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RTM / Junio 2020

Business Intelligence vs. Business Analytics
Martín Valdez, Consultor RTM
Business Intelligence (BI) es el conjunto de procesos, aplicaciones y tecnologías en una empresa para tomar decisiones basadas en datos. Las empresas generan muchos datos, pero estos necesitan pasar por un proceso de consolidación, limpieza y análisis antes de convertirse en información útil.
Tradicionalmente, las funciones relacionadas a BI dependían exclusivamente del área de TI, quienes se encargaban de mantener las bases de datos y elaborar reportes a pedido de las áreas usuarias.
Actualmente, las soluciones de BI se orientan al self-service (auto-servicio). Ponen al usuario de negocio mucho más cerca del proceso de análisis y modelamiento, dejando que este participe directamente, en lugar de depender tan intensamente del área de TI. Esto trae consigo empoderamiento de los usuarios de negocio, y mayor velocidad y flexibilidad en el análisis.
Business Intelligence se enfoca exclusivamente en el análisis descriptivo de los datos, es decir, utilizar los datos para describir una situación del pasado o presente. Por lo general, con Business Intelligence se hace referencia al “análisis tradicional” de los datos; su énfasis principal es la digitalización y automatización de los reportes, métricas y fuentes de datos tradicionales en una organización para mejorar y facilitar su análisis.
Cuando hablamos de Business Intelligence, las herramientas y el análisis suele estar orientado a los usuarios del negocio. Algunos ejemplos de las herramientas más populares o más potentes del mercado son Qliksense, Tableau, Power BI, Zoho Analytics, entre otras.
En cambio, cuando se desea utilizar los datos para determinar por qué sucedió algún evento (análisis diagnóstico), qué sucederá más adelante (análisis predictivo), o qué se debería hacer para lograr algún resultado específico (análisis prescriptivo), se suele hablar más bien de Business Analytics. Para estos tipos de análisis, es necesario determinar cómo se relacionan las distintas variables en un modelo de datos, lo que implica “experimentar” con los datos mediante métodos estadísticos y matemáticos.
Muchas empresas ya tienen un nivel, aunque sea mínimo, de Business Intelligence. Para sacar el máximo provecho es necesario que comiencen a orientarlo al self-service, lo que les hará ganar en automatización, velocidad y calidad del análisis. Una vez que la empresa tenga confianza con sus logros en Business Intelligence, puede empezar a explorar oportunidades en Business Analytics y complementarlo con otras tecnologías relacionadas como Machine Learning, Inteligencia Artificial e Internet of Things.
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