Diferencia entre inteligencia empresarial y análisis de datos
Business Intelligence trata con estrategias y tecnologías complejas que ayudan a los usuarios finales a analizar los datos y realizar actividades de toma de decisiones para hacer crecer su negocio. BI desempeña un papel clave en la gestión de datos empresariales y la gestión del rendimiento. El análisis de datos, por otro lado, se implementa para convertir los datos en bruto o no estructurados en un formato de datos significativo comprensible para el usuario. La información transformada se puede utilizar para limpiar, transformar o modelar los datos para apoyar el proceso de toma de decisiones, sacar conclusiones e implementar análisis predictivos.
Comparación directa entre inteligencia empresarial y análisis de datos (infografía)
A continuación se muestran las 5 principales comparaciones entre Business Intelligence y Data analytics
Diferencias clave entre Business Intelligence y análisis de datos
- El uso más temprano de Business Intelligence se descubrió en el libro 'Cyclopedia of Commercial and Business Anecdote' escrito por Richard Miller Devens en 1865. Devens usa el término BI (Business Intelligence) para describir cómo un banquero llamado Sir Henry Furness ha obtenido ganancias analizando su propio entorno para mantenerse por delante de sus competidores.
- Data Analytics o Business Analytics es un proceso que ayuda a los usuarios empresariales a transformar los datos en bruto o no estructurados en un formato significativo. Data Analytics es un proceso estándar o común que muchas organizaciones de todo el mundo emplean bajo diversos procedimientos o estrategias, según sus necesidades comerciales.
- Business Intelligence se implementa en muchas organizaciones para mejorar sus capacidades de toma de decisiones, analizar los datos comerciales, realizar minería de datos, desarrollar informes y mejorar las capacidades operativas. BI se implementa solo en datos históricos almacenados en Data Mart o Data Warehouse. Algunas de las operaciones comerciales, como la limpieza de datos, el modelado de datos, la transformación de datos y la previsión de tendencias futuras de los datos, son los aspectos clave de la implementación del análisis de datos.
- Data Analytics se implementa en una situación en la que una organización es relativamente nueva y necesita cambios significativos en su modelo de negocio. Data Analytics ayuda a los usuarios comerciales a analizar los datos históricos, los datos actuales y predecir tendencias futuras para realizar los cambios correctos en el modelo comercial propuesto. Business Intelligence, por otro lado, se implementa en una situación en la que una organización no tiene ningún cambio en su modelo de negocio actual y su objetivo principal es cumplir con los objetivos de la organización. BI ayuda a los usuarios a identificar las lagunas en la gestión de los datos y los rectifica proporcionando escenarios de toma de decisiones eficientes.
- Los informes son una característica clave que se puede implementar con la ayuda de las herramientas de Business Intelligence y Data Analytics. Pero, los informes o las visualizaciones desarrolladas varían según el tipo de datos comerciales y los escenarios comerciales. Si hay un escenario comercial, donde el cliente necesita lidiar con las tendencias actuales del mercado y generar informes ad-hoc, entonces el análisis de datos sería la opción correcta. También se puede preferir el análisis de datos, cuando es necesario que las empresas pronostiquen tendencias futuras de datos en función de los datos pasados. De lo contrario, si hay una situación en la que el cliente necesita manejar los datos almacenados en un almacén de datos y generar informes extrayendo los datos del almacén, Business Intelligence sería la opción correcta, también se puede preferir Business Intelligence, cuando hay un necesidad de que las empresas sigan la entrega de ventas objetivo u organicen datos para proporcionar inteligencia de ventas.
Tabla de comparación de Business Intelligence vs Data analytics
| Bases de comparación |
Inteligencia de negocios |
Análisis de datos |
| Origen | El término Business Intelligence nació en 1865 y describe su importancia, a través de un libro de un autor llamado Richard Miller Devens. | El análisis de datos existe desde el siglo XIX, pero ha crecido su importancia en la década de 1960 con la invención de las computadoras. |
| Alcance / Significado | Business Intelligence se refiere a la información requerida para mejorar las actividades de toma de decisiones empresariales. | El análisis de datos se refiere a modificar los datos sin procesar en un formato significativo. |
| Funcionalidad | El propósito principal de la inteligencia empresarial es brindar apoyo en la toma de decisiones y ayudar a las organizaciones a hacer crecer sus negocios. | El objetivo principal del análisis de datos es modelar, limpiar, predecir y transformar los datos según las necesidades del negocio. |
| Implementación | Business Intelligence se puede implementar utilizando varias herramientas de BI disponibles en el mercado. BI se implementa solo en datos históricos almacenados en almacenes de datos o data marts. | El análisis de datos se puede implementar utilizando varias herramientas de almacenamiento de datos disponibles en el mercado. El análisis de datos también se puede implementar utilizando herramientas de BI, pero depende del enfoque o la estrategia diseñada por una organización. |
| Métodos de depuración | El mecanismo de BI solo se puede depurar mediante los datos históricos proporcionados y los requisitos del usuario final. | Data Analytics se puede depurar a través del modelo propuesto para convertir los datos a un formato significativo. |
Conclusión: Business Intelligence vs Data analytics
En conclusión, hemos visto los orígenes, las comparaciones directas y algunas diferencias clave entre Business Intelligence y Data analytics. Teniendo en cuenta las tendencias actuales del mercado tecnológico, ha habido una evolución en el desarrollo de herramientas de análisis de datos e inteligencia empresarial. Las herramientas modernas de Business Intelligence también están equipadas con la opción de análisis de datos y realmente depende de los usuarios de la empresa tomar la decisión correcta en función de sus escenarios comerciales. Siguiendo las tendencias actuales de datos, tanto Business Intelligence como Data Analytics tienen un papel clave que desempeñar en el crecimiento del negocio. La empresa está llevando a cabo la investigación necesaria tanto en BI como en análisis de datos para ayudarlos a cumplir su propósito de manera eficiente.
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