Las organizaciones basadas en datos a menudo usan los términos «inteligencia de negocios» (BI) y «análisis de datos» de manera intercambiable. No son lo mismo, pero si alguien te pidiera que explicaras la diferencia, ¿qué dirías?
Algunas personas distinguen entre los dos diciendo que la inteligencia de negocios mira hacia atrás los datos históricos para describir las cosas que han sucedido, mientras que el análisis de datos utiliza técnicas de ciencia de datos para predecir lo que sucederá o debería suceder en el futuro. Creemos que está cerca,pero hay más.
La inteligencia de negocios implica el uso de datos para ayudar a tomar decisiones de negocios, o como OLAP.com en palabras de BI, » se refiere a tecnologías, aplicaciones y prácticas para la recopilación, integración, análisis y presentación de información empresarial. El propósito de la inteligencia de negocios es apoyar una mejor toma de decisiones empresariales.»Sin embargo, se podría decir lo mismo sobre el análisis de datos.
Para trazar la línea entre la inteligencia de negocios y el análisis de datos, creemos que es más útil hablar sobre lo que queremos lograr. Podemos dividir el análisis en tres categorías: descriptivo, predictivo y prescriptivo.
El análisis descriptivo toma los datos y los convierte en algo que los gerentes de negocios pueden visualizar, comprender e interpretar. Proporciona información sobre el rendimiento histórico y responde a preguntas sobre lo que sucedió. Los informes de análisis descriptivos están diseñados para ejecutarse y visualizarse de forma regular. Los ejemplos incluyen informes de clientes, operaciones y ventas.
El análisis predictivo proporciona información sobre pronósticos de resultados futuros probables, basados en datos descriptivos, pero con predicciones adicionales que utilizan ciencia de datos y, a menudo, algoritmos que utilizan múltiples conjuntos de datos. Cuantos más datos estén disponibles, mejores serán las predicciones. Los ejemplos incluyen pronósticos de ventas, puntuaciones de crédito al consumidor y sugerencias de minoristas sobre lo que puede querer leer, ver o comprar a continuación.
El análisis prescriptivo ofrece consejos sobre qué acciones tomar. Examina los posibles resultados que resultan de diferentes acciones posibles y sugiere qué acciones tendrán resultados óptimos. La creación de análisis prescriptivos requiere técnicas de modelado avanzadas y el conocimiento de muchos algoritmos analíticos, todo parte del trabajo de los científicos de datos.mark van Rijmenam, estratega de Big data, escribe: «Si vemos el análisis descriptivo como la base de la inteligencia de negocios y vemos el análisis predictivo como la base del big data, podemos afirmar que el análisis prescriptivo será el futuro del big data.»
¿Cuál es la diferencia entre BI y análisis de datos?
Usando estas tres categorías, podemos hacer una mejor distinción entre BI y análisis de datos.
Todos los análisis descriptivos entran en la categoría de inteligencia de negocios. Algunos análisis predictivos también constituyen BI. Después de todo, ¿por qué mirar los análisis si no tiene la intención de usarlos para tomar medidas para mejorar los resultados futuros? El análisis prescriptivo, sin embargo, se eleva por encima del BI en el ámbito del análisis de datos.
¿Dónde trazamos la línea? La inteligencia de negocios se basa en datos con los que trabajan los gerentes de negocios. Si están capacitados para usar herramientas de visualización, como Tableau, Microsoft Power BI, Looker o cualquier otra opción, podrían crear sus propios informes de BI.
El análisis de datos requiere un mayor nivel de conocimientos matemáticos. Los científicos de datos toman conjuntos de big data y aplican algoritmos para organizarlos y modelarlos hasta el punto en que los datos se pueden usar para informes predictivos con visión de futuro. Se basa en algoritmos, simulaciones y análisis cuantitativos para determinar relaciones entre datos que no son obvias en la superficie. Eso no pasa con BI.
En lugar de responder preguntas sobre lo que sucedió, el análisis de datos intenta averiguar por qué sucedieron las cosas. Jake Stein, cofundador de Stitch y vicepresidente senior de Talend, dice: «El análisis de datos se trata de hacer preguntas de forma iterativa. La respuesta a una pregunta dada a menudo se ve solo una vez y se usa para informar a la siguiente pregunta en nuestro camino respondiendo una pregunta comercial fundamental o resolviendo un problema.»
Terreno común para la inteligencia y el análisis de negocios
La inteligencia de negocios aborda las operaciones en curso, ayudando a las empresas y los departamentos a cumplir los objetivos de la organización. El análisis de datos puede ayudar a las empresas que desean transformar la forma en que hacen negocios. Ambas disciplinas pueden beneficiarse de un poco de preparación de datos.
El análisis de datos generalmente requiere modelado de datos, en el que los datos en bruto se recopilan, limpian, categorizan, convierten, agregan, validan y transforman de otro modo. Los datos limpios también son útiles para BI.
Una vez que los datos están limpios, se almacenan en una estructura y un formato que se prestan a los informes. A menudo, eso significa que los datos se almacenan en un almacén de datos, un almacén de datos en columnas que, hoy en día, a menudo se ejecuta en una infraestructura de nube escalable. Los datos del almacén de datos representan una única versión de verdad para todos los informes de la organización, tanto para BI como para análisis de datos.
Tanto el BI como el análisis de datos requieren una pila de análisis basada en un almacén de datos, con datos canalizados a través de una herramienta ETL. Stitch facilita el llenado de su almacén de datos.
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¿Caso cerrado?
¿Esta discusión resuelve la pregunta? No es probable. No importa cómo lo definamos, la gente seguirá usando términos como quiera. Entonces, ¿qué pasa si alguien dice: «El análisis de datos es la forma de llegar a la inteligencia de negocios» o «La inteligencia de negocios abarca el análisis de datos»? ¿Qué pasa si quieren hablar de «análisis de negocios»? Que así sea. El objetivo de ambos procesos es analizar datos y crear informes para mejorar la toma de decisiones; en ese punto, todos están de acuerdo.