La inteligencia de negocios se refiere al uso que las empresas hacen de los datos y la información para tomar mejores decisiones. El documento describe la evolución de la inteligencia de negocios desde sus inicios en la década de 1950 hasta convertirse en una herramienta clave para las empresas a finales del siglo XX. También explica conceptos como OLAP que permiten el análisis multidimensional de grandes volúmenes de datos para agilizar la toma de decisiones.

1. INTELIGENCIA DE
NEGOCIOSRealizado por: Washington Acurio

2. INTRODUCCIÓN
Uno de los activos más valiosos en una empresa es la información y el valor de esta
depende de cómo es gestionada, del tiempo que se emplea en procesarla y traducirla en el
lanzamiento de productos o servicios y de en qué medida es utilizada eficientemente y si
es cualitativamente mejor que la de las empresas competidoras. La información es la clave
de las organizaciones y saben muy bien que la información vital para la toma de decisiones
está en sus bases de datos. En la mayoría de los casos, se almacenan montañas de datos,
los cuales son acumulados en diferentes bases de datos que se encuentran por toda la
empresa, pero la clave radica en ganar ventaja competitiva en la obtención inteligente de
esos datos. Los términos “Business Intelligence, inteligencia de negocio o inteligencia
empresarial”; se refieren al uso que las empresas hacen de los datos y de la información
que tienen del mercado, de sus competidores, clientes, proveedores, stakeholders o
incluso de sus empleados y de cómo la procesan para poder tomar decisiones bien
informadas.
Según el artículo en inglés History of Business Intelligence, la primera mención al término
Business Intelligence se encuentra en una enciclopedia publicada en EEUU en 1865.
titulada Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes. Pero no será hasta el siglo XX,
con el avance de la tecnología y, en concreto, con el desarrollo de los almacenes
informáticos de datos, cuando podemos empezar a hablar del concepto de inteligencia de
negocio tal y como lo entendemos ahora.
Los inicios de las empresas de Business Intelligence se remonta a la década de 1956 donde
IBM inventa las unidades de disco duro, que llegaron a particulares y empresas de la mano
de los PCs. En la década de 1970 SAP y otras empresas desarrollan aplicaciones de negocio
que facilitaban la introducción de datos en bases de datos. En la década de 1980 las bases
de datos evolucionan y permiten almacenar datos de diversas fuentes en una única base
de datos. Es en la década de 1990 cuando se empiezan a desarrollar y comercializar más
herramientas de inteligencia de negocios, debido a que algunas empresas pioneras
empezaron a darse cuenta del potencial de este tipo de soluciones y empiezan a utilizarlas.
A finales de los 90 y principios del año 2000 fue cuando realmente se empezó a entender
el potencial del uso de los softwares de Business Intelligence.Elmercado empezó aflorecer
y proliferaron los fabricantes y proveedores de este tipo de herramientas.
OBJETIVOS
 Agilizar la consulta de grandes volúmenes de información
 Contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la empresa.
 Promover su ventaja competitiva en el mercado.
 Eliminar las conjeturas y la ignorancia en los ambientes empresariales,
aprovechando los vastos volúmenes de datos cuantitativos que las empresas
recolectan todos los días en sus diversas aplicaciones corporativas
 Incrementar la rentabilidad
 Reducir costos.
 Mejorar la atención al cliente
 Reducir los riesgos.

3. MARCO TEÓRICO
¿Qué es la Inteligencia de Negocios?
Los términos “Business Intelligence, inteligencia de negocio o inteligencia empresarial”; se
refieren al uso que las empresas hacen de los datos y de la información que tienen del
mercado, de sus competidores, clientes, proveedores, stakeholders o incluso de sus
empleados y de cómo la procesan para poder tomar decisiones bien informadas. El
concepto de Business Intelligencecombina por tanto información interna y externa de muy
diversa procedencia: los datos que recopila una empresa sobre su producción, por ejemplo,
son inteligencia de negocio. Los datos que una empresa puede obtener de sus dispositivos
de IoT o de redes sociales para cualquier negocio, y la complejidad en recopilar los datos,
procesarlos, analizarlos y presentarlos de forma que cualquiera los pueda entender, es lo
que ha hecho florecer el mercado de herramientas de Business Intelligence.
La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es el conjunto de metodologías,
aplicaciones, prácticas y capacidades enfocadas a la creación y administración de
información que permite tomar mejores decisiones a los usuarios de una organización.
(Caralt, 2010)
Según Luis Méndez Del Río, la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es un
conjunto de herramientas y aplicaciones para la ayuda a la toma de decisiones que
posibilitanaccesointeractivo, análisis ymanipulación de información corporativa de misión
crítica. Estas aplicaciones contribuyen a un conocimiento valioso sobre la información
operativa identificando problemas y oportunidades de negocio. Con estas, los usuarios son
capaces de tener acceso a grandes volúmenes de información para establecer y analizar
relaciones y comprender tendencias que posteriormente soportarán decisiones de
negocios.
La Inteligencia de Negocios sirve para:
 Ampliar la visión estratégica, reducir el riesgo y la incertidumbre en la toma de
decisiones empresariales y construir ventajas competitivas de largo plazo en base a
su información inteligente
 Tener una mejora continua de la organización, gracias a la información oportuna
que genera el conocimiento que enriquece la toma de decisiones.
 Que las organizaciones sean proactivas y ágiles en la gestión de la información que
utilizan.
Que información suministra la inteligencia de negocios a una empresa:
 Nos permiten saber con exactitud ¿quiénes son nuestros clientes?
 ¿dónde están los clientes?
 ¿cómo son los clientes?
 ¿qué pautas de comportamiento tienen?
 ¿qué es lo que quieren los clientes?
Así mismo:

4.  Permiten conocer el funcionamiento de los procesos internos de una organización.
 Dan respuesta a preguntas importantes como:
 ¿cuánto cuesta cada uno de los productos o servicios que ofrece la empresa?
 ¿cuáles de esos productos o servicios son realmente rentables?
 ¿dónde está perdiendo la empresa?
 ¿cuánto cuesta conseguir cada cliente?
 ¿cuáles departamentos de la empresa funcionan correctamente?
 ¿qué servicios puede externalizar la empresa?
 etc.
La Inteligencia de Negocios va más allá de una simple tecnología o de una nueva forma de
gestión empresarial. En realidad, es un nuevo escenario innovador, donde la empresa:
 Busca la excelencia definiendo los objetivos que desea alcanzar
 Analiza sus procedimientos
 Gestionan información
 Obtienen conocimiento
 Toman las mejores decisiones
 Evalúan sus resultados
 Se renueva constantemente
Las organizaciones se han preocupado por labúsqueda de maneras más eficientes de hacer
uso de la información y tener un soporte para la óptima toma de decisiones. Por lo tanto,
en la última década, las organizaciones han invertido considerables sumas de dinero en la
implementación de sistemas ERP (Enterprise Resource Planning, Sistemas de Planificación
de Recursos Empresariales), gracias a estos sistemas, las organizaciones pueden operar y
realizar actividades propias de su negocio, así mismo, este tipo de sistemas generan
grandes cantidades de “datos no aprovechables” mismos que son difícil de hacer uso de
ellos para un análisis y una adecuada toma de decisiones. Es por ello que, en el año de
1993, E.F. Codd & Associates, en una publicación titulada “Providing OLAP” afirmaba la
importancia de crear un modelo conceptual multidimensional, eh ahí el surgimiento del
término OLAP.
OLAP
OLAP (Online Analytical Processing, procesamiento analítico en línea) ofrecía una solución
a la necesidad de las empresas de recoger, gestionar, procesar y presentar datos
multidimensionalmente para su análisis y gestión.
Es una solución utilizada en el campo de laInteligenciaEmpresarial (o Business Intelligence)
cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes volúmenes de información, para lograr este
objetivo utiliza estructuras multidimensionales, conocidas como cubos OLAP, los cuales
contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP).
Un cubo OLAP es un vector multidimensional, de N dimensiones, en él, la información se
almacena en cada una de estas dimensiones, de forma ordenada y jerarquizada, lo cual
ayuda a realizar un análisis rápido de su contenido. Los usuarios piensan de forma
multidimensional, queriendo analizar la información desde diferentes perspectivas
(dimensiones). Por tanto, un cubo OLAP está estructurado en dimensiones, que son las

5. diferentes perspectivas desde las que se analiza la información, y en medidas, que son los
diferentes hechos con valores concretos que desea conocer el usuario, así mismo, el
usuario finaltiene la capacidad para especificardiversos criterios que definen cuály de qué
forma será presentada, acumulada y ordenada lainformación, obteniéndose los resultados
a una velocidad muy superior de la que se obtendría con un sistema de bases de datos
relacional o a objetos.
En el mundo empresarial, los analistas tienen acceso a la información filtrando sus
indicadores de negocio ya sea por regiones, por producto, por tiempo, etc.
Existen distintas tecnologías que lo implementan (ROLAP, MOLAP, Development Studio
2008 & Excel2010), pero sepuede decir que todas hacen las mismas acciones básicas sobre
la información:
 Segmentar: cuando se seleccionan las ventas por producto y por trimestre.
 Filtrar: cuando se genera un informe de ventas de España en 2013
 Profundizar (Drill down): cuando se analizan los datos del 2º. trimestre y te interesa
el desglose de abril, mayo, junio.
 Sintetizar (Drill up): cuando deshaces el desglose anterior (profundizar) y vuelves al
desglose solo por trimestre y no por meses específicos.
 Rotar (Drill anywhere): cuando en lugar de pasar de un desglose por trimestres a
uno mensual, te interesa un desglose por familia de producto, o por nacionalidad,
es decir, por una característica de una jerarquía distinta a la que lo estás
visualizando actualmente.
Problemas con los que se enfrenta la inteligencia de negocios
Desafortunadamente, después de que una empresa adquiere un sistema de BI, el objetivo
no es alcanzado, por una serie de razones:
 La competencia probablemente está haciendo lo mismo y con las mismas
soluciones.
 Las consultas y generación de informes (query and reporting) no proporcionan el
análisis predictivo que se necesita para una buena toma de decisiones.
 Lacomprensión aprofundidad de lainformación no serealiza de manera adecuada,
es por ello que no se supera a los demás.
Ventajas de la inteligencia de negocios
La adquisición de un sistema de BI debe proporcionar las siguientes ventajas: (Río, 2006)
 Una plataforma de tecnología integrada que se añadiría a las inversiones ya
realizadas por una organización, para proporcionar información de alta calidad a
cada computadora o servidor de cada departamento de una empresa, añadiendo
valor en cada paso del proceso y proporcionando una versión única de la realidad.
 Acceso amplio y potenciado a las capacidades de análisis ya conocidas que ayudan
a conocer el pasado de una organización para controlar y comunicar el presente y
predecir el futuro con fiabilidad.

6.  Interfaces de usuario personalizadas que “se adapten a cada tarea”, concebida y
diseñadas para todos los niveles de experiencia y patrones de uso de los usuarios
de la información (como expertos, ejecutivos, gerentes, tecnólogos, etc.).
 Una gama de soluciones para satisfacer la demanda de información y generación
de informes de diferentes sectores de actividad (servicios financieros, fabricación,
telecomunicaciones, salud, etc.) y de toda la empresa (gestión del rendimiento
empresarial, inteligencia de clientes, inteligencia financiera, gestión del capital
humano, inteligencia de la cadena de suministro, etc.)
¿Por qué apostar por la inteligencia de negocio?
Existen numerosos factores por los cuales una empresa debe apostar por la Inteligencia de
Negocio y los más importantes son:
 Incrementar los ingresos, reducir costos, competir efectivamente.
La BI debe ayudar a las empresas a conseguir una visión integral y oportuna de la
información, aportando conocimiento para una efectiva toma de decisiones.
 Gestionar la complejidad.
La BI debe ayudar a las empresas a organizar sus datos para su fácil análisis y
minería, para descubrir patrones de comportamiento y tendencias que son difíciles
de detectar.
 Explotar las inversiones existentes.
La BI debe ayudar a las organizaciones a hacer uso intensivo de las inversiones en
tecnologías de la información ya existentes, añadiendo valor al integrar y analizar
los datos almacenados en los sistemas operacionales.
Beneficios de un sistema de inteligencia de negocio
La implementación de sistemas de información en la Inteligencia de Negocio, proporciona
varios beneficios:
 Crear un “círculo de la información”, es decir, los datos se transforman en
información que genera un conocimiento el cual permite tomar las mejores
decisiones y esto se traduce a mejores resultados y como resultado se generan
nuevos datos.
 Permitir una visión única, conformada, histórica, persistente y de calidad de toda la
información que maneja una organización.
 Aportar información actualizada.
 Reducir la diferencia de orientación de negocio entre el departamento de TI y la
organización.
 Mejorar la comprensión y documentación de los sistemas de información en toda
la organización.

7. Criterios de una plataforma de inteligencia de negocio
La BI es definida en algunas ocasiones de manera escueta, ya que se refieren a ella como
una plataforma de datos sobre la que los desarrolladores pueden crear soluciones de BI.
Para poder obtener un mayor beneficio de las soluciones de Inteligencia de Negocio, las
organizaciones deben tener una visión más amplia. Por lo tanto, para que una plataforma
se considere dentro de la BI, debe cumplir con ciertos criterios: (Río, 2006)
 Amplitud. Integración de funciones y tecnologías de toda la empresa.
 Profundidad. Ha de llegar a todo el que la necesite de un modo comprensible.
 Completa. Debe ser una plataforma integral, de principio a fin.
 Análisis avanzados. Ha de proporcionar análisis predictivos, no solo retrospectivos.
 Calidad de los datos. Ha de proporcionar una versión de los hechos comprobada y
de calidad.
Tecnologías que forman parte de la inteligencia de negocio
TECNOLOGÍA DEFINICIÓN
Data Warehouse
(Almacén de datos)
Hace alusión al proceso mediante el cual una organización o
empresa particular almacena todos aquellos datos e información
necesarios para el propio desempeño de la
misma. Se presupone que este tipo de material se organiza de
manera tal que permite el fácil análisis y la elaboración de reportes
en todas aquellas situaciones en las que sea necesario. Contar con
un fácil acceso a los datos de importancia tendrá directa relación
con la efectividad de las diversas tareas de la empresa. También se
puede decir que es un sistemaque estáorganizado en base atemas
o asignaturas especiales, que permite que los datos y la
información del mismo tipo estesiempre conectada, lainformación
de una sección en particular puede ser necesaria para otras áreas
de la empresa.
Data Mining
(Minería de datos)
Constituye un miembro clave del Business Intelligence (BI) y
permite analizar datos, hallando patrones escondidos, de manera
automática o semi-automatica. Gran cantidad de empresas han
almacenado gran cantidad de datos en sus B.D. (bases de datos), el
resultado de esta colección de datos es que las organizaciones
tienen “datos ricos” pero “pobre conocimiento”. El propósito
principal del DM es extraer de los datos, patrones, incrementando
su valor intrínseco y transformando los datos en conocimiento.
Dashboards
(Cuadros de mando)
Permiten ver visualmente la información más importante de una
empresa. Es uno de los recursos más potentes y utilizados en
Business Intelligence y Reporting. Un Dashboard es un informe que
incluye gráficos, tablas e indicadores en forma de Gauge o
velocímetros. Su objetivo es mostrar mucha información y hacerla
visible y comprensible a primera vista, como lo que ocurre en los
cuadros de mandos de los vehículos.
Query and Reporting Consultas y generación de informes.

8. Tendencias en Herramientas Business Intelligence
Para conseguir que tu negocio avance posiciones en los próximos meses, necesitas tomar
nota de las siguientes 5 tendencias, según BI-survey:
 Visualización y descubrimiento de datos: por una parte, se notará un aumento en
la demanda de herramientas business intelligence que permitan acceder a gráficos
más potentes y capacidades creativas más avanzadas, y, por otra, se iniciará una
transición del descubrimiento de datos que conocíamos hasta ahora hacia el
Governed Data Discovery. Más agilidad que se complementa con mayor fiabilidad
e integridad de la información. Se mantiene la independencia de IT que ya se había
logrado durante el 2016 y, además, se empiezan a solucionar todos los problemas
de gobernabilidad derivados del abuso de Excel.
 BI en autoservicio: por fin se conseguirá hacer realidad la democratización del
conocimiento que venía anunciándose desde hace meses. 2017 traerá interfaces
más amigables, herramientas business intelligence más fáciles de usar y, a la vez,
más potentes que nunca, más rápidas y con mayores capacidades analíticas. Como
novedad, el aumento de opciones de compartición de información, garantizando la
supervisión necesaria para asegurar resultados basados en una visión única.
 Gestión de la calidad de los datos: la inversión en data quality es otra tendencia,
puesto que, en el año que comienza se destinará sobre todo a su gestión.
 Gobierno del dato: fortalecer la función de gobierno y darle la importancia que
merece para una adecuada gestión de los activos informacionales corporativos
mantendrá a las empresas ocupadas en 2017.
 Impulso a las capacidades analíticas y predictivas: ya es posible analizar incluso los
conjuntos más grandes de datos utilizando la tecnología basada en SQL. Esto
permite a las organizaciones aprovechar la capacidad de Hadoop para ejecutar
análisis directamente en los clusters, mejorando la flexibilidad y rapidez en sus
consultas.
Actualmente, las herramientas de BI disponibles en el mercado son incontables, pero estas
20 no pueden pasar desapercibidas:
1. Microsoft Dynamics NAV: especial para pequeñas y medianas empresas que
buscan mejorar su competitividad.
2. Microsoft Dynamics CRM: efectiva para la administración de clientes.
3. Oracle Business Intelligence: una de las más completas en el mercado ya que
cuenta con paneles interactivos, análisis predictivos en tiempo real, entre otros.
4. Ultimus: un entorno integrado que permite compartir información entre
aplicaciones.
5. Office SharePoint Server: facilita el acceso a la información en cualquier momento
y lugar.
6. QlikView: mantiene las bases de datos al alcance de una manera sin precedentes.
7. Microsoft PerformancePoint Server: permite supervisar, alinear y hacer un plan de
negocio.
8. Microsoft SQL Server: adecuada para realizar un análisis panorámico de la empresa
y tomar las mejores decisiones.

9. 9. JetReports: especial para crear informes ERP.
10. Eclipse BIRT Project: genera informes para aplicaciones web de código abierto.
11. JasperReports: permite crear informes de rápida impresión.
12. LogiReport: aplicación gratuita basada en web de LogiXML
13. OpenI: aplicación web orientada al reporting OLAP.
14. SPSS: programa estadístico especialmente empleado en ciencias sociales e
investigaciones de mercado.
15. Pentaho: incluye herramientas para generar informes, minería de datos, ETL, entre
otros.
16. RapidMiner: permite analizar datos a través de un entorno gráfico.
17. Crystal Reports: genera informes desde bases de datos múltiples.
18. ApeSoft: ofrece una interface sencilla similar a Microsoft Excel.
19. SAS Institute: facilita la gestión de riesgo financiero, desarrollo de modelos de
minería de datos, etc.
20. NiMbox: organiza los datos de la empresa en interactivas aplicaciones.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.
CONCLUSIONES
La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) permite a las compañías contar con
la información adecuada para una mejor toma de decisiones, para sacar mayor provecho
de las situaciones de crisis gracias a la posibilidad de contar con un análisis de mercado más
acertado debido a que los datos pesados son transformados en importantes estrategias
corporativas.
Lo más importante de la metodología OLAP es que permite “navegar” fácilmente por la
información, solicitándola con detalle preciso y con los filtros adecuados, de una manera
dinámica y haciendo uso de un lenguaje de negocios.
Un sistema de BI debe llevar las operaciones de inteligencia de una organización
(rendimiento empresarial, clientes, información financiera, capital humano, cadena de
suministro, etc.) al siguiente nivel, poniendo la inteligencia en manos del mayor número
posible de usuarios expertos, ejecutivos, gerentes, tecnólogos, etc.) en toda la
organización, de una forma más eficaz y a un costo inferior.
LaBI mejora lacompetitividad de laempresa para que seacapaz de: diferenciar lo relevante
sobre lo superfluo, acceder más rápido a la información, generar nuevas oportunidades de
negocio, mejorar la toma de decisiones y fortalece las ventajas competitivas de laempresa.
RECOMENDACIONES
El hecho de que una empresa aplique inteligencia de negocios no quiere decir que ya va a
tener éxito dado que el objetivo muchas veces no se alcanza dado que involucra muchos
problemas, por lo que se recomienda conocer bien a su competencia e indagar que
soluciones ha implementado o propuesto, tener cuidado al momento de realizar un análisis
predictivo y tratar de comprender a profundidad la información.

10. BIBLIOGRAFIA:
 Caralt, J. C. (2010). Introducción al business intelligence. Barcelona: UOC.
 Río, L. M. (2006). Más allá del business intelligence. Barcelona: GESTIÓN 2000.
 Barreto B. Inteligencia de Negocios. Recuperado de:
http://www.monografias.com/trabajos75/inteligencia-negocios/inteligencia-
negocios2.shtml
 Pérez D. (2016). Objetivos en un proyecto BI. Recuperado de:
https://blogs.deusto.es/master-informatica/objetivos-en-un-proyecto-bi/
 Palma Serrano Erika María del Carmen. (2014). Inteligencia de negocios. Business
intelligence. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/inteligencia-de-negocios-
business-intelligence/
LINKOGRAFIA:
 https://blog.signaturit.com/es/que-es-business-intelligence-bi-y-que-
herramientas-existen
 http://www.sinnexus.com/business_intelligence/inversion.aspx
 https://blog.es.logicalis.com/analytics/herramientas-business-intelligence-
tendencias-2017