Business Intelligence vs Data Science: ¿Cuál es la diferencia?

Prácticamente todas las empresas de todas las industrias recopilan datos. Direcciones de correo electrónico, información de facturación, visitas a sitios web, registros de empleados, datos de ventas, gestión de la cadena de suministro: la lista continúa. Y hay una razón por la que los datos se recopilan tan ampliamente. Cada negocio lo reconoce como valioso. Sin embargo, los datos no son inherentemente valiosos por sí solos. Los datos se vuelven útiles para las empresas cuando se utilizan para tomar decisiones. Ahí es donde entran en juego la inteligencia comercial y la ciencia de datos . Ambos son métodos de trabajo con datos para transformar las operaciones comerciales y ayudar a crear una estrategia comercial efectiva. Aún así, vienen con distinciones que es importante comprender para asegurarse de que las está utilizando correctamente para su negocio.

¿Qué es la Inteligencia de Negocios?

Los principales componentes de la inteligencia empresarial son el análisis, la percepción, la acción y la medición . Los datos comerciales se recopilan, analizan y visualizan; se obtienen conocimientos significativos y efectivos a partir de esta información; las decisiones guiadas por el conocimiento se toman en base a esto; y los resultados se miden contra competidores o datos históricos.

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Por lo general, la inteligencia comercial se logra a través de una colección de tecnologías, aplicaciones y procesos que trabajan juntos para presentar los datos comerciales de una manera organizada, significativa y procesable que es accesible para todos los usuarios.

Aquí hay un ejemplo de cómo se puede usar la inteligencia empresarial :

Términos clave de inteligencia empresarial

Para comprender mejor la inteligencia empresarial, familiarícese con algunos de estos términos clave.

Almacén de datos

Un almacén de datos es un sistema que almacena información de la empresa desde una variedad de lugares en una ubicación centralizada y accesible. Los almacenes de datos son clave para la inteligencia comercial, ya que permiten analizar e informar datos de diferentes fuentes en toda la empresa para que se puedan convertir en información significativa.

Los almacenes de datos generalmente consisten en datos de diferentes áreas del negocio: recursos humanos, marketing, ventas, finanzas de todo tipo de sistemas operativos: CRM, facturación, listas de correo, etc.

Análisis de negocios y minería de datos

Una vez que los datos están en el almacén de datos, pueden analizarse y extraerse mediante herramientas de análisis empresarial. La minería de datos utiliza una combinación de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias y patrones en los datos.

Visualización

Una vez que estas herramientas han extraído información útil de los datos, se puede usar una interfaz de usuario (generalmente un tablero interactivo) para visualizar la información. Los cuadros, gráficos y diagramas ayudan a presentar los datos de una manera que los ayuda a ser significativos y más fáciles de comprender.

Informes

Luego, el análisis y la visualización de datos se pueden compartir entre las partes interesadas clave en el negocio para que puedan detectar información clave y tomar decisiones hacia los objetivos comerciales.

evaluación comparativa

Parte de la inteligencia empresarial es comparar los datos actuales con los datos históricos para realizar un seguimiento de los cambios y el rendimiento con respecto a los objetivos de la empresa. La evaluación comparativa también se puede realizar con los estándares de la industria y los competidores, lo que proporciona otro nivel de información sobre lo que tiene éxito y lo que se puede mejorar.

herramientas de inteligencia de negocios

Las herramientas contemporáneas de inteligencia de negocios están diseñadas para ser interactivas, autoservicio y accesibles. Mientras que históricamente los departamentos de TI gestionaban todos los accesos a los datos, la inteligencia empresarial actual normalmente permite a todos los niveles de usuarios crear paneles e informes en función de sus necesidades. Las herramientas de inteligencia empresarial permiten a las personas responder a sus propias preguntas sin depender de la ayuda de expertos para comprender los datos.

Las herramientas populares de inteligencia comercial incluyen Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau y Looker, ¡pero hay muchas, muchas más!

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es similar en muchos aspectos a la inteligencia empresarial. Al igual que este último, la ciencia de datos trabaja para convertir datos en información útil para influir positivamente en las decisiones comerciales al hacerlas más informadas y basadas en hechos. Para convertir estos datos en información procesable, la ciencia de datos utiliza una combinación de métodos científicos, procesos, herramientas matemáticas, estadísticas, algoritmos y aprendizaje automático. Al igual que la inteligencia comercial, busca patrones y tendencias ocultos, utilizando las conclusiones para tomar acciones informadas.

Sin embargo, a diferencia de la inteligencia empresarial que se centra únicamente en datos estructurados, la ciencia de datos se ocupa tanto de datos estructurados como no estructurados. Los datos estructurados se refieren a datos que se almacenan en un formato predefinido, se organizan y caben en hojas de cálculo. Es accesible, fácil de usar y fácil de descifrar con algoritmos de aprendizaje automático. Los datos no estructurados son lo contrario y no se pueden procesar con los métodos o herramientas habituales. Son datos en su forma cruda, por lo que requiere experiencia para ser analizados. Ahí es donde entra la ciencia de datos .

La ciencia de datos generalmente se considera más centrada en el futuro que la inteligencia empresarial. Se enfoca en hacer preguntas "qué pasaría si" y hacer predicciones futuras, mientras que la inteligencia comercial se enfoca más en lo que sucedió en el pasado y está sucediendo en el presente. Al estar basada en el futuro y ser predictiva, la ciencia de datos permite a las empresas prepararse para eventos, tendencias y oportunidades futuras.

Aquí hay un ejemplo de aplicación de ciencia de datos :

Términos clave de ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo en expansión y evolución. Comprenda algunos de los términos clave a continuación.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se refiere a cuando las computadoras imitan el aprendizaje humano. Las computadoras usan datos para aprender de ejemplos y luego hacen predicciones o exhiben comportamientos basados ​​en ellos. Por ejemplo, Amazon Alexa y otros asistentes de voz aprenden de los datos que recopila, como sus alarmas diarias, para hacerle recomendaciones basadas en ellos.

Inteligencia artificial

El aprendizaje automático es una subcategoría de la inteligencia artificial. El término inteligencia artificial (IA) fue creado por el profesor de Stanford, John McCarthy, quien lo definió como “la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes”. La IA en ciencia de datos se refiere a la creación de sistemas que pueden resolver de manera inteligente problemas complejos a partir de datos, aprender de ellos y tomar decisiones. Consulte nuestro blog sobre 8 formas poderosas en que se utilizan las soluciones basadas en IA en el comercio electrónico.

Análisis de datos y minería de datos

El análisis de datos es el proceso de recopilar datos y analizarlos para tomar decisiones comerciales más informadas. La minería de datos es una técnica utilizada para predecir tendencias futuras mediante el estudio de las existentes. Ambos son componentes clave de la ciencia de datos.

grandes datos

Big data son grandes conjuntos de datos que se analizan mediante computadoras para revelar tendencias y patrones. Big data son los datos que son tan complejos que las herramientas de gestión de datos convencionales no se pueden utilizar para almacenarlos o procesarlos. Los grandes datos contienen más información, lo que los hace útiles para la planificación y la estrategia. Los macrodatos se pueden utilizar con el aprendizaje automático para acelerar el proceso de descubrimiento y análisis de tendencias clave.

herramientas de ciencia de datos

Hay una serie de herramientas populares utilizadas en el campo de la ciencia de datos que se pueden usar para visualización de datos, lenguajes de programación estadística, algoritmos, bases de datos y más. Estos son algunos de los más utilizados en la actualidad: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia empresarial y ciencia de datos?

Si bien a primera vista, la inteligencia comercial y la ciencia de datos parecen muy familiares, hay una serie de diferencias distintas que hacen que cada una sea adecuada para diferentes propósitos.

Resumen

Está claro que las líneas entre lo que es inteligencia empresarial y lo que es ciencia de datos son muy borrosas. Ambos procesos se superponen en su propósito de empoderar a los tomadores de decisiones con información útil y valiosa. Mientras que la inteligencia empresarial informa las acciones al observar el rendimiento pasado, la ciencia de datos predice el futuro y prueba las hipótesis mediante el análisis de tendencias y patrones de datos clave. Cuando se trata de inteligencia empresarial frente a ciencia de datos , no se trata de '¿cuál es mejor?' sino una apreciación de los beneficios clave y las distinciones de cada uno. La incorporación de ambos en su estrategia comercial ayudará a informar las decisiones de manera integral al abarcar datos basados ​​​​en el pasado, el presente y el futuro.

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