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El investigador de IBM Hans Peter Luhn utiliza por primera vez el término "Inteligencia de Negocio" en un artículo. Luhn define la inteligencia como la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos para orientar la acción hacia una meta deseada.
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Inicio del desarrollo de sistemas informáticos para procesar grandes cantidades de datos.Se comienzan a explorar las posibilidades de utilizar modelos computacionales para el análisis de datos empresariales.
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Se avanza en la capacidad de procesamiento, permitiendo el manejo de información empresarial de manera más eficiente.
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Empresas comienzan a experimentar con el uso de sistemas computarizados para la toma de decisiones estratégicas.
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Nace la idea de sistemas que facilitan la toma de decisiones empresariales mediante el uso de modelos y procesamiento computarizado.
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Los DSS se vuelven más sofisticados, integrando datos y modelos para proporcionar análisis más avanzados y ayudar en la planificación estratégica.
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Se empieza a conceptualizar la inteligencia de negocios como una evolución de los sistemas de apoyo a decisiones, enfocada en mejorar la toma de decisiones empresariales.
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Empresas comienzan a reconocer la importancia de utilizar sistemas para el análisis de datos, aunque la tecnología sigue siendo compleja.
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Mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento, allanando el camino para la gestión eficiente de grandes conjuntos de datos en la inteligencia de negocios.
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Creación de infraestructuras para almacenar grandes volúmenes de datos empresariales de manera centralizada, facilitando el análisis.
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Enfoque en proporcionar información clave en tiempo real para la alta dirección, mejorando la capacidad de toma de decisiones.
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Estos avances permiten una gestión más eficiente de los datos en los data warehouses, mejorando la capacidad analítica de los sistemas de inteligencia de negocios.
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Mayor inversión en investigación y desarrollo de tecnologías relacionadas con la inteligencia de negocios.
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Introducción de un software líder en la industria con funcionalidades específicas para la gestión de datos empresariales.
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SQL Server 2005 introduce herramientas como SQL Server Integration Services (SSIS) y SQL Server Reporting Services (SSRS), marcando un hito en el desarrollo de software de inteligencia de negocios.
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Google Analytics, inicialmente desarrollado por Urchin Software, se convierte en una herramienta fundamental para analizar el tráfico web y obtener insights valiosos para los negocios.
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MicroStrategy 9 introduce mejoras significativas en la visualización de datos y la capacidad de análisis, consolidándose como una solución integral de inteligencia de negocios.
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Tableau, una plataforma líder en visualización de datos, se establece como un referente en el campo de la inteligencia de negocios.
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QlikView 9 presenta mejoras en la visualización de datos y la capacidad de descubrimiento de insights, contribuyendo al crecimiento de Qlik como un actor clave en el ámbito de la inteligencia de negocios.
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Tableau, Power BI, Qlik, y otro proveedores lanzan versiones de sus software con mejoras continuas en la funcionalidad, usabilidad y capacidades de análisis de estas herramientas.
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Facilita el acceso y la gestión de datos de manera más flexible y escalable.
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Establece un marco de referencia para la evaluación y selección de herramientas de inteligencia de negocios.
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Las empresas buscan prever tendencias futuras y recibir recomendaciones para mejorar la toma de decisiones.
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Facilita la interpretación de datos complejos y la comunicación de insights a través de gráficos interactivos.
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Reorienta a las empresas hacia el cumplimiento normativo y revela oportunidades futuras en el uso de datos.
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Mayor integración de herramientas como Tableau, Power BI, y Qlik con capacidades avanzadas de IA.
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Crece la utilización de SAP Analytics Cloud y MicroStrategy para análisis avanzados y predicciones.
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Auge de soluciones basadas en la nube como Google Data Studio y Looker, permitiendo un acceso más flexible y escalabilidad.
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Uso extendido de soluciones como IBM Cognos Analytics y Oracle Analytics para optimizar la gestión de la cadena de suministro.
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Implementación de medidas de cumplimiento en herramientas como Microsoft Power BI y SAS Business Intelligence.