La relación de Business Intelligence y Data Science

La utilización de grandes volúmenes de datos en las empresas se está convirtiendo en algo habitual y altamente accesible. La gran cantidad de variedad permite a las compañías tratar sus propios datos para adquirir los conocimientos necesarios sobre usuarios, clientes, tendencias..etc. Las tecnologías más utilizadas actualmente son Business Intelligence y Data Science, pero… ¿Cuál es su relación y cuáles son sus diferencias? Sigue leyendo, aquí tienes toda la información que necesitas.

Business Intelligence (BI)

Primero de todo, debemos saber que el término Business Intelligence corresponde a una idea popularizada en los últimos años gracias al desarrollo de las tecnologías en el área del desarrollo de negocio. Su objetivo principal es crear mejores estrategias y decisiones para la empresa y los negocios. Este sector se centra específicamente en datos internos de la compañía y del sector. El tipo de datos con el que trabaja esta tecnología son los relacionados con: el servicio hacia el cliente, marketing, ventas y los datos de la empresa y sus empleados.

Las técnicas utilizadas por esta tecnología son empresariales e IT. Sus sistemas están diseñados para basarse en datos reales ocurridos en el pasado. Ofrece informes detallados y tendencias de la empresa, el sector y el mercado en sí, pero no puede predecir los datos futuros. A su vez, no ofrece la posibilidad de explorar y experimentar ya que sus sistemas tradicionales son comparativos y estáticos. Esta característica hace que las fuentes de datos de Business Intelligence sean agregadas con lentitud y pre-planificadas.

Los sistemas de datos de esta tecnología se apilan y almacenan, dificultando la implementación de soluciones basadas en ellos. Esto se debe a que la información se enviaba al departamento de IT para que analizasen e interpretasen los datos.

Data Science o Ciencia de Datos

A continuación, hablamos de Data Science o ciencia de datos, cuando hacemos referencia a la capacidad de manejar y administrar datos. De hecho, se podría considerar una evolución del Business Intelligence. Esta tecnología trata tanto datos internos como externos, basándose en documentos y estadísticas. El tipo de datos que maneja son los relacionados con emails, vídeos, social media, etcétera.

Data Science emplea las matemáticas, estrategias empresariales y estadísticas como técnicas. A su vez, utiliza la información para interpretarla y predecir lo que ocurriría en el futuro mediante patrones y experimentación. Como consecuencia, su enfoque es más flexible ya que las fuentes de datos se pueden añadir cuando sea requerido.

La ciencia de datos ayuda a la empresa a descubrir y responder a nuevas preguntas. Sus datos se distribuyen a tiempo real y permiten una ágil solución de posibles problemas. Esto se debe a que data science ofrece confianza y precisión en sus descubrimientos. Además, el tiempo de recolección y almacenamiento es muy leve y los analistas producen directamente las soluciones para el negocio.

El enfoque de la ciencia de datos es más científico, lo que supone una transición a las nuevas tecnologías. Es una de las herramientas más útiles para la evolución de las empresas y cada vez se utilizan más gracias a ello.

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