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¿Cuáles son las diferencias entre Big Data y Business Intelligence?

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La globalización e incremento del uso de las tecnologías en la nube, los desarrollos en Internet de las cosas (IoT) y la omnipresencia de soluciones para móviles, han hecho proliferar flujos masivos de datos que requieren de nuevas herramientas y habilidades para poder analizarlos y extraer valor para la toma de decisiones, como son el Big Data y Business Intelligence.

Aunque ambas tecnologías son las más populares y empleadas en el campo del Data Business Analytics todavía resulta muy habitual que se confundan o que no sea fácil diferenciar en qué caso se utiliza cada una.

Analizaremos en qué consiste cada una de ellas, cómo se relacionan y qué valor pueden aportar a tu negocio.

 

¿Qué es el Business Intelligence?

 

El Business Intelligence (BI) o Inteligencia Empresarial o de negocios es una herramienta que incluye un conjunto de metodologías, tecnologías y aplicaciones que permiten transformar los datos en información y posterior conocimiento para optimizar el proceso de toma de decisiones empresariales estratégicas.

El uso de BI se ha convertido en un elemento clave para cualquier tipo de negocio u organización. Gracias a su utilización se puede adquirir una ventaja competitiva con la que dar respuesta a distintas cuestiones y así poder reaccionar con nuevas ideas y tácticas empresariales, para diseñar promociones específicas, optimizar costes, analizar el perfil de los clientes o el control financiero, entre otros aspectos.

Gracias a la aplicación del Business Intelligence será posible identificar a los usuarios y productos del mercado, conocer cuál es el progreso de ventas o descubrir en qué área no obtenemos los resultados previstos. Mediante la información reunida con el BI podremos realizar un seguimiento exhaustivo de los objetivos marcados y analizar informes de gestión que nos permitirán tomar decisiones tácticas y así diseñar nuevas estrategias de negocio.

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¿Qué es el Big Data?

El término Big Data hace referencia al hecho de reunir, ordenar y almacenar grandes cantidades de datos para su posterior análisis que permite a las empresas identificar nuevas oportunidades de negocio y estrategias de mercado, de forma más rápida y eficiente.

Aunque los expertos no se ponen de acuerdo para concretar el volumen de datos que corresponde al Big Data, podemos considerar que el umbral práctico se sitúa en decenas de terabyes. Uno de los problemas del Big Data es que los datos se encuentran en toda clase de formatos, tanto estructurados como no estructurados. Los estructurados son aquellos que están almacenados en algún tipo de base de datos mientras que los no estructurados se ubican de forma desorganizada, como sería el caso de correos electrónicos, audios, vídeos, documentos de texto, etc. Organizar y clasificar esta cantidad de datos será fundamental para obtener funcionalidad operativa.

 

¿Cómo se relacionan o comparan Big Data y Business Intelligence?

La metodología de BI tradicional se basa en el principio de agrupar todos los datos comerciales en un servidor central. Por lo general, estos datos se procesan fuera de línea porque requieren bastante tiempo y después la información se almacena en entornos conocidos como almacenes de datos (Data Warehouse). Estos datos se estructuran en una base de datos relacional que podemos llamar convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas (cubos multidimensionales), que a partir del uso de herramientas de visualización producen los gráficos para responder a preguntas que ya conocemos.

Cuando el volumen de datos rebasa tamaños que ya se pueden considerar muy grandes (por el orden de los terabytes y petabytes) o no tienen una estructura homogénea, el enfoque clásico de los almacenes de datos no es funcional. Aquí es donde entra a jugar su papel el concepto de Big Data y de las tecnologías asociadas para el procesamiento distribuido de grandes cantidades de datos, de forma que los resultados se obtengan en un tiempo razonable para la toma de decisiones, facilitando explorar y descubrir tendencias en los datos que permiten responder a preguntas que antes no sabíamos que queríamos hacer.

La diferencia esencial entre Big Data y Business Intelligence radica en la temporalidad. Mientras que BI se basa en el conocimiento acumulado del negocio y permite hacer preguntas para obtener respuestas que pueden ser útiles para la empresa, Big Data posibilita mirar hacia el futuro y centrarse en detalles que se convierten en fuente de grandes oportunidades de negocio.

Podríamos decir que Big Data corresponde a descubrimiento e innovación mientras que consulta y respuesta se ajusta al concepto de Business Intelligence.

En cualquier caso, Big Data y Business Intelligence no son dos conceptos antagónicos o competitivos, ambos enfoques pueden trabajar conjuntamente para obtener mejores resultados y beneficios para una empresa.

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¿Qué herramientas se utilizan en cada caso, qué problemas resuelven y qué valor aportan?

La velocidad en la que se transforma el sector de las nuevas tecnologías provoca que muchas herramientas queden rápidamente obsoletas. Algunas de las nuevas herramientas desarrolladas para procesar grandes cantidades de datos, de forma ordenada y en tiempo real que aportan información útil para el análisis del Big Data son:

  • Hadoop. Una de las herramientas más empleadas actualmente para procesar datos. Destaca por su capacidad de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos e información en tiempo real.
  • Apache Storm. Se utiliza principalmente para obtener información procedente de redes sociales o para descubrir cómo los clientes y usuarios emplean los servicios que ofrece el negocio. Procesa y analiza millones de datos en tan solo unos segundos.
  • Python destaca porque la puede utilizar cualquier tipo de usuario, aunque no tenga grandes conocimientos en informática. Entre sus inconvenientes podemos decir que su ejecución es más lenta que la llevada a cabo por otras herramientas parecidas.
  • Elasticsearch. Gracias a este sistema se pueden procesar gran cantidad de datos en tiempo real y de información muy diversa. Resulta muy útil porque permite comprender los datos extraídos mediante el uso de gráficos que evolucionan y se modifican en tiempo real.
  • Apache Spark. Se trata de un sistema de computación y procesamiento de datos de código abierto que convierte la información en elementos muy accesibles para los científicos de datos.

En el caso de Business Intelligence también podemos encontrar multitud de herramientas, entre las que destacan las siguientes:

  • Microsoft Power BI. Es una colección de servicios de software, aplicaciones y conectores que trabajan en conjunto para que datos sin ningún tipo de relación se conviertan en información coherente. Destaca por su característica visualización interactiva, que además puede integrarse con otras herramientas de la compañía.
  • Tableau. Gracias a esta herramienta se pueden crear dashboards visuales y contestar a preguntas de negocio de forma sencilla y eficiente, mediante la agrupación de datos de fuentes diversas.
  • Pentaho es una herramienta de análisis de código abierto que proporciona gran flexibilidad con el procesamiento de datos en tiempo real.

Se puede concluir que Big Data y Business Intelligence sirven para analizar una gran cantidad de datos, pero con diferentes enfoques. Por un lado, BI mejora el entendimiento de los datos creando valor para la toma de decisiones debido a la simplicidad y dinamismo con que puede sintetizar estados o indicadores conocidos del negocio.

Por otro lado, Big Data ayuda a procesar cantidades masivas de datos de forma dinámica para descubrir vínculos desconocidos e identificar nuevas preguntas que hacer para obtener valor de estos datos.

 

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