En las organizaciones, donde el análisis de datos es oro, las empresas buscan constantemente formas de aprovecharlos al máximo. Dos disciplinas que han surgido como herramientas clave para este fin son el Business Intelligence y el Business Analytics. Si bien ambos términos se utilizan a menudo de forma indistinta, existen diferencias fundamentales entre ellos.
El Business Intelligence se centra en qué pasó y qué está pasando, mientras que Business Analytics se pregunta qué podría pasar y cómo podemos optimizarlo.
La formación en Business Intelligence, prepara a los profesionales, para dominar las técnicas necesarias para convertir datos en información valiosa que impulse la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.
Este artículo explorará en profundidad las diferencias entre ambas, detallando sus características, aplicaciones y beneficios para las empresas. También se discutirán las habilidades y conocimientos necesarios para convertirse en un profesional de business intelligence & analytics.
Principales diferencias entre la inteligencia y el análisis de negocios
Las principales diferencias entre la inteligencia de negocios y el análisis de negocios residen en sus enfoques y aplicaciones dentro del entorno corporativo.
La inteligencia empresarial se centra en la recolección, integración y presentación de datos históricos y actuales para generar informes, cuadros de mando y análisis descriptivos. Este proceso permite a las organizaciones monitorizar su rendimiento pasado y presente, identificar tendencias y tomar decisiones informadas basadas en la visualización de los datos.
El Business Intelligence (BI), por lo tanto, se orienta hacia el análisis retrospectivo y operativo, proporcionando una visión clara de lo que ha sucedido y cómo ha sucedido.
Por otro lado, el análisis de negocios se enfoca en el uso de técnicas estadísticas avanzadas, algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos para analizar los datos y anticipar resultados futuros. Tiene como objetivo descubrir patrones ocultos, prever tendencias y ofrecer recomendaciones proactivas que pueden influir en la estrategia futura de la empresa.
Objetivos principales de Business Intelligence y Business Analytics
Los objetivos principales del Business Intelligence y el Business Analytics reflejan sus distintas funciones y aplicaciones en el ámbito empresarial.
El Business Intelligence (BI) permite a las organizaciones asegurar que sus indicadores clave de rendimiento (KPIs) estén alineados con sus objetivos estratégicos. Facilita una comprensión clara y comprensible del desempeño operativo y financiero mediante informes detallados y cuadros de mando. Así, las empresas pueden tener una visión precisa de su rendimiento.
Al ofrecer información relevante, el BI apoya a los gestores en la toma de decisiones informadas, reduciendo la incertidumbre y aumentando la eficiencia operativa.
Por su lado, el Business Analytics (BA) busca anticipar futuros eventos y resultados mediante modelos predictivos y técnicas estadísticas. Identifica áreas de mejora y optimiza procesos operativos, lo que puede traducirse en reducción de costos, mejora de la eficiencia y aumento de la productividad
Se enfoca en descubrir patrones y correlaciones que no son evidentes a simple vista. Esta información puede revelar oportunidades de negocio y áreas de riesgo, apoyando la planificación estratégica a largo plazo.
Es esencial tomar en cuenta que ambos enfoques son complementarios y esenciales para una gestión empresarial eficaz.
Herramientas más importantes
Las herramientas del Business Intelligence y el Business Analytics son fundamentales para el análisis e interpretación de datos en el entorno empresarial. Estas varían en su funcionalidad y aplicación, dependiendo de si se enfocan en BI o BA, entre las más importantes se encuentran:
- Tableau es una herramienta de visualización de datos que permite crear gráficos, tableros y reportes interactivos. Es conocida por su capacidad de integrar datos de múltiples fuentes y su facilidad de uso para generar visualizaciones comprensibles.
- Power BI, desarrollada por Microsoft, es una plataforma de análisis empresarial que facilita la creación de informes interactivos y tableros en tiempo real.
- QlikView ofrece capacidades de análisis y visualización de datos. Explora y analiza información de manera interactiva, descubriendo patrones y relaciones ocultas.
- SAS es una suite de software que ofrece capacidades avanzadas de análisis estadístico y minería de datos. Es ampliamente utilizada para análisis predictivo, modelado y optimización.
- Python (con bibliotecas como pandas, NumPy y scikit-learn) es un lenguaje de programación versátil y popular en el campo del análisis de datos. Sus bibliotecas, como pandas para manipulación de datos, NumPy para cálculos numéricos y scikit-learn para aprendizaje automático, lo hacen muy potente para el análisis predictivo y la minería de datos.
- RapidMiner es una plataforma de data science popular por sus capacidades de minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Construye, valida y desplega modelos predictivos de manera eficiente.
Estas herramientas, son ampliamente utilizadas en el mundo del business intelligence en Guatemala, ya que transforman grandes volúmenes de datos en información valiosa. Cada una tiene sus fortalezas y aplicaciones específicas, lo que permite a las empresas elegir la más adecuada según sus necesidades y objetivos.
Beneficios y limitaciones
Los beneficios y limitaciones del Business Intelligence y el Business Analytics se refieren a las ventajas y desventajas que estas metodologías ofrecen a las organizaciones en términos de uso de datos para la toma de decisiones y la planificación estratégica.
Entre los beneficios más importantes del BI y BA es que permiten a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas. Ayudan a identificar áreas de ineficiencia y optimizar procesos, lo que reduce costos y mejora la productividad.
El análisis de datos permite a las empresas comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes, mejorando la satisfacción del consumidor y la fidelización. Además, estás herramientas identifican nuevas oportunidades de mercado y desarrollo de productos.
En general, las empresas que utilizan ambas metodologías de manera efectiva pueden obtener una ventaja competitiva sobre sus rivales.
A pesar de sus numerosos beneficios, también tienen algunas limitaciones. Las herramientas son costosas, especialmente para empresas pequeñas o medianas. La implementación es compleja y requiere personal con las habilidades y conocimientos adecuados.
Finalmente, se debe tomar en cuenta que la precisión y confiabilidad de los resultados dependen de la calidad de los datos utilizados y en algunos casos, puede haber resistencia por parte de los empleados a adoptar nuevas herramientas y procesos.
Comparación de competencias y habilidades
La comparación de competencias y habilidades entre el Business Intelligence y el Business Analytics destaca las diferencias en los conjuntos de habilidades necesarios para trabajar eficazmente en cada campo.
A continuación, se describen las principales competencias y habilidades asociadas con cada disciplina.
Si bien comparten algunas competencias básicas, como la comunicación y el análisis de datos, las habilidades requeridas para cada disciplina se diferencian en su enfoque y profundidad.
La elección del perfil profesional adecuado dependerá de las necesidades específicas de la empresa y de los objetivos que se busquen alcanzar con el análisis de datos. Es necesario tomar en cuenta que un Business Intelligence Analyst desempeña un papel crucial en la recopilación, análisis e interpretación de datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas y estratégicas.
Aprovechando el poder de los datos para la toma de decisiones informadas
El Business Intelligence y el Business Analytics son dos disciplinas estrechamente relacionadas que, sin embargo, presentan diferencias fundamentales en su enfoque, alcance y objetivos.
La elección entre ambas dependerá de las necesidades específicas de cada empresa. Si bien ambas disciplinas son valiosas, el Business Analytics puede ser más adecuado para empresas que buscan tomar decisiones estratégicas basadas en predicciones y recomendaciones sólidas.
