A medida que las empresas crecen, comienzan nuevas necesidades que pueden ser solucionadas con tecnología, como la gestión del alto volumen de datos que reciben. Es por ello que tanto la inteligencia de negocios y el análisis de datos, son esenciales para el funcionamiento de cualquier modelo de negocio.
No obstante, ambos términos a menudo se han empleado erróneamente como un sinónimo, lo que hace plantear una interrogante ¿Acaso realmente son lo mismo? Aunque la respuesta inmediata es no, estos comparten diversas similitudes.
Es por ello que, en esta guía rápida, presentamos los conceptos fundamentales de qué es analítica de datos e inteligencia de negocios, qué es, sus diferencias y qué papel jugarían en la toma de decisiones, para desarrollar al máximo tu negocio.
¿Qué es analítica de datos?
El análisis de datos se refiere al proceso de recopilar, inspeccionar, limpiar, modelar, almacenar, transformar, y consultar un conjunto de datos, con el objetivo de hallar tendencias y conocimientos que serán primordiales para la toma de decisiones, tanto en los negocios, como también en otros dominios (ciencias, gobierno, educación).
En su sentido más puro, el análisis de datos incorpora funciones de presentación como tableros, procesamiento analítico en línea y elaboración de informes personalizados.
A través del análisis de datos es posible impulsar el crecimiento empresarial al mejorar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos, optimizar las campañas de marketing y al mismo tiempo, los esfuerzos de servicio al cliente.
Aunque su objetivo final es impulsar el rendimiento empresarial, la analítica de datos es una herramienta que puede emplearse también para responder ágilmente a las tendencias actuales del mercado, y así alcanzar una ventaja competitiva.
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Inteligencia de negocios ¿Qué es?
La inteligencia de negocios es reconocida por ser un conjunto de estrategias, metodologías, procedimientos, tecnologías y arquitecturas dedicadas a la transformación de datos sin procesar.
La gran cantidad de datos serán interpretados de manera integral, para obtener información relevante y valiosa, y así los gestores corporativos alcancen un mayor conocimiento operativo, y a su vez, permita aplicar tácticas más efectivas que maximizan la calidad en la toma de decisiones.
Entre los diversos procesos que aplica se incluyen los siguientes:
- Preparación de datos: Es el paso fundamental para agrupar y preparar múltiples fuentes de datos, logrando identificar sus medidas y dimensiones, para su posterior análisis.
- Minería de texto y datos: Utilizando bases de datos, aprendizaje automático y estadísticas, ayuda a percibir, e incluso predecir las tendencias en grandes volúmenes de datos.
- Gestión de referencias métricas y de rendimiento: A través de este mecanismo, es posible comparar los datos actuales de rendimiento con los históricos para realizar un seguimiento más detallado de acuerdo a los objetivos.
- Análisis descriptivo: Aplica el análisis de datos preliminares para investigar lo que ha sucedido.
- Análisis estadístico: Este se encarga de tomar los resultados arrojados en el análisis descriptivo y explorar a profundidad los datos, empleando estadísticas para dictaminar cómo y por qué ocurrió dicha tendencia.
- Generación de consultas: Aquí las tecnologías de BI tienen la capacidad de realizar las preguntas concretas sobre los datos, a fin de extraer las respuestas del conjunto.
- Visualización de datos: Transforma el análisis de datos, en una representación visual a través de gráficos, cuadros, e histogramas, lo que permite interpretar fácilmente un gran volumen de datos.
- Análisis y monitoreo visual: Es la manera en la que se exploran los datos, mediante la narración visual, con el objetivo de comunicar ideas en tiempo real y mantener al usuario dentro del flujo de análisis.
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Data analyst vs. Business Intelligence
Dentro de la perspectiva conceptual, el data analyst (DA) y business intelligence (BI), tienen puntos similares; no obstante, su mayor divergencia radica en que la analítica de negocios es un apéndice dentro de la visión global de la inteligencia de negocios.
Principales diferencias
Creación de información frente al uso de información
El análisis de datos tiene como finalidad convertir y limpiar los datos que están sin procesar en una información de interés, que puede ser empleada en múltiples propósitos, incluyendo el BI.
En este caso, la inteligencia empresarial permite respaldar la toma de decisiones mediante el manejo de información valiosa, que ha sido obtenida desde del análisis de datos.
Saber los antecedentes versus mirar hacia el futuro
Si bien el DA está en la capacidad de identificar patrones históricos, con frecuencia aplica esos datos para realizar pronósticos futuros, lo cual está estipulado en el rol que ocupa el análisis predictivo.
Entre tanto, la inteligencia empresarial se encarga especialmente de ver hacia atrás para conocer los acontecimientos claves, luego de obtener dicha información, procede a aplicarla en la estrategia a futuro.
Uso de datos estructurados y no estructurados
La inteligencia de negocios y analítica de datos están prestas para usar los datos estructurados. No obstante, el análisis de datos tiende a emplear datos no estructurados, ya que su tarea fundamental es organizarlos en tiempo real, para almacenarlos y luego analizar en el futuro.
Mientras que la BI accede a los datos almacenados, con los que tendrá la posibilidad de producir los informes y tableros que requiera.
Tener un panorama integral versus un enfoque más cerrado
La inteligencia empresarial usualmente se basa en una visión más amplia del proceso, fomentando interrogantes estratégicas sobre la conducción general de una organización.
En cuanto al análisis de datos, este puede centrarse en un único problema o situación; por ejemplo, “¿Por qué caen las ventas en un determinado producto?, o ¿Cómo maximizar la eficacia en la atención al cliente?
En resumen, la inteligencia empresarial está basada en buena parte del análisis de datos; sin este, le es imposible funcionar. Por el contrario, el DA, aunque es implementado constantemente en los negocios, puede funcionar totalmente sin datos comerciales.
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