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Compare inteligencia de negocios con analítica de negocios

La inteligencia de negocios con análisis descriptivo proporciona una mejor comprensión de sus operaciones actuales, mientras que la analítica de negocios tiene como objetivo informar decisiones futuras.

La analítica de negocios y la inteligencia de negocios son lo suficientemente similares como para nublar la comprensión de los expertos de la industria, pero comprender sus aplicaciones y mejores prácticas es importante para obtener la mejor información de sus datos.

Las organizaciones recopilan enormes cantidades de datos y la forma en que administran estos datos y los analizan pueden definir su éxito. Dominar los datos significa comprender las diferencias entre la analítica de negocios (BA) y la inteligencia de negocios (BI), cómo interactúan y sus mejores prácticas.

Inteligencia de negocios y sus aplicaciones

La inteligencia de negocios es un proceso impulsado por la tecnología para analizar datos y presentar información procesable a su organización. La inteligencia de negocios es una comprensión de la situación actual de su organización, qué eventos la llevaron a esta situación y dónde se encuentra en su campo.

"La inteligencia de negocios está destinada a resumir puntos de datos históricos y actuales predefinidos a través de diferentes procesos de datos", dijo Boaz Jan, director de ingeniería de BigBrain en Monday.com, un proveedor de herramientas de gestión de proyectos. "BI se utiliza principalmente como una forma de generar una descripción detallada ya sea sobre el negocio (ingresos en cada país) o métricas de productos (nuevos registros por fuente de adquisición)".

BI se basa en datos y análisis descriptivos para pintar una imagen de su situación actual. Cuando los analistas de marketing analizan los resultados de su última campaña de marketing, están llevando a cabo un proceso de BI. BI le dice qué hizo que esta campaña fuera efectiva, dónde se quedó corta y las razones detrás de ambas al mirar hacia atrás.

La analítica descriptiva toma datos y proporciona a los administradores y usuarios información sobre el desempeño histórico. Los informes con análisis descriptivo se ejecutan a menudo para responder preguntas sobre un desempeño mediocre o para explicar el éxito.

El término inteligencia de negocios cobra vida en la forma de cada panel, informe de datos personalizado y proceso de consulta de datos que se ejecuta en las bases de datos de la empresa, según Shalev Barel, gerente de productos del grupo en Monday.com.

BI se convierte en una parte necesaria de una organización cuando quieren comprender mejor lo que han hecho hasta este momento. Aquí es donde la inteligencia empresarial y la analítica empresarial difieren.

En términos generales, la inteligencia de negocios es compatible con la analítica de negocios, y ambas han recorrido un largo camino en un corto período de tiempo.

Analítica de negocios y su papel en la empresa

Tanto BI como la analítica de negocios se basan en los mismos puntos de datos para funcionar correctamente. Los conocimientos que está buscando son los que tienden a diferenciarlos. El análisis descriptivo se encuentra debajo de la superficie de BI, pero el análisis predictivo impulsa a BA.

"BA pone un mayor énfasis en tratar de generar conocimientos prácticos para los tomadores de decisiones", dijo Jan. "En lugar de simplemente resumir puntos de datos históricos como lo hace el proceso de BI, BA también intenta predecir tendencias".

La analítica de negocios toma BI e intenta proporcionar información sobre posibles éxitos y fracasos futuros. Se supone que los análisis predictivos resaltan las correlaciones entre los diferentes segmentos de clientes y guían la planificación comercial futura. Las organizaciones que planifican su futuro recurren a la analítica predictiva en lugar de la analítica descriptiva.

La atmósfera predictiva con la analítica de negocios se manifiesta en las herramientas utilizadas. La minería de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo se basan en gran medida en la analítica empresarial, y esto significa tener un equipo sólido de ciencia de datos.

"Las herramientas que se utilizan en BI son principalmente estadísticas descriptivas simples, por ejemplo, el promedio móvil de la tasa de conversión de comercio electrónico, donde BA puede aprovechar el aprendizaje automático y otros modelos estadísticos sofisticados", dijo Barel.

La jerarquía de BI y BA

Tanto la inteligencia de negocios como la analítica de negocios se basan en los mismos datos y ambos analizan conjuntos de datos para ayudar a proporcionar información para una organización, pero las empresas tradicionalmente comienzan con inteligencia de negocios antes de emplear la analítica de negocios.

"BA confía en gran medida en BI como punto de partida. BI puede señalar y dirigir los esfuerzos de dónde debe tomarse el tiempo para ir un 'nivel más profundo' y asignar los recursos de BA para desbloquear predicciones interesantes y obtener información significativa", dijo Barel.

Este enfoque tradicional requería mucho compromiso y dependía de los recursos, por no mencionar que requería mucho tiempo.

"El enfoque tradicional ha sido que las organizaciones construyan análisis de negocios a partir de fuertes inversiones en inteligencia de negocios", dijo Ryan Wong, director ejecutivo y cofundador de Visier, un proveedor de análisis y planificación de la fuerza laboral. "Contrataron ejércitos de analistas, personal de gestión de datos, redactores de informes, científicos de datos, desarrolladores y probadores para construir BA".

Las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero al evitar tener que construir una infraestructura de BI ahora, según Wong. La tecnología ha llegado al punto en que las organizaciones pueden ir directamente a la analítica empresarial si lo necesitan.

Herramientas del oficio

La superposición entre la inteligencia de negocios y la analítica de negocios continúa para las herramientas que ambos utilizan. La presentación de datos para ambos puede incluir herramientas como Tableau, AWS QuickSight, Microsoft Power BI y Qlik.

Craig Kelly, vicepresidente de análisis de Syntax, un proveedor de servicios ERP, dijo que la diferenciación de los dos está en las herramientas de transformación y almacenamiento en lugar de las herramientas que ayudan con la presentación de datos.

"Para BI, los datos se transforman típicamente en estructuras de esquema optimizadas y tradicionalmente se almacenan en un almacén de datos para informes de KPI", dijo Kelly. "La analítica empresarial, a la inversa, almacenará sus datos en lagos de datos, donde el almacenamiento central de datos de múltiples fuentes puede facilitar que los analistas y científicos de datos trabajen con todo lo que necesitan".

Los lagos de datos brindan a las organizaciones la flexibilidad de dejar los metadatos sin definir y hace que sea más fácil para estos analistas y científicos extraer los datos o hacerlos accesibles para el aprendizaje automático.

"Azure y AWS tienen una gran variedad de herramientas que proporcionan la infraestructura necesaria para almacenar, transformar y analizar datos en un lago de datos", dijo Kelly.

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