Big Data

Analizamos las diferencias que existen entre Business Analytics y Business Intelligence.

Definición de ambos conceptos

Comenzamos con una definición muy sencilla y rápida de cada uno de estos dos conceptos.

El Business Intelligence está relacionado o nos relata algo con respecto al pasado, pero no dice por qué ha pasado, mientras que el Business Analytics o Data Analytics, implica buscar por qué eso se ha producido en base a un histórico, que anteriormente las herramientas de Business Intelligence simplemente dejaban ahí.

Por eso en Business Intelligence hablamos de cuadros de mando, y en Business Analytics hablamos de cuadros de mando interactivo, donde podemos cambiar y presentar los datos de manera que nos sirvan para hacernos una idea de cómo podría ser el futuro. Es un modelo predictivo o de anticipación, qué es lo que busca prácticamente cualquier empresa o cualquier negocio.

Business Intelligence VS Business Analytics: Qué respuestas ofrecen

Si analizamos ambos conceptos en función de lo que da respuesta cada uno y lo que incluye, podemos hacerlo con esta imagen:

El Business Intelligence nos dice qué ha pasado, dónde ha pasado, cuándo ha pasado y de qué manera ha pasado.

Sin embargo el Business Analytics va mucho más allá, porque sus herramientas en los últimos 10 años han avanzado mucho, y va buscando, a través de algoritmos y herramientas específicas, cómo poder transformar esa realidad y ofrecer una información valiosa para tomar decisiones en tiempo real, y así tener una ventaja estratégica competitiva relevante.

Por este motivo las herramientas de Business Analytics están muy relacionadas con Big Data o Data Analytics, de manera que nos van a decir por qué ha pasado, qué podría pasar en un momento determinado o qué necesitamos cambiar para que aquellos errores que hemos cometido, y que los sistemas de Business Intelligence nos han relatado y visionado, puedan quedar atrás y podamos establecer nuevas líneas, basándonos en esos errores y eliminándolos.

Business Intelligence VS Business Analytics: Qué información ofrecen

Vamos a ver las diferencias desde el punto de vista de los datos, del conocimiento y de la información que ofrecen.

Business Intelligence sigue aportando y es una herramienta que no ha desaparecido, pero si ha evolucionado. Gestiona aspectos como los siguientes:

• Elementos de reporting: como KPIs, métricas o indicadores riesgo
• Sistemas de automatización de alertas y monitorización de lo que ha pasado hasta el momento
• Dashboards
• Cuadros de mando o scorecards
• OLAP: sistema de cubos con la información, en la cual podemos buscar la información, gestionándola y obteniendo valiosos datos con respecto a lo que había pasado en nuestra organización.
• Ad Hoc query: consultas específicamente de esa información sobre qué había pasado sobre hacia dónde puede dirigirse la empresa, las ventas, los márgenes, etc.

El Business Analytics da un paso de gigante hacia otros modelos que se basan en:

• Elementos casi cuantitativos, pero de análisis muy pormenorizados y basados también en reglas estadísticas y sistemas algorítmicos, que están incorporados en muchas aplicaciones basadas en Big Data y en Data Analytics.
• Un Data Mining mucho más predictivo, no el Data Mining que se hacía hasta hace unos años en el Business Intelligence clásico
• Dos cosas importantes que el Business Intelligence no tenía hasta este momento, como son los modelos predictivos y los testeos de multivariable. Con esto se busca estresar los modelos para que nos permitan generar escenarios predictivos, de tal forma que tengamos más información, con la cual equivocarnos menos o tener una constancia sobre hacia dónde puede dirigirse la empresa, las ventas, los márgenes, etc.

Herramientas utilizadas

A día de hoy las herramientas utilizadas para los dos modelos anteriores, siguen siendo herramientas de mucho valor. En ocasiones, es posible que estas herramientas se solapen en cuanto a modelos, porque casi todas tienen un mismo motor o un motor muy similar.

Estas son las consideradas mejores y más desarrolladas herramientas de Business Intelligence y Data Analytics:

• Tableau: Es una herramienta de Business Analytics muy potente y muy robusta
• Qlik View: Herramienta gratuita en su versión Desktop, que nos permite trabajar en un entorno colaborativo y multivariante, en el cual podemos hacer un Data Mining bastante predictivo
• Qlik Sense: Es la herramienta hermana a la anterior, más reducida pero también más práctica
• Power BI: Una herramienta muy versátil, que se basa en el motor de Excel, lo que augura el éxito que está teniendo en los últimos 10 años, aunque tampoco lleva mucho más tiempo en el mercado.

Estas herramientas son potentes en sí mismas, lo único que tienen es que adecuarse un poco a nuestro modelo de negocio. El hecho que sean gratuitas algunas de ellas puede ser un valor añadido, siempre y cuando ofrezcan valor real para nuestra organización.

Diferencias y beneficios

Para tener una visión global y quedarnos realmente con las diferencias y lo que nos aportan de beneficio y de oportunidades, vamos a ver la orientación en los tipos de cuestiones y los métodos que tienen cada uno de estos conceptos:

Mientras que en el Business Analytics habla del futuro, Business Intelligence nos habla de repasar, de volver a ver aquello que hemos analizado para sacar alguna conclusión positiva. Nos habla de métricas, de automatización, de algo que ya se ha gestionado y que, aunque nos da alguna información de valor, no nos ofrece conocimientos.

Este podría ser un resumen bastante sencillo de la diferencia entre información, datos a día de hoy y conocimiento. Ese conocimiento se consigue a través de los nuevos modelos de Business Analytics, Data Analytics y Big Data, herramientas que están mucho más evolucionadas, con algoritmos y con sistemas de inteligencia artificial, que lógicamente no puede competir, está a años luz del Business Intelligence clásico.