El término Business Intelligence (Inteligencia de negocio, Inteligencia empresarial, BI) es el más empleado a la hora de hablar de gestionar y analizar los datos de una empresa.

Podemos encontrar infinidad de definiciones para dicho término con una simple búsqueda, pero todas ellas nos dicen de una manera u otra lo mismo.

Forrester Research nos lo define así:

Business Intelligence es un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos brutos en información significativa y útil que se utiliza para permitir una comprensión estratégica, táctica y operativa más eficaz y la toma de decisiones.

Según esta definición, Business Intelligence también incluye tecnologías como integración de datos, calidad de datos, almacenamiento de datos, gestión de datos maestros, análisis de contenido y texto.

Algo más resumido y práctico nos deja el término en: Procesos que transforman los datos, más o menos estructurados de una compañía, en información y conocimiento para la mejor toma de decisiones.

El problema con el que se encuentran las empresas es que los datos que se generan a través de los procesos diarios; compras, ventas… no dejan de ser eso, datos almacenados de manera individual para reflejar un hecho.

La información necesaria para la toma de decisiones empresariales ha de tener otro sentido. No basta con saber el número de ventas de un determinado componente. Son necesarias comparativas, estadísticas lógicas de datos para conocer, por ejemplo, incrementos o decrementos en las ventas y permitir una estrategia clara para una buena toma de decisiones.

La habilidad de tomar las decisiones oportunas, de manera rápida y precisa, acompañadas de un plan estratégico basado en el conocimiento de nuestro entorno son las claves que marcan la diferencia en la carrera hacia el éxito, proporcionándole a las empresas la ventaja competitiva que persiguen.

El problema se nos presenta a la hora de intentar “extraer” esa información de los sistemas operacionales (donde se guardan los datos del día a día). Estos sistemas no están preparados ni tienen la suficiente flexibilidad como para permitir la extracción de esos datos. Su diseño y función está orientado al almacenamiento no a la obtención de conocimiento. Por otro lado, saturar estos sistemas con complejos procesos de búsqueda y formateo de los datos hace que la operativa diaria se ralentice y dejan de ser óptimos para ninguno de los procesos.

Así pues, aquí comienza el primer paso del Business Intelligence: que no es otro que el uso de determinadas herramientas que permiten extraer los datos de las bases de datos operacionales y transformarlos en datos para su análisis, cargándolos en lo que vienen a ser las bases de datos informacionales.

¿Qué son las bases de datos informacionales? Sencillo, lo que finalmente se ha venido a llamar DataWarehouse, o almacén de datos.

A todos estos pasos que convierten el dato en información se los engloba bajo el término ETL (Extract, Transform and Load «extraer, transformar y cargar»). Estos procesos nos permiten además agrupar los datos de diferentes fuentes de datos e incluso entornos.

Con el dato convertido en información y conocimiento se proporciona a la empresa el apoyo necesario para la toma de decisiones.