Hoy existe una tendencia que busca mejorar la experiencia de clientes. Es clave para garantizar el éxito de una compañía de manera sostenida en el tiempo. Cada vez más compañías incorporan la inteligencia de negocios de manera estratégica.
Utilizar datos y software de Business Intelligence, o BI (inteligencia de negocio) resulta fundamental hoy en día para mejorar los procesos de ventas en las empresas. Para aplicar estas herramientas con eficacia, también se requieren profesionales adecuadamente formados y especializados en la materia.
Por este motivo, los directivos y mandos intermedios de las compañías deben saber que hace falta inversión para utilizar correctamente datos masivos e impulsar las ventas. Eso sí, no deben olvidar que la organización de cualquier proceso es costosa y lleva tiempo.
Actualmente existe una tendencia que consiste en mejorar la experiencia de clientes en las organizaciones. Esto es clave para garantizar el éxito de una compañía de manera sostenida en el tiempo.
Aunque la mejora de la experiencia de cliente puede abordarse desde muchos puntos de vista, en casi todos ellos, el dato tiene un peso estratégico. Ejemplo: UNIR es la universidad en Internet más importante en lengua española.
Sus más de 30.000 alumnos estudian 100% online, pero realizan los exámenes de forma presencial, en sedes físicas cercanas a su lugar de residencia. Pues bien, si UNIR quiere mejorar la experiencia de sus alumnos, para que ellos se desplacen lo menos posible a las sedes de los exámenes, cuenta con diversas opciones en materia de inteligencia de negocio.
Hay técnicas de análisis de datos geolocalizados, por ejemplo. Éstas permiten hacer una distribución geográfica óptima para establecer los lugares de exámenes que más le convienen al estudiante y a la Universidad, en cada cuatrimestre y en cada titulación, atendiendo a las necesidades del momento.
Eficiencia para datos masivos
Éste es un claro ejemplo de cómo el dato provoca eficiencia para dar a cada cliente lo que necesita. Por ello, el software de Business Intelligence sirve para tratar esos datos masivos, y adecuarse a la demanda.
Business Intelligence es una disciplina que consiste en tratar datos para tomar decisiones de manera eficiente en las empresas. El tratamiento de esos datos requiere de un software para llevar a cabo la tarea. Es casi utópico pensar que existe una manera artesanal de poder hacerlo.
No es casual que cada vez haya más necesidad de contratar profesionales especializados en Business Intelligence para optimizar las ventas. Esa demanda del mercado va más rápido que el número de profesionales que se dedican hoy a esta disciplina. ¿Por qué? Los equipos de Business Intelligence están sufriendo una transformación en su composición.
Hablar de las diferencias entre Big Data y Business Intelligence implica hacerlo de fuentes de información. Mientras que en lo que respecta a los grandes datos parece no haber límites (los datos proceden de sensores, de dispositivos GPS de transacciones en tiempo real, de cualquier entorno y en cualquier formato), las herramientas de Business Intelligence permiten acceder a conjuntos de datos que ya han sido clasificados, debidamente almacenados y preparados, los que harán posible hacer hallazgos analíticos cuyas conclusiones se verán reflejadas en informes, resúmenes, cuadros de mando, gráficos, tablas y mapas, proporcionando así información detallada sobre el estado del negocio a sus usuarios.
El uso adecuado de las herramientas que Business Intelligence puede marcar una gran diferencia entre una empresa que logra el crecimiento y una que no lo hace, entre un servicio al cliente de excelencia o uno deficiente, entre un manejo de inventarios eficiente y la pérdida de dinero y recursos, entre el éxito o fracaso de una organización.
Los sistemas y componentes del Business Intelligence se diferencia de los sistemas operacionales en que se encuentran optimizados para preguntar y divulgar los datos. Es necesario que los datos sean desnormalizados para apoyar consulta de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. Los procesos de extracción, transformación y carga, que nutren los sistemas Business Intelligence, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independiente a un único sistema desnormalizado, por lo datos que se encuentren integrados.