Inteligencia de datos en empresas: cinco formas de uso

Objetivo del artículo: informarse acerca de las nuevas herramientas que nos brinda el mundo virtual.

¿Qué es la inteligencia de datos en empresas?

La inteligencia de datos en empresas o denominada también inteligencia de negocios, es una herramienta que facilita la toma de decisiones empresariales estratégicas, basadas en un proceso de recopilación, análisis y uso de información, mediante el uso de metodologías, aplicaciones y tecnologías. 

Algunas estadísticas nos muestran que el 73% de las organizaciones en el país mexicano manifiesta que recopila datos más rápido de lo que puede analizar y utilizar.

Esta forma de ciencia de datos puede ayudar a las empresas a identificar problemas y oportunidades de mejora en sus procesos y operaciones para que puedan ser corregidos y aprovechados respectivamente, como mejorar la calidad de sus productos y servicios o mejorar la satisfacción del cliente.

¿Cómo implementar la inteligencia de datos en una empresa?

Primero se deben definir los objetivos y los métodos que se utilizarán para evaluar los resultados. Seguidamente, se debe recopilar y consolidar los datos relevantes, que pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, redes sociales y encuestas.

Una vez recopilados los datos, se debe analizar utilizando herramientas de análisis de datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora. 

Obtenida la información a través del análisis, se utilizará para que las empresas pueden optimizar sus operaciones, mejorar la eficiencia y aumentar los ingresos.  

A partir de las encuestas realizadas a empresas mexicanas, se observa que el 65% de las empresas consideran que los datos son la esencia de su organización, porque les permiten obtener información de valor para tomar mejores decisiones.  

5 formas de usar inteligencia de datos en empresas

Se presentan cinco formas en que las empresas pueden utilizar la inteligencia de datos para mejorar sus operaciones y tomar decisiones;

1. Informes: Proporciona periódicamente datos resumidos a los responsables de tomar decisiones para que puedan fijar una estrategia y el sentido del negocio.
2. Visualización de datos: Presenta la información utilizando un formato visual como gráficos o mapas, que sirve para representar y comprender al instante los datos complejos de alto volumen o numéricos.
3. Análisis predictivo: Permite a las empresas y organizaciones aprender de su experiencia pasada partiendo del análisis histórico de sus datos y de tomar medidas para aplicar lo aprendido, como prediciendo patrones en el futuro, para obtener mejores resultados, empleando técnicas estadísticas.
4. Minería de datos: Tipo de análisis de datos que busca identificar patrones o tendencias útiles en conjuntos de datos grandes, que puedan conducir a información estratégica y proyecciones.
5. Gestión del rendimiento empresarial: Analiza y mide los objetivos de rendimiento, como los objetivos de excelencia operativa que están condicionados por las ventas online y la satisfacción de los clientes.

¿Es lo mismo inteligencia de datos que big data?

La inteligencia de datos es una parte importante de la Big Data, ambas son herramientas utilizadas por las empresas que buscan aprovechar al máximo sus datos para mejorar su rendimiento y tomar decisiones más informadas.

La principal diferencia entre la inteligencia de datos y la Big Data es la cantidad y complejidad de los datos involucrados. 

La inteligencia de datos suele centrarse en conjuntos de datos más pequeños y estructurados, mientras que la Big Data se centra en conjuntos de datos más grandes y complejos, a menudo no estructurados.

Estas dos herramientas comparten el objetivo de utilizar los datos para mejorar el rendimiento empresarial, utilizar técnicas y herramientas similares, como análisis predictivos, minería de datos y visualización de datos.

Prevención de riesgos utilizando inteligencia de datos

La inteligencia de datos puede presentar riesgos si no se opera con la debida responsabilidad. 

Algunas medidas de prevención de riesgos en cuanto a datos, se muestran a continuación;

Las empresas deben asegurarse de cumplir con todas las leyes y regulaciones aplicables en relación a la privacidad y protección de datos. Por ejemplo, el cumplimiento de leyes como la Ley de Protección de Datos Personales en México.

Capacitar a empleados sobre cómo proteger la información, estableciendo controles de acceso como contraseñas seguras, autenticación de dos factores y auditorías de acceso.

Implementar sistemas de monitoreo y alerta temprana para detectar posibles amenazas o brechas de seguridad. 

Una buena solución para prevenir este riesgo sería incluir la implementación de sistemas de detección de intrusos para detectar y reportar posibles amenazas.

Con estas medidas, las empresas pueden aprovechar al máximo la inteligencia de información mientras se genera al mismo tiempo una gestión de riesgos anticipada.

Conclusión

Es importante considerar incorporar esta ciencia de datos, si se cuenta con una empresa que contiene grandes cantidades de datos y necesita procesarlos para obtener información valiosa. 

No hay que pasar por alto, que existen riesgos que deben ser correctamente gestionados. Los datos son sensibles y la información confidencial, por eso es que debe ser manipulada cuidadosamente por personas capacitadas.   

En el contexto de lucha contra el delito, la inteligencia de datos puede ser una herramienta muy valiosa para gestionar y prevenir riesgos.

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Nombre del autor: Herrado Monier, Lucia Candela

Bibliografía

• ¿Cómo el data analytics influye en la toma de decisiones?, 2022
• OpenAI, 2022
• ¿Qué es la inteligencia empresarial?, S.f
• Rosado Gomez, 2010