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¿Qué rol juega el Business Intelligence en tu empresa?

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hace un mes

Curso de Business Intelligence: Utilidad y Áreas de Oportunidad
Curso de Business Intelligence: Utilidad y Áreas de Oportunidad

Curso de Business Intelligence: Utilidad y Áreas de Oportunidad

Al final del curso lograrás entender la esencia del Business Intelligence y podrás analizar la información efectiva para la toma de decisiones dentro de la organización. Sabrás cuáles datos analizar hacia la identificación de oportunidades de negocio.

¿Sabías que la inteligencia de negocios o mejor conocido como el Business Intelligence o BI (por su abreviación), es un término que se origina de las palabras ‘inteligencia’ y ‘negocios’ para dar a entender un concepto: el aprovechamiento de la información disponible para la toma de decisiones?

BI es considerado parte del área de Data Science, pero comúnmente como un departamento más enfocado al “know how” de los negocios. Y por lo general, quienes están a cargo de esta tarea deben familiarizarse con las actividades del día a día en sus organizaciones. Esto significa que deberás saber cómo poder utilizar la información disponible para el mejor aprovechamiento a la hora de tomar decisiones.

Cuando estas involucrado en BI, debes estar siempre al acecho de descubrimientos, tendencias y patrones que te hablarán acerca de la situación actual de la empresa. Y al mismo tiempo se espera que tengas la capacidad de ofrecer recomendaciones e incluso, difundir los resultados a personas de distintos rangos en las empresas.

Para ello, requieres tanto habilidades duras como blandas. Debes ser capaz de realizar mediciones cuantitativas y definir objetivos basados en KPIs, así como crear tableros de información y contar con excelentes habilidades de oratoria para entregar tu mensaje de manera muy sencilla, cautivando a la audiencia objetivo, haciéndoles entender la importancia de tus descubrimientos en la toma de decisiones.

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Para hacer las cosas más sencillas, definamos mejor el Business Intelligence en un proceso de 3 etapas.

1. Preparación de la información

En esta etapa hablaremos del concepto ETL:

-Extract: extraer la información necesaria de cualquiera que sea su origen, de forma estructurada o no estructurada.

-Transform: limpiar nuestra información y estandarizarla para su futuro procesamiento.

-Load: Y cargarla a cualquier lugar o programa que sea necesario que nos facilite su interpretación o visualización.

Generalmente en esta etapa puedes usar programas como Excel o lenguajes de programación como Python, si es necesario un proceso de grandes datos.

También el conocimiento de exportar datos de distintos programas de la organización será una gran ventaja. Puedes encontrar data en programas como SAP, HubSpot, Google Analytics e incluso Mailchimp.

¡Si deseas dar una milla extra en tu trabajo, aprender lenguaje de SQL, será de mucha ayuda para conectarte a las bases de datos y a diferentes servicios para su extracción!

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2. Descubrimiento de la información

Una vez que cuentas con la información limpia y estructurada, darás paso a la segunda etapa del proceso de BI, donde te sumergirás en la data realizando los siguientes pasos:

-Exploración: es la etapa que más tiempo te llevará y donde experimentarás y analizarás a fondo la información. Esto te permitirá familiarizarte con el dataset. Aquí tratrás de responder preguntas iniciales sobre las suposiciones del comportamiento y, en su caso, corroborarlas.

-Descubrimientos: al explorar será inevitable encontrar patrones y comportamientos dentro de tus datos. Debes entender y visualizar el porqué de las tendencias a detectar. Preguntas nuevas llegarán a tu mente y deberás hacer lo posible por encontrar las respuestas.

-Reportes: todos los esfuerzos realizados en la exploración junto con sus descubrimientos se concentrarán en reportes que te ayuden a identificar la información para tomar decisiones. Pensar bien la información a omitir y cuál usarás, es fundamental

Los programas como Power BI y Tableau son muy buenos para estos procesos porque permiten cargar los datos y explorar de una manera muy sencilla, ofreciendo distintas conexiones e incluso compatibilidad con datos en tiempo real.

Si sabes programar, Python cuenta con librerías muy buenas para estas tareas como Matplotlib y Seaborn.

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3. Presentación de la información

¡Como presentas la información es crucial para el Business Intelligence! Si no aprovechas todos los descubrimientos y aprendizajes obtenidos en procesos anteriores, es como si no hubieras pasado por estas tareas.

Recuerda que parte fundamental del BI es la toma de decisiones, así que presentar la información de manera adecuada a: gerentes, colaboradores e incluso la mesa directiva puede llevar una gran afectación en el aprovechamiento de la empresa.

Existen 3 conceptos que debes de tener en cuenta para tus presentaciones:

  • Visualización de datos: la presentación en formato visual facilita ampliamente la capacidad de retener el mensaje y asegura su retención por más tiempo. Utilizar esta técnica es fundamental para dar a entender lo que quieres decir de una forma sencilla y eficiente.

  • Storytelling: La narración en forma de historia cautiva a tu audiencia y logra una conexión con ésta. El poder narrar un mensaje en este formato crea una forma estructurada que ayuda a una mejor comprensión desde una perspectiva más amplia de la problemática, incluyendo contexto y desarrollo basado en datos.

  • Recomendaciones: Probablemente la parte más importante de esta última etapa. Al estar a cargo de BI debes aportar conocimiento y ofrecer opciones de aprovechamiento; sugerir acciones basadas en la información recopilada que se ajusten a los intereses de los involucrados y entender las repercusiones que éstas conllevan.


Business Intelligence es un área fundamental para todas las empresas y conlleva una gran responsabilidad: todas nuestras acciones deben estar fundamentadas en información que asegure la integridad en la toma de decisiones. En palabras de W. Edwards Deming: "Without data, you are just another person with an opinion".

¿Quieres saber más sobre el Business Intelligence y cómo llevar tu carrera al siguiente nivel? Te invito a que tomes el ‘Curso de Business Intelligence: Utilidad y Áreas de Oportunidad’ donde seré tu profesor y aprenderemos las distintas afectaciones de las actividades dentro de la empresa y cómo aprovecharlas para generar valor para los stakeholders.

Curso de Business Intelligence: Utilidad y Áreas de Oportunidad
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Al final del curso lograrás entender la esencia del Business Intelligence y podrás analizar la información efectiva para la toma de decisiones dentro de la organización. Sabrás cuáles datos analizar hacia la identificación de oportunidades de negocio.
Luis
Luis
LuisNovelo

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hace un mes

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66Puntos

Exceletne información, espero muy pronto comprar la membresía en Platzi y dedicarme de lleno al temo tecnológico.

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9136Puntos

Hola!

Encontré un typo en el artículo.

“Si sabes programar, Python cuenta con librerías muy buenas para estas tareas como Matplotlin (La palabra correcta es Matplotlib) y Seaborn.”

Saludos!

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96128Puntos

Excelente noticia, para continuar el camino de Data Science, ya he tomados los otros cursos de Luis Novelo, son muy buenos, es claro en la explicación y desarrollo de cada curso y motiva a ir más allá, lo tomaré pronto y lo recomiendo y #NuncaParesDeAprender 🚀

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8082Puntos

Blogs como estos ayudan mucho a seguir motivado en este camino de Data Science

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897Puntos

Interesante, no sabia casi nada del tema

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897Puntos
23 días

quiza lo haga en un futuro

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67141Puntos

Como complemento a las herramientas ya nombradas, se puede incluir Pentaho, IBM Cognos y SAS, que contemplan las 3 etapas explicadas.

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1350Puntos

Gran informacion sobre el Bussines Intelligence, de hecho, muchos trabajos relacionados con DS piden como complemento estudios en esta área, pueden también tomar el curso de Power BI, no se queden solo con Tableau

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7104Puntos

Excelente Post Luis, claro y conciso. Saludos

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5724Puntos

Excelente que se estén implementando estos cursos. Para aquellos que estén interesados, este puede ser el escalón que los lleve al Data Science y convertirse en expertos en BI y en BA. Es clave dominar lenguaje SQL, comprender conceptos claves de Data Warehouse (Kinball - Inmon), conocer herramientas ETL (SSIS - Data Tools, ODI, Pentaho, Alteryx, PowerCenter), modelos de datos (tabulares, multidimensionales) y herramientas de visualización (Power BI. Tableau, Qlick). Algo importante a tener en cuenta, BI no es técnico únicamente, se trabaja para el core de negocio y como tal es importante conocerlo si quieres darle valor a la información que vas a manejar.

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31945Puntos

WOW, me encanto.
Se necesita conocimientos profundos de marketing o te vale con Data Science?

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6126Puntos

Wow me encanto, hasta me dieron ganas de ďarle una miradita al curso aunque ahora estoy enfocada en desarrollo frontend, quien sabe en que me puede aportar esa informacion.