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Generalmente, las empresas extraen los datos que pueden computarizarse para su análisis y estudio, a fin de mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos y aumentar los ingresos y los márgenes de beneficio. Entre los muchos tipos de datos diferentes que se pueden recopilar, los más comúnmente estudiados son los costos de producción, los costos laborales, la efectividad del marketing y los datos de ventas detallados con respecto a todos los productos y servicios que comercializa la empresa.

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Data mining es un método de análisis de datos informáticos que se utiliza para revelar las relaciones entre varios conjuntos de datos, como la relación entre horas de trabajo y niveles de producción para una empresa de fabricación. Otros ejemplos del uso de técnicas de minería de datos incluyen el "análisis de la cesta de la compra", que considera cosas como la cantidad total que los consumidores suelen gastar en un viaje de compras o los productos que los consumidores comúnmente compran juntos durante un viaje de compras.

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La extracción de datos varía según la industria o el tipo de negocio. Por ejemplo, los bancos realizan análisis de datos históricos para determinar qué clientes o tipos de clientes tienen más probabilidades de devolver los préstamos a tiempo. Las compañías de seguros extraen grandes cantidades de datos para desarrollar tablas actuariales para la evaluación de riesgos e identificar patrones de reclamaciones fraudulentas. Prácticamente cualquier empresa grande que vende productos en el nivel minorista utiliza la extracción de datos para analizar la efectividad de las campañas publicitarias.

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El objetivo de la inteligencia empresarial es permitir que la administración tome decisiones informadas con respecto a la operación de una empresa, decisiones diseñadas para aumentar la eficiencia operativa y, en última instancia, aumentar la rentabilidad de la empresa. Por esta razón, las herramientas de inteligencia empresarial a veces se denominan "sistemas de soporte a la decisión".

Para fines de inteligencia comercial, algunas empresas utilizan sus propios datos históricos, pero otras recopilan datos de fuentes externas conocidas como data warehouses, que incluyen grandes cantidades de datos recopilados de toda la industria de la empresa en lugar de solo los propios datos internos de la empresa.