Big Data y Business intelligence, en qué se diferencian y cómo sacarles partido

En la actualidad, muchas empresas captan una enorme cantidad de datos sobre sus consumidores, ventas y productos. En gran parte de estos casos, las secuencias de información llegan con gran rapidez. También son muy densas o superan la capacidad de las aplicaciones tecnológicas disponibles en la organización para procesarlas.

Aun así, estas compañías cuentan Big Data y Business Intelligence para mejorar sus operaciones, sus márgenes de rentabilidad y agilizar la toma de decisiones inteligentes.

Para obtener resultados satisfactorios, la inteligencia empresarial y el Big Data deben emplearse de manera conjunta y sincronizada. Aunque ambos recursos tienen algunas diferencias que analizaremos en este post, comparten varios objetivos comunes. De esta manera, incrementan la capacidad de las organizaciones para respaldar sus decisiones mediante pruebas de acciones que podrían funcionar.

Las capacidades analíticas de Big Data y Business Intelligence están impulsando la productividad de una gran cantidad de industrias de diversos sectores. En este sentido, el retail es uno de los más beneficiados. Corporaciones como Walmart y Amazon aprovechan la inteligencia de negocios y la analítica de Big Data para incrementar su rendimiento. No obstante, las PYMEs también pueden obtener valor y lograr ventajas competitivas al integrar dichas herramientas en sus procesos.

¿Qué son Big Data y Business Intelligence?

En primer lugar, Big Data hace referencia a los grandes conjuntos de datos de los que disponen las empresas. Podríamos establecer una definición muy general diciendo que son la combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados obtenidos y almacenados por las organizaciones. De tales datos, las empresas extraen información de valor y también los utilizan en proyectos de machine learning, modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado.

IBM Analytics va más allá y define Big Data como la denominación aplicada a los conjuntos de datos que superan en tamaño y clase la capacidad de las bases de datos relacionales convencionales para captar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Y nos recuerda que los big data proceden de diversas fuentes: sensores, dispositivos, archivos de registro, vídeo/audio, aplicaciones transaccionales, página web y redes sociales. Gran parte de ellos se generan a gran escala y en tiempo real.

A día de hoy, los recursos empleados para procesar y almacenar Big Data son un componente común en las arquitecturas de data management de las empresas. Las características de BD pueden resumirse en las tres V’s:

• Volumen, que se refiere a las ingentes cantidades de datos procesados y almacenados. Estas se expresan en terabytes, petabytes y hasta zettabytes.
• Variedad, dada por las diferentes clases de datos que se almacenan y la diversidad de fuentes que los proveen.
• Velocidad, esta es la rapidez con la que se generan, captan y procesan estos datos.

A posteriori, se añadieron otras V’s que complementan la descripción de Big Data: veracidad, valor y variabilidad.

Business Intelligence

Por otro lado, la Business Intelligence o inteligencia de negocios es el conjunto de herramientas digitales empleadas en el análisis de los datos, sean estos estructurados o no estructurados, con el propósito de convertirlos en información procesable que soporte la toma de decisiones. La consultora Gartner prefiere definirla como un término general en el que coinciden aplicaciones, herramientas, infraestructura y las mejores prácticas que facilitan el acceso y el análisis de la información con el objetivo de mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento.

Según la percepción de muchas organizaciones, la inteligencia empresarial está más vinculada al contexto de los datos estructurados. No obstante, los avances en el empleo de Inteligencia Artificial y Machine Learning pronto permitirán descifrar los datos no estructurados para su uso.

Siendo que los recursos usuales de BI están diseñados para procesar datos estructurados, la inteligencia artificial es útil para generar información procesable con base en fuentes no estructuradas. Luego, esta información puede analizarse de forma eficaz. Ilustraremos con un ejemplo: una compañía requiere un conocimiento claro sobre las quejas más comunes de sus clientes. Entonces, emplea una solución digital que permite transcribir las llamadas al servicio de soporte. Posteriormente, otro software evaluará la transcripción para identificar los elementos más frecuentes (palabras o frases ligadas a problemas o servicios determinados). Al final, la IA podrá agregar, estructurar y analizar estos datos.

Diferencias entre Big Data y Business Intelligence

Aunque Big Data y Business Intelligence son dos conceptos empleados para analizar conjuntos de datos que apoyan a las empresas en el proceso de toma de decisiones, hay diferencias entre ambos.

Gestión de datos

De acuerdo con las definiciones expuestas, la principal diferencia entre los conceptos que nos ocupan es su capacidad de manejar las tres V’s de los datos: volumen, velocidad y variedad. Por lo común, los especialistas en BI gestionan datos estructurados; mientras que los de big data procesan velozmente grandes cantidades de datos no estructurados. En ambos casos, es posible proporcionar valor materializado en análisis e informes descriptivos y predictivos.

Beneficios

Además, Big Data y Business Intelligence proporcionan beneficios distintos pero complementarios para las empresas. En concreto, la inteligencia empresarial recopila, monitoriza y procesa la información bruta, pero con frecuencia estructurada. Esto con la finalidad de identificar, desarrollar e impulsar oportunidades que mejoren la productividad y la rentabilidad. En consecuencia, áreas como ventas, producción, gestión del talento, contratación, éxito de los clientes, marketing y cumplimiento tendrán un gran apoyo de la BI. Mediante los recursos de BI, las organizaciones proporcionan conocimientos que cambian esquemas. A tal punto que podría configurar un nuevo modelo de fijación de precios para una ubicación específica o un workflow más eficiente para una planta industrial.

Pero el Big Data no se queda atrás, porque las empresas pueden utilizarlo con propósitos similares: disminuir costes, adelantar plazos, detectar anomalías, incrementar los márgenes de beneficio y minimizar riesgos. Precisamente, es la escala a la que BD procesa los datos, por lo que compañías de todos los sectores, las administraciones públicas e instituciones mantienen profesionales y equipos dedicados a la gestión de grandes volúmenes de datos.

Herramientas tecnológicas empleadas 

Por último, BD y BI emplean diferentes tecnologías de apoyo. Pese a que la toolkit de Big Data parece más sofisticada que la de Business Intelligence, ambas comparten recursos comunes como SQL y Python.

Para extraer valor de los datos, los especialistas en BI recurren a un amplio portfolio de herramientas: 

• Hojas de cálculo de Excel.
• Recursos de conocimiento del mercado.
• Servicios de almacenamiento de datos en la nube (como los de Oracle y Amazon Web Services).
• Soluciones de análisis empresarial (como Power BI o Tableau).

Por su parte, los profesionales de BD se apoyan en herramientas más especializadas: 

• Cloudera y Apache Hadoop. 
• Modelos de programación en clúster (Apache Spark y MapReduce).
• Programas de bases de datos para procesar y dar sentido a grandes cantidades de datos desestructurados en su mayoría (como MongoDB).

¿Cómo sacar partido de Big Data y Business Intelligence?

El principal atractivo de implementar Big Data y Business Intelligence es la ventaja competitiva que implica tener la capacidad de procesar importantes volúmenes de datos. Conoce aquí cómo puedes beneficiar a tu negocio con ambos recursos.

Mejor conocimiento de los clientes

Integrar los dos conceptos de gestión de datos que analizamos es crucial para obtener un mejor conocimiento sobre tus consumidores. Desde que se inicia la interacción con la entrada al embudo de conversión, hasta que logras hacerles clientes y fidelizarlos. Todas las etapas de este proceso aportan datos excepcionales con los que podrás:

• Personalizar las ofertas y el marketing.
• Anticipar cambios en las expectativas y hábitos de consumo del cliente.
• Ajustar el inventario a los pedidos, picos estacionales y tendencias.
• Precisar plazos de entrega.
• Crear y mantener programas de fidelización que refuercen el engagement de los clientes.

Sin duda, estos logros son determinantes en la experiencia del cliente. Recuerda que el coste de adquirir nuevos clientes es más alto que el de conservar a los actuales.

Analizar las ventas

En el sector retail, los historiales de transacciones y facturas de ventas generan interesantes volúmenes de datos, según el tamaño del negocio. Estas estructuras de información ofrecen la oportunidad de analizar tus ventas. Más allá del volumen de datos, integrar una solución de BI ayuda a los negocios a obtener información crítica de un conjunto determinado de datos. De esta forma, es posible responder preguntas como qué cantidad de un producto específico se está vendiendo y qué tipo de cliente lo compra. O bien qué sucursal vende más el mismo producto y en qué horas precisas.

Respuestas como estas son esenciales para que los minoristas gestionen sus procesos de toma de decisiones. Las tendencias de los datos permiten identificar las oportunidades, debilidades y oportunidades del negocio.

Analizar inventarios y productividad

BI y BD proporcionan a los responsables de operaciones informes detallados del desempeño del equipo y de los procesos de producción. Así, facilitan la identificación y eliminación de cuellos de botella para aumentar la eficiencia.

En paralelo, la información en tiempo real permite a los directores de finanzas evaluar los márgenes de beneficio en contexto para asegurar un mayor retorno de la inversión en inventario.

Complementa Big Data y Business Intelligence con una solución de calidad de datos

Para que la integración de Big Data y Business Intelligence en tu empresa sea más productiva, es vital contar con una solución de calidad de datos, que permita que tus equipos en ambas áreas gestionen datos completos y exactos.

En específico, MyDataQ de DEYDE es una herramienta que realiza el tratamiento automatizado en la especialidad de normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos.

MyDataQ actúa sobre los datos de: 

• Identificación: nombre, apellidos, ID, etc. 
• Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
• Contacto: teléfonos y direcciones de correo electrónico.

Y lo mejor de todo es que es un recurso flexible y adaptable al tamaño y sector de tu negocio. Contáctanos de inmediato y comienza a integrar de una manera productiva el Big Data y Business Intelligence en tu empresa.