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Origen del término "Business Intelligence"

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Hans Peter Luhn, un investigador de IBM, acuña el término "business intelligence" en su artículo "A Business Intelligence System". Luhn describe un sistema automatizado para diseminar información a los distintos niveles de una organización.

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Desarrollo de bases de datos relacionales

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Edgar F. Codd, un científico de IBM, desarrolla el modelo de bases de datos relacionales, que se convierte en la base para los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), fundamentales para la recopilación y el análisis de datos.

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Howard Dresner, un analista de Gartner, populariza el término "business intelligence" para referirse a los conceptos y métodos que mejoran la toma de decisiones empresariales a través del uso de sistemas basados en hechos.

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Durante los años 90, se desarrollan y popularizan herramientas de BI como OLAP (Online Analytical Processing), ETL (Extract, Transform, Load) y software de visualización de datos como BusinessObjects y Cognos.

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La inteligencia de negocios evoluciona hacia el análisis en tiempo real y el autoservicio. Empresas como Tableau y QlikView introducen herramientas que permiten a los usuarios no técnicos crear sus propios informes y visualizaciones de datos.

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La adopción de la nube y las tecnologías de Big Data revolucionan la inteligencia de negocios. Plataformas como Amazon Web Services (AWS), Google BigQuery y Microsoft Azure facilitan el almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

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Inteligencia Artificial y Machine Learning en BI

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La integración de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en las herramientas de BI permite análisis predictivos y prescriptivos más avanzados. Herramientas como Microsoft Power BI y Tableau comienzan a incorporar capacidades de IA y ML.