La toma de decisiones estratégicas es clave en el mundo de los negocios, pues marca una diferencia crucial entre una empresa exitosa y sus competidores. Para ello, es necesario contar con la información apropiada, para lo cual pueden usarse herramientas de inteligencia de negocios. En la actualidad, al menos el 60 % de organizaciones latinoamericanas ya las implementan

Moarri, R. (2023) El Impacto de la Inteligencia de Negocios en Las Organizaciones, Conexión ESAN. Available at: https://www.esan.edu.pe/conexion-esan/el-impacto-de-la-inteligencia-de-negocios-en-las-organizaciones

Evolución de la inteligencia de negocios:

https://blog.up.edu.mx/doctorado-en-ciencias-empresariales/la-evolucion-reciente-de-la-inteligencia-de-negocios

La demanda de datos, información y analítica: https://www.poli.edu.co/blog/poliverso/analitica-de-datos

Tendencias de la inteligencia de negocios:

https://www.concur.co/blog/article/inteligencia-de-negocios

Mercado laboral: https://economipedia.com/definiciones/mercado-laboral.html

4ta Revolución Industrial (Industria 4.0), 5ta Revolución Industrial (Industria 5.0): https://www.unir.net/revista/empresa/quinta-revolucion-industrial/#:~:text=La%20Industria%204.0%20o%20cuarta,mucho%20m%C3%A1s%20eficiente%20y%20significativa.

Tipos de usuario de inteligencia de negocios: Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2021). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. Pearson.

Productores de informacion: https://redc.revistas.csic.es/index.php/redc/article/view/149

Consumidores de informacion:

https://arxiu-web.upf.edu/hipertextnet/numero-1/consumo-info.html

Esta es la evolución del Business Intelligence (BI):

1. Finales de los 90 - 2000: Nace el BI con almacenamiento de grandes bases de datos y el OLAP, que facilita el análisis mediante cubos de información.

2. 2000 - 2010: La computación en la nube democratiza el BI, reduciendo costos y permitiendo el autoservicio sin depender de TI.

3. 2010 - 2020: La explosión de datos impulsa el Big Data, integrando herramientas como Hadoop y Spark para análisis masivo en tiempo real. Aparece la Inteligencia Artificial (IA).

4. 2020 - presente: La IA y automatización mejoran el BI con análisis predictivo y recomendaciones estratégicas.

La demanda de datos, información y analítica se usan para referirse a los procesos que involucran la recolección, el procesamiento, el análisis, la categorización y el aprovechamiento de grandes cantidades de datos (big data). Todo esto con el objetivo de adquirir información importante sobre procesos de una empresa, rasgos de usuarios, tendencias del mercado y otros datos que tenemos a disposición y que muchas veces no aprovechamos. 

En ese sentido, la analítica de datos es el conjunto de acciones que permiten recolectar y aprovechar los datos para encontrar tendencias y oportunidades de negocio para las empresas.  

Estas son las 10 principales tendencias de la inteligencia de negocios:

Tendencias en Inteligencia de Negocios (BI):

1. Alfabetización de datos: Permite a los empleados comprender y analizar datos sin depender de TI.

2. Automatización: IA y ML optimizan la recopilación y limpieza de datos, mejorando su calidad.

3. NLP en BI: El lenguaje natural facilita el acceso y uso de datos sin conocimientos técnicos.

4. Análisis aumentado: Democratiza el análisis avanzado mediante IA y aprendizaje automático.

5. Inteligencia predictiva: Anticipa oportunidades y riesgos para mejorar la toma de decisiones.

6. BI colaborativo: Mejora la conexión entre equipos y agiliza la toma de decisiones.

7. Nube conectada: Almacenamiento seguro y accesible desde cualquier lugar.

8. Gestión de calidad de datos: Garantiza datos confiables y evita duplicaciones.

9. Mobile BI: Acceso a datos en tiempo real desde dispositivos móviles.

10. Integración de BI: Evita la pérdida de datos maximizando su uso en las empresas.

El mercado laboral es es el lugar donde se encuentran la oferta y la demanda de trabajo. La oferta está compuesta por todos los trabajadores que buscan empleo, mientras que la demanda está formada por las empresas que necesitan contratar empleados.

La Industria 4.0 o cuarta revolución digital se caracteriza por la llegada de tecnologías inteligentes de automatización. Al respecto, la Industria 5.0 busca aumentar el potencial de esta transformación digital y basarla en una colaboración entre humanos y máquinas mucho más eficiente y significativa.

Así, la quinta revolución industrial es la transformación que sustituirá a la Industria 4.0 y consiste principalmente en la apuesta por las industrias de valor, centradas en el ser humano y en la interconexión eficaz entre procesos, sistemas y máquinas.

• Estratégicos: Directivos que toman decisiones a largo plazo basadas en datos.

• Analíticos: Analistas que profundizan en informes y modelos predictivos.

• Operacionales: Profesionales que mejoran la eficiencia diaria con BI.

• Técnicos: Especialistas en TI que gestionan la infraestructura y calidad de datos.

• Self-Service: Empleados sin conocimientos técnicos que generan informes fácilmente.

El estudio analiza la transferencia de información en empresas de la Comunidad de Madrid mediante una encuesta. Se identifican los hábitos de información, tipos de datos más demandados, principales proveedores y los canales más utilizados. También se evalúa el papel del sector público y privado en la provisión de información. Además, se examina la interacción entre los agentes del sistema Ciencia-Tecnología-Sociedad para determinar su eficacia.

El consumo de información se refiere a la acción de buscar y recuperar datos para satisfacer una necesidad o interés informativo. Este concepto está relacionado con términos como uso de información, comportamiento informativo e información "just in time". Además, está estrechamente vinculado al perfil del usuario, ya que nos proporciona datos sobre sus acciones y habilidades informativas, lo que permite definirlo desde una perspectiva renovada en el ámbito de la documentación.