¿Pueden trabajar juntos la Business Intelligence y Big Data? Para ponerte las cosas claras, debes saber que Big Data describe cantidades masivas de datos y cómo se procesan. Mientras que la Business Intelligence implica el análisis de los datos empresariales para obtener información valiosa.
En este sentido, el Big Data puede mejorar la Business Intelligence. Esto se logra al proporcionar a los directivos de las organizaciones un alto volumen de datos. Lo que conduce a una visión más completa de la información de tu modelo de negocio.
Los grandes avances en el panorama del consumo digital han proporcionado más oportunidades para adquirir datos de los consumidores y usuarios. Así como también, comprender su comportamiento. La llegada del Internet de las Cosas (IoT), el e-Commerce y las redes sociales, por ejemplo, han creado nuevos tipos de datos que se engloban bajo el concepto de los “grandes datos” o Big Data.
Según diversos analistas, solo en el año 2013 existían 4,4 zettabytes de datos, frente a 44 zetabyttes en el año 2020. Además, los analistas concuerdan en que el año 2025 se van a producir 463 exabytes de datos diarios. Se puede depender cada vez más de la Business Intelligence y Big Data para comprender mejor las bases de consumidores. Así como también, para desarrollar tus marcas, productos y servicios.
¿Quieres saber todo lo relacionado con la combinación de estas potentes técnicas y tecnologías? Entonces, sigue leyendo este artículo. Verás todo el potencial que tiene para que tu empresa incremente su rentabilidad. Así como también, podrás tomar mejores decisiones organizativas si tienes a la mano datos que generan valor.
Tienes que tener claro qué es el Big Data
Para empezar, Big Data es un término que describe al menos dos ideas principales. Una de ellas son las grandes y complejas formas de datos que han llegado con el auge de la digitalización. Esto incluye enormes conjuntos de archivos de multimedia, comentarios, publicaciones en blogs y en redes sociales, entre otros. El otro factor son las potentes herramientas y procesos tecnológicos necesarios para recolectar, ordenar, analizar y ver esos mismos datos.
El Big Data como información
Este primer concepto requiere algunos antecedentes. A partir de los años 70 del siglo pasado, los datos habituales y sus sistemas de gestión consistían, en gran medida, en archivos físicos y papeles. Estos podían almacenarse, recuperarse y analizarse con una combinación de trabajo humano con algunas tecnologías digitales y de Internet emergentes.
No obstante, con la expansión global de las tecnologías de Internet y el auge masivo de la digitalización de principios de la década del año 2000. Empezaron a surgir nuevas formas de datos digitales no estructurados. Fotos, vídeos, clips de audio, comentarios, publicaciones, reacciones e interacciones empezaron a aparecer en los sitios de las redes sociales.
Así como también, en los dispositivos conectados al Internet de las Cosas (IoT). De esta manera, las organizaciones vieron la oportunidad de aprovechar esta colosal cantidad de datos digitales para obtener nuevos conocimientos sobre las actitudes y comportamientos de los consumidores.
A medida que las compañías integraban más tecnologías digitales en sus operaciones y servicios, estos nuevos y masivos conjuntos de datos cobraban mucha importancia en un intento de comprender el comportamiento de los consumidores. Así como también, el rendimiento de las empresas en el nuevo mundo digital.
Con tantos datos procedentes de tantas fuentes diferentes, las empresas tienen un acceso más directo a los comportamientos y actitudes de sus propios consumidores. Igualmente, a los grupos de consumidores y usuarios potenciales.
El Big Data como tecnología
La segunda definición de Big Data está relacionada también con lo que leerás líneas abajo. Mientras que los avances tecnológicos como el e-Commerce, las redes sociales y el Internet de las Cosas creaban Big Data para más organizaciones. Los sistemas de gestión de datos habituales eran incapaces de almacenar o analizar estos datos de forma adecuada. Esto dejaba gran parte de los mismos inutilizables o vulnerables a las violaciones de seguridad.
Para hacer uso de estas nuevas maneras de procesar datos, el surgimiento de tecnología de punta para manejar el Big Data era absolutamente necesario. De este modo, se refiere tanto a estos tipos de datos digitales complejos como a las tecnologías que permiten su almacenamiento y análisis.
Es un hecho que el Big Data sería imposibles de manejar eficientemente solamente con el esfuerzo humano o el software habitual. Es así como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning han sido de alguna manera fundamentales para el auge de las nuevas tecnologías de Big Data.
Ahora verás lo que es la Business Intelligence
En primer lugar, la Business Intelligence (BI) tiene una definición más sencilla y fácilmente reconocible. Describe los procesos y las tecnologías relacionadas con el análisis de la información organizacional y la presentación de perspectivas procesables para el avance de una organización. Además, la Business Intelligence se compone de diversas tareas analíticas vitales, entre las que destacan:
- Data Mining.
- Análisis predictivo y prescriptivo.
- Elaboración de informes.
- Benchmarking.
- Procesamiento de eventos.
En última instancia, la Business Intelligence depende tanto de los datos internos de la empresa sobre sus operaciones, finanzas y personal. Como de los datos externos de los clientes, competidores e industria. Los datos de fuentes más usuales también están incluidos, tales como: facturas, encuestas, informes de analistas o bien, datos históricos. También, pude incluir el Big Data.
La digitalización y la adopción generalizada de sitios de e-Commerce y servicios móviles han ampliado enormemente el número de puntos de datos que la Business Intelligence debe tener en cuenta. Es en este punto donde la Business Intelligence y Big Data se cruzan constantemente.
La Business Intelligence requiere de información diversa
Esta tecnología requiere que los analistas de negocios entiendan cómo estas diversas agrupaciones de datos trabajan en equipo. Esto con el fin de crear una imagen completa del estado actual y el rendimiento de una organización. A su vez, estos datos ayudan a los ejecutivos, gerentes y otros directivos empresariales a tomar decisiones de negocio. Todas ellas bien informadas que beneficiarán el desarrollo y el crecimiento de la misma.
Ahora, las mejores prácticas modernas de Business Intelligence se basan en una sólida red de tecnologías de datos. Los cuales permiten la recopilación, almacenamiento, organización, análisis y visualización de las nuevas formas de datos. Es decir, Big Data.
Además de gestionar estas nuevas agrupaciones de datos, las agrupaciones siguen necesitando formas de procesar y almacenar adecuadamente las facturas, los presupuestos y la información de los clientes. Al tiempo que cumplen con los mandatos de cumplimiento de gobiernos y organizaciones globales.
Business Intelligence y Big Data: trabajando juntos
Habitualmente, las prácticas de Business Intelligence y Big Data han implicado que los analistas de negocios formulen preguntas a las que necesitan respuesta obligatoria. A partir de ahí, los analistas y los equipos de tecnologías de la información tenían que ordenar, recolectar, analizar y ver los datos relevantes para sus informes.
Asimismo, los macrodatos han ampliado radicalmente el alcance de las operaciones actuales de Business Intelligence. Además, permite a los analistas de negocios responder a las preguntas de gran envergadura y, acto seguido, profundizar en preguntas más relevantes y detalladas sobre los valiosos datos del negocio.
Aunque puede ser útil entender cuándo se utiliza el Big Data frente a la Business Intelligence, en muchos casos el primero se integrará en el segundo. Del mismo modo, el Big Data Analytics funciona con la Business Intelligence a través de algunos factores que verás a continuación:
Business Intelligence y Big Data: recopilación de datos
En primer lugar, el software de gestión de Big Data recopila gigantescas cantidades de datos y de una variedad de fuentes. Los distintos sectores suelen tener diferentes fuentes de Big Data que tienes que tomar en cuenta.
Por ejemplo, las organizaciones de salud pública pueden beneficiarse mucho de la monitorización remota de dispositivos para mejorar la atención al paciente. Por el contrario, las empresas minoristas pueden estar más interesadas en recopilar datos de dispositivos de sensores inteligentes. Los cuales rastrean los comportamientos físicos de los consumidores en las tiendas.
Organizar los datos
En este factor, el software de gestión puede determinar cuáles datos serán esenciales, para proporcionar a tu organización conocimientos importantes. En primer lugar, la Inteligencia Artificial clasifica al Big Data en agrupaciones basadas en su tipo. Ya sean estructurados, no estructurados o semiestructurados, en sistemas de gestión de datos permanentes.
Así pues, los procesos de Machine Learning permiten a este software mejorar la determinación de los datos como esenciales o no esenciales con el tiempo.
Business Intelligence y Big Data: refinamiento de datos
Una vez recopilados y organizados los datos, un software de análisis de datos puede desarrollar una visión de estas agrupaciones. Del mismo modo, estas ideas pueden presentarse en forma de estadísticas, listas, análisis predictivos o preguntas adicionales. Esto para que los analistas las tengan en cuenta al revisar los datos en su conjunto total.
Igualmente, el software de análisis de datos puede proporcionar también a los analistas, visualizaciones gráficas basadas en estas percepciones. Esto puede facilitarles la identificación de los puntos de datos más útiles que se disponen en una agrupación determinada.
Con el tiempo y la retroalimentación del uso de los analistas, un software de análisis de Big Data impulsado por la Inteligencia Artificial, puede señalar qué refinamientos de datos son más útiles para sus usuarios.
Respuesta de los procesos
Basándose en los agrupamientos de datos refinados y que son proporcionados por el software de análisis de Big Data. Los analistas son capaces de exponer informes de Business Intelligence que integran preguntas y conclusiones complejas desde el principio. A su vez, los directivos empresariales son capaces de tomar decisiones informadas de la empresa con mayor rapidez y basadas en un análisis más detallado.
Con el Big Data y sus tecnologías relacionadas, los analistas de una empresa pueden adelantarse a las tendencias del mercado. Al tiempo que adaptan mejor sus productos o servicios a las necesidades de sus clientes actuales y potenciales.
Cómo el Big Data puede hacer avanzar el análisis de la Business Intelligence
Ahora que entiendes cómo funcionan juntos la Business Intelligence y Big Data, ¿cuáles serán los beneficios de esta unión? En lo particular, el Big Data ayuda a crear procesos de Business Intelligence en los que los analistas pueden obtener respuestas a preguntas importantes más rápido. En el año 2017, el 55% de las organizaciones ya estaban integrando las tecnologías de Big Data en sus análisis.
De igual manera, los líderes de las empresas deberían tener en cuenta el impacto positivo que el Business Intelligence y Big Data podrían aportar. Es hacer esto o arriesgarse a quedarse en el camino. Por ello, existen algunas formas clave en las que el Big Data está remodelando la Business Intelligence para mejor.
1. Conocimiento más profundo del comportamiento de los consumidores
En lugar de depender de los resultados de encuestas, estudios o ensayos clínicos a largo plazo para predecir cómo reaccionarán los clientes ante un producto o servicio. El Big Data puede proporcionar a los analistas de Business Intelligence un acceso más directo al comportamiento de los consumidores.
Las empresas pueden utilizar estos datos para descubrir nuevas bases de clientes a las que dirigirse o incluso desarrollar nuevos productos y servicios basados en las necesidades específicas de los clientes. En particular, esta táctica ha sido empleada con éxito por el gigante del comercio electrónico Amazon, que ha utilizado el Big Data para adaptar las experiencias de los consumidores con la compra de cualquier cosa. Desde comestibles hasta productos electrónicos.
2. Recopilación de datos en tiempo real
La Business Intelligence tradicional adopta un enfoque innovador para medir el éxito o el fracaso de un producto. La recopilación y el Big Data Analytics permiten un enfoque en tiempo real de este tipo de analítica.
Por ejemplo, cuando un post, un artículo, un vídeo o una campaña de marketing de una organización obtiene comentarios y opiniones del público. El Big Data Analytics permite recopilar y analizar estas reacciones en el momento.
Además, La Business Intelligence y Big Data, pueden proporcionar información inmediata sobre las reacciones de los consumidores a las tácticas de marketing de la organización. Lo que permite realizar ajustes y optimizaciones ágiles.
3. Un análisis predictivo más sólido
El Big Data no sólo puede proporcionar a los analistas empresariales una visión más significativa de la organización. También, puede reforzar la capacidad de la misma para predecir la velocidad de sus propias operaciones. Por ejemplo, la plataforma de software FourKites utiliza el Big Data para otorgar a los clientes de fabricación y envío, análisis predictivos relacionados con las operaciones de la cadena de suministro.
De la misma forma, estos análisis permiten a estas empresas estimar con mayor precisión los tiempos de envío y entrega para sus clientes. Así como también, implementar protocolos operativos más eficientes que pueden mejorar los tiempos de envío.
La combinación de la Business Intelligence y Big Data
La implementación de la analítica avanzada es un proceso vital para aprovechar todo el Retorno de la Inversión (ROI). El uso de la analítica avanzada implica la predicción de eventos futuros, el análisis de los comportamientos y la provisión de las organizaciones para retener las investigaciones del método “what-if”. Con el fin de anticipar los efectos de los cambios que pueden cambiar la visión en las estrategias de negocios.
El agente empresarial inteligente aplica la analítica predictiva, extrae los datos, los preprocesa y realiza Big Data Analytics en cierta medida en marketing, salud pública, gestión de riesgos y finanzas.
Además, la analítica prescriptiva se aplica en el ámbito de la salud pública para reconocer a los pacientes y permitir que obtengan algunos beneficios de un tratamiento específico. Los proveedores de estaciones de telefonía móvil aplican la analítica de diagnóstico para conocer los posibles problemas de la red que se avecinan. Lo que les ayuda a conocer el mantenimiento preventivo.
Así pues, los modelos desplegados como la Business Intelligence resultan ser altamente complementarios. El negocio dotado de inteligencia puede servir con mejores y más profundas miradas exploratorias sobre el Big Data.
A su vez, la riqueza de los sistemas de Business Intelligence en las visualizaciones de los cuadros de mando, la elaboración de informes, el ritmo de las métricas de gestión del rendimiento son atendidos por esta técnica propiamente dicha.
El Big Data combinado con la Business Intelligence mejora muchos aspectos
El dúo de Business Intelligence y Big Data puede aportar un pensamiento y una solución más innovadores. Esto debido a que las empresas reúnen cada segundo una enorme cantidad de datos sobre los clientes, ventas, productos y servicios que ofrecen. En la mayoría de los casos, los segmentos de información se mueven rápidamente y son demasiado grandes para ser manejados por las tecnologías tradicionales.
Así, el Big Data combinado con la Business Intelligence eleva el proceso de pensamiento de las organizaciones y la demanda para mejorar los beneficios. De igual manera, la logística aplicada en la Business Intelligence siempre dispara los gráficos de las organizaciones. Proporcionando decisiones empresariales más brillantes.
Así que ahora, incluso los minoristas dan una oportunidad a la recopilación de los datos primero y luego, viene la formulación de estrategias de negocio. Lo que funciona en este sentido son las pruebas. La BI siempre se alimenta de pruebas para disipar las dudas que se tienen al respecto. El análisis profundo de los datos y que estos se conviertan en información realmente útil, requiere de un Máster en Data Science. Esto debido a que podrás conocer y aplicar todas las tecnologías que se necesitan para obtener información realmente útil.