La inteligencia de negocios ha recorrido un largo camino desde que Richard Millar Devens la utilizó en la Cyclopædia of Commercial and Business Anecdotes en 1865. Devens hizo referencia a la inteligencia de negocios al describir cómo un banquero se benefició al recopilar y actuar sobre información antes que la competencia. Esa definición no está muy lejos de donde nos encontramos ahora. Aunque la inteligencia de negocios ha experimentado varias transformaciones en las últimas décadas, todavía se trata de recopilar y analizar datos para generar información significativa y conclusiones accionables. ¿Hacia dónde se dirige la inteligencia de negocios? Examinemos la trayectoria a continuación, volviendo a los orígenes de la inteligencia de negocios.

La Inteligencia de Negocios Reciente y Actual

Aunque la inteligencia de negocios era un concepto conocido antes de la llegada de la informática, fue la tecnología la que permitió que la inteligencia de negocios se convirtiera en una ciencia en lugar de un arte. Las personas con conocimientos podían convertir de repente los datos en valor empresarial. Los métodos para almacenar e interactuar con los datos cambiaron a lo largo de los años. Los Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS, por sus siglas en inglés) fueron los primeros sistemas de gestión de bases de datos. Algunos historiadores incluso afirman que la inteligencia de negocios moderna evolucionó a partir de los DSS. Para mejorar la tecnología de los DSS, se creó el procesamiento analítico en línea (OLAP) para analizar datos de varias fuentes. A continuación, surgieron los sistemas de información ejecutiva (EIS), un software enfocado en ayudar a los altos ejecutivos y otros directivos a tomar decisiones al proporcionarles acceso simplificado a información actualizada. Sin embargo, en la práctica resultó ser menos útil de lo que se teorizaba y su uso disminuyó. En la década de 1980 surgieron los almacenes de datos, que permitieron a las empresas almacenar su información en un solo lugar en lugar de en silos, por primera vez. En ese momento, los almacenes de datos supusieron una mejora significativa en términos de redundancia, ya que redujeron el tiempo necesario para acceder a los datos. Alrededor de la misma época, el concepto de inteligencia de negocios como una forma de producir informes regulares de datos de manera visualmente coherente comenzó a ganar fuerza. Las herramientas desarrolladas reflejaron este objetivo. A principios del siglo XXI, los servicios de inteligencia de negocios introdujeron herramientas más simples con la intención de hacer que cada usuario sea más autosuficiente al buscar información. Esto es más o menos donde nos encontramos en la actualidad, excepto por toda la transición hacia el big data.

La Inteligencia de Negocios de Hoy y Mañana

La transición hacia el big data ha ocurrido de manera tan fluida que resulta surrealista pensar en la cantidad de datos que se generan cada segundo en todo el mundo, provenientes de un número creciente de fuentes y por un número cada vez mayor de usuarios. Este ritmo de creación ha dejado obsoletas muchas tecnologías de inteligencia de negocios, especialmente aquellas que carecen de soluciones analíticas de vanguardia y de arquitectura de software de próxima generación. Los métodos analíticos de vanguardia incluyen análisis predictivos, prescriptivos, descriptivos, diagnósticos y de transmisión, pero lo más importante es que aprovechan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar tareas analíticas, hacer que los insights sean más precisos, personalizarlos para el usuario y servirlos más rápidamente. En cuanto a la arquitectura, empresas como ThoughtSpot están remodelando la forma en que se construye la arquitectura de inteligencia de negocios, incorporando búsqueda, insights automatizados, facilidad de uso, escalabilidad y gobernanza empresarial en una sola herramienta. Otros aspectos de la tecnología de inteligencia de negocios del futuro son el intercambio seguro de insights con socios y proveedores, herramientas multi-nube, gestión mejorada de la calidad de los datos y características que facilitan la colaboración en inteligencia de negocios. Estas cosas ya se han hecho realidad en cierta medida, pero como hemos visto con la trayectoria y evolución de la inteligencia de negocios, todavía hay mucho espacio para el crecimiento.