Negocio funciona como un vehículo que posibilita infinidad de ventajas a los altos directivos de las empresas,  cuyas ruedas son los datos de referencia.

 

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La inteligencia de negocio

En 1958, el informático alemán Hans Peter Luhn utiliza por primera vez el concepto de “Inteligencia de Negocio” en uno de sus artículos. Sin embargo, es en 1989, cuándo Howard Dresner, investigador de Gartner Group, acuña finalmente el término de “Inteligencia de Negocio”. La Inteligencia de Negocio se puede definir como un conjunto de herramientas y métodos utilizados, cuya finalidad es la transmisión y accesibilidad de informaciones a los altos directivos de las empresas, mediante el análisis de los datos. Es decir, la BI, permite facilitar la toma de decisiones estratégicas a los altos directivos de las empresas, mostrando el desarrollo de éstas, así como también analizando los datos con mayor facilidad. Con lo cual, la “Business Intelligence” posibilita una visión analítica y precisa de la evolución y situación de la empresa, mediante gráficas, tablas y curvas.

Asimismo, para poder entender el funcionamiento de la Inteligencia de Negocio, es necesario comprender el concepto de “datos de referencia”, también conocido como “reference data” o “master data”. Los datos de referencia son datos críticos compartidos por varias aplicaciones al mismo tiempo y que categorizan otros datos utilizados en las diferentes aplicaciones y bases de datos. Una de las principales características de los datos de referencia es que no cambian a penas en el tiempo, a pesar de que son actualizados. Además, tal y como su nombre indica, los datos de referencia, contienen las “referencias” de los sistemas de información. A modo de síntesis, estos datos son almacenados en un servidor Informático centralizado, llamado Datawarehouse o Datamart y se distribuyen a los diferentes usuarios en función de sus necesidades específicas de cada empresa.

Por tanto, los datos de referencia pueden clasificarse en diferentes categorías. Entre los más utilizados, se encuentran los datos de referencia de “jerarquía”.  Este tipo de datos se utiliza especialmente en contabilidad y finanzas. Funcionan organizando los datos de una sola entidad en jerarquías según las preferencias que el usuario decida. La característica principal de los datos de referencia organizada jerárquicamente, es que proporcionan una visión clara, objetiva y simbólica de la situación de la empresa, y por tanto, facilitan la toma de decisiones.  Dos ejemplos de este tipo de datos son la “jerarquía árbol” y la “jerarquía en niveles”.

Además, diversas son las soluciones propuestas por la Inteligencia de Negocio. Entre las más reconocidas, se encuentran, “Sagent Solution Plattform”, y “Microstategy”, que proporcionan la información más relevante para las empresas; “Busines objects”, útil en el análisis de datos y reporting empresarial; “Cognos”, software muy completo que permite acceder a las opciones de gestión y ofrece servicios para que las empresas comprendan y mejoren su rendimiento y “Oracle”, que permite generar bases de infinidad de líneas con tiempos de respuesta muy rápidos.

En conclusión, la Inteligencia de Negocio y datos de referencia, permiten a los grandes directivos, analizar sus empresas y conocer su evolución, para así tomar las decisiones correctas y aumentar sus objetivos con el fin de alcanzar el mejor nivel de desarrollo óptimo. Estos conceptos altamente desarrollados desde 1958, se utilizan principalmente en el ámbito de las empresas informáticas, así como también en la venta, contabilidad, logística, finanzas, y marketing. Además, la Inteligencia de negocio y datos de referencia proponen como principales ventajas el análisis de ventas, los pronósticos de los mercados, la detección de clientes importantes, análisis de gastos y desperdicios así como también el análisis de productos.

 

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