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: la business intelligence y las data analytics.

Ambos términos están relacionados con la sistematización de datos en bruto, 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 la 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, el software BI y el data mining.

En sí misma, la 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 la business intelligence y las data analytics con base en tres puntos clave:

• El significado. Mientras que la business intelligence alude a la información requerida para tomar decisiones comerciales más eficaces, las data analytics se refieren a la sistematización de datos en bruto.

• La funcionalidad. La 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. La 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.

La 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 bibliográficas

• Big Data International Campus. (2023). Diferencias entre big data, business analytics y business intelligence.
• Gutierrez, E. (s. f.). Data analytics vs. business intelligence ¿Cuál es mejor? Codster.
• One Step Forward. (s. f.). Business Intelligence vs. data analytics vs. data science.