«Los problemas no se resuelven dando nueva información, sino organizando lo que hemos sabido desde hace mucho tiempo», dijo Ludwig Wittgenstein, un famoso filósofo matemático y profesor de la Universidad de Cambridge. Wittgenstein puede haber enseñado a principios o mediados de 1900, pero su cita es cierta para la mayoría de las empresas basadas en datos en la actualidad.

Las empresas que se consideran «basadas en datos» tendrán cierta cantidad de datos históricos disponibles. Estos son datos que proporcionan información sobre el desempeño pasado, como el éxito de una campaña de marketing o cómo un sitio web cambia el tráfico afectado. Al recopilar, analizar e interpretar estos datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas e impactantes sobre el futuro.

Hay una variedad de formas de trabajar con datos para una mejor toma de decisiones. Dos de los más «de moda» que a menudo escuchas son inteligencia de negocios y análisis de big data. Y aunque los dos términos a veces se usan indistintamente, no son lo mismo. Comencemos explicando la inteligencia empresarial.

¿Qué es la inteligencia empresarial?

Una forma sencilla de describir la inteligencia empresarial es «los procesos y software utilizado para analizar datos para una mejor toma de decisiones «. Esto permite a las empresas comprender «qué» sucedió y «por qué» sucedió.

La inteligencia empresarial es en realidad la culminación de algunas cosas. Al referirse a procesos, esto puede significar centrarse en la gestión de datos, que es la práctica de recopilar, validar, almacenar y procesar datos. Esto asegura que haya una única «fuente de verdad» para que las empresas hagan referencia. Para las empresas con muchas fuentes de datos, como CRM, ERP y herramientas de automatización de marketing, la gestión de datos puede ser crucial.

Otro proceso es la creación de paneles y cuadros de mando para la presentación de informes. Estas opciones son una excelente manera de visualizar cómo una empresa está cumpliendo sus objetivos y en qué áreas enfocarse para avanzar. La creación de paneles y cuadros de mandos es un proceso, pero es posible gracias al software de inteligencia empresarial.

No todo el software de inteligencia empresarial tiene el mismo propósito. Por ejemplo, una empresa puede licenciar software de visualización de datos traducir métricas en gráficos interactivos que pueden ser fácilmente entendidos por usuarios no técnicos. Tal vez una empresa necesita una escala completa plataforma de inteligencia de negocios para conectar todos los puntos de datos en un espacio centralizado. Todo esto depende de los requisitos únicos de la empresa.

Una de las formas más populares de utilizar la inteligencia empresarial hoy en día es a través de opciones de autoservicio. Como una cuestión de hecho, 64 por ciento de los líderes empresariales dicen que la inteligencia empresarial de autoservicio crea una ventaja competitiva significativa.

La inteligencia empresarial de autoservicio esencialmente hace que las consultas y los informes sean mucho más accesibles para el usuario cotidiano. Algunas herramientas incluso tienen capacidades de arrastrar y soltar. Si bien esto no elimina por completo la necesidad de analistas de datos, sigue siendo una buena opción para las empresas con recursos limitados.

Para resumir, la inteligencia empresarial se puede tomar literalmente como «hacer que el negocio sea más inteligente» al aprovechar todos sus datos. Esto es posible utilizando los procesos y el software correctos. Ahora, en Big Data Analytics.

¿Qué es el análisis de big data?

La inteligencia de negocios puede responder el «qué» y el «por qué», pero el análisis de datos está más preocupado por la hiperpersonalización, el pronóstico y la respuesta «¿qué es probable que suceda después?»

En el análisis de datos, es común que los científicos de datos trabajen con grandes conjuntos de datos, apliquen matemáticas avanzadas y creen modelos predictivos. El análisis de datos también consiste en procesamiento de datos, denominado «descubrimiento de conocimiento dentro de las bases de datos», para descubrir patrones y tendencias que inicialmente no son reconocibles.

Luego está el uso de datos no estructurados, a diferencia de los datos estructurados con inteligencia empresarial. La principal diferencia entre datos estructurados y no estructurados es cómo se almacena y procesa. Los datos estructurados pueden formatearse fácilmente en campos fijos y hojas de cálculo, los datos no estructurados, como los comentarios de las redes sociales y las transmisiones de audio, no pueden. En cambio, se requieren enfoques más modernos para trabajar estos datos sin procesar, como el uso de bases de datos NoSQL o lagos de datos.

Si todo esto suena muy técnico, es porque lo es. El análisis de big data es mucho más un proceso científico en comparación con la inteligencia empresarial. El uso de estadísticas y algoritmos ayuda a los científicos de datos a encontrar relaciones únicas en los datos. Esto es importante para deconstruir datos no estructurados y aplicarlos de manera significativa.

El problema es que la mayoría de los datos de hoy en día no están estructurados y el contenido generado por los usuarios desempeña un papel destacado en la escala de los grandes datos. Piense en cuántos Tweets se envían por hora, cuántos videos de YouTube se publican todos los días y cuántas publicaciones de blog se publican mensualmente. Esta es la razón por la cual los grandes datos se han vuelto tan «grandes» y un desafío para las empresas, además de ser costosos de administrar.

En resumen, el análisis de big data es una tarea difícil, pero las empresas que pueden aprovecharlo obtienen una ventaja competitiva significativa. Hay ejemplos de Spotify aprovechando big data para impulsar su motor de recomendaciones y proporcionar contenido personalizado a sus usuarios. También está Starbucks, que utiliza big data e inteligencia artificial para comprender los hábitos y preferencias de compra de los clientes. El análisis de Big Data abre muchas oportunidades para las empresas y va mucho más allá de los informes.

¿Cuáles son las principales diferencias entre los dos?

Echemos un vistazo a lo que ahora sabemos sobre inteligencia empresarial y análisis de big data para que podamos examinar las diferencias.

  • La inteligencia empresarial utiliza datos históricos para generar informes. Nos dice el «qué» y el «por qué» y proporciona contexto a los problemas comerciales. El análisis de Big Data utiliza datos históricos y en tiempo real. Nos dice «qué es probable que suceda después» y encuentra tendencias y patrones profundamente ocultos dentro de los datos.
  • Las ideas de inteligencia empresarial generalmente se visualizan mediante gráficos de barras / líneas, histogramas y gráficos circulares. Las visualizaciones de análisis de big data a menudo son mucho más complejas y consisten en gráficos de fiebre / mapas de calor, modelos de computadora en 3D, cartogramas, diagramas de dispersión y más.
  • Los analistas de datos son los usuarios típicos de la inteligencia empresarial. Estos analistas son fuertes en consultas de datos, visualización y poseen perspicacia comercial para que puedan traducir los resultados. Los científicos de datos son los usuarios típicos de análisis de big data. Estos científicos son fuertes en programación, aprendizaje automático y modelado estadístico, solo por nombrar algunas habilidades.
  • La inteligencia empresarial se utiliza en muchas industrias donde los informes y los análisis son cruciales para la toma de decisiones. El análisis de big data se usa (actualmente) principalmente en industrias donde la predicción y la hiperpersonalización son clave. Por ejemplo, la detección temprana de enfermedades en la asistencia sanitaria o la previsión de precios de acciones en las finanzas.

La inteligencia empresarial y el análisis de big data pueden ser diferentes, pero son similares en el sentido de que promueven una cultura basada en datos dentro de las empresas. En el panorama competitivo actual, es importante tener respuestas respaldadas por datos y eliminar cualquier duda. También es importante tener usuarios empresariales que puedan interpretar los resultados y tomar medidas. Esto es lo que realmente significa estar «impulsado por los datos».