El panorama económico en el que estamos inmersos, donde la globalización marca el rumbo de los negocios, las empresas exigen cada vez en mayor medida acciones rápidas y respuestas más precisas basadas en los datos adecuados.
Por este motivo, los nuevos modelos de negocio piden una nueva generación de herramientas de Business Intelligence que incluyan análisis en tiempo real y activos procedentes de diversas fuentes operativas. El objetivo de esta evolución es lograr patrones relevantes y lograr una mayor agilidad.
Esta meta es adonde tienen que llegar las plataformas de Business Intelligence, aportando nuevos métodos y tecnologías que ofrezcan respuestas inmediatas a la hora de ofrecer datos de calidad a casi cualquier velocidad. Y no solo en entornos cloud, sino también en los locales.
Es decir, el análisis en tiempo real es la capacidad de establecer nuevos procesos de negocio e integrar una infraestructura de TI que se adapte de forma automática y específica a todas las actividades y procesos del negocio, que cambian de un modo constante. Se trata de un nuevo paradigma: “detectar y responder” de forma inmediata.
Esta necesidad lleva consigo la exigencia de integrar un sistema que esté diseñado para poder analizar y virtualizar todo tipo de información, incluyendo también datos sin estructurar. Es necesario asimismo llevar a cabo una evaluación estratégica para establecer cuáles son los procesos de negocio que más se beneficiarán de esta nueva tecnología.
Y es así porque aunque es cierto que la mayoría de las organización ya disfrutan de un importante nivel de sincronización entre los datos esenciales de su negocio, aún no disponen de un acceso fiable y homogéneo en todas sus herramientas de Business Intelligence.
A diferencia del Business Intelligence tradicional, basado en un modelo de “almacenar primero, analizar después”, el análisis en tiempo real requiere un diseño que sea capaz de analizar los eventos clave del negocio a medida que ocurran.
Para dar respuesta a este enfoque, es necesario que la infraestructura de Business Intelligence moderna incluya una serie de funcionalidades esenciales, entre las que destacan:
- Detección y respuesta en tiempo real ante acontecimientos clave de negocio
- Acceso en tiempo real a datos operativos activos mediante replicación de información de alto rendimiento y de forma independiente a la base de datos
- Creación de una capa de acceso a datos fiables y comunes que acelere la entrega de todas las herramientas de Business Intelligence mediante la virtualización de datos
- Gestión inmediata a todas las fuentes de información empresarial, incluidos datos no estructurados y de redes sociales
Para alcanzar todos estos objetivos, las empresas de nueva generación deben centrar sus esfuerzos en apostar por soluciones que integren rápidamente diversos tipos de datos con herramientas de gestión avanzada dentro de su infraestructura de TI.
Estas alternativas deberán además adaptarse al software y hardware existentes, para no tener que recurrir a una estrategia de sustitución.
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.