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IBM desarrolló las unidades de disco duro, que se popularizaron entre usuarios y empresas con la llegada de los PCs.
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Hans Peter Luhn define en su artículo "A Business Intelligence System" la inteligencia empresarial como "la capacidad de comprender las relaciones entre hechos presentados de manera que orienten las acciones hacia un objetivo deseado".
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Charles Bachman, de Conference on Data Systems Languages (CODASYL), desarrolló el Intrusion Detection System (IDS), que introdujo el modelo de bases de datos en red y estableció un estándar mediante nuevos lenguajes de información.
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Surgió un nuevo tipo de sistema de información: los DSS basados en modelos o sistemas de apoyo a la toma de decisiones gerenciales.
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El canadiense Kenneth Iverson avanzó en el futuro del BI al crear el primer lenguaje de programación multidimensional, conocido como OLAP.
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El término “base de datos” se escucha por primera en un simposio en California. Se le definió como “un conjunto de “información” relacionada que se encuentra agrupada o estructurada”.
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Aparece la primera computadora mainframe, utilizada por grandes empresas para procesar grandes volúmenes de datos.
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Scott Morton realizó un experimento en el que los gerentes usaron efectivamente un Sistema de Decisión de Gestión (MDS).
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Se creó el concepto de base de datos y se analizó un sistema de decisión asistido por computadora en la revista Management Science.
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La empresa Systemanalyse Programmentwicklung (SAP) creó aplicaciones empresariales que simplificaban la entrada de datos en bases de datos.
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El científico informático británico Edgar Frank Codd, famoso por sus contribuciones a la teoría de bases de datos relacionales, definió el modelo relacional y publicó una serie de reglas para sistemas de datos relacionales en su artículo "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos".
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Los laboratorios de IBM desarrollaron el lenguaje SEQUEL (Structured English Query Language), que posteriormente fue ampliamente adoptado por el sistema de gestión de bases de datos experimental System R.
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Se crea la empresa de software "JD Edwards", fundada en Denver por Jack Thompson, Dan Gregory y Ed McVaney. Alcanzó el éxito desarrollando un programa de contabilidad para los miniordenadores Sistema/34 y Sistema/36 de IBM.
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Lawrence J. Ellison desarrolló el Relational Software System, que hoy en día se conoce como Oracle Corporation, creando así un sistema de gestión de bases de datos relacional.
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Las bases de datos evolucionan, permitiendo almacenar diversos datos de diferentes fuentes en una única base de datos.
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Nace en el mercado, la herramienta más popular y utilizada, Microsoft Excel.
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Nace "PeopleSoft, Inc.", fundada por Dave Duffield y Ken Morris en California. Encargada de suministrar software de Planificación de Recursos Empresariales
(ERP). -
Howard Dresner dió a conocer el término "Business Intelligence" como "Los conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones empresariales mediante el uso de sistemas basados en datos".
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Comienzan a desarrollarse y comercializarse más herramientas de inteligencia de negocios, ya que algunas empresas pioneras reconocen el potencial de estas soluciones y comienzan a implementarlas.
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Bill Inmon publica "Building the Data Warehouse", libro considerado una fuente clave para la tecnología de almacenes de datos.
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Thomas Siebel y Patricia House crean "Siebel Systems", conocida por convertirse convertirse en el principal proveedor de software CRM del mercado.
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Ralph Kimball publicó "The Data Warehouse Toolkit", adoptando un enfoque "ascendente" para el data warehousing, en el que se integran depósitos de datos individuales para construir un almacén de datos.
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Surge el concepto de "Big Data", impulsado por el crecimiento exponencial de los datos generados por internet y las tecnologías móviles.
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Por primera vez en la historia, se generó más información en un año que en los cinco mil años anteriores, desde la invención de la escritura.
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El término "Data Scientist" se populariza, reconociendo la necesidad de expertos en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos.
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Se da a conocer el término "Social Business Intelligence" (Social BI), donde se define como la toma de decisiones desde las conversaciones sociales.
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Las plataformas de BI en la nube comienzan a reemplazar las soluciones locales. Se integra el aprendizaje automático (Machine Learning) para análisis predictivos más avanzados.
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Introdujo el Índice de Negocios Sociales para ofrecer información sobre cómo son las empresas "sociales" y cómo se comparan con otras en sus industrias y competidores, proporcionando puntos de referencia de "negocios sociales".
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Las empresas comienzan a adoptar la "Data Democratization", permitiendo que los empleados no técnicos utilicen herramientas de BI para tomar decisiones basadas en datos.
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La inteligencia artificial (IA) comienza a integrarse con herramientas de BI, permitiendo análisis prescriptivos y automatizados.
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El BI basado en IA avanza con la incorporación de capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica aumentada.
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La Quinta Revolución Industrial, también conocida como Industria 5.0, es un concepto emergente que se ha discutido principalmente desde 2020 en adelante. A diferencia de la Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0), que se centró en la automatización, digitalización y el uso de tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y el Big Data, la Quinta Revolución Industrial pone un énfasis en la colaboración entre humanos y máquinas.
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Aumento del uso de "Decision Intelligence" para integrar BI con la automatización de procesos empresariales y la toma de decisiones en tiempo real.
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Herramientas de BI empiezan a incluir asistentes virtuales impulsados por IA, que permiten a los usuarios interactuar con datos mediante comandos de voz.
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Se espera que el BI evolucione hacia un enfoque más proactivo y predictivo, con sistemas que no solo reportan o analizan, sino que también sugieren decisiones estratégicas automatizadas.
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Se espera que a partir de 2025 sea el inicio de la 5ta Revolución Industrial, donde la colaboración entre humanos y máquinas inteligentes se convierta en la norma de las empresas. La Inteligencia Artificial y la Robótica colaboren para generar un nuevo enfoque de trabajo y toma de decisiones.
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Se espera que los sistemas de BI se integren completamente con tecnologías emergentes como la computación cuántica, aumentando exponencialmente la velocidad y la precisión de los análisis.
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Se espera que la Inteligencia de Negocios se convierta en "Business Cognition", donde las herramientas de análisis no solo entienden los datos, sino que también comprendan el contexto humano y emocional detrás de las decisiones de negocios.