La inteligencia empresarial se ha consolidado como una herramienta fundamental para las organizaciones modernas. Les permite tomar decisiones informadas y estratégicas.
Sin embargo, el corazón de esta disciplina es el concepto de base de datos. Y la razón es sustancial: desempeña un rol esencial en el tratamiento y procesamiento.
En concreto, una base de datos consta de un repositorio estructurado de información. Ha sido diseñada para almacenar, organizar y recuperar datos de manera eficiente. Incluye información de clientes, transacciones comerciales e inventario, entre otros.
Por eso, su uso adecuado en todo momento resulta imprescindible para la inteligencia empresarial.
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¿Qué es una base de datos en inteligencia empresarial?
Mencionamos líneas atrás que una base de datos en inteligencia empresarial es fundamental. Recopila, almacena y organiza grandes cantidades de datos para una organización.
Asimismo, la inteligencia empresarial refiere al conjunto de datos, técnicas, herramientas y procesos empleados para analizar y tomar decisiones informadas en una empresa.
Esto implica que debe desenvolverse con información sobre clientes, ventas, operaciones, recursos humanos y otros aspectos comerciales.
Cabe destacar que una base de datos en este campo se crea, específicamente, para respaldar las necesidades de análisis y generación de informes de una organización.
Por ello, se diseñan con el objetivo de que se muestran eficientes en el manejo de grandes volúmenes de datos. Así, ofrecen capacidades de consulta y análisis avanzadas.
Por su parte, las bases de datos jerárquicas en inteligencia empresarial pueden ser estructuradas o no estructuradas. Depende, principalmente, del tipo de datos que se almacenen. Por ejemplo, formatos como tablas, documentos, imágenes, archivos de texto, etc.
En cualquier caso, el objetivo principal tiene que radicar siempre en lo mismo: permitir a los usuarios acceder, consultar y analizar los datos de manera eficiente. La intención es obtener información valiosa. Y, de esta forma, tomar decisiones estratégicas.
¿Qué tipo de base de datos se utiliza en la inteligencia empresarial?
Existen hoy en día decenas de opciones de bases de datos que varían según sus principales características o modos de funcionamiento.
Las que más suelen usarse en inteligencia empresarial tanto en México como en el resto del mundo son las siguientes:
Bases de datos relacionales
Representan uno de los tipos más comunes en la inteligencia empresarial. Usan el modelo de datos relacional y están estructuradas en tablas con filas y columnas.
A su vez, funciona mediante un lenguaje de consulta estructurado (SQL) para acceder y manipular los datos.
En este sentido, algunos ejemplos de bases de datos dinámicas y relacionales populares incluyen MySQL, Oracle y Microsoft SQL Server.
Multidimensionales (OLAP)
Las siglas provienen de Online Analytical Processing. Están diseñadas, específicamente, para análisis y consultas complejas. Y almacenan los datos en una estructura multidimensional. Esto permite, por ejemplo, efectuar cálculos rápidos sobre grandes conjuntos de datos.
Así, las bases multidimensionales OLAP son, en especial, útiles para realizar análisis de datos en tiempo real y generar informes interactivos.
Bases de datos DBMS
Proporcionan una interfaz entre los usuarios y la base, permitiendo la creación, modificación y recuperación de información de manera sencilla.
Cabe aclarar que se llaman DBMS por sus siglas en inglés DataBase Management System.
Además, actúan como un administrador centralizado que controla el acceso a los datos, manteniendo siempre su integridad y seguridad.
En memoria
Tal como su nombre lo indica, guardan los datos en la memoria principal del sistema en lugar del almacenamiento en disco.
Al acceder allí, se logran tiempos de respuesta mucho más rápidos tanto para consultas como para análisis.
Se trata de un sistema de base de datos orientado para aplicaciones que requieren un rendimiento muy alto y generación de informes instantáneos.
Bases de datos NoSQL
Son un conjunto de bases de datos que utilizan modelos de datos no relacionales y no utilizan SQL como lenguaje de consulta principal.
Se trata también de un servicio de gestión de bases de datos relacionales altamente escalable y flexible.
Con lo cual, se vuelven adecuadas para el almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados. Entre ellos, datos de redes sociales, registros de eventos y de sensores.
En IFD Technologies somos un equipo de tomadores de decisiones. Contamos con más de 5 años rompiendo paradigmas de arquitectura en bases de datos.
Hemos desarrollado herramientas de análisis de datos que integran estructuras relacionales y no relacionales que permiten el acceso a grandes volúmenes de información de forma instantánea.
Desarrollamos soluciones a la medida que son pragmáticas, amigables y poderosas.
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¿Cómo es el proceso de la inteligencia de negocios?
El proceso de inteligencia de negocios consta de una serie de pasos interrelacionados para convertir los datos en información útil y conocimiento estratégico. Por lo general, se divide en las siguientes etapas:
Recopilación de datos
Recolectamos datos de varias fuentes, como bases, archivos y sistemas en línea. Estos datos pueden incluir información interna de la empresa, datos de mercado, financieros y fuentes de datos externas que pueden ser públicas o privadas..
Análisis
Los datos almacenados se exploran y se aplican técnicas analíticas para descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas. Esto implica el uso de herramientas como análisis programáticos iterativos, minería de datos, análisis estadístico, modelos predictivos por medio de Machine Learning etc.
Visualización
Los resultados del análisis de una base de datos se presentan en un front-end (aplicación web) customizado y de última generación a través de distintos componentes visuales que son dinámicos.
Las consultas al front end se realizan en lenguaje natural así que no hay necesidad de conocer ningún tipo de sintaxis ni arquitecturas de los datos. Cada consulta traerá consigo mayor contexto al tema en cuestión. Y, de forma orgánica, llevará al usuario al enfoque de los hallazgos y toma de decisiones, en lugar de simples datos nominales.
De este modo, se identifica más fácilmente la información relevante y se comunica de manera efectiva a los interesados.
Generación de informes
De forma automática y basado en algoritmos inteligentes, se desprenden diversos reportes e informes detallados. Así como también, resúmenes ejecutivos que presentan los hallazgos clave y recomendaciones basadas en el análisis de datos.
Dichos informes proporcionan una visión completa. Asimismo, permiten una evaluación integral de la situación de la compañía y diversos asuntos.
Toma de decisiones
La información y los conocimientos obtenidos a través del proceso de BI se utilizan para tomar decisiones informadas y estratégicas.
En este sentido, nuestra plataforma, automáticamente, identifica oportunidades, detecta problemas y evalúa tendencias del rendimiento empresarial. Esto con la finalidad de proporcionar inteligencia de mercado accionable y no simples dashboards estáticos.
Monitoreo y retroalimentación
Se establecen mecanismos para monitorear continuamente los indicadores clave de rendimiento. Además, recopilar retroalimentación sobre la efectividad de las decisiones tomadas.
Todo ello da lugar a la realización de ajustes y optimizaciones en el proceso de inteligencia de negocios para evidenciar luego resultados más positivos.
¿Cómo se transforma en información la inteligencia empresarial?
La inteligencia empresarial se transforma en información a través de un proceso que involucra varios pasos, entre ellos los siguientes cinco:
1. Recopilación de datos:
La inteligencia empresarial comienza con la recopilación de datos relevantes de diversas fuentes, tanto internas como externas a la empresa.
Abarcan información financiera, datos de ventas, métricas de rendimiento, datos de clientes e información de mercado, entre otros.
2 Almacenamiento y organización de datos:
Se organizan y estructuran de manera que sean accesibles y se puedan analizar eficientemente. También se verifica la calidad de los mismos.
3 Análisis de datos
Se aplican técnicas y herramientas como minería, análisis estadístico, modelado predictivo y aprendizaje automático (machine learning), para descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas.
4 Generación de informes
Realizada mediante tablas, gráficos, cuadros de mando interactivos u otros formatos.
5 Visualización de datos
Depende de las necesidades de la empresa.
6 Distribución y acceso a la información:
La base de datos distribuida alcanza a los usuarios correspondientes; desde gerentes hasta quienes ocupan los puestos de principiantes.
¿Cuál es la diferencia entre base de datos transaccional y de inteligencia empresarial?
Tanto la base de datos transaccional como la de inteligencia empresarial o de negocios se utilizan para diferentes objetivos dentro de una organización.
No obstante, sus diferencias más importantes radican en las cuatro siguientes:
- La transaccional se centra en el procesamiento en tiempo real de operaciones diarias.
- La de inteligencia empresarial se enfoca en el análisis de grandes volúmenes de datos históricos.
- La transaccional suele tener estructuras de datos desnormalizadas o multidimensionales, como los almacenes de datos.
- Las de inteligencia empresarial se utilizan en sistemas de gestión de soporte de decisiones.
Consejos para diseñar la base de datos más adecuada
Una base de datos se puede diseñar o preparar de múltiples maneras según lo que se requiere, ya sea para una persona o compañía.
En cualquier caso, debes seguir estos cinco consejos:
1 Comprende los requisitos:
Conversa con los usuarios y las partes interesadas. Identifica qué datos se almacenarán. Descubre cómo se utilizarán. Determina cuáles son las necesidades de rendimiento.
2 Aplica principios de normalización
Esto te permitirá evitar la redundancia y mejorar la integridad de los datos. Dividir la información en tablas relacionadas y asegurarte de que cada una tenga una clave primaria única, son fundamentales para un diseño sólido.
3 Define relaciones
Para ello, identifica y comprueba los vínculos entre las diferentes tablas de tu base de datos. Pueden ser uno a uno, uno a muchos, o muchos a muchos.
4 Mantén la integridad referencial
Garantiza que las relaciones entre las tablas sean coherentes y válidas. Configura las restricciones de integridad referencial para mantener la consistencia y prevenir datos huérfanos.
5 Optimiza el rendimiento
Identifica los patrones de acceso a los datos y optimiza la estructura de la base de datos, índices y consultas.
Tal como evidenciarás, las bases de datos trascienden lo que su definición a simple vista indica.
Está presente en todo tipo de negocios o actividades que requieran de almacenamiento, procesamiento y toma de decisiones.
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