La tecnología ha impulsado grandes mejoras en muchos ámbitos de nuestra vida. Los sectores económicos se han visto propulsados en los últimos años gracias a ella, mostrando los múltiples beneficios que se puede adquirir del buen uso de la ciencia de datos.
El Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad estima que el 11% de las empresas emplean la tecnología del Big Data, porcentaje que aumenta en el caso de las grandes compañías, que rozan el 30%. Sin embargo, la creencia extendida de que estas soluciones solo pueden ser utilizadas por personas con un alto conocimiento tecnológico frena, en algunas ocasiones, su adopción.
El empleo de estas herramientas puede optimizar el rendimiento de las empresas y constituir un valor añadido para el mercado. Por ello, encontrar la que mejor se adapte a las necesidades de un negocio es fundamental para optimizar los procesos de todas las áreas de las compañías.
¿Cómo ha ido evolucionando el concepto de inteligencia de negocio a lo largo de los años?
En el mundo de los negocios, la toma de decisiones y la planificación de las estrategias es imprescindible para conseguir la máxima rentabilidad de los recursos de los que se dispone. Conforme pasa el tiempo y se introducen mecanismos innovadores en el mercado, surgen nuevas formas de realizar las mismas tareas, pero de forma más sencilla y eficiente.
El Business Intelligence se constituye como un recurso que permite utilizar grandes cantidades de datos para mejorar la toma de decisiones. Esto se debe al análisis del conocimiento que se posee sobre el funcionamiento presente y la posibilidad de anticipar que acontecimientos podrán desarrollarse en el futuro.
El origen del concepto se sitúa en la década de los cincuenta. En esta época, el concepto se entendía como un sistema que ayudaba a compartir información entre organizaciones. Conforme pasan los años se han ido proponiendo nuevas definiciones debido a la ampliación de los contenidos que abarca.
De esta forma, en la actualidad, se ha ido afinando el concepto hasta considerar que el BI, según precisa Olivia Parr en su libro Data Mining Cookbook, es un recurso de las compañías para la toma de decisiones a través del empleo de metodologías, aplicaciones y tecnologías para poder reunir, filtrar y modificar los datos, así como, manejar técnicas analíticas de extracción del conocimiento. Se habla, en este caso, de un cambio de BI tradicional a uno más moderno.
¿En qué se diferencia el BI tradicional del BI moderno?
El tradicional emplea información transaccional interna para la elaboración de informes, mientras que el moderno utiliza sistemas intuitivos y ágiles con el fin analizar los datos con una mayor velocidad.
De esta forma, podríamos condensar las características del tradicional diciendo que se define por su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y generar informes detallados. Por su lado, el moderno posee una mayor agilidad, siendo más flexible y sencillo de usar. Con esto, las compañías pueden tomar decisiones de una forma más rápida y eficaz.
Además de ayudar a entender los datos que se manejan, el BI moderno permite adelantarse a la competencia aprovechando de forma completa el Big Data. El resultado se traduce en un ahorro de tiempo y recursos, produciendo beneficios en todos los plazos posibles. La problemática relacionada con el conocimiento tecnológico para el empleo de este tipo de herramientas se resuelve con la BI, puesto que se caracteriza por la accesibilidad de uso para todos los usuarios.
Asimismo, permite detectar errores en los datos con facilidad y conseguir poner remedio a ellos con una velocidad mayor. Por ello, es la herramienta perfecta para añadir valor a la empresa y optimizar sus procesos en el camino.
Valor para la logística
El BI aporta múltiples ventajas para el sector logístico. Desde el control de stock a la flota de vehículos, este recurso permite que todas las áreas sean más eficientes. Entre estas ventajas destacan las siguientes:
- Obtener información precisa. El BI informa de cómo son utilizados los costes dentro de las actividades y cómo se pueden asignar de forma más rigurosa para obtener mejoras.
- Monitorizar la supply chain. A través de estas herramientas se pueden determinar los problemas que estén surgiendo a lo largo de la cadena y remediar los errores.
- Obtener indicadores para saber el rendimiento de proveedores y transportistas. Asimismo, permite evaluar el ejercicio de entrega y desempeño del trabajo.
- Pronosticar la demanda y así administrar la disponibilidad.
- La toma de decisiones y la mejora continua.
- Crear estrategias y actualizarlas para mantenerse al día y adelantarse a la competencia.
De esta forma, la inteligencia de negocio permite gestionar los procesos logísticos mediante el procesamiento del Big Data. Esto produce que la cadena de suministro sea más trasparente y adelantarse a las posibles situaciones, permitiendo adaptarse a los cambios de la industria e identificando las mejoras que hay que realizar. El resultado son procesos optimizados, la mejora de los costes y el valor añadido de la empresa en el mercado.
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