La Inteligencia Empresarial se basa en la búsqueda e interpretación de los datos con el fin de convertirlos en un conocimiento productivo para la mejor toma de decisiones para la empresa, lo que permitirá, a su vez, tener una ventaja competitiva en el mercado correspondiente.
La tríada Datos / Información / Conocimiento, es el eje sobre el que se articula el análisis de la misma empresa. La Inteligencia Empresarial fomenta, a partir de la recogida de datos, la toma de decisiones metodológicas y sistemáticas que ayuda a mejorar la eficiencia de la empresa en cada uno de sus procesos.
La base de conocimiento, construida desde los datos recopilados, permite tomar decisiones sólidamente asentadas y con un conocimiento más profundo que si se utilizara otro tipo de análisis.
Toda empresa tiene una enorme cantidad de datos los cuales, bien organizados, dan como resultado una forma de conocimiento mucho más específica de los procesos de la empresa y las nuevas formas de negocio que pueden ser explotadas.
Además, las herramientas de Inteligencia Empresarial permiten la construcción de un cuadro de mando para, en un futuro, saber cómo se tienen que llevar a cabo los procesos y conseguir la mayor eficiencia en cada uno de ellos. De esta forma, la inteligencia de empresa será un fuerte músculo el cual, ejercitándolo de un modo adecuado, puede ayudar a la empresa a obtener rendimientos positivos de este método de trabajo, mejorando ostensiblemente en la eficacia de sus procesos.
USO DE DATOS EN LA INTELIGENCIA EMPRESARIAL
El software y, en general, las herramientas de business intelligence se basan en la utilización de sistemas de información complejos que utilizan datos extraídos de tres fuentes distintas: sistemas de producción, información relacionada con la empresa o sus ámbitos provenientes tanto de dentro como de fuera de la organización y datos económicos.
Independientemente de su procedencia, los datos son sometidos a tres procesos diferentes con el objetivo de perfilarlos y homogeneizarlos para que puedan cumplir su función de generadores de información de calidad útil y efectiva para la toma de decisiones:

Proceso de extracción.
Proceso de transformación.
Proceso de carga o proceso ETL.

Las principales características que deben tener los datos son, entre otras: exactitud, fiabilidad, consistencia, relevancia y precisión. No obstante, lo más importante son los objetivos que se pretenden conseguir y su correcto análisis.
DESAPARECEN LAS SUPOSICIONES BASADAS EN INTUICIÓN (BI)
Para gestionar un negocio de esta forma nos descubre la realidad de que lo estamos haciendo sin tener datos integrales que nos muestren una imagen fiable de nuestra organización que nos permita tomar decisiones. Con inteligencia empresarial conseguimos datos precisos, actualizados en tiempo real, con tendencias y previsiones que nos pueden, entonces sí, ayudar a hacer conjeturas del estilo “qué pasaría si”, pero basándonos en datos reales. Por lo tanto, desaparece la necesidad de adivinar o estimar lo que puede pasar.
BUSCA LA EFICIENCIA
Muchas organizaciones gastan enormes cantidades de tiempo buscando información dentro de sus diferentes fuentes de datos para conseguir una comprensión más profunda de su negocio. Cuando la encuentran todavía tienen que convertirla, fusionarla, crear informes para presentar dichos datos, compartirlos, comunicar sus opiniones al respecto y discutirlos si es necesario. Si dispones de un sistema de inteligencia empresarial, todo el dato necesario proviene de una única fuente y puedes acceder a ella desde un panel de control y convertirlos en un informe. Esto ahorra mucho tiempo y energía, eliminando además ineficiencias del proceso. La productividad aumenta, ahorras tiempo y mejoras la precisión y utilidad de los datos
Para aprovechar todas las ventajas de un sistema de inteligencia empresarial, debes asegurarte de invertir también en personal de inteligencia empresarial especializado y software diseñado para la eficiencia analítica y la accesibilidad.
También debes asegurarte de que el sistema que elijas puede analizar tanto el contenido como el contexto de los datos.