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¿Qué diferencia al Business Intelligence del Data Science?

No es raro que en la industria aparezcan cada día nuevos conceptos tecnológicos, los que algunas veces tienden a confundir a las personas sobre su verdadero significado. Es por eso que en esta nota repasaremos qué es el Business Intelligence (BI), cuál es el significado de Data Science (DS) y en qué se diferencian estos términos del área analítica.

Business Intelligence

Comenzaremos hablando sobre BI, el cual se define como la habilidad para transformar los datos en información y esta a su vez convertirla en conocimiento, para así optimizar la toma de decisiones en los negocios. Se relaciona con paneles de control, gestión, organización y producción de información a partir de datos. BI trata de responder las preguntas que no parecen tan obvias en una unidad de negocios. Ayudan a ver las relaciones entre varias variables, pero no las predicen exactamente.

Data Science

El Data Science es más complejo que el BI y se resume como un campo interdisciplinario que analiza diversas fuentes de datos, estructurados o no estructurados, para extraer conclusiones e información útil que servirán para la toma de decisiones de una empresa. Es una tecnología que surgió como respuesta a los millones de datos que cada organización tiene y que no sabe cómo utilizarlos.

Hasta ahora quizás no se aprecian muy bien las contrastes, sin embargo, lo que une a ambos conceptos son, sin duda, los datos, los que se han convertido en una parte fundamental de las compañías.

¿Y cuáles son las diferencias?

  • El Business Intelligence opera con los registros almacenados en bases de datos, por lo tanto, ayuda a interpretar dígitos pasados. Se usa principalmente para informes o análisis descriptivos. En cambio, el Data Science mira hacia adelante: analiza los datos pasados, como tendencias o patrones, para hacer predicciones futuras, utilizándose principalmente para el análisis predictivo o el análisis prescriptivo.
  • Las fuentes de datos de BI suelen ser pre-planificadas y agregadas gradualmente. El Data Science es mucho más flexible, pues sus fuentes se pueden ir adicionando en el camino según sea necesario.
  • Los datos internos de la empresa son los que utiliza en mayor medida el Business Intelligence, en cambio el DS trata datos internos y externos.
  • El BI proporciona informes detallados, KPI´s y tendencias, mas no revela cómo serán estos datos en el futuro. El DS lo realiza en forma de patrones y mediante la experimentación.
  • Los sistemas de BI tienden a ser almacenados y apilados, por lo que resulta difícil implementar soluciones basados en ellos en el negocio. Los datos de Data Science se puede distribuir en tiempo real.
  • El BI provee una versión única de la verdad, mientras que el DS ofrece precisión, nivel de confianza y posibilidades más amplias con sus hallazgos.
  • El Business Intelligence trabaja con datos de tipo comercial, como son las ventas, marketing, servicio al cliente, y datos de los empleados y la empresa.
    Por el contrario, el Data Science se basa tanto en documentos como en estadísticas y elementos del social media como correos electrónicos, fotografías, audios, vídeos, entre otros.

Como conclusión podemos decir que ambas tecnologías son facilitadoras entre sí y que el Data Science se realiza mejor en conjunto con BI. Si bien esta última es el primer paso lógico, el DS prosigue para obtener una visión más profunda de las tendencias de los negocios.

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