Desde siempre, las organizaciones se han visto en la necesidad de colectar datos, procesarlos y generar utilidad de ellos. En pocas palabras, hacen Data Analytics. El problema es que, con la transformación digital, ahora se manejan cantidades inimaginables de datos, por lo que sacar partido de ellos ya no es tan fácil como antes.
Por eso, los beneficios del business intelligence y machine learning son tan cotizados para explotar altos volúmenes de datos en menos tiempo, sobre todo si tomas en cuenta que el 60% de empleados necesita horas y hasta días para tomar una decisión con base en los datos recolectados.
Ahora, también hay organizaciones que cuentan con tecnología que les permite procesar y analizar datos en cuestión de segundos. Si quieres que tu organización forme parte de ese grupo de empresas, empieza por echarle un ojo a qué es machine learning, análisis de datos e inteligencia empresarial, y cuál es la relación entre ellos.
Qué es Data Analytics
Se trata de un proceso donde se depuran, transforman y modelan grandes cantidades de datos para descubrir información útil para la toma de decisiones empresariales. Actualmente también se le conoce como big data analytics.
Funciona de forma similar a la vida diaria: eliges el camino a tomar y la hora de salida para llegar al trabajo a la hora programada. No es azar, sino el resultado de un análisis de factores como distancia, recorrido, experiencias previas, etc.
Lo mismo sucede dentro de una organización. Para tomar una decisión, necesitas obtener datos internos y externos válidos, que pueden ser:
- Estructurados: usualmente provienen de bases de datos y son de fácil acceso (CRM, ERP…).
- Semiestructurados: son datos de fácil acceso, pero que necesitan una mayor preparación y pueden provenir de redes sociales, sensores, dispositivos móviles, entre otras fuentes.
- No estructurados: se presentan en forma de llamadas telefónicas, imágenes, videos o correos electrónicos.
Estos datos se almacenan de forma constante en un lago de datos a través del batch load (cargas periódicas) o en streaming (en tiempo real), de modo que siempre puedas tomar decisiones partiendo de información actualizada.
De este modo, el big data analytics toma todos los datos internos y externos que inciden en la realidad de una empresa, los acomoda, los categoriza y los convierte en datos útiles para que luego puedan ser utilizados en procesos de machine learning o business intelligence (BI).
Qué es Machine Learning
Luego de que el data analytics ha cumplido con su función, entra en juego el aprendizaje automático o machine learning para proporcionar una visión más profunda, rápida y completa de la realidad.
Aquí se utilizan algoritmos “entrenados” para identificar patrones y características útiles en la toma de decisiones, y hacer predicciones sobre nuevos datos. Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas serán las decisiones y predicciones, de manera que la empresa puede anticiparse a factores de riesgo, hacer mejores elecciones de compra, etc.
Business intelligence: un escalón complementario
La inteligencia empresarial o BI aprovecha el lago de datos para transformar la data en información práctica. Así, puede servir como base para formular estrategias empresariales.
Las herramientas de Business Intelligence presentan resultados analíticos en forma de resúmenes, dashboards, informes, gráficos, tablas y mapas para proporcionar información detallada sobre el estado del negocio.
Entonces, ¿qué tienen que ver Data Analytics, BI y Machine Learning?
El Data Analytics es el primer paso para aprovechar los beneficios del Business Intelligence y el Machine Learning; en otras palabras, la disciplina del análisis de datos engloba a la de business intelligence y machine learning.
Asimismo, la relación más explícita entre estos tres conceptos es que todos representan material para mejorar el negocio, a partir de los patrones y otras dinámicas que dejan en evidencia los datos.
Aunque tanto el business intelligence como el machine learning tienen que ver con el análisis masivo de datos, lo hacen desde flancos y tecnologías diferentes:
| Business Intelligence | Machine Learning |
| Se utilizan métodos matemáticos para analizar la data. | El software aprende por sí mismo a analizar la data. |
| Ayuda a identificar oportunidades de negocio y a encauzar estrategias. | Emplea sistemas inteligentes de toma de decisiones previamente programados. |
| Convierte información en bruto en información útil para la empresa. | Utiliza la minería de datos para el desarrollo de modelos predictivos. |
| No depende tanto de los algoritmos del software como de las habilidades del analista. | Depende mucho de los algoritmos, especialmente los iniciales. |
En este escenario, el cloud computing también está tomando un rol fundamental, permitiendo hacer uso de todas estas soluciones desde la nube, accesibles en todo momento y de forma segura. Completando el proceso en su totalidad, tu empresa podrá acceder a información fiable y actual en segundos.
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