En la actualidad, las empresas tienen datos importantes que se generan a partir de los ERP, CRM y otros sistemas; sin embargo queda un largo camino por recorrer en la explotación de estos datos, es aquí donde la  Business Intelligence a porta una respuesta. Utilizando metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten depurar, transformar y reunir datos de los diferentes sistemas  internos y externos de la compañía, se consigue la explotación directa de los indicadores del negocio que permite tener una visión clara para la toma de decisiones.

Otras funcionalidades que encontramos en la Business Intelligence son la realización de cuadros de mandos, el Data Mining (Minería de datos), la predicción y previsión estadística de ventas / actividad / Cantidades / entre otras.

Normalmente, la business intelligence se compone de cuatro bloques fundamentales:

Para cumplir con los puntos anteriormente mencionados utilizamos tecnología probada que se adecua a su entorno y cumple las siguientes características:

• Amigable al usuario final
• Fácil Integración de datos desde sus sistemas actuales
• Rápida instalación en sus servidores
• Razonable coste de inversión (ROI)

Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis con infinidad de perspectivas y con gran velocidad de respuesta. La creación de un datawarehouse muchas veces representa el primer paso para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence (punto de vista técnico).

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras con la que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales, etc.) La información es homogénea y fiable, lo cual permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).

ETL: El proceso básico del Data WareHouse

• Extracción: Primer paso para obtener la información hacia el ambiente del Data WareHouse. 
• Transformación: Una vez que la información es extraída hacia el área de tráfico de datos, hay posibles pasos de transformación como: limpieza de la información, tirar la basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el Data wareHouse, combinar fuentes de datos haciéndolas coincidir por los valores de las claves creando nuevas llaves para cada registro.
• Carga: Al final del proceso de transformación, los datos están en el formato adecuado para ser cargados y entregados al usuario final.

La entrega de datos al usuario final, no se limita al formato almacenado en el Data warehouse, lo más importante desde el punto de vista funcional está en la facilidad que tienen los usuarios para explorar dichos datos, se gana en productividad a la hora de medir y presentar los datos, lo que estará relacionado con el tipo de aplicación y/o solución para crear cubos OLAP, consultas dinámicas, informes adhoc, gráficas de análisis “on the fly”.

Todo lo anteriormente mencionado, permitirá responder rápidamente a interrogantes como:

¿Quién nos compra regularmente?

¿Qué perfil tiene?

¿Quién es el mejor vendedor del día, del trimestre?

Los cuadros de mando incorporan los datos corporativos, indicadores y medidores de forma visual, datos que son rápidos de interpretar con una alta funcionalidad para navegar entre ellos y en los detalles  más conocido en término anglosajón DASHBOARD & SCORECARD, estos permiten difundir a toda la organización un conjunto de métricas adecuadas.

Con la implementación de un proceso como este, lograremos:

• Fomentar el uso de herramientas de datos homogéneos
• Creación y seguimiento de mapas estratégico, diagramas causa-efecto, entre otros diferentes elementos.
• Envío de alertas vía e-mail a los usuarios cuando el estado de la métrica cambia.

Se trata de la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una nueva y poderosa tecnología con gran potencial que ayuda a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (Data Warehouse).

Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo tomar decisiones proactivas en los negocios donde estas decisiones estarán conducidas por un conocimiento claro de la información (knowledge-driven).

Análisis Predictivo: Complemento o parte del Data Mining, con el análisis predictivo  aportamos una manera de realizar predicciones del negocio basado en técnicas de Data Mining y técnicas estadísticas aplicadas. Perfectamente aplicable en entornos de gran consumo, en el sector de la sanidad, etc.

Algunas utilidades de análisis predictivo:

• Análisis de cesta de compra
• Segmentación de clientes
• Eliminación de stock
• Programa de fidelidad
• Planificación de promociones & campañas
• Detección de fraude
• Predicción de enfermedades