--- title: "Inteligencia empresarial: no todo queda a la vista" description: Descubre cuál es la diferencia entre inteligencia empresarial y visualización y todo el trabajo que hay detrás de una buena decisión de negocio. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/iStock_000076500221_Small.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Inteligencia empresarial: no todo queda a la vista Publicado el 17/05/16 8:00 **Visualización y analítica predictiva** parece que, junto con las **herramientas de** [****inteligencia empresarial****](http://www.lantares.com/blog/evoluci%C3%B3n-de-la-inteligencia-empresarial)van de la mano confundiéndose a veces. Muchas soluciones de software siembran la duda entre los usuarios al **identificar como equivalentes el data visualization y las capacidades analíticas**, cuando en realidad no es así. El término Business Intelligence es muy amplio y da cabida a muchos conceptos, aplicaciones y herramientas pero, para poder aprovechar su valor hay que saber en qué consiste cada una.   ![inteligencia_empresarial_mayo.jpg](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/iStock_000076500221_Small.jpg?width=714&name=iStock_000076500221_Small.jpg "inteligencia_empresarial_mayo.jpg") Créditos fotográficos: istock [Rawpixel Ltd](http://www.istockphoto.com/photo/bar-graph-chart-data-information-inforgraphic-report-concept-gm492756816-76500221?st=223af2a)   [![Descarga el Ebook gratis: Visualización de datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/4def7ba7-de25-407d-9b94-464a04168931.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/4def7ba7-de25-407d-9b94-464a04168931)   ## Diferenciando entre inteligencia empresarial y visualización El primer paso para tener claros los distintos términos es entender la **distinción entre dos tipos de herramientas de inteligencia empresarial**: - **Soluciones front - end:** su parte más importante es la visualización y su mayor cualidad el apoyo que ésta, a través del cuadro de mando, da al reporting. - **Soluciones integrales**: por lo general, se componen de una plataforma de servicios de fondo, en la que conviven diferentes herramientas y donde se introducen diferentes algoritmos de análisis a través de los que se gestiona la preparación de los datos para su consumo. Es evidente que **la [visualización](http://www.lantares.com/blog/visualizacion-de-datos-el-aliado-de-tu-mente) es necesaria, mejora el rendimiento y maximiza la eficiencia usuaria** al interactuar con los datos**, sin embargo, sin un trabajo previo sobre los datos este contacto con la información podría, incluso, ser peligroso**. Esto sucede en los casos en que no se cuenta con una **versión única de la verdad.** El usuario de negocio se beneficia de este acceso sencillo y cómodo a los datos. Los **cuadros de mando** cada vez son más fáciles de manejar, incorporan más opciones de personalización y cuentan con un usuario que, a estas alturas, ya está curtido en su trabajo diario apoyándose en herramientas de este tipo. No obstante, no todos saben que **las soluciones que sólo aportan esto no son suficientes para conseguir una percepción real de los datos de la empresa** ya que: - Se carece de las etapas iniciales donde se lleva a cabo la preparación de los datos y su limpieza. - Es preciso contar con una base de datos central para alimentar al software.   ## Inteligencia empresarial y visualización en la era big data Cuando el volumen de datos a analizar era menor, **la visualización y los dashboards** carecían del carácter crítico que tienen hoy día. Pero cuando se trata de big data, limpiar y vincular todos los datos que se incorporarán a los informes de negocio es determinante para lograr un buen resultado. Diversidad de fuentes, de formatos, distintos niveles de calidad y datos que se propagan a lo largo de muchas plataformas y bases de datos dispares, implican **que hay que trabajar mucho más para lograr un análisis consistente.** Muchos estiman el tiempo necesario para esta preparación de la información en torno al 80% del total dedicado a un proyecto. Si bien es cierto que **la visualización ahorra muchas horas de trabajo**, cuando los datos no están listos para ser consumidos, este ahorro de tiempo es engañoso ya que las conclusiones que se extraigan del análisis no contribuirán a apoyar la **inteligencia empresarial** sino que pueden incluso desviar a la compañía de su objetivo. A efectos de **un análisis efectivo** se necesita: 1. Tener todos los datos en un lugar central para poder garantizar una única versión de la verdad sobre la que trabajar. 2. Ser capaz de actualizar e introducir cambios cuando sea necesario. 3. Asegurar la integración del back end en la creación del repositorio de datos, para hacer automáticamente el proceso de sincronización y la limpieza.   ## Los componentes de la inteligencia empresarial El gran número de plataformas y herramientas de software que utilizan las empresas para recopilar datos desde Excel a Salesforce, del CRM a las redes sociales, hace que sea casi imposible ir manualmente a través de todas ellas para crear una base de datos. La visualización es sólo un componente más de Business Intelligence y su utilidad depende del nivel de actualización, orden, calidad y limpieza de los datos que se pongan a disposición del usuario a través de su cuadro de mando. La **integración de las tareas de limpieza y preparación de la información** evita el tener que repetir el mismo trabajo cada vez que se incluyan nuevos datos, previniendo la necesidad de hacer nuevas inversiones en software. Contribuye a luchar contra los cuellos de botella que se producen cuando las actualizaciones se han de llevar a cabo por un solo departamento (tradicionalmente el de IT) que es el que se encarga de alimentar a los usuarios de negocio y sus herramientas de visualización; y permite alcanzar un nivel de actualización máximo al poder colaborar en tiempo real. ¿Cómo sería posible **hacer contribuciones a la inteligencia empresarial en tiempo real** si cualquier usuario puede hacer cambios pero sólo existe un encargado de normalizarlos y sincronizarlos? Aunque suene extraño, es así como se ha venido trabajando durante mucho tiempo, sobrecargando a IT con fuentes de datos descentralizadas que, desde los diferentes cuadros de mando del negocio proveían la información absolutamente asíncrona que protagonizaba informes poco fiables a la vez que ataba de manos a los expertos de la organización que, debido a su foco en este tipo de tareas rutinarias no podían centrarse en otras más estratégicas ni dedicarse a la innovación. Hoy día es diferente y las organizaciones tienen claro que, detrás de los resultados hay un trabajo minucioso y, **dando soporte a cada visualización, ese trabajo debe garantizar la calidad del dato y su integridad.**   **[![Recursos sobre Business Intelligence y Gestión de la Información](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/42a85519-e391-4a54-a0d5-427f9891e67b.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/42a85519-e391-4a54-a0d5-427f9891e67b)** Categoría: [Inteligencia Empresarial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/inteligencia-empresarial) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Claves para el éxito de los Chief Data Officer](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/claves-para-el-exito-de-los-chief-data-officer) [Cómo aplicar la metodología Agile al gobierno de datos para responder a necesidades cambiantes](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/aplicar-metodologia-agile-al-gobierno-de-datos) [Garantizar la calidad de los datos mediante la tecnología MDM](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/garantizar-la-calidad-de-los-datos-mediante-la-tecnologia-mdm) ### Categorías - 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