En los procesos digitalizados, se pueden analizar grandes cantidades de datos con métodos de inteligencia empresarial. El aumento exponencial de los datos disponibles y el aumento exponencial de la potencia de cálculo hacen posible evaluaciones que antes no eran posibles. Un requisito previo necesario es tanto la alta calidad de los datos como la extracción, transformación y carga sensata de los conjuntos de datos en una aplicación de BI (proceso ETL). Los datos que no están actualizados, los duplicados de datos y los registros de datos incompletos impiden que los «Big Data» se conviertan en «Smart Data» a través de la Inteligencia Empresarial.
Esto tiene sentido en los procesos en los que se generan grandes cantidades de datos y hay que reconocer correlaciones en relación con cuestiones muy específicas que no son evidentes sin el uso de procedimientos de análisis. Para ello, existen varios métodos de reconocimiento de patrones que reconocen correlaciones y coherencias. Esto puede llevar a veces a hallazgos inesperados que contradicen la intuición. Estas aplicaciones, que amplían la imaginación y/o la capacidad de decisión de sus usuarios, pertenecen a la categoría de «inteligencia aumentada».
Por ejemplo, las técnicas de BI le permiten analizar el comportamiento y las preferencias de sus clientes y predecir su comportamiento futuro. También puede deducir del comportamiento de sus clientes el comportamiento y las preferencias de los clientes potenciales que aún no han comprado. Esto le permite planificar mejor sus procesos y comercializar sus servicios de forma más específica. Identificar a los rescindidores de contratos en una fase temprana, reconociendo el comportamiento típico de los rescindidores antes de que decidan cancelar y reaccionando ante ello de forma proactiva, es también una tarea típica de BI. Las previsiones de tendencia también pueden crearse con métodos de BI. Los métodos de minería de datos son especialmente adecuados para este tipo de análisis.
Los algoritmos de BI se «entrenan» con archivos de muestra para poder evaluar o agrupar los datos en el sentido deseado en el futuro. De este modo, se pueden reconocer patrones en conjuntos de datos existentes y no estructurados, y también se pueden sugerir decisiones basadas en los conocimientos obtenidos (aprendizaje automático). Incluso el lenguaje natural puede ser procesado (procesamiento del lenguaje natural). Pero los nuevos problemas no pueden resolverse con el BI. Sin embargo, el aprendizaje automático con BI se limita a la estadística aplicada. Si se quiere dejar que las máquinas resuelvan problemas complejos o incluso novedosos, no se pueden evitar las aplicaciones de inteligencia artificial. Mientras tanto, las aplicaciones de BI están integradas en aplicaciones de software estándar, por ejemplo en MS Excel. Microsoft lleva hablando de «BI para todos» desde la década de 2000. Oracle también lleva muchos años integrando el BI integrado en sus sistemas de bases de datos.
A más tardar con el uso de BI, el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) se vuelve relevante. Configure sus sistemas de BI de manera que la recogida de datos, el tratamiento, la evaluación y la preparación de resultados preserven los derechos de los datos personales. Los abogados con experiencia en el GDPR pueden apoyarle en esto.