Bussines inteligence como estrategia para fortalecer la competividad empresarial

Este trabajo explora cómo la implementación de Business Intelligence actúa como una herramienta estratégica esencial para optimizar la toma de decisiones y asegurar ventajas competitivas en las empresas. En un entorno empresarial marcado por la incertidumbre y la constante evolución, BI ofrece a las organizaciones la capacidad de convertir grandes cantidades de datos en información significativa, mejorando la eficiencia de los procesos, detectando nuevas oportunidades de mercado y adaptándose de manera ágil a los cambios del entorno. Business Intelligence permite tomar decisiones fundamentadas en datos a través de metodologías como las propuestas por Inmon y Kimball, junto con herramientas tecnológicas como Power BI, Tableau y QlikView, que facilitan la integración y el análisis de la información. Se incluyen ejemplos exitosos en sectores como el alimentario, donde BI ha contribuido a mejorar la cadena de suministro, y en la gestión de redes sociales para promover la inclusión digital, demostrando cómo estas prácticas refuerzan la competitividad de las organizaciones. Asimismo, se resalta la relevancia de fomentar una cultura organizacional que priorice el uso de datos y de formar a los empleados para que puedan interpretar la información y tomar decisiones fundamentadas. También se explora el futuro del Business Intelligence) con la incorporación de inteligencia artificial para automatizar la toma de decisiones. Además, se profundiza en cómo el uso estratégico de Business Intelligence (BI) permite a las empresas adaptarse rápidamente a un entorno empresarial cambiante. Mediante la combinación de herramientas de BI, análisis predictivo y automatización con inteligencia artificial, se ilustra cómo las organizaciones pueden anticipar tendencias del mercado, reducir riesgos y mejorar la eficiencia operativa. Esta sinergia de Tecnológicas no solo refuerza la capacidad de respuesta de las empresas, sino que también promueve una toma de decisiones más ágil y precisa, impulsando la innovación y el crecimiento sostenible.

• Autores: Álvarez Restrepo, Daniel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5127
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5127
• Palabra clave: Datos; Decisiones; Eficiencia; Tecnológica; Adaptabilidad; Espionaje en los negocios; Toma de decisiones; Automatización
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)