Actualmente en el mundo empresarial, los datos son el motor de todo, desde la fabricación, almacenamiento y logística de los suministros hasta las ventas, la atención al cliente y el marketing posventa. Mejorar la eficiencia en los procesos permite reducir los costes de producción, minimizar stocks, aumentar los márgenes y lograr ser más efectivos en las relaciones con los clientes.

Mediante la utilización de software de Business Intelligence (BI) podemos incidir en la mejora de todos los procesos. Procesamiento analítico en línea (OLAP), Inteligencia Geográfica o la creación de informes empresariales permiten a las empresas conectar e interpretar datos procedentes de diferentes fuentes.

Extraer información  mediante la minería de datos

A grandes rasgos, la minería de datos es el proceso de extraer información de distintas fuentes (como el software de un punto de venta, las herramientas de gestión logística y la maquinaria de fabricación con capacidad IoT), analizarla y presentarla en informes o cuadros de mando que ayuden a la empresa a comprender mejor las operaciones de la organización.

Si los datos son el combustible que crea las oportunidades de optimización, la minería de datos es el motor que convierte ese combustible sin procesar en movimiento para su empresa.

Aunque el BI se centra principalmente en la supervisión y la comparación de los conjuntos de datos de la empresa, la minería de datos se emplea para analizar conjuntos de datos con el fin de detectar patrones y tendencias emergentes. Debemos tener en cuenta sofisticadas técnicas que ayudan a las organizaciones a sacarles partido:

• Clasificación
  Obtención de información sobre los datos y los metadatos. Esta información se emplea para organizar los datos en clases.
• Aglomeración
  Es una técnica de análisis de minería de datos que se utiliza para identificar conjuntos de datos similares.
• Regresión
  Mediante la regresión se analizan las relaciones entre variables. Se utiliza para identificar el impacto que variables aparentemente independientes o inconexas tienen con respecto a otras variables dependientes.
• Reglas asociativas
  Ayudan a detectar asociaciones entre dos elementos o más. Además, el objetivo de dichas reglas de asociación es encontrar patrones ocultos en el conjunto de datos.
• Detección exterior
  Analiza el conjunto de datos en busca de elementos que no sean conformes a los patrones o comportamientos esperados. Por ejemplo, la detección de intrusiones y la detección de fraudes.
• Patrones secuenciales
  El análisis de patrones secuenciales permite identificar patrones o tendencias similares en los datos a lo largo de un período específico, como los que ocurren en los casos de estacionalidad.
• Predicción
  Mediante las demás técnicas de minería de datos (como la aglomeración, la clasificación, las tendencias, etc.) se analizan eventos pasados para predecir eventos futuros.

Minería de datos y Business Intelligence

Aparentemente la minería de datos y el BI pueden parecer diferentes, pero son complementarios y se solapan en gran medida, tanto en sus resultados como en el modo en el que pueden contribuir al éxito de su empresa. La minería de datos es un componente integral de el Business Intelligence en lo que respecta a la limpieza, la estandarización y el uso de los datos empresariales.

Las empresas pueden utilizar la minería de datos para hallar la información que necesitan, y el Business Intelligence y el análisis, para determinar que resultados son los más relevantes para la organización.

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En este año 2018 estamos en la antesala de una nueva revolución, una que transformará en definitiva cada organización, cada industria y cada servicio público en todo el mundo.

Nos referimos a la Inteligencia Artificial (IA) y 2018 es el año en que comenzará a impactar muchos aspectos de nuestras vidas de una manera omnipresente y significativa.

El concepto de Inteligencia Artificial no es nuevo. De hecho, se remonta a la década de los años cincuenta cuando Alan Turing, el pionero del cómputo, planteó la famosa pregunta “¿Las máquinas pueden pensar?” y fue en 1956, cuando se utilizara por primera vez el término “inteligencia artificial”.

Después de más de 70 la IA está pasando de ser un concepto a convertirse en una realidad cada vez más presente en nuestras vidas. En la actualidad, existen tres tendencias de innovación que impulsan su aceleración y adopción:

• El Big Data. La explosión de dispositivos, sensores y objetos conectados a internet ha expandido de manera exponencial la cantidad de datos que el mundo produce, convirtiéndose en una fuente de valor y ventaja competitiva.
• El cómputo en la nube. En la actualidad, cualquier persona que tenga una idea puede acceder al mismo poder de cómputo que, de manera tradicional, sólo poseían las multinacionales o los gobiernos. El cómputo en la nube democratiza la tecnología y acelera la innovación a una escala global.
• El Aprendizaje Automático puede identificar patrones sofisticados implícitos dentro de los datos.

La Inteligencia Artificial impactará nuestras vidas como una “revolución invisible”. Cada vez más, la IA estará en todos lados – para impulsar su motor de recomendaciones en línea, actuar como chatbot, personalizar su fuente de noticias o tener a salvo su tarjeta de crédito contra fraudes. La IA será más generalizada y menos invasiva que cualquier otra revolución tecnológica previa.

En particular, la IA estará integrada de manera transparente en productos y servicios existentes y bien establecidos para mejorar sus capacidades.

En los negocios, la IA será utilizada por la mayoría de las empresas en por lo menos una parte de la cadena de suministro, ya sea en investigación y desarrollo, diseño, logística, manufactura, servicio o relación con clientes. De hecho, IDC, el líder analista de la industria, cree que, para el siguiente año, el 40% de las iniciativas globales de transformación digital serán soportadas por capacidades de Inteligencia Artificial.

Para este año 2018 se espera un rápido desarrollo y la adopción masiva de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas debido a tres elementos clave que sucederán en los próximos meses:

1. Los asistentes virtuales se volverán omnipresentes: Comenzaremos a ver la adopción de IA a una escala amplia en la forma de chatbots conversacionales. De hecho, Gartner predice que para 2020, más del 85% de las interacciones de los clientes con la empresa serán gestionadas sin la interacción de un humano y la IA será la tecnología clave implementada para el servicio al cliente.
2. Se democratizarán los datos y la toma de decisiones: Ahora que existen más datos que nunca, la capacidad de entregar información de valor a partir de los datos, al máximo número de empleados relevantes se ha convertido en algo de vital importancia. La IA será la tecnología clave para que esto suceda al reunir datos de empleados, aplicaciones de negocios y el mundo.
3. Se asentarán bases confiables para la IA: A lo largo de los próximos meses se espera que empiecen a discutirse la creación de normas y regulaciones formales para el uso de la Inteligencia Artificial. Es crítico para la transparencia de las conversaciones públicas y privadas, que estas se lleven a cabo conforme a la manera en que la IA puede beneficiar a las economías y sociedades en una manera justa, transparente y confiable.

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Los informes son una parte necesaria de cualquier organización. Sin los datos de los informes, no tendría ninguna información específica sobre cómo su negocio está evolucionando financieramente, operacionalmente, etc…

La Inteligencia de Negocio (BI) tiende a ser más una idea o un proceso. En última instancia, BI es la práctica de utilizar datos organizados y gobernados para obtener la información correcta, a las personas adecuadas, en el momento adecuado para que pueda ver las tendencias, predecir los resultados futuros, aprovechar las oportunidades e impulsar el negocio.

Le descubrimos las tres primeras señales de que es hora de que su empresa pase de la simple presentación de informes a la incorporación de Business Intelligence:

Primera Señal – Su equipo está llegando a diferentes números, desde diferentes departamentos con el mismo informe.

¿Cómo puede suceder esto? La razón principal sería que distintas personas sacan información de diferentes lugares. Con todos los datos que hay dentro de un ERP, ¿cómo sabes que estás buscando los números correctos?

Una solución de BI minimiza las conjeturas, lo que le permite pasar de “Creo” a “Lo sé”. Produce informes y cuadros de mando precisos extrayendo los datos de un almacén que ha calculado y combinado todas sus fuentes de Información – lo que significa que todo el mundo está trabajando con datos reales. El Business Intelligence no sólo realiza un análisis rápido y claro de cualquier cantidad de datos, sino que también resuelve tareas como la creación de planes estructurales, la distribución y recopilación de información de diferentes unidades de negocio o equipos y consolidaciones.

Segunda señal – Está actualizando o migrando a un nuevo sistema ERP.

Cuando una organización migra de ERP suele tener decenas de informes que necesitan ser actualizados. Además, es probable que tenga cientos de miles de registros transaccionales que necesitan migrarse para fines de informes históricos. Estas dos situaciones combinadas probablemente conllevarán costos más altos en su actualización y llevará más tiempo. Con una solución Business Intelligence eliminará ambos factores.

Con un almacén de datos construido para Microsoft Dynamics, como el que se entrega con Jet Enterprise, no tendrá que pagar para actualizar los 100 informes del nuevo sistema, ya que se realiza automáticamente. Además, aplicando una solución Business Intelligence a la par que su actualización de ERP ahorra múltiples costes, ya que también puede usarlo para la migración de datos transaccionales. El almacén de datos almacenará todas sus transacciones históricas, reduciendo los costos de actualización hasta en un 80% en algunos casos. Esto le permite aumentar la productividad de su inversión obteniendo un análisis rápido y preciso para todos los que lo necesiten.

Tercera señal – Necesita consolidar.

Administrar múltiples sistemas ERP puede ser un desafío, especialmente a medida que su negocio crece. Al implementar una solución de BI, los usuarios empresariales pueden extraer los datos que necesitan de ambos sistemas, pero de un solo repositorio. Puede extraer rápidamente datos de todas las fuentes de la empresa y especificar un conjunto de reglas para transformar los datos, y hacerlo en una sencilla interfaz de arrastrar y soltar. Cualquier solución de BI sólida con una interfaz de usuario intuitiva y limpia, como Jet Enterprise, permitirá a los usuarios empresariales crear sus propios informes, además de tener la flexibilidad de añadir o modificar cualquier tablero de BI, desde bases de datos virtualmente ilimitadas. En otras palabras, puede eliminar la pregunta de dónde obtiene qué datos y cómo.

Al implementar Business Intelligence, toda la información está centralizada y se puede ver en un panel de control o convertirse en un informe, ahorrando enormes cantidades de tiempo y eliminando las ineficiencias.

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