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

En un mundo donde los datos se están convirtiendo en la nueva moneda, las herramientas de inteligencia empresarial (BI) son clave. Pero, ¿insertar la inteligencia artificial (IA) en la ecuación es una necesidad o simplemente una adición de moda? Profundicemos en el mundo de las herramientas de BI para comprender cómo la IA puede enriquecerlas.

¿Qué es la inteligencia empresarial?

Business Intelligence no es sólo el proceso de transformar datos sin procesar 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 del Business Intelligence son:

• Datos : materia prima que se procesa y analiza para convertirse en información.
• Información : correctamente interpretada y situada en contexto,
• El conocimiento , basado en datos e información, es la clave para tomar decisiones comerciales acertadas.

Las 3 herramientas de inteligencia empresarial más populares

Echemos un vistazo a las herramientas más populares que mejoran la transición de los datos al 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:
• Pregunte a los datos: para hacer preguntas en lenguaje natural y Tableau proporciona las respuestas en forma de visualizaciones.
• Explicar datos: ayuda a comprender qué hay detrás de los datos, explicando anomalías y tendencias.
• Recomendaciones inteligentes: sugiere las mejores formas de visualizar datos, combinar fuentes de datos y crear cálculos.
• Einstein Discovery: le 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 la convierte en una solución flexible y versátil para empresas.



Visualización de datos en Tableau.

Fuente: Tableau.com

2. Microsoft Power BI : ofrece un amplio conjunto de componentes de IA para enriquecer fácil y rápidamente sus datos con modelos de aprendizaje automático personalizados o prediseñados. Las funciones de Microsoft Power BI basadas en inteligencia artificial se denominan AI Insights y incluyen:
• Análisis de texto: permite el análisis de emociones en el texto procesado, la extracción de frases clave, la detección del idioma y el reconocimiento de nombres propios. Por lo tanto, puede examinar los comentarios de los clientes, comprender automáticamente temas clave de reseñas de productos, detectar el idioma de los correos electrónicos o identificar nombres de personas, organizaciones y lugares en artículos periodísticos.
• Vision: puede etiquetar imágenes automáticamente y segregarlas con etiquetas que describen el contenido de la imagen. Puede, entre otras cosas, clasificar fotografías de productos, etiquetar fotografías de paisajes o animales, reconocer caras o logotipos, o generar leyendas 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 incluye componentes de IA en áreas:
• IA generativa: para crear contenido nuevo basado en datos existentes, como informes o presentaciones,
• Tareas predictivas: para pronosticar el comportamiento, el rendimiento y las tendencias futuros basándose en datos históricos y actuales. Por ejemplo, Oracle BI puede pronosticar la demanda, las ventas, la rentabilidad, el riesgo, la lealtad del cliente y muchas otras métricas comerciales utilizando modelos analíticos integrados o personalizados.
• IA responsable: para generar confianza en el análisis de datos a través de la transparencia de los procedimientos. Este componente de Oracle BI está diseñado para ayudar a los usuarios a comprender 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 datos y algoritmos, y colaborar con otros usuarios y expertos para mejorar la calidad. y valor de la información empresarial.


Visualización de datos en Oracle Business Intelligence.

Fuente: docs.oracle.com

BI vs AI: diferencias y aplicaciones de ejemplo

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

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 proporcionando información precisa, oportuna y relevante.

La 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 respaldar una mejor toma de decisiones proporcionando 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 presenta 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 comerciales y proporcionar información de apoyo a las decisiones, mientras que la IA se puede aplicar a una amplia variedad de áreas, incluido el soporte de operaciones de BI y la extracción de conclusiones a partir 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 respaldada por IA

La inteligencia artificial no sólo 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 mayor integración 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 entrada,
• la creación de modelos estadísticos o aprendizaje automático, así como
• generando visualizaciones e informes.

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

BPM, análisis de negocios y BI basado en 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 respaldar una mejor toma de decisiones. A pesar de cierta superposición entre estas áreas, cada una tiene su enfoque y conjunto de herramientas:

• BPM (Business Process Management) es una disciplina que se ocupa de gestionar y mejorar los procesos de negocio en una organización. Las herramientas BPM ayudan a diseñar, modelar, ejecutar, monitorear y optimizar procesos comerciales para aumentar la eficiencia y eficacia.
• Las herramientas de análisis empresarial se utilizan para analizar datos y proporcionar información sobre el rendimiento empresarial. Estos 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 respaldar la toma de decisiones.
• La inteligencia empresarial (BI) es un término más amplio que incluye tanto BPM como análisis empresarial. BI implica combinar varias herramientas y técnicas para recopilar, integrar, analizar y presentar información empresarial. El objetivo de BI es respaldar una mejor toma de decisiones proporcionando información precisa, oportuna y relevante.

¿BI necesita inteligencia artificial?

En la era de la transformación digital, mientras se opera con big data, la combinación de inteligencia empresarial con inteligencia artificial se vuelve indispensable. Herramientas como Tableau, Power BI y Oracle BI muestran cuán poderosa se ha vuelto esta combinación de tecnologías, brindando a las empresas herramientas que las ayudan a tomar mejores decisiones comerciales.

Sin embargo, ¿BI necesita inteligencia artificial? Esta es una pregunta sin una respuesta clara. Por un lado, la inteligencia artificial puede ayudar a analizar e interpretar grandes conjuntos de datos, proporcionando información y orientación valiosas a los responsables de la toma de decisiones. Por otro lado, puede resultar costoso, complejo y propenso a errores o manipulación.

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 una cuestión realmente importante.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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