Northware Business Intelligence vs Business Analytics

Business Intelligence vs Business Analytics

Business Intelligence vs Business Analytics 

Las empresas generan una gran cantidad de datos cada día. Para que los propietarios identifiquen los problemas, tomen decisiones inteligentes y obtengan un mejor resultado al final, se necesitan herramientas que puedan convertir la información en conocimiento procesable. 

Dos soluciones que los profesionales en el mundo de la tecnología de negocios usan prominentemente hoy en día, son la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) y el Análisis de Negocios (Business Analytics) – pero ¿cuál es la diferencia entre las dos, si las hay, y como puedes saber cuál es la adecuada para tus necesidades? 

Vamos a discutir las definiciones y las diferencias entre las dos a continuación. 

¿Qué es Business Intelligence? 

Según IBM, la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) es un término general para la tecnología que se refiere a la preparación de datos, la minería de la ciencia de datos, la visualización de datos y la gestión de datos. La función de las herramientas y los procesos de BI es proporcionar a los usuarios la habilidad de obtener datos útiles que faciliten las decisiones basadas en datos en las organizaciones. 

La Inteligencia de Negocios ha sido tradicionalmente empleada para manejar las necesidades operativas diarias en las empresas. La mayoría de los líderes aprovechan la experiencia y herramientas de BI para permitirse alcanzar sus objetivos empresariales de manera eficiente y efectiva. 

Las herramientas que se utilizan para BI pueden involucrar una amplia gama de aplicaciones de software y otros sistemas. Algunos de ellos pueden incluir procesamiento analítico en línea, hojas de cálculo de datos, software de seguimientos de actividad empresarial, sistemas de extracción de datos y aplicaciones de informes. 

Mientras tanto, algunos expertos creen que herramientas de Business Intelligence pueden incorporar los componentes más estadísticos y predictivos que son utilizados en Business Analytics. 

En general, el objetivo de aprovechar BI es que los líderes organizacionales puedan navegar los diversos desafíos a los que se enfrentan mientras aseguran que sus empresas puedan mantenerse en el objetivo para lograr con éxito lo que quieren. 

Leer más : ¿Qué es Business Intelligence?

¿Qué es Business Analytics?  

Por otro lado, tenemos el Análisis de Negocios (Business Analytics), que es un campo que se inclina más hacia las estadísticas. En BA, los expertos en datos utilizan software cuantitativo que les permite hacer predicciones y desarrollar estrategias para el crecimiento futuro. 

Según un estudio de 2028 de MicroStrategy, los usos principales del análisis de datos empresariales fueron mejorar los procesos empresariales, la rentabilidad y las estrategias. 

Las empresas utilizan herramientas de BA para lograr numerosas funciones, como el análisis de regresión, el análisis correlacional, el análisis de pronósticos, el análisis de imágenes y minería de texto. La mayoría de las organizaciones contratarían especialistas en ciencias de datos ya que estas herramientas complejas requieren capacitación profesional y conocimientos especializados para utilizarlos eficazmente. 

La Diferencia Entre Business Intelligence y Business Analytics 

Aunque los dos términos tienen una superposición significativa, Business Intelligence prioriza los eventos que ocurren en un negocio y el por qué. Mientras tanto, el alcance del Business Analytics es más amplio ya que incluye soluciones que permiten aprovechar los conocimientos para prepararse para el futuro. 

BI hace uso de análisis descriptivos para llegar a conclusiones sobre el desempeño actual e histórico. Esto proporciona un contexto con respecto a los cambios en los indicadores clave de rendimiento de la empresa. 

Tanto BI como BA emplean prácticas predictivas y prescriptivas en el análisis. Estas prácticas son útiles para los encargados de tomar decisiones, ya que los datos pueden ayudar a orientar sus futuras acciones. En otras palabras, Business Intelligence y Analytics permiten a las partes interesadas tomar decisiones informadas. 

Componentes Clave de Business Intelligence y Business Analytics 

Para trazar una línea más clara entre Business Intelligence and Business Analytics, vamos a echar un vistazo a los elementos principales que puede esperar de sus respectivas soluciones. 

Componentes de Business Intelligence 
  • Almacenes de datos: Una vez que la ciencia de datos ha sido pre-procesada y reunida, especialistas en BI trasladan la información a un solo repositorio, como un almacén de datos o un centro de datos. Ambos son capaces de soportar BA y otras herramientas de presentación de informes. 
  • ETL: BI depende de la integración de datos ya que combina información de diversas fuentes en una. Los tres pasos en el proceso se llaman, por sus siglas en inglés, ETL: extraer, transformar y cargar. 
  • OLAP: Procesamiento Analítico en Línea, u OLAP por sus siglas en inglés, es la tecnología que extrae la ciencia de datos y los reorganiza para un análisis más rápido y detallado. 
  • Procesamiento del lenguaje natural: Las soluciones de BI han comenzado a utilizar procesamiento del lenguaje natural para permitir a los clientes acceder a los datos empresariales de maneras nuevas. 
  • Preparación de datos asistida por AI: La habilidad de identificar problemas en los datos automáticamente – mientras se sugieren soluciones – permite a los especialistas en Business Intelligence adaptar sus conjuntos de datos según sea necesario. 
  • Informes inteligentes: Los informes inteligentes se utilizan en las soluciones de BI para que los expertos puedan aprender de los usuarios y descubrir información. 
Componentes de Business Analytics 
  • Minería de datos: Para profundizar en BA, los modelos de minería de datos deben ser creados y utilizados. Es necesario clasificar demografía y parámetros similares para ordenar los datos aquí. 
  • Identificación de asociaciones y secuencias: Este componente en Business Analytics es responsable de ayudar a los científicos a entender lo que los consumidores van a comprar mediante el análisis de sus patrones de compra y comportamiento. 
  • Minería de texto: Los datos de la minería de textos son vitales para ayudar a mejorar el servicio al cliente. También es útil para desarrollar nuevos productos basándose en la información recolectada. 
  • Visualización de datos: La visualización de datos es importante en BA ya que ayuda a presentar información efectivamente mientras permite que el resultado sea fácilmente comprensible y accesible. 
  • Evaluación y validación: En esta etapa se utilizan modelos predictivos para ayudar a los especialistas a entender si sus resultados empresariales serán los mismos independientemente de que la situación sea diferente o no. También se utilizan diversas técnicas de simulación para ayudar a identificar los resultados más probables. 
  • Gobernanza de los datos y normas: Esto es necesario para que las empresas cumplan con requisitos cada vez más grandes mientras continúan obteniendo datos de alta calidad. 

Conclusión 

Decidir la solución adecuada para tu empresa dependerá de sus planes e intenciones. Si crees que tu modelo de negocio ya está funcionando efectivamente y solo deseas mejorar la eficiencia de tus operaciones, entonces el uso de Business Intelligence es una buena opción. 

Las empresas que dependen del uso de información científica en tiempo real a menudo se inclinan hacia el uso de BI. Estas entidades suelen preocuparse por las áreas que pueden mejorar inmediatamente. 

Por otro lado, si planeas cambiar la forma en que haces negocios pero careces de la información necesaria sobre ciencia de datos, lo más probable es que encuentre respuestas en Business Analytics. 

Afortunadamente, Business Intelligence y Business Analytics pueden ser aplicados juntos para manejar el aquí y ahora mientras te preparas para el futuro. Decidir utilizar cualquiera de las dos soluciones (o ambas) puede ser extremadamente beneficioso para que las empresas tengan éxito en el mundo moderno. 

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