La transformación digital trae consigo la inmersión en un mundo de nuevas tecnologías, procesos y modelos de negocio.
Las empresas que comienzan con este proceso, deben cambiar de paradigma ya que los datos se vuelven la base para la toma de decisiones corporativas estratégicas, y deben adaptarse a nuevas técnicas innovadoras que reestructuran toda la organización existente.
Dentro del mundo corporativo, no hay dudas sobre el poder de los datos para ganar competitividad en el mercado y generar los mejores resultados posibles. Cada vez es más el terreno que ganan los datos y la información en la estrategia corporativa, tanto que se han posicionado como una pieza fundamental.
En este nuevo paradigma, los conceptos como Data Analytics, Business Intelligence y Big Data suelen confundirse como sinónimos y aun que se trata de un grupo de técnicas con un objetivo en común (extraer el máximo rendimiento a los datos), son muy diferentes entre sí.
En una primera instancia, vamos a acercarnos a los conceptos obteniendo una definición de cada uno:
¿Qué es Data Analytics?
Se trata de un proceso mediante el cual se analizan datos en bruto a fin de responder preguntas y llegar a establecer procesos mecánicos. Para lograrlo, se utilizan algoritmos que sintetizan la información para que sea de fácil lectura y comprensión para el usuario final. Gracias a este servicio, es posible encontrar tendencias, oportunidades y riesgos que de lo contrario habrían sido ignoradas dentro de la gran cantidad de información con la que se suele trabajar.
¿Qué es Business Intelligence?
Se denomina inteligencia de negocios (BI) al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos y tecnologías que están enfocados a la administración y creación de información entendible sobre un negocio, a través del análisis de los datos existentes en una organización.
¿Qué es el Big Data?
Explicado de forma sencilla, el Big Data hace referencia al almacenamiento de una gran cantidad de datos y los procesos utilizados para encontrar patrones dentro de ese volumen de información.
El servicio de Big Data permite la captura y correcto almacenamiento de datos estructurados y no estructurados (como señales de GPS, e-mails, publicaciones en redes sociales, entre otros) extraídos de varias fuentes para transformarlos luego en información de valor.
Pero entonces, ¿Cuáles son las diferencias entre ellos?
El objetivo del Big Data se basa en la captura y procesamiento de los datos, mientras que el Data Analytics y el Business Intelligence se centran en examinar esta información y la utilizarla con el fin de optimizar las decisiones.
El Big Data capta y almacena datos de diversas fuentes, mientras que el Business Intelligence y Data Analytics trabajan sobre los datos que el Big Data ha capturado previamente.
Mientras que el Big Data se trata de un conjunto de datos de gran tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento obtenidos a través de diferentes fuentes, el servicio de Data Analytics, se basa en procesos dedicados para descubrir tendencias, patrones correlacionales y otras ideas útiles. El objetivo es traducir estos datos en información relevante y accionable para la empresa.
Data Analytics tiene por objetivo convertir datos en bruto y no estructurados en un formato de datos entendibles por el humano. Su implementación sucede cuando una empresa es bastante nueva y requiere cambios sustanciales en su modelo de negocio. Se orienta en el futuro, predice tendencias y busca mejoras en el modelo comercial establecido. Busca responder el por qué para encontrar soluciones adaptadas.
En cambio, Business Intelligence (BI) se implementa para mejorar el proceso de toma de decisiones, realizar minería de datos, analizar información y crear informes. Se orienta al pasado, e impacta en el rendimiento empresarial. Ofrece escenarios eficientes en la toma de decisiones. Busca responder al qué y cómo ocurren los procesos, los fallos.
Big Data | Data Analytics | Business Intelligence |
Analiza datos estructurados y no estructurados. | Analiza datos en bruto y no estructurados, orientado en el futuro. | Analiza datos ya estructurados, orientado en el pasado. |
Almacena los datos en ficheros distribuidos. | Estudia tendencias. | Estudia estadísticas internas y corrige errores del pasado. |
Su objetivo es capturar y procesar información. | Su objetivo es no cometer errores del pasado. | Su objetivo es impulsar el cambio y adaptarse al mercado. |
¿En qué casos conviene utilizar cada uno?
Data Analytics es ideal para empresas que cuentan con un gran volumen de datos. Se utiliza para identificar productos y clientes menos rentables, optimizar la fuerza de ventas, estimar previsiones de producción, identificar y anticiparse a los riesgos, predecir tendencias, analizar las preferencias y satisfacción de los clientes, entre otros.
BI es una herramienta muy útil a la hora de tomar decisiones estratégicas de negocio. Se utiliza para que los restaurantes puedan saber qué nuevos platos añadir al menú, qué quitar o qué locales se deben cerrar, las empresas constructoras y desarrollistas inmobiliarios lo usan para saber dónde construir sus proyectos y analizar la fidelidad de los clientes, las tiendas online se basan en la inteligencia de negocios para llevar a cabo cambios comerciales, las entidades bancarias para identificar a los clientes solventes y ofrecerles tarjetas de crédito, los mayoristas para la optimización del stock, las cadenas de supermercados o tiendas de indumentaria, para detectar los clientes más rentables, entre otros.
Big Data permite a una empresa aprovechar todos los datos que se generan a diario para favorecer su crecimiento. Este proceso se utiliza para capturar y almacenar grandes volúmenes de información a una velocidad extraordinaria, que luego serán tratados por los dos servicios de arriba.
En conclusión:
Está claro que los datos están por todas partes y cada día se generan millones más. Para asegurarse una buena toma de decisiones y su continuidad en el tiempo, las empresas deben analizar todos esos datos y obtener información relevante.
Entonces surge la pregunta, ¿Cómo pueden hacer las empresas para aprovechar toda esta información? La respuesta está en los términos mencionados anteriormente.
Debe existir una correcta sinergia entre los datos y las herramientas que se utilizan para recopilar y analizarlos, y es ahí donde entran en acción Big Data, BI y Data Analytics. Estos servicios brindados por profesionales, le brindan al mundo empresarial instrumentos para tomar decisiones en base a información certera y de calidad.
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