Tanto el Big Data, Business Intelligence y Business Analytics, llevan a cabo el análisis de los datos con el objetivo de obtener la mayor información para realizar el proceso de toma de decisiones de la mejor forma posible, pero existen diferencias entre ellos.
¿CUÁLES SON ESAS DIFERENCIAS?
BIG DATA
Las tecnologías Big Data se encargan de capturar, ordenar y procesar una gran cantidad de datos para su posterior análisis. Estos datos provienen de una gran variedad de fuentes y son datos tanto estructurados como no estructurados.
Provienen tanto del pasado como de la actualidad y no se almacenan en un servidor central, sino que se almacenan en ficheros distribuidos.
Las soluciones de Big Data, llevan las funciones de proceso a los datos en lugar de los datos a las funciones.
Y, por último, las tecnologías del Big Data cuentan con un equipo que se compone por matemáticos e ingenieros y dependen de un Chief Technology Officer.
BUSINESS INTELLIGENCE
Business Intelligence trabaja únicamente con datos estructurados, datos que puedan interpretarse de una forma clara y rápida. Estos datos ya han sido clasificados, almacenados y preparados para su análisis, proporcionando información clave sobre la situación de la empresa.
Estos datos se almacenan en un servidor central o Data Warehouse.
Utilizando diferentes fuentes de información de la compañía, se obtienen datos, a través de los cuáles, se analiza el pasado de la empresa para saber que ha ocurrido hasta el momento y comprender la evolución de la compañía, con el objetivo de estudiar estadísticas internas y evaluar, optimizar y corregir errores operativos de forma inmediata.
Es una forma de entender de una mejor forma las operaciones internas, descubrir fallos en los procesos, identificar posibles indicadores, etc.
El equipo de trabajo suele estar formado por personas encargadas de la estrategia de la empresa como expertos en ADE, técnicos, economistas o expertos en marketing y dependen del Chief Excutive Officer.
BUSINESS ANALYTICS
Business Analytics consiste en analizar datos estructurados con el objetivo de averiguar por qué suceden las cosas y hacer una estimación sobre cómo se desarrollarán los acontecimientos en un futuro.
Se combinan modelos predictivos y análisis estadísticos externos para incrementar la competitividad, con el objetivo de reducir riesgos futuros, estableciendo tendencias y realizando predicciones futuras.
Se recolectan datos de indicadores macroeconómicos, tendencias, redes sociales, etc., y estos datos se transforman en información para predecir posibles comportamientos futuros de los clientes o del negocio y posibles resultados.
Tomando estadísticas y variables actuales se generan tableros y cuadros de mando visuales que analizan la situación actual y sacan resultados sobre el futuro, determinando así, el camino a seguir, resolviendo problemas antes de que ocurran y pronosticando comportamientos futuros.
Complementadas, estas tecnologías permiten analizar en profundidad el funcionamiento pasado, presente y futuro de una empresa, permitiendo detectar errores, sacar conclusiones y realizar una mejor toma de decisiones que mejorará los resultados de la compañía a corto y a largo plazo.
https://agenciab12.com/noticia/diferencian-big-data-business-intelligence-business-analytics
https://www.ceupe.com/blog/diferencias-entre-business-intelligence-y-business-analytics.html
