Tan alto es el valor de los datos en el contexto empresarial moderno, que ahora son considerados el nuevo petróleo. De allí radica la importancia de saber analizarlos y aprovechar todo su potencial a través del BI Business Intelligence y Data Science.
Sin embargo, aunque ambos enfoques se centran en extraer valor de los datos, lo hacen de maneras y con objetivos diferentes. Comprender estas diferencias es fundamental para aprovechar al máximo sus capacidades y saber cuándo y cómo utilizarlas en beneficio de la empresa.
En este artículo, verás en detalle qué es Business Intelligence, qué es Data Science, y cómo ambas disciplinas se complementan en la toma de decisiones estratégicas.
Además, analizaremos sus principales características, aplicaciones, y la relación que existe entre ambos enfoques. Al final, sabrás como implementarlas según las necesidades de tu organización.
¿Qué es Business Intelligence (BI)?
Es un conjunto de herramientas, tecnologías y procesos que permite a las organizaciones recopilar, analizar y transformar datos en información útil y comprensible.
La finalidad de la inteligencia de negocios es ayudar en la toma de decisiones mediante el uso de datos históricos y actuales, generando reportes y recursos visuales que facilitan la comprensión de los patrones de negocio.
Las plataformas de BI automatizan el proceso de recopilación de datos de diversas fuentes, ya sean sistemas internos como bases de datos o externas, como las redes sociales o los estudios de mercado. Esta información luego es centralizada y organizada en paneles interactivos que brindan una visión integral del rendimiento de la empresa.
En líneas generales, el papel de BI es fundamentalmente descriptivo. Se enfoca en responder preguntas del tipo ¿qué ha ocurrido?, y ¿por qué ha ocurrido? Por lo que las herramientas de Business Intelligence son útiles en el monitoreo de KPI y analizar las tendencias pasadas, para así ajustar las operaciones a corto y mediano plazo.
¿Qué es Data Science?
Por otro lado, Data Science o Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina habilidades de estadística, matemáticas, informática e ingeniería para extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, a menudo en su formato más crudo y sin estructurar.
A diferencia de BI, la ciencia de datos va más allá de los análisis descriptivos, se centra en la predicción y la modelización de patrones futuros. Para ello, el profesional conocido como científico de datos emplea una variedad de técnicas avanzadas, como el aprendizaje automático (Machine Learning), el análisis predictivo, la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural.
El objetivo de Data Science no es solo responder preguntas pasadas, sino también anticipar futuras tendencias, identificar correlaciones desconocidas, y en muchos casos, automatizar las decisiones en tiempo real.
Mientras que el BI se enfoca principalmente en datos estructurados, la ciencia de datos es capaz de trabajar tanto con datos estructurados como no estructurados, como las imágenes, textos o sonidos.
Esto le permite abordar problemas más complejos y ofrecer respuestas a preguntas como ¿qué pasará?, o ¿qué deberíamos hacer para mejorar ciertos resultados?
También puedes leer: ¿Qué es la ciencia de datos?
Características y aplicaciones de Business Intelligence
Entre las principales características de la inteligencia de negocios tenemos que:
- Ofrece una visualización de datos a través de gráficos, tablas y paneles interactivos que permiten representarlos de manera intuitiva, facilitando la comprensión de información compleja.
- Facilita la generación de informes personalizados que muestran métricas e indicadores de desempeño relevantes para diferentes niveles de la organización.
- Tiene la capacidad para combinar datos provenientes de múltiples fuentes, como sistemas ERP, CRM, bases de datos y archivos externos, asegurando una visión unificada de la información.
- Permite a los usuarios realizar análisis específicos (Ad Hoc) según sus necesidades, sin depender exclusivamente de los informes predefinidos.
- Automatiza la recolección y procesamiento de datos, ayudando a reducir errores y ahorrar tiempo en la generación de informes.
- Da acceso a información actualizada en tiempo real, permitiendo a las empresas reaccionar de modo ágil ante cambios en el entorno operativo.
Por otra parte, la aplicación de Business Intelligence en una empresa es de gran utilidad para:
- La gestión financiera, analizando ingresos, gastos, márgenes de beneficio y otros indicadores financieros para optimizar la salud económica de la empresa.
- Las estrategias de marketing y ventas, evaluando el rendimiento de campañas, analizando el comportamiento de los clientes y haciendo el seguimiento de las ventas para mejorar estrategias comerciales.
- Monitorear los procesos operativos, identificando cuellos de botella y optimizando de la cadena de suministro.
- El área de recursos humanos, al analizar los datos de los empleados, como las tasas de retención, desempeño, satisfacción laboral y eficiencia de los equipos, con el fin de mejorar la gestión del talento.
- Hacer el seguimiento de las métricas del servicio al cliente, como los tiempos de respuesta, la satisfacción del cliente y la resolución de problemas.
Ciencia de datos y su relación con Business Intelligence
Aunque a primera vista la ciencia de datos e inteligencia de negocios parecen ser disciplinas completamente diferentes, en realidad están profundamente relacionadas y se complementan dentro de una estrategia de datos integral.
Por su parte, el BI brinda información sobre el pasado y el presente, mientras que la ciencia de datos prevé el futuro basándose en esas mismas tendencias. Juntas, ofrecen una visión total de los datos empresariales, permitiendo tomar decisiones más sólidas y fundamentadas.
Por ejemplo, una organización utiliza BI para identificar que las ventas de un producto en particular han disminuido en los últimos tres meses. Con base a esa información, un científico de datos aplica modelos predictivos para analizar si esta tendencia continuará, qué factores externos están influyendo, y cómo podría revertirse dicha tendencia mediante intervenciones estratégicas.
A nivel técnico, BI utiliza principalmente consultas SQL, tablas y herramientas de visualización de datos, mientras que la ciencia de datos recurre a técnicas de analítica más complejas, como algoritmos de Machine Learning y Big Data, para modelar y predecir comportamientos futuros.
Aunque Data Science es más avanzada desde el punto de vista técnico, ambas herramientas se integran de forma orgánica para maximizar su impacto.
En conclusión, con un entorno cada vez más dominado por los datos, combinar ambas disciplinas no solo permite a las empresas comprender su pasado, sino también anticiparse a las tendencias y tomar decisiones proactivas.
Si tu organización necesita ayuda para gestionar su información, nuestros expertos en ciencia de datos e inteligencia de negocios están listos para brindarte la asesoría que necesitas.
¡Contáctanos!
