Decision Intelligence (DI) se define como una disciplina que facilita la toma de decisiones con tecnologías como la inteligencia artificial y la inteligencia empresarial, o Business intelligence. Combina ciencia de datos, ciencia de gestión, ciencias sociales, análisis predictivo, gestión de decisiones y otras técnicas y disciplinas.
Democratiza el análisis avanzado basado en IA para usuarios empresariales en todos los niveles, incluidos aquellos sin conocimientos técnicos.
Inteligencia de decisiones: Reducir la brecha entre datos y estrategia
Gartner incluyó la Inteligencia de Decisiones como una de las principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2022, y la define como
una disciplina práctica que hace avanzar la toma de decisiones mediante la comprensión explícita y la ingeniería de cómo se toman las decisiones y cómo se evalúan, gestionan y mejoran los resultados a través de la retroalimentación.
El concepto se basa en la idea de que las empresas deben tratar la toma de decisiones como otros procesos empresariales modernos y, por tanto, implantar sistemas de registro para modelar, seguir, aprender de y mejorar decisiones de gestión específicas. Este enfoque basado en la toma de decisiones comienza con las decisiones críticas que impulsan el rendimiento de la empresa y, a continuación, se remonta a las personas, los procesos y los conocimientos necesarios para tomar decisiones coherentes y de alta calidad.
La Dra. Lorien Pratt, coautora del libro «Decision Intelligence Handbook: Practical Steps for Evidence-Based Decisions in a Complex World«, esboza cinco procesos clave que incluyen los Requisitos de la Decisión, el Modelado de la Decisión, el Razonamiento de la Decisión, la Acción de la Decisión y la Revisión de la Decisión.
Diferencias entre Business Intelligence y Decision Intelligence
La diferencia se centra en sus enfoques de los datos y los procesos de toma de decisiones.
Business Intelligence se centra principalmente en el análisis descriptivo, que implica la recopilación, integración y visualización de datos históricos para informar sobre el estado actual y pasado de las operaciones empresariales.
Por otro lado, Decision Intelligence se puede entender como un siguiente paso, una vez la empresa tenga implantada una herramienta de BI. Es una evolución que incorpora analítica predictiva, analítica prescriptiva y tecnologías basadas en IA no sólo para analizar datos pasados, sino también para predecir resultados futuros y recomendar acciones estratégicas. Puede modelar decisiones potenciales y simular sus impactos, proporcionando un enfoque más dinámico y prospectivo para tomar decisiones informadas.
Componentes clave de Decision Intelligence
DI combina varios componentes, siendo la clave la integración de todas las fuentes de datos internas y externas de la empresa, su transformación, fusión y visualización en informes y dashboards con asistentes de IA para interpretar y hacer accionables estos datos para apoyar la toma de decisiones.
A continuación veremos como BI Studio gestiona todos los componentes clave de una herramienta de Decision Intelligence:
- Ingesta, almacenamiento y gestión de prácticamente todos los tipos de datos, con conectores plug and play de Conecta HUB. Además, herramientas de ETL como Conecta HUB cuentan con la flexibilidad para añadir nuevas fuentes de datos sin programar
- Fusión de todos los datos, incluidas las fuentes estructuradas y no estructuradas, en un Data Warehouse normalizado , una característica diferenciada de BI Studio.
- Enriquecimiento con IA de Conecta HUB para extraer información de datos no estructurados, como texto, audio, imágenes y vídeo
- Exploración de datos y consultas a través de cuadros de mando e informes visuales. BI Studio cuenta con 13 tipos de indicadores, como tree maps., mapas de calor, líneas de tiempo, que permiten a los usuarios ver resúmenes de alto nivel y profundizar en datos granulares. Ver todo los tipos de indicadores
- Consultas en Lenguaje Natural (NLQ) a asistentes de IA sobre los informes
Veamos en mas detalle los 3 componentes clave:
Integración de datos
La integración de datos implica consolidar datos de diversas fuentes, como sistemas de gestión de tipo ERP, CRM, SGA herramientas de ventas como ecommerce, marketplaces y movilidad comercial entre otros, en un entorno de datos unificado. Este componente es fundamental, ya que garantiza que todas las decisiones se basen en una visión global de la dinámica del cliente y del mercado, en lugar de en conjuntos de datos aislados.
Herramientas ETL (Extraer, Transformar y Cargar) como Conecta HUB agilizan el proceso de recopilación de datos. Automatizan la extracción de datos de diversas fuentes, los transforman en un formato coherente y los cargan en un almacen de datos normalizado para su análisis. Esta automatización reduce significativamente el esfuerzo manual que supone la integración de datos.
Conecta HUB proporciona una base de datos sólida para un marco analítico cohesivo y una inteligencia de decisiones. La plataforma agrega datos de más de 60 ERP, plataformas de ventas, CRM y fuentes externas, los prepara automáticamente para el análisis y los carga de forma segura en un almacén de datos normalizado para su uso con BI Studio.
Visualización de datos
La visualización de datos traduce el análisis de datos complejos en representaciones gráficas, como cuadros, gráficos y mapas de calor. Estos formatos visuales facilitan a los equipos la interpretación de los datos, el discernimiento de tendencias y la comunicación clara de los resultados a toda la organización. Una visualización eficaz de los datos ayuda a comprenderlos más rápidamente y facilita la presentación de las perspectivas de una forma accesible para todas las partes interesadas.
Gestión de decisiones
La gestión de decisiones es el proceso de aplicar reglas y lógica para automatizar los procesos de toma de decisiones basándose en la información generada por los análisis. Garantiza que las decisiones sean coherentes y estén alineadas con los objetivos empresariales. Para los directivos, las herramientas de gestión de decisiones pueden ayudar a automatizar las decisiones rutinarias, lo que les permite centrarse en tareas más estratégicas.
https://www.conectasoftware.com/magazine/tag/business-frameworks
Cómo puede ayudar la Decision Intelligence en tu negocio
Entrena la IA con tus datos
Eficiencia operativa: La DI automatiza las operaciones rutinarias, lo que permite a los responsables centrarse en tareas más estratégicas que requieren una visión humana. Esta automatización no sólo acelera las operaciones, sino que también reduce la probabilidad de errores asociados a los procesos manuales.
Reducción de costes: La DI puede reducir significativamente los costes optimizando la asignación de recursos y mejorando la eficiencia operativa. Al mejorar la precisión de la segmentación, optimizar la asignación de recursos y mejorar la capacidad de respuesta, la DI contribuye directamente a aumentar el retorno de la inversión.
Optimización de ventas
Las herramientas automatizadas pueden analizar datos sobre clientes potenciales y ayudar a priorizar oportunidades de venta. Con esta información, podemos utilizar la decision intelligence para entender y focalizarnos en aquellas actividades comerciales que más impacto supongan. Además, también para identificar las oportunidades que tienen más probabilidades de cerrarse e incluso actualizar los pronósticos de ventas en tiempo real.
Por otro lado, también podríamos aplicarlo para ver qué partes del embudo están en mayor riesgo, predecir los ingresos futuros utilizando las tasas de conversión históricas y los tiempos de cierre, y hacer llegar esta información a los equipos que la necesiten.
Estrategia de precios
En cuanto a las estrategias de precios o pricing, los sistemas automatizados pueden ajustar los precios en función de los umbrales de datos. Con el gran volumen de transacciones, las organizaciones pueden aplicar diferentes marcos de toma de decisiones para probar, repetir y refinar los procesos de decisión y los modelos de inteligencia artificial.
Esto es especialmente beneficioso para las empresas que realizan muchas transacciones, como las aerolíneas o las compañías farmacéuticas.
BI Studio, un ejemplo de plataforma de Decision Intelligence
El Agente IA de BI Studio es un ejemplo de plataforma de inteligencia de decisiones que agiliza los complejos procesos de toma de decisiones facilitando la interacción dinámica con los datos empresariales mediante consultas en lenguaje natural e IA.
El Agente IA se conecta directamente a tu conjunto de datos de marketing, ofreciendo una interfaz de chat que permite a los usuarios hacer preguntas ad-hoc, construir cuadros de mando, evaluar el rendimiento de la campaña, gestionar el ritmo del presupuesto, y mucho más.
¿Cómo funciona?
El pipeline de datos de Conecta HUB integra datos de más de 60 fuentes diversas, que abarcan una amplia gama de canales en cloud y on premise, dentro y fuera de la empresa. Esta exhaustiva recopilación de datos es crucial para crear una visión holística de los esfuerzos empresariales y las interacciones con los clientes.
Una vez recopilados los datos, la canalización de datos de Conecta HUB emplea sofisticadas técnicas de mapeo y preparación para transformar este vasto conjunto de datos en un formato estandarizado apto para el análisis.
La sólida base de datos permite al Agente IA funcionar eficazmente como plataforma de DI. Gracias a la confianza en la precisión e integridad de los datos, usuarios pueden confiar en las ideas y recomendaciones generadas por el Agente IA.
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