INSTITUTO TECNOLÓGICO DE DURANGO

Ing. gestión empresarial

Mercadotecnia Electronica

Tarea. Padlet

Docente: Luis Fernando Galindo Vargas

Alumnos.

Clara Arlet Castillo

Michell Rodriguez

Valentina García

Diego Núñez

La inteligencia de negocios tradicional surgió originalmente en la década de 1960 como un sistema de intercambio de información entre organizaciones.

¿Qué es business intelligence? (2024, julio 30). Ibm.com. https://www.ibm.com/mx-es/topics/business-intelligence

(S/f-b). Iebschool.com. Recuperado el 10 de diciembre de 2024, de https://www.iebschool.com/blog/herramientas-business-intelligence-digital-business/

3 ejemplos de Business Intelligence. (2024, enero 25). Inesdi. https://www.inesdi.com/blog/3-ejemplos-de-business-intelligence/

Las herramientas de BI permiten a los usuarios empresariales acceder a diferentes tipos de datos: históricos y actuales, de terceros e internos, así como a datos semiestructurados y no estructurados, como las redes sociales. Los usuarios pueden analizar esta información para obtener información sobre el rendimiento de la empresa.

• Identificar maneras de aumentar las ganancias.

• Analizar el comportamiento del cliente.

• Comparar datos con los competidores.

• Rastrear el rendimiento.

• Optimizar operaciones.

• Predecir el éxito.

• Gestión de datos: Para depurar, estandarizar y transformar datos de diversas fuentes

• Descubrimiento de datos: Para recopilar y evaluar nueva información, y realizar proyecciones de futuro

• Reporting: Para visualizar información de manera gráfica e intuitiva 

Algunos ejemplos de herramientas de BI son:

Tableau, Power BI, QlikView/Qlik Sense, MicroStrategy, Sisense, Looker, Domo. 

La BI puede ayudar a las empresas a:

• Identificar formas de aumentar las ganancias

• Analizar el comportamiento del cliente

• Comparar datos con los competidores

• Rastrear el rendimiento

• Optimizar operaciones

• Predecir el éxito

• Identificar las tendencias del mercado 

Algunas empresas que utilizan BI son:

Amazon, Walmart, Coca Cola, Netflix, Starbucks, UPS.

es quizás uno de los ejemplos de mayor éxito en el uso de las herramientas de Business Intelligence. La cadena líder en streaming es capaz de realizar grandes análisis de datos acerca de sus usuarios. De hecho, Netflix encabeza la ola de transformación de la industria del entretenimiento en vídeo, en particular, por su capacidad de conocer más detalles de los gustos y preferencias de cada persona según su comportamiento en la plataforma.

Algunos de estos datos son las búsquedas que hacen, las valoraciones y los comentarios que dejan, como datos explícitos. Y dentro de los implícitos, los dispositivos que emplean, el día que más tiempo dedican a la plataforma, la duración, si ven los capítulos completos o a trozos, las preferencias comunes con otras personas o la forma en que abandonan lo que ven.

Con un número de suscriptores que ya supera los 200 millones, Netflix tiene la capacidad de generar recomendaciones personalizadas de series y programas, hipersegmenta a los clientes, predice claves de éxito y tendencias y mejora la experiencia del usuario. Pero no solo eso, también ha creado una serie propia que colgó completa en la plataforma. Con una inversión de 100 millones de dólares, crearon un drama político basado en las preferencias de la audiencia. La estrategia de promoción también estaba basada en datos.

BBVA también lleva años trabajando en el uso del BI para obtener información de valor de sus clientes y poder utilizarla de manera adecuada. Esta entidad destaca en la ciencia de datos, donde además de liderazgo, cuenta con un profundo conocimiento. De hecho, cuenta con un área específica dedicada a aquella, para analizar operaciones, la lógica del funcionamiento y otros resultados.

Su área de Data & Analytics se creó como un centro separado, tanto física como estructuralmente, lo que permitió promover y retener talento, y crear alianzas innovadoras para monetizar datos y encontrar un equilibrio entre las necesidades y las demandas del banco en el corto y en el largo plazo.

Un ejemplo de aplicación de este centro de análisis fue el proyecto llevado a cabo tras el huracán Odile, en México. Se analizaron transacciones en cajeros y puntos de venta de más de 100 mil clientes para desarrollar modelos de actividad y conducta. Con la información obtenida, se diseñaron modelos para usarse como planificación frente a otros desastres naturales que pudieran producirse en el futuro, tanto para reducir el sufrimiento como para mejorar la gestión de los recursos.