23 de Septiembre de 2022
Directivo de Mapfre habló sobre herramientas de ‘business intelligence’
El viernes 9 de septiembre, la Carrera de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de Lima organizó el webinar “Herramientas de inteligencia de negocios: aportar valor desde la inteligencia de negocios”, en la que se explicó en qué consiste este análisis de datos y se señaló cómo podría tener un impacto positivo en las distintas áreas de la empresa.
El ponente a cargo de la conferencia fue el ingeniero industrial Rodrigo Adrianzén Sifuentes, licenciado por nuestra Casa de Estudios y quien ocupa el cargo de subdirector de Transformación Digital e Innovación en Mapfre Perú. Él explicó a qué nos referimos al hablar de inteligencia de negocios o de business intelligence (BI). El expositor dijo:
“La inteligencia de negocios es la combinación de tecnología, herramientas y procesos que permite transformar datos almacenados en información, esta información en conocimiento, y dirigir este conocimiento a un plan o estrategia. Esta última permite optimizar la utilización de recursos, monitorear el cumplimiento de objetivos y tomar decisiones con fundamento”.
El expositor señaló, además, que la BI es útil para todos los departamentos de una empresa, pues ayuda a elaborar estrategias y a tomar decisiones, potencia la resolución de problemas, muestra nuevas oportunidades de negocio y permite ahorrar tiempo y dinero.
Agregó que la obtención de datos de mayor calidad es fundamental para mejorar la satisfacción de clientes y empleados, hace más fácil la consulta visual de datos y es muy accesible a todos los miembros de la empresa, gracias a sus interfaces intuitivas y fáciles de comprender.
Adrianzén añadió que el uso de la BI en el departamento comercial permite medir rendimientos, elaborar planes de incentivo, construir modelos analíticos para venta cruzada y predecir comportamientos de clientes latentes, entre otras ventajas; en marketing, ayuda a definir temporalidad de campañas, elaborar presupuestos de inversión, predecir el comportamiento de los consumidores y generar promociones personalizadas; en cuanto al cliente, crear segmentaciones basadas en el valor integral de este, crear planes de fidelización, predecir pérdida de los mismos y evitar fraudes; y en cuanto a operaciones, priorizar atención a clientes de alto valor, mejorar las acciones de cobranza, evaluar proveedores y medir rendimientos de operarios.
Finalmente, señaló que las tendencias y desafíos del mercado apuntan al BI Móvil, al BI Autoservicio, a la gestión de calidad de datos (DQM), a la nube, al BI Colaborativo, a afinar informes predictivos y a la integración total de las API.
