¿En qué se diferencian el business intelligence y las data analytics?

¿En qué se diferencian el business intelligence y las data analytics?

Para las empresas, toda información tiene gran valor si se explota o aprovecha de manera adecuada. Dos conceptos que pueden ayudarles a sistematizar sus datos son el business intelligence y las data analytics. ¿Ya los conoces?

Por: Conexión Esan el 13 Febrero 2024

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Las empresas recaban información de sus clientes de manera constante y a través de sus canales de comunicación. Si estos datos se explotan de manera adecuada, pueden ayudarles a tomar decisiones más efectivas, realizar ajustes en sus productos y servicios, y diseñar estrategias de venta y promoción más efectivas. Para ello, es imprescindible familiarizarse con dos conceptos: el business intelligence y las data analytics.

Ambos términos están relacionados con la sistematización de datos no procesados, a través de la tecnología, para generar información valiosa sobre los consumidores y el entorno. No obstante, presentan muchas diferencias entre sí que es necesario conocer para no confundirlos y escoger la herramienta que más beneficie a nuestro negocio.

¿En qué consiste el business intelligence?

Es un conjunto de procesos, arquitecturas, metodologías y tecnologías para convertir datos sin procesar en información útil para diseñar estrategias empresariales, potenciar las operaciones y tomar decisiones más informadas. Algunas herramientas de business intelligence que podemos encontrar son el monitoreo en tiempo real, el benchmarking, las soluciones de BI y el data mining.

En sí mismo, el business intelligence es un proceso muy complejo que integra varias labores y herramientas distintas, entre ellas las data analytics. Sin embargo, estas últimas solo constituyen una parte dentro de un sistema mucho más amplio.

¿Qué son las data analytics?

Son herramientas que permiten recabar, limpiar, analizar, transformar, agrupar, modelar y consultar todo tipo de datos, entre tareas relacionadas. El objetivo es generar conocimientos que potencien la toma de decisiones en los negocios, así como en otros sectores como las ciencias, la educación o el Gobierno.

Podemos dividir las data analytics en cuatro categorías, según su finalidad:

  • Descriptivas. Brindan una descripción objetiva de un suceso pasado.

  • De diagnóstico. Permiten entender por qué se dio un suceso pasado.

  • Predictivas. Emplea datos pasados para proyectar tendencias futuras.

  • Prescriptivas. Define los pasos a seguir para alcanzar una meta específica.

¿Cómo diferenciar ambos conceptos?

Podemos establecer diferencias entre el business intelligence y las data analytics con base en tres puntos clave:

  • El significado. Mientras que el business intelligence alude a la información requerida para tomar decisiones comerciales más eficaces, las data analytics se refieren a la sistematización de datos aún no procesados.

  • La funcionalidad. El business intelligence es un apoyo importante en la toma de decisiones para impulsar el crecimiento de los negocios. Las data analytics procesan los datos recabados según las necesidades comerciales.

  • La depuración. El business intelligence solo puede depurarse mediante los datos históricos brindados y los requerimientos del usuario final. Las data analytics pueden depurarse mediante el modelo propuesto para transformar los datos en un formato significativo.

El business intelligence y las data analytics son conceptos que se relacionan de manera estrecha, pero con diferentes orígenes y objetivos. Dependerá de cada empresario elegir cuál de ellos le resulta más apropiado para alcanzar los objetivos de su negocio.

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Fuentes consultadas:

 

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    (i) Utilizar las bases de datos o los datos personales que pudiera recibir o acceder directa o indirectamente de la UESAN únicamente para los fines que disponga la Universidad.

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