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Se utiliza por primera vez el término "Inteligencia de Negocio"
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. -
Comienzo de desarrollo de sistemas informáticos para procesar datos
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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Surgimiento de sistemas de procesamiento de datos más avanzados.
Se avanza en la capacidad de procesamiento, permitiendo el manejo de información empresarial de manera más eficiente. -
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Se observa la aplicación de modelos por computadora en el ámbito empresarial.
Empresas comienzan a experimentar con el uso de sistemas computarizados para la toma de decisiones estratégicas. -
Se desarrollan los primeros sistemas de apoyo a decisiones.
Nace la idea de sistemas que facilitan la toma de decisiones empresariales mediante el uso de modelos y procesamiento computarizado. -
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Consolidación y expansión de los sistemas de apoyo a decisiones.
Los DSS se vuelven más sofisticados, integrando datos y modelos para proporcionar análisis más avanzados y ayudar en la planificación estratégica. -
Howard Dresner propone el término "inteligencia de negocios".
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. -
Aumento en la conciencia y adopción de la inteligencia de negocios.
Empresas comienzan a reconocer la importancia de utilizar sistemas para el análisis de datos, aunque la tecnología sigue siendo compleja. -
Avances en la tecnología de bases de datos.
Mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento, allanando el camino para la gestión eficiente de grandes conjuntos de datos en la inteligencia de negocios. -
Desarrollo y popularización de data warehouses.
Creación de infraestructuras para almacenar grandes volúmenes de datos empresariales de manera centralizada, facilitando el análisis. -
Surgimiento de sistemas de información ejecutiva (EIS).
Enfoque en proporcionar información clave en tiempo real para la alta dirección, mejorando la capacidad de toma de decisiones. -
Avances en tecnologías de bases de datos relacionales.
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. -
Consolidación de la inteligencia de negocios como un campo de estudio y práctica empresarial.
Mayor inversión en investigación y desarrollo de tecnologías relacionadas con la inteligencia de negocios. -
Microsoft lanza SQL Server 7.0 con características mejoradas para la inteligencia de negocios
Introducción de un software líder en la industria con funcionalidades específicas para la gestión de datos empresariales. -
Microsoft lanza SQL Server 2005 con funcionalidades mejoradas de Business Intelligence.
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. -
Google adquiere Urchin Software, precursor de Google Analytics.
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. -
MicroStrategy lanza la versión 9 de su plataforma de Business Intelligence.
MicroStrategy 9 introduce mejoras significativas en la visualización de datos y la capacidad de análisis, consolidándose como una solución integral de inteligencia de negocios. -
Tableau Software realiza su oferta pública inicial (IPO).
Tableau, una plataforma líder en visualización de datos, se establece como un referente en el campo de la inteligencia de negocios. -
QlikTech lanza QlikView 9, una versión importante de su plataforma de BI.
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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urante esta década, diversos proveedores lanzan nuevas versiones y actualizaciones de software de inteligencia de negocios
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. -
Incremento en la integración de tecnologías de la nube en soluciones de inteligencia de negocios.
Facilita el acceso y la gestión de datos de manera más flexible y escalable. -
Gartner clasifica a los proveedores de inteligencia empresarial.
Establece un marco de referencia para la evaluación y selección de herramientas de inteligencia de negocios. -
Auge en el uso de análisis predictivo y prescriptivo en inteligencia de negocios.
Las empresas buscan prever tendencias futuras y recibir recomendaciones para mejorar la toma de decisiones. -
Incorporación generalizada de visualización de datos interactiva en plataformas de BI.
Facilita la interpretación de datos complejos y la comunicación de insights a través de gráficos interactivos. -
Impacto del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en el mercado de BI en Europa.
Reorienta a las empresas hacia el cumplimiento normativo y revela oportunidades futuras en el uso de datos. -
Aumento significativo en la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en plataformas de inteligencia de negocios.
Mayor integración de herramientas como Tableau, Power BI, y Qlik con capacidades avanzadas de IA. -
Impulso en la implementación de analítica predictiva en soluciones de BI.
Crece la utilización de SAP Analytics Cloud y MicroStrategy para análisis avanzados y predicciones. -
Consolidación de la analítica de datos en la nube.
Auge de soluciones basadas en la nube como Google Data Studio y Looker, permitiendo un acceso más flexible y escalabilidad. -
Integración de la inteligencia de negocios con sistemas de gestión de la cadena de suministro (SCM) para una toma de decisiones más holística.
Uso extendido de soluciones como IBM Cognos Analytics y Oracle Analytics para optimizar la gestión de la cadena de suministro. -
Mayor énfasis en la seguridad y privacidad de los datos en el contexto de la legislación vigente.
Implementación de medidas de cumplimiento en herramientas como Microsoft Power BI y SAS Business Intelligence.