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Un cambio en la metodología de análisis de datos

En la actualidad, la gran cantidad y variedad de datos combinado con el fácil acceso a los mismos, ha provocado que el Data Science haya aparecido para aportar métodos de análisis de datos que sobrepasan a las empresas modernas de hoy. Hasta hace muy poco, el Business Intelligence se utilizaba como medidor estático del rendimiento de las operaciones actuales del negocio y ayudaba a monitorizar el estado actual de los datos comerciales para comprender el rendimiento histórico de una empresa. Por tanto, podemos considerar que el BI está diseñado para tener una visión retrospectiva basada en datos reales de eventos reales. Este análisis ofrece informes detallados, tendencias, pero no llegaba a indicar cómo serían los datos en el futuro, ya que este sistema tradicional tiende a ser estático y comparativo. Debido a esta característica, los datos utilizados en el Business Intelligenceprovienen de fuentes pre-planificadas que permiten responder preguntas que proporcionan una versión única de la verdad.

En cambio, el Data Science permite analizar datos pasados (tendencias o patrones) para hacer predicciones futuras. Esta nueva ciencia permite a las organizaciones salir de la visión retrospectiva y permitir adelantarse a lo que puede acontecer en el futuro, adoptando una actitud proactiva.

Business Intelligence VS. Data Science

Aunque ambas ciencias tienen la capacidad de “interpretar datos” y, por lo general, involucran a expertos técnicos que traducen o transforman los resultados en información amigable y comprensible o inteligencia competitiva, el Data Science puede manejar un gran volumen de datos complejos a gran velocidad, de múltiples estructuras desde un amplía variedad de fuentes de datos. Mientras que el BI sólo entiende los datos “preformateados” en ciertos formatos, las tecnologías avanzadas de Data Science como Big Data, IoT y Cloud pueden recopilar, limpiar, preparar, analizar e informar de muchos tipos de datos operacionales distribuidos de diversos puntos de control.

A medida que las empresas se vuelven cada vez más dependientes de los datos, la importancia del Data Science como la tecnología de toma de decisiones definitiva solo aumentará. El Data Science se compromete a automatizar la mayoría de las tareas de análisis en el futuro, por lo que los usuarios de las empresas que lo apliquen tendrán acceso al histórico de datos centralizados y herramientas automatizadas para extraer información e inteligencia cuando y donde lo necesiten.

Otra diferencia importante entre el Business Intelligence y el Data Science es el rango y la escala de las bibliotecas integradas de Machine Learning (ML), que posibilitan el análisis de datos automatizado o semiautomático por parte de los usuarios comerciales. Con el aprendizaje automático se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos, y permitirá simplificar el acceso a la información a todos los usuarios de las empresas.

Cómo el Data Science refuerza el concepto de Business Intelligence

Mientras el Data Science que utiliza Inteligencia Artificial promete aliviar a los usuarios comerciales del trabajo pesado, para que puedan concentrarse más en los objetivos y resultados de sus tareas de análisis que en el propio proceso analítico. En el BI tradicional, los usuarios comerciales se ven obligados a confiar en la experiencia del equipo de analítica de la empresa para extraer información significativa de sus datos, pero Data Science con tecnología Machine Learning ha lanzado plataformas de autoservicio, donde los usuarios normales pueden ver y analizar fácilmente y obtener información de los datos de la empresa sin la ayuda de los equipos técnicos.

En el Business Inteligence los usuarios se encuentran con una cantidad de datos que tienen que procesar, en cambio, en el Data Science cualquier tipo de información estructurada, no estructurada o semiestructurada puede recopilarse, limpiarse y prepararse para un análisis.

Business Intelligence y Data Science juntos ¿Qué nos traerá el futuro?

La transformación del negocio depende de una mejora tecnológica, pero, la rápida evolución y crecimiento de las tecnologías supone un obstáculo de adaptación para las empresas. Hoy en día, las empresas a menudo no saben cómo mantenerse a la par de la velocidad del cambio tecnológico y cómo integrar capacidades nuevas y mejores con las existentes. El Big Data, IoT, el Machine Learning y Serverless Computing juntos pueden transformar el panorama empresarial, pero ¿cuántas empresas realmente saben cómo integrar estas soluciones para crear una potente plataforma de análisis?