Big Data

Cómo ha cambiado el Business Intelligence con la irrupción del Big Data

El término Business Intelligence se refiere a la transformación de datos en información, y la información en conocimiento mediante el uso de estrategias y herramientas específicas. Te contamos más.

Por Redacción España, el 07/07/2020

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En toda empresa, la toma de decisiones es uno de los ejes principales. En ellas se basa que la empresa se dirija al éxito o al fracaso. En este sentido, es importante hablar del Business Intelligence. Te contamos qué es y cómo ha cambiado con la irrupción del big data.

¿Qué es Business Intelligence?

El término Business Intelligence (BI) o inteligencia de negocio se refiere a la transformación de datos en información y dicha información en conocimiento. Para ello, se requieren estrategias y herramientas específicas que lleven a optimizar el proceso de toma de decisiones en las grandes corporaciones.

Las soluciones de inteligencia de negocio bien implementadas permiten:

  • Observar.
  • Comprender.
  • Predecir.
  • Colaborar.
  • Decidir.

El Business Intelligence es un factor clave para las empresas. En los últimos años se ha convertido en una fuerte ventaja competitiva, cuyo objetivo es proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio.

La implementación del BI en los procesos operacionales ayuda en la consecución de: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad, etcétera.

Principales componentes del Business Intelligence

Datawarehouse

El diseño de un datawarehouse, supone el primer paso para implantar una solución completa y fiable de business intelligence. Se trata de un tipo de base de datos corporativa caracterizada por integrar y depurar información de una o más fuentes de datos, y analizarla desde diferentes perspectivas con gran velocidad de respuesta.

Datamart

Los datamarts son bases de datos departamentales, es decir, que se centran en almacenar información de un área específica. Su ventaja diferencial es que disponen de estructuras óptimas para analizar la información al detalle desde todas las áreas que afecten a los procesos de dicho departamento. Los datamarts pueden estar alimentados por los datos de un datawarehouse o integrar por sí mismos un cúmulo de fuentes de información.

Diferencias entre BI y Big Data

Es habitual que Big Data y BI generen confusión. Son muchas las personas que los tratan como conceptos sinónimos. No obstante, el fin último de cada uno plantea diferencias notables.

El término Big Data se refiere a las metodologías y herramientas capaces de capturar, almacenar y tramitar ingentes cantidades de datos para su posterior aprovechamiento.

El Business Intelligence o inteligencia de negocio busca convertir el cúmulo de información en conocimiento con valor propio. Hablamos de datos que sirvan para dirigir las decisiones de negocio en la mejor dirección.

Nexo entre Big Data y Business Intelligence

Ambas disciplinas deben trabajar unidas. El Business Intelligence siempre ha estado basado en la cultura del dato, pero hoy en día se ha vuelto masivo y para ello trabaja arduamente la tecnología capaz de tratar grandes flujos de información: Big Data.

Procesos del Business Intelligence

El business intelligence es un concepto amplio que contempla métodos de captación, almacenamiento y tratamiento de datos de operaciones o actividades comerciales con el fin de:

  • Optimizar el rendimiento.
  • Obtener la visión global.
  • Ayudar a la toma de decisiones.

Con el paso de los años y la adaptación a la era digital, la inteligencia de negocio ha evolucionado, integrando procesos y tareas cuyo objetivo es incrementar la rentabilidad de las grandes corporaciones:

  • Informes: los informes permiten explorar fácilmente los datos y medir los resultados para sacar conclusiones y tomar decisiones.
  • Data Mining: procedimiento automático que funciona a través de algoritmos que buscan correlaciones en bases de datos masivas. También conocido como minería de datos, tiene múltiples aplicaciones en función de los objetivos buscados.
  • Análisis descriptivo: antes de efectuar cualquier tipo de análisis de datos, es imprescindible recopilar múltiples fuentes de datos e identificar sus dimensiones y medidas. El análisis descriptivo es un modelo basado en algoritmos que buscan patrones útiles para describir los datos. A través de dichos patrones de comportamiento, son capaces de mostrar un nicho concreto.
  • Análisis estadístico: en función de los resultados de los análisis descriptivos se podrá explorar más los datos, utilizando las estadísticas para describir el cómo y el porqué.
  • Métricas de rendimiento: comparación de los datos actuales con los datos históricos para realizar seguimientos del rendimiento en función de los objetivos marcados.
  • Uso de dashboards: transformar el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros de mando o dashboards que faciliten la comprensión del mensaje.
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