ESTRATEGIA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Una estrategia de inteligencia empresarial es su hoja de ruta para determinar cómo utilizará los datos en su organización. Se requiere una estrategia porque simplemente seleccionar la tecnología correcta e instalar una plataforma de software no dará como resultado un retorno de la inversión. Se deben determinar tres cosas antes de desarrollar una estrategia. ¿Cómo se implementará la plataforma de software? ¿Cómo vas a organizar los datos para el análisis? ¿Y cómo empoderará a sus empleados para que tomen decisiones basadas en datos? Una estrategia de inteligencia comercial ayudará a su empresa a cosechar los beneficios de los conocimientos prácticos. El acceso a los objetivos de rendimiento de ventas, las estimaciones de compensación de recursos humanos y la garantía de que su departamento de envíos sepa qué enviar cada día son algunos ejemplos.

Una estrategia de inteligencia empresarial describe cómo una corporación recopilará, almacenará, analizará y, en consecuencia, aplicará datos para tomar mejores decisiones. Una estrategia de inteligencia comercial bien diseñada puede beneficiar a las empresas de las siguientes maneras

Identificar tendencias y patrones en los datos.
Tome mejores decisiones basadas en datos
Mejorar la eficiencia y la productividad.
Aumentar la rentabilidad

Una estrategia de inteligencia empresarial puede ser una herramienta beneficiosa para cualquier organización que se esfuerce por mejorar su desempeño. Al recopilar y analizar datos, las empresas pueden obtener información que, de hecho, puede ayudarlas a tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. Aquí hay algunos otros consejos para establecer una estrategia de inteligencia de negocios efectiva:

1. Asegúrese de que su enfoque de BI esté vinculado con su plan comercial general.

2. Obtenga la aceptación de las partes interesadas clave en toda la empresa.

3. Elija herramientas y tecnologías de BI que sean fáciles de usar y que se ajusten a sus demandas individuales.

4. Brindar capacitación y soporte al personal para que puedan usar las herramientas de BI de manera eficiente.

Inteligencia de negocios y análisis de Big Data

El análisis de Big Data es el proceso, a menudo complicado, de analizar datos enormes para identificar información, como patrones ocultos, correlaciones, tendencias del mercado y preferencias de los clientes, que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales informadas con el tiempo. Las consultas de Business Intelligence (BI) responden preguntas fundamentales sobre operaciones comerciales y rendimiento. El análisis de big data es un tipo de análisis avanzado, que involucra aplicaciones complicadas con aspectos tales como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos impulsados por sistemas de análisis.

La inteligencia empresarial (BI) y el análisis de big data son dos campos estrechamente relacionados que se utilizan para extraer información significativa de los datos. BI generalmente implica el uso de herramientas de visualización de datos para crear informes y paneles que se pueden usar para rastrear indicadores clave de rendimiento (KPI) y tomar decisiones informadas. El análisis de big data, por otro lado, es un proceso más complejo que implica el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático y estadísticas para identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos. Tanto el análisis de BI como el de Big Data se pueden utilizar para mejorar el rendimiento empresarial. Sin embargo, el análisis de big data puede proporcionar información más detallada sobre el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y otros factores que pueden afectar a una empresa. Como resultado, las empresas suelen utilizar el análisis de big data para tomar decisiones estratégicas sobre el desarrollo de productos, el marketing y las operaciones.

Estos son algunos de los beneficios de usar BI y análisis de big data:

Toma de decisiones mejorada: BI y el análisis de big data pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al proporcionarles información más precisa y oportuna.
Eficiencia incrementada: BI y el análisis de big data pueden ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia mediante la identificación de áreas en las que se pueden reducir los costos o optimizar los procesos.
Servicio al cliente mejorado: BI y el análisis de big data pueden ayudar a las empresas a brindar un mejor servicio al cliente al identificar las necesidades y preferencias de los clientes.

Consejo adicional

Si está buscando mejorar el rendimiento de su negocio, entonces debería considerar usar BI y análisis de big data. Con el tiempo, estas herramientas pueden brindarle la información que necesita para tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia y mejorar el buen servicio al cliente.

Estrategia y hoja de ruta de Business Intelligence

Una estrategia y hoja de ruta de inteligencia empresarial es un plan sobre cómo una empresa utilizará los datos y el análisis para mejorar su toma de decisiones. Debe incluir los siguientes elementos:

Objetivos de negocio: ¿Cuáles son los objetivos generales de la empresa? ¿Cómo pueden los datos y el análisis ayudar a lograrlos?
Fuentes de datos: ¿Qué datos están disponibles? ¿Dónde se almacena? ¿Cómo se puede acceder?
Herramientas de análisis de datos: ¿Qué herramientas se utilizarán para analizar los datos?
Indicadores clave de rendimiento (KPI): ¿Qué métricas se utilizarán para medir el éxito?
Línea de tiempo: ¿Cuándo se implementará la estrategia?
Presupuesto: ¿Cuánto costará la estrategia?

Una estrategia de inteligencia empresarial y una hoja de ruta bien diseñadas pueden ayudar a una empresa a tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad.

Aquí hay algunos consejos adicionales para crear una estrategia y hoja de ruta exitosas de inteligencia comercial:

Comenzar con el fin en mente. ¿Qué quieres lograr con tu estrategia de Business Intelligence? Una vez que conozca sus metas, puede desarrollar un plan para alcanzarlas.
Involucrar a las partes interesadas clave. Asegúrese de que todos los que se verán afectados por la estrategia de inteligencia empresarial participen en el proceso de planificación. Esto ayudará a asegurar que la estrategia sea exitosa.
Sea realista. No trate de hacer demasiado demasiado pronto. Comience con un pequeño proyecto piloto y luego amplíelo según sea necesario.
Mide tus resultados. Realice un seguimiento del progreso de su estrategia de inteligencia comercial y mida su impacto en su negocio. Esto le ayudará a asegurarse de que la estrategia va por buen camino y marca la diferencia.

Siguiendo estos consejos, puede crear una estrategia de inteligencia empresarial y una hoja de ruta que ayudarán a su empresa a alcanzar sus objetivos.

Ejemplo de estrategia de inteligencia comercial

Desde visualización de datos hasta tableros y consultas SQL, Data Pipe proporciona herramientas de BI SaaS de nivel empresarial. Su guía de 16 pasos para crear una hoja de ruta y una estrategia de BI detalla todo, desde establecer la mentalidad adecuada hasta finalizar un presupuesto y seleccionar las herramientas adecuadas. Tableau es ampliamente reconocido como una plataforma de análisis de inteligencia empresarial (BI) líder. Evidentemente, han trazado los pasos necesarios para crear e implementar una estrategia de BI efectiva como grupo. Esta versión es más abstracta, pero aún aborda el paso crucial de poner la estrategia en acción. Si no se lleva a cabo correctamente, hasta el plan más brillante fracasará. Altexsoft es una firma de asesoría tecnológica de gran prestigio. Gran orientación sobre modelos y arquitecturas de madurez de BI es parte de su enfoque para desarrollar su estrategia de BI.

Ejemplo típico de estrategia empresarial

Meta: El objetivo de esta estrategia de inteligencia empresarial es mejorar la toma de decisiones proporcionando a los empleados acceso a datos oportunos y precisos.
Objetivos: Los objetivos de esta estrategia son:
- Aumentar en un 20% el número de empleados que utilizan herramientas de Business Intelligence.
- Reducir el tiempo de toma de decisiones en un 10%.
- Mejorar la precisión de la toma de decisiones en un 5%.
Métrica: Las métricas utilizadas para medir el éxito de esta estrategia son:
- Número de empleados que utilizan herramientas de inteligencia empresarial.
- Tiempo medio que se tarda en tomar decisiones.
- Precisión en la toma de decisiones.
Elementos de acción: Los elementos de acción para esta estrategia son:
- Desarrollar un programa de capacitación sobre cómo utilizar las herramientas de inteligencia de negocios.
- Cree un tablero que proporcione a los empleados acceso a datos clave.
- Implemente un proceso para que los empleados compartan las mejores prácticas.

Este es solo un ejemplo de una estrategia de inteligencia empresarial. Las metas, los objetivos, las métricas y los elementos de acción específicos variarán según las necesidades de la organización.

¿Cuáles son los elementos de una estrategia de Business Intelligence?

Debe pensar en datos, personas, procedimientos y tecnología si desea tener un entorno de inteligencia comercial exitoso.

¿Cuáles son los ejemplos de inteligencia comercial estratégica?

Los beneficios de tener datos detallados a su disposición se pueden maximizar con un plan de inteligencia empresarial. Los pedidos diarios del departamento de envíos, los puntos de referencia de rendimiento de ventas y las proyecciones de pago son solo algunos ejemplos.

¿Cuáles son los seis elementos en el entorno de Business Intelligence?

Hay seis partes principales en una arquitectura de inteligencia empresarial: gestión de datos, herramientas y procedimientos de transformación, repositorios de datos, herramientas de aplicaciones analíticas, herramientas de aplicaciones de presentación y procesos operativos.

¿Cuáles son los tres tipos principales de Business Intelligence?

Hay tres categorías principales de análisis de BI, cada una de las cuales tiene una amplia gama de aplicaciones. Los análisis se pueden dividir en tres categorías: predictivos, descriptivos y prescriptivos. Para los objetivos de planificación estratégica, el análisis predictivo combina los dos tipos de datos mencionados anteriormente (históricos y en tiempo real).

¿Qué es CRM en Business Intelligence?

Para administrar y analizar mejor las interacciones y los datos de los clientes a lo largo del ciclo de vida del cliente, las empresas generalmente implementan métodos y tecnologías de administración de relaciones con los clientes (CRM). El propósito es aumentar explícitamente los ingresos y la retención de clientes mediante el fortalecimiento de las conexiones con los clientes.

¿Cuál es el núcleo de la inteligencia empresarial?

Con el fin de ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos, la inteligencia comercial (BI) es la aplicación de software que integra el análisis comercial, la minería de datos, la visualización de datos, las herramientas y la infraestructura de datos, y las mejores prácticas.

¿Qué es el marco de inteligencia empresarial?

Al final, un marco de inteligencia empresarial es solo un método para aprovechar al máximo sus datos para resolver problemas y aprovechar las oportunidades cuando surgen de manera más eficiente.

Conclusión

El despliegue de la plataforma de inteligencia comercial será parte de una iniciativa más amplia. Su equipo de TI jugará un papel vital en esto y puede ofrecer sugerencias sobre la mejor manera de implementar el software de BI. Con una estrategia de gestión de proyectos ágil o convencional que incluya un circuito de retroalimentación, deben actualizar regularmente al equipo de BI sobre su progreso. La estructura de informes del equipo de BI debe configurarse antes de la implementación. ¿En qué capacidad contribuyen a la organización más grande? Determine los destinatarios de los informes del equipo de BI y el formato que tendrán. Finalmente, consulte con TI para establecer controles de acceso para el personal clave de BI. Debe mantener la información segura mientras permite el acceso de las partes interesadas para su análisis y uso. Planifique su implementación por etapas e incorpore también un circuito de retroalimentación. Facilite la comunicación bidireccional entre las partes interesadas, el equipo de BI e igualmente TI.

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