La era de los datos digitales es ahora y ha llegado para quedarse, su relevancia ha ido en aumento y se espera que siga así, pues cada día miles de datos, diversos entre sí, se generan a alta velocidad, aumentando su volumen de manera exponencial.
Esto ha acentuado la necesidad de las organizaciones, de contar con sistemas de gran capacidad para procesar, analizar e interpretar, los conjuntos de datos, también llamados big data, para aprovechar el conocimiento contenido en ellos.
Asimismo, se ha dado pie al avance tecnológico en inteligencia artificial para el análisis de datos, y se han desarrollado diversas técnicas y metodologías, de acuerdo a las distintas cuestiones por atender. En consecuencia, los métodos de procesamiento de datos se han diversificado y especializado según la demanda.
Si bien, la big data es la fuente de información de todos los sistemas de inteligencia artificial encargados de ejecutar tareas de analítica avanzada, estos sistemas se han desarrollado para distintos propósitos, ejemplo de ello son la ciencia de datos e inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI), que aunque comparten similitudes, no son lo mismo.
Son metodologías de análisis de datos que tiene propósitos distintos, por lo tanto los resultados que se obtienen responden a cuestiones particulares, sin embargo, ambas están orientadas de forma general a optimizar la operatividad e incrementar la rentabilidad de las empresas.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario, pues en su ejecución integra diversas áreas de conocimiento cómo matemáticas, estadística, informática, además de distintos procesos y sistemas de análisis, para encontrar y pulir el mayor conocimiento posible, de utilidad oculta en el conjunto de datos.
Tiene como propósito general, transformar datos en bruto en información o ideas de valor para las organizaciones, ya sea para dar respuesta a planteamientos específicos sobre lo que pudiera suceder a futuro, o para identificar nuevas preguntas o cuestiones desconocidas, a partir de análisis predictivos.
En tanto, la inteligencia de negocios se ocupa principalmente de tareas enfocadas en la gestión y organización de datos históricos de la organización, además de la producción de informes accesibles, a partir de estos, centrándose sobre todo en optimizar cuestiones internas, en cuanto a finanzas y capacidad operativa.
Algunas diferencias considerables entre la ciencia de datos e inteligencia de negocios, son las siguientes:
Dados los propósitos y ejecución, la ciencia de datos conlleva mayor complejidad, a diferencia de la inteligencia de negocios, que se ocupa de tareas más específicas, pero no por eso menos importantes.
Combinar la ciencia de datos e inteligencia de negocios, a través de un software de robusta capacidad como Business Intelligence (BI), y la asesoría adecuada en estos temas, incrementará las oportunidades de rentabilidad de tu negocio.
En conjunto, ambos métodos pueden ser un apoyo en la optimización integral de la operatividad interna de la empresa, con base en el análisis de incidentes o fallas anteriores, además de proveer conocimiento de forma oportuna para la toma de decisiones, gestión de riesgos, y para la planeación estratégica a futuro mediante la creación de modelos predictivos.
Pero, para lograr explotar sus beneficios eficazmente, es conveniente hacerlo con la implementación de un software que no solo brinde la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, sino que integre las herramientas de tecnología artificial necesarias para hacerlo en el menor tiempo posible, y con los mejores resultados.
Algunas de las ventajas competitivas que ofrece BI para incrementar las oportunidades de negocio, son las siguientes:
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