¿Qué es el Business Intelligence?

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ღ★ღ ETL ღ★ღ

Podemos utilizar un modelo muy importante que se llama ETL:

Extract: Es el proceso de recopilación de la información.

Transform: Es el proceso de limpiar y transformar la información porque no siempre está estructurada como lo queremos.

Load: Es el cargar la información a algún software que nos permita analizar y visualizar la información.

ღ★ღ Análisis de la Información ღ★ღ

Aplicamos técnicas estadísticas y de minería de datos para descubrir patrones y relaciones ocultas en nuestros datos. En un mundo cada vez más data-driven, las empresas que pueden aprovechar al máximo sus datos tienen una ventaja competitiva significativa. El análisis de la información empresarial permite:

Identificar tendencias: Detectar patrones y tendencias en los datos para anticiparse a cambios en el mercado.

Optimizar procesos: Identificar cuellos de botella y áreas de mejora en los procesos internos.

Mejorar la toma de decisiones: Proporcionar información precisa y oportuna para respaldar la toma de decisiones estratégicas.

Aumentar la eficiencia: Automatizar tareas y optimizar el uso de recursos.

Incrementar la rentabilidad: Identificar nuevas oportunidades de negocio y reducir costos.

Podemos imaginar tener una cadena de tiendas de ropa y analizando sus datos, podemos descubrir que:

Tendencia: Las ventas de ropa deportiva han aumentado un 20% en los últimos 6 meses.

Clientes: Los clientes que compran ropa deportiva tienden a ser más jóvenes y buscan productos de marcas específicas.

Inventario: Existe un desabastecimiento de tallas pequeñas en la línea de ropa deportiva.

Con esta información, la cadena de ropa puede tomar decisiones como:

Aumentar el inventario: Pedir más ropa deportiva de tallas pequeñas.

Lanzar una campaña de marketing: Dirigida a un público más joven y promocionando las marcas más populares.

Abrir nuevas tiendas: En ubicaciones con alta demanda de ropa deportiva.

ღ★ღ Visualización de Datos y Storytelling ღ★ღ

La visualización de datos y el storytelling son dos herramientas poderosas que, cuando se combinan, pueden transformar datos complejos en narrativas comprensibles y persuasivas. Al transformar los datos en gráficos, diagramas y otros elementos visuales, podemos comunicar ideas de manera más efectiva y generar un mayor impacto en la audiencia. Siguiendo con el ejemplo de la tienda de ropa, podemos comunicar los hallazgos de una manera efectiva:

Gráfico de líneas: Un gráfico que muestre el crecimiento en las ventas de ropa deportiva a lo largo del tiempo, destacando el aumento del 20% en los últimos 6 meses.

Título: Evolución de las ventas de ropa deportiva.
Eje X: Meses.
Eje Y: Valor de las ventas.
Línea destacada: Mostrando el aumento del 20%.

Gráfico circular: Un gráfico que muestre la distribución de los clientes por edad, destacando el segmento de los jóvenes.

Título: Perfil de los clientes de ropa deportiva.
Segmentos: Rangos de edad (18-25, 26-35, etc).
Tamaño de los segmentos: Proporcional al porcentaje de clientes en cada rango