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Inteligencia de Negocios y control de asistencia: ¿cómo aplicarlo?

Inteligencia de Negocios y Control de Asistencia: ¿qué relación tienen?
Hablar de Inteligencia de Negocios o Bussiness Intelligence (BI) es amplio por las aplicaciones (como en el control de asistencia), y sus definiciones. Una de ellas es la realizada por Nedim Dedić y Clare Stanier de la Staffordshire University. Los académicos definen así la Inteligencia de Negocios:

“Son todas aquellas estrategias, procesos, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitecturas técnicas utilizadas para respaldar la recopilación, el análisis, la presentación y la difusión de información comercial”.
Vale decir, usar todas las tecnologías posibles para identificar nuevas oportunidades de negocio e implementar una estrategia basada en conocimientos. A partir de ellos, se proporciona a las empresas una ventaja competitiva en el mercado y una estabilidad a largo plazo. Son todos aquellos datos que permiten tomar decisiones.

Los procesos de la Inteligencia de Negocios


Para que el BI sea aplicable en las empresas, deben pasar por una serie de procesos. Para Tableu, una de las empresas que más ha desarrollado más la inteligencia de negocio, resume así sus procesos:
  • Minería de datos: uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos.

  • Informes: compartir el análisis de datos con las partes interesadas para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones.

  • Métricas de rendimiento y evaluación comparativa: comparación de los datos de rendimiento actuales con los datos históricos para realizar un seguimiento del rendimiento en función de los objetivos.

  • Análisis descriptivo: uso de análisis de datos preliminares para averiguar qué sucedió.

  • Consulta: haciendo preguntas específicas de datos. Así el BI saca las respuestas de los conjuntos de datos.

  • Análisis estadístico: tomar los resultados de análisis descriptivos y explorar más los datos utilizando estadísticas como cómo sucedió esta tendencia y por qué.

  • Visualización de datos: convertir el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para consumir datos con mayor facilidad.

  • Análisis visual: exploración de datos a través de la narración visual para comunicar ideas sobre la marcha y mantenerse en el flujo del análisis.

  • Preparación de datos: compilando múltiples fuentes de datos, identificando las dimensiones y medidas, preparándolas para el análisis de datos.

En suma, estos procedimientos tendrán como fin detectar el uso de los datos para la inteligencia de negocios. Y si estos parámetros tuvieron cumplimiento.

La importancia del BI


Mucho se habla de este concepto, pero poco se dice de su trascendencia. Una de ellas es que ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones. Lo anterior se logra, cuando el software BI, muestra datos actuales e históricos dentro de su contexto empresarial. Tal como sucede cuando relacionamos Inteligencia de Negocios y control de asistencia.
Los analistas pueden aprovechar el BI para proporcionar rendimiento y puntos de referencia de la competencia. Si se usan de manera efectiva, los datos correctos pueden ayudar con cualquier cosa, desde el cumplimiento de objetivos, hallazgo de nuevas posibilidades de negocio y mejorar procesos.
Para Forbes, los principales beneficios de incorporar inteligencia empresarial a largo plazo son: reducción de costos, mejorar la eficiencia y la productividad, apoyar la toma de decisiones, mejorar las ventas y encontrar las oportunidades.

Inteligencia de negocios y control de asistencia: tendencias


Según el sitio Microstrategy, estas son las tres tendencias en el desarrollo de Inteligencia de Negocios: Machine Learning (ML), Inteligencia Artificial (AI) e Internet de las Cosas (IoT). Según el mismo sitio, el 50% de las organizaciones han invertido en Machine Learning (ML).
Lo anterior es importante porque el Machine Learning ha llevado al IA un paso más allá: la computadora se entrena a sí misma. A medida que se ingieren más datos, realiza cambios en el algoritmo. Cuantos más datos consuma, más inteligente se volverá la máquina y mejores serán sus decisiones.
En el caso del control de asistencia, las tecnologías de inteligencia de negocios ya son aplicadas. Actualmente con los datos del registro de asistencia, se puede obtener aun más datos. Entre ellos, la gestión de ausencias, atrasos, horas extras, identificadores de ganancia o pérdida en dinero por asistencia.
También hay desarrollos dependiendo de la industria. En el caso del retail, hay opciones para identificar la dotación ideal de trabajadores por sucursal. Para la industria de outsourcing, las herramientas de BI logran determinar en que puntos hace falta personal.
Cualquiera de las soluciones otorgadas, permiten un mejorar las decisiones del negocio. El BI llegó para quedarse.

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