¿Qué es la inteligencia empresarial?
A medida que las organizaciones recopilan más y más datos, necesitan un proceso que convierta los datos sin procesar en estrategias y operaciones significativas. Inteligencia de Negocios (BI) Se refiere al conjunto de infraestructura, herramientas, aplicaciones y mejores prácticas que las organizaciones aprovechan para ayudarlas a impulsar su toma de decisiones estratégicas. Mientras que la BI tradicional se ha centrado en resumir, integrar y analizar datos históricos para respaldar una mejor toma de decisiones, la BI moderna incorpora cada vez más disección de negocios avanzados, incluidos conocimientos predictivos, para ayudar a las organizaciones a impulsar el crecimiento.
El término «inteligencia empresarial» puede englobar una combinación de almacenamiento de datosdisección de negocios, visualización de datos y herramientas de coexistentes de informes. Sin bloqueo, el ciclo de vida de BI comienza con la procedencia de datos a través de ETL (extraer, alterar y cargar), continúa con el almacenamiento de datos y culmina en paneles de control, disección predictivos y sistemas de informes. Una implementación sólida de BI igualmente debería incluir gobernanza de datos, diligencia de datos maestros (MDM) y un musculoso control de golpe.
En este blog, exploraremos cómo funcionan las herramientas de BI, los tipos de conocimientos que los líderes empresariales pueden obtener de BI y cómo Databricks está construyendo la próxima coexistentes de disección con su plataforma empresarial impulsada por IA.
Exposición histórico de BI
Los orígenes de BI se remontan a la lapso de 1960 con los sistemas de soporte a la audacia, que proporcionaban soluciones interactivas basadas en software para ayudar en la toma de decisiones. Durante la sucesivo lapso, las organizaciones utilizaron computadoras para obtener información a partir de los datos, pero se vieron limitadas por sistemas de datos aislados y una desatiendo militar de datos centralizados.
En la lapso de 1970, IBM y otros introdujeron bases de datos relacionales de próxima coexistentes que sentaron las bases para almacenes de datos en los abriles 1980. Estos almacenes de datos agregaron grandes cantidades de datos de diversas fuentes (tanto en formatos estructurados como no estructurados) y al mismo tiempo permitieron a los usuarios hacer referencias cruzadas de las fuentes para proporcionar conocimientos más profundos.
El maniquí de almacén de datos maduró a lo generoso de la lapso de 1990 a medida que nuevas herramientas, como ETL y el procesamiento analítico en raya (OLAP), así como hojas de cálculo como Microsoft Excel, brindaron a los usuarios la capacidad de consultar conjuntos de datos de maneras más rápidas y eficientes.
Hoy en día, sin bloqueo, la gran cantidad y velocidad de datos que una ordenamiento podría resumir requiere un maniquí de inteligencia empresarial que pueda seguir el ritmo de esa velocidad de datos y igualmente dividir y dividir los datos y conocimientos correctos para cualquier consulta en particular.
Las mejores herramientas y tecnologías de inteligencia empresarial
herramientas de inteligencia de negocios son plataformas de software que ayudan a las organizaciones a alterar datos en conocimientos legibles, accesibles y procesables. Algunas de las herramientas de BI líderes en el mercado incluyen:
- AI/BI (ladrillos de datos): Databricks AI/BI es una opción nativa de inteligencia empresarial que combina paneles, consultas en habla natural con Genie y herramientas de disección impulsadas por IA para ayudar a los usuarios a explorar, explicar y ejecutar sobre los datos directamente adentro del Plataforma de inteligencia de datos Databricks.
- Power BI (Microsoft): Esta útil se integra profundamente con los servicios de Microsoft 365 y Azure, y admite paneles de control en tiempo efectivo y sólidas capacidades de consulta.
- Tableau (Salesforce): Conocido por disección visuales de parada rendimiento y paneles interactivos. Tableau se considera la mejor opción para quienes buscan exploración de datos y narración de historias.
- Mirador (Google Cloud): Creado con LookML, permite el modelado de datos escalables y se integra estrechamente con BigQuery.
- Sentido Qlik: Cuenta con un motor asociativo que permite a los usuarios explorar datos autónomamente sin estar limitados a consultas predefinidas.
Hoy en día, la inteligencia industrial (IA) y estudios mecánico (ML) están impulsando la BI introduciendo capacidades como:
- Exploración predictivo: Usar los datos históricos con modelos supervisados (por ejemplo, regresión, árboles de audacia) para pronosticar tendencias futuras.
- Procesamiento del habla natural (PNL): Los usuarios pueden consultar plataformas de BI con un habla sencillo.
- Detección de anomalías: Los algoritmos señalan títulos atípicos en flujos de datos sin umbrales manuales.
- Sistemas de recomendación: Los modelos de ML proponen próximas acciones o sugieren métricas que vale la pena seguir.
ladrillos de datos es construyendo la próxima coexistentes de inteligencia de negocios con AI/BI. Esta útil es complementaria a las herramientas de BI tradicionales y, con la ayuda de la IA, impulsada por inteligencia de datos, aprende sus datos a lo generoso del tiempo para felicitar a los usuarios información personalizada basada en preguntas en habla natural.
AI/BI es nativo de Databricks y está unificado con Catálogo de pelotónlo que significa que todos sus datos están integrados de forma nativa en la plataforma Databricks y no hay licencias separadas que pescar ni almacenes de datos adicionales que cuidar.
Cómo funciona la inteligencia empresarial
La forma en que una ordenamiento construye su canal de inteligencia empresarial dependerá de sus KPI y resultados específicos. Sin bloqueo, tienden a seguir el mismo camino militar:
Ingestión de datos: La inteligencia empresarial comienza recopilando datos de fuentes estructuradas (como bases de datos SQL, sistemas ERP o archivos planos almacenados en la abundancia) o de fuentes no estructuradas, como documentos de texto, correos electrónicos y páginas web. Cada vez más, los datos están en un formato no estructurado, lo que hace que el proceso de fregado y transformación sea fundamental.
Higienización y transformación de datos: Este es un paso crítico en el que se refinan los datos sin procesar. Implica identificar y corregir errores, manejar títulos faltantes, estandarizar formatos y alterar datos en una estructura adecuada para el disección.
Almacenamiento de datos: Los datos procesados generalmente se almacenan en un almacén de datos o marisma de datos. Un almacén de datos es un depósito centralizado de datos integrados de una o más fuentes dispares, diseñado para informes y disección de datos. Los lagos de datos, por otro flanco, pueden juntar datos sin procesar y sin formato y ofrecer más flexibilidad para diversas cargas de trabajo analíticas.
Estas opciones de almacenamiento han impulsado la inteligencia empresarial durante décadas, pero cada una de ellas enfrenta algunas limitaciones reales para la BI. El Edificación de Databricks Lakehouse combina los mejores medios de los lagos y almacenes de datos en una plataforma de datos unificada. Esta casa simplifica la diligencia de datos al eliminar los silos y proporcionar una plataforma única para la integración, el almacenamiento, el procesamiento, la gobernanza, el intercambio, el disección y la IA. Ofrece quebranto latencia de consultas y ingreso confiabilidad para BI, así como disección avanzados para obtener los conocimientos más recientes.
Del disección de datos a la coexistentes de conocimientos
Una vez que los datos se han recopilado, limpiado y organizado, las plataformas de BI generan información útil. Estos suelen incluir los siguientes tipos de disección:
- Exploración descriptivo: Esta apariencia resume los datos históricos para mostrar tendencias, comparaciones y rendimiento a lo generoso del tiempo. El disección descriptivo presenta una apariencia de eventos pasados basada en métricas como totales, promedios o comparaciones año tras año.
- Exploración de dictamen: El disección de dictamen explora las causas y los factores que contribuyen a sus datos. Por ejemplo, si una ordenamiento experimenta una disminución en las conversiones de clientes, el disección de dictamen podría mostrar la región y el motivo de esa disminución. Los analistas pueden utilizar consultas SQL, métodos estadísticos o funciones de desglose integradas en las herramientas de BI para aislar correlaciones o patrones que expliquen los resultados observados.
- Exploración predictivo: Exploración predictivo utiliza modelos estadísticos y estudios mecánico para pronosticar resultados futuros basándose en patrones históricos. Esto ayuda a las empresas a anticipar problemas u oportunidades antiguamente de que se materialicen por completo.
- Exploración prescriptivo: Esta información ofrece acciones específicas basadas en los datos y las predicciones. El disección prescriptivo utiliza algoritmos de optimización, modelos de simulación o estudios por refuerzo para probar diferentes escenarios y encomendar el mejor curso de obra.
Aplicaciones y beneficios de la inteligencia empresarial
BI ayuda a las organizaciones a alterar miles de millones de filas de datos en KPI granulares, modelos de segmentación de clientes y alertas operativas. Al incorporar datos en tiempo efectivo o casi en tiempo efectivo, las organizaciones pueden transmitir datos a un canal de BI con una latencia increíblemente quebranto para ofrecer información casi inmediata.
Paneles de control de IA/BI de Databricks y Genie está brindando a los clientes consultas de datos más rápidas para ayudarlos a cumplir la labor y visión de sus organizaciones.
Premier Inc. es una mejoramiento de la atención sanitaria impulsada por la tecnología empresa que presta servicios a dos tercios de todos los proveedores de atención médica de EE. UU. Al adoptar la plataforma Databricks y AI/BI Genie, Premier ha podido eliminar datos fragmentados y permitir consultas en habla natural, y ha llevado a una creación de SQL 10 veces más rápida y una integración perfecta de datos entre sistemas.
Al implementar Genie, Premier puede organizar datos con metadatos y reglas de gobernanza claros, mientras que Unity Catalog garantiza que Genie entregue resultados precisos y seguros.
Mejorar la toma de decisiones estratégicas
Las decisiones estratégicas de una ordenamiento, como expandirse a un nuevo mercado, cambiar una raya de productos o asignar un presupuesto de marketing, deben probar cada vez más en datos. Esto requiere una útil que pueda proporcionar los datos correctos en el momento adecuado. Para Premier, esto significa explorar nuevos casos de uso más allá de las operaciones clínicas. Por aprovechando la flexibilidad de GeniePremier tiene como objetivo ayudar a sus clientes de atención médica a topar desafíos operativos, como la asignación de bienes y la optimización de la dependencia de suministro, respaldando aún más su labor de mejorar la prestación de atención.
Mejores prácticas para implementar Business Intelligence
El éxito de una ordenamiento depende de su capacidad para identificar, resumir y alterar el tipo de datos adecuado para sus operaciones. La implementación de Business Intelligence que conduzca a conocimientos prácticos requiere que las organizaciones se comprometan a adoptar algunas de las mejores prácticas.
- Integrar: La implementación efectiva de BI debe integrarse en las operaciones comerciales diarias. Los usuarios pueden integrar disección directamente en sistemas secreto como Salesforce o SAP, o herramientas internas para respaldar la toma de decisiones en contexto. La automatización basada en eventos (o activadores basados en datos, como alertas por correo electrónico cuando los KPI caen por debajo de un borde) pueden ayudar a los usuarios y a los sistemas a contestar en tiempo efectivo.
- Iterar: La apadrinamiento de prácticas de BI es un proceso iterativo. Las organizaciones deberían aparecer poco a poco y crear un conjunto circunscrito de preguntas para contestar. Al jalonar los KPI y la razonamiento de coexistentes de informes en sprints cortos, los usuarios pueden felicitar comentarios e integrar cambios para evaluar con decano precisión las evacuación de los usuarios. A partir de ahí, las organizaciones pueden suscitar preguntas y consultas adicionales para comenzar a ampliar su opción.
- Construya una civilización basada en datos: Proporcionar capacitación en alfabetización de datos en toda una ordenamiento puede acentuar la importancia de las decisiones basadas en datos. Los usuarios no técnicos deberían tener la oportunidad de interpretar visualizaciones y métricas con confianza, mientras que las capacidades de BI de hipermercado pueden ayudar a los usuarios empresariales a explorar datos sin soporte de ingeniería constante.
- Resultados de la medida: Por extremo, realice un seguimiento de la frecuencia con la que se utilizan los informes y quién los utiliza, y asegúrese de que los objetivos de BI estén alineados con resultados comerciales medibles, como el crecimiento de los ingresos, el capital de costos y los cronogramas de avance de productos.
BI es esencial para que las organizaciones compitan en los entornos actuales basados en datos. Implementar BI con éxito requiere comprometerse a integrar disección en los flujos de trabajo cotidianos, iterar a través de feedback continua y fomentar una civilización donde la alfabetización en datos y las capacidades de hipermercado estén generalizadas. Con plataformas y soluciones de inteligencia empresarial Al igual que Databricks AI/BI, los usuarios pueden tomar decisiones más rápidas, más inteligentes y más seguras.