El gran valor potencial que tienen los datos para las empresas si son explotados adecuadamente es algo innegable. Por esta razón, muchas organizaciones utilizan técnicas para aprovecharlas al cien por ciento como son Business Intelligence vs Data Analytics y Data Science, entre muchas otras. Cada una de ellas tiene un enfoque y objetivos diferentes. Business Intelligence se enfoca en proporcionar informes y visualizaciones para ayudar en la toma de decisiones, Data Analytics se enfoca en descubrir patrones y tendencias, y Data Science se enfoca en construir modelos y algoritmos para automatizar la toma de decisiones y predecir resultados futuros.
En resumen, estas técnicas son complementarias y juntas pueden ayudar a las organizaciones a obtener mayor valor de sus datos. Aunque hay similitudes, Data Analytics vs Business Intelligence (BI) tienen objetivos y enfoques diferentes. Por ejemplo, BI se enfoca en utilizar los datos históricos para comprender lo que ha sucedido en el pasado y tomar decisiones informadas en el presente. Por otro lado, Data Analytics utiliza técnicas y herramientas de ciencia de datos para hacer predicciones y recomendaciones sobre lo que podría suceder en el futuro. Aunque ambos tienen un propósito similar, BI se enfoca en el análisis retrospectivo y el análisis de datos se enfoca en el análisis prospectivo
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¿Qué es Business Intelligence vs Data Analytics?
Empecemos por definir qué es y qué ofrece cada herramienta en esta competencia entre Data Analytics vs Business Intelligence. Business Intelligence (BI) se refiere al uso de tecnologías, aplicaciones y prácticas para recopilar, integrar, analizar y presentar información comercial con el objetivo de apoyar decisiones comerciales.
Por su parte, Data Analytics mientras también tiene como objetivo apoyar decisiones, se enfoca en el uso de técnicas y herramientas de ciencia de datos para analizar y extraer información valiosa de los datos. Aunque ambos tienen un propósito similar, BI se enfoca en la presentación de información y el Data Analytics se enfoca en el análisis de la información.
Business Intelligence
Para comparar Data Analytics vs Business Intelligence, hay que entender las herramientas y usos que tiene cada herramienta. De acuerdo con la renombrada firma de investigación, asesoría y consultoría, Forrester, Business Intelligence (BI) se describe como: “un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que transforman los datos sin procesar en información significativa y útil que se utiliza para permitir estrategias, tácticas, y conocimientos operativos y toma de decisiones”.
En su sentido más amplio, Business Intelligence (BI) puede ser entendido de dos formas. Por un lado, se refiere a las estrategias, tecnologías y herramientas utilizadas por las empresas para recopilar, integrar, analizar y presentar información empresarial con el objetivo de tomar decisiones informadas. Por otro lado, se refiere al conocimiento y comprensión obtenidos a través de este proceso. Es importante tener en cuenta esta distinción al hablar de BI ya que puede referirse tanto al proceso como al resultado final. Algunas de las herramientas que encontramos en Business Intelligence son:
- Real-time monitoring
- Dashboard development and reporting
- Benchmarking
- Implementation BI software,
- Performance management
- Data and text mining
En sí, Business Intelligence (BI) es un proceso complejo que involucra varias tareas y herramientas diferentes. De cierta manera, la Data Analytics es una de las herramientas más importantes dentro del Business Intelligence, pero es solo una parte del proceso más amplio. Es importante tener en cuenta que la BI es un proceso complejo y que el análisis de datos es solo una pieza del rompecabezas más grande.
Data Analytics
Como podemos ver al comparar Data Analytics vs. Business Intelligence, estas herramientas se van complementando para tener el panorama completo para tomar las decisiones correctas. Pero, vale la pena entender cuáles son los usos y herramientas de DA. El análisis de datos es el proceso de recopilar, limpiar, inspeccionar, transformar, almacenar, modelar y consultar datos (junto con varias otras tareas relacionadas). Su objetivo es producir conocimientos que informen la toma de decisiones, sí, en los negocios, pero también en otros dominios, como las ciencias, el gobierno o la educación.
La Data Analytics se enfoca en las tareas fundamentales del proceso de análisis, como recopilación, limpieza, inspección, transformación, almacenamiento, modelado y consulta de datos. Aunque a menudo se usa en el contexto de la toma de decisiones comerciales, no se limita solo a este ámbito y también se utiliza en otras áreas como la ciencia, el gobierno y la educación.
La clasificación de Data Analytics, de acuerdo a su finalidad, uede ser dividida en cuatro categorías: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo:
- El análisis descriptivo proporciona una descripción objetiva de lo que ha ocurrido en el pasado.
- El análisis diagnóstico busca comprender las razones detrás de lo que ha ocurrido en el pasado.
- El análisis predictivo utiliza los datos pasados para hacer predicciones sobre tendencias futuras.
- El análisis prescriptivo proporciona pasos procesables para alcanzar un objetivo específico.
El proceso de Data Analytics implica la limpieza y preparación de los datos no procesados para su uso en el análisis. Esto incluye tareas como recopilación, limpieza, categorización, conversión, agregación, validación y transformación de los datos. Una vez que los datos están limpios, se almacenan en una estructura y formato adecuado para la generación de informes. A menudo, esto significa almacenarlos en un almacén de datos, que es una estructura de almacenamiento en columnas que puede estar alojada en una infraestructura de nube escalable. Los datos en el almacén de datos representan una versión única de la verdad para todos los informes organizacionales, tanto para Data Analytics vs Business Intelligence.
Diferencias clave entre Data Analytics vs Business Intelligence
Data Analytics o Business Analytics es un proceso que permite a los usuarios empresariales convertir los datos no estructurados en información significativa. Es una herramienta comúnmente utilizada por organizaciones de todo el mundo para apoyar diversas estrategias y procesos comerciales según sus necesidades específicas.
Business Intelligence es una herramienta que se utiliza en muchas organizaciones para mejorar la capacidad de tomar decisiones, analizar datos comerciales, realizar minería de datos, generar informes y mejorar las operaciones. BI se basa principalmente en datos históricos almacenados en almacenes de datos o Data Marts. Algunas de las tareas fundamentales en la implementación de BI incluyen limpieza de datos, modelado de datos, transformación de datos y previsión de tendencias futuras de los datos.
Puntos clave puntuales de comparación entre Data Analytics vs Business Intelligence:
- Significado: Business Intelligence se refiere a la información requerida para mejorar las actividades de toma de decisiones comerciales. Por su parte, Data Analytics se refiere a la modificación de los datos sin procesar en un formato significativo.
- Funcionalidad: El propósito principal de la BI es brindar apoyo en la toma de decisiones y ayudar a las organizaciones a hacer crecer su negocio. Mientras tanto, el de DA es modelar, limpiar, predecir y transformar los datos según las necesidades comerciales.
- Debugging: El mecanismo de BI se puede depurar sólo a través de los datos históricos proporcionados y los requisitos del usuario final. El DA se puede depurar a través del modelo propuesto para convertir los datos en un formato significativo.
En resumen, Data Analytics vs Business Intelligence son conceptos relacionados pero diferentes, con orígenes y objetivos distintos. Sin embargo, las tendencias actuales en tecnología han llevado a una evolución en las herramientas de BI y análisis de datos, permitiendo a los usuarios empresariales elegir la opción adecuada para sus necesidades específicas. Ambos, Business Intelligence y Data Analytics tienen un papel crucial en el crecimiento del negocio y las empresas están invirtiendo en ambos para alcanzar sus objetivos de manera eficiente.
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