Big Data vs. BI vs. Analytics: Diferencias y Usos

La explosión de datos actual, es por decirlo menos abrumadora, todo absolutamente todo son datos, las organizaciones están ansiosas por subirse a la ola del BigData, el Machine Learning y mas recientemente a la Inteligencia Artificial.

Hoy es fundamental para las empresas y todo tipo de organizaciones modernas tomar decisiones lo mas eficientes posibles y esto solo se logra basándose en datos, pero es importante tener una estrategia clara y efectiva que sea una ayuda y no un problema. En ese afán por modernizarse y tomar decisiones data driven hay grandes problemas, especialmente de entendimiento de términos en todos los niveles organizacionales desde el estratégico hasta el operativo. Este articulo pretende ayudarte a comprender el BigData, el Bussines Intelligence y el Bussines Analytics y aplicarlos con sensatez en tu organización.

Tipos de analítica de datos

Antes de iniciar es importante comprender los diferentes tipo de analítica y su función, vemos en la imagen que el primer paso y mas importante es comprender lo que paso a esto se conoce como analítica descriptiva, luego de comprender el pasado podemos entender lo que esta pasando a lo que se conoce como analítica diagnóstica, ya cuando queremos predecir lo que va a pasar se define como analítica predictiva y con esto estaríamos listo para poder entender de manera automática y sistematizada cual sería la mejor decisión a lo que se conoce como analítica prescriptiva. Con esto claro vamos a ver el siguiente cuadro que nos trata de explicar basado en la complejidad de los datos y la capacidad analítica cual sería la estrategia que se debería implementar.

En el eje X de izquierda a derecha tenemos el nivel de complejidad de los datos, si los datos están estructurados y su nivel de complejidad es bajo, como tablas de bases de datos, archivos de excel, archivos planos etc. entonces hablaríamos de Bussines Intelligence, cuando el nivel de complejidad aumenta y tenemos datos semi estructurado o no estructurados tales como logs, imágenes, videos, audios, datos de redes sociales, además de datos estructurados entonces llegamos al BigData.

En el eje Y encontraremos la complejidad analítica de abajo hacia arriba tendríamos la analítica descriptiva y diagnóstica lo que llevaría al Bussines Intelligence, cuando el nivel de analítica en la organización evoluciona a fases avanzadas como analítica predictiva, analítica prescriptiva y preventiva hablamos entonces de Bussines Analytics, Ahora entonces podemos ver que cuando tenemos complejidad de datos baja y análisis predictivo y diagnóstico hablamos de Bussines Intelligence, cuando tenemos complejidad de datos alta y análisis bajo hablamos de BigData Bussines Intelligence, por otro lado cuando tenemos complejidad de datos baja pero capacidades analíticas avanzadas entonces hablamos de Bussines Analytics y por ultimo cuando tenemos complejidad de datos alta y adicional tenemos altas capacidades analíticas hablamos entonces de BigData Analytics.

Así entonces podemos concluir lo siguiente:

Bussines Intelligence

Conjunto de herramientas, metodologías, prácticas y capacidades analíticas empresariales enfocadas a proveer información histórica que ayuden a comprender lo que sucedió en determinado momento del tiempo, con el objetivo de ayudar a tomar mejores decisiones basadas en datos en todos los niveles de la organización, tal como dijo William Thomson:

Lo que no se define no se puede medir, lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora se degrada siempre.

Bussines Analytics

Conjunto de herramientas, metodologías, practicas y capacidades analíticas empresariales enfocadas en analizar el comportamiento y rendimiento pasado de cualquier organización con el objetivo de poder predecir comportamientos y rendimientos futuros, así como enfocarse en detectar patrones ocultos en la información que no pueden ser observados a simple vista, como anomalías, tendencias, agrupaciones, comportamientos etc.

Big Data

Conjunto de herramientas, metodologías, prácticas y capacidades analíticas empresariales que se enfocan en el almacenamiento, procesamiento y visualización de conjuntos de datos complejos bien sea en Batch o en tiempo real y que generalmente pero no siempre están definidas por las 3V del BigData: Variedad, volumen y velocidad.

Espero con este articulo ayudarte a comprender mejor estos conceptos y así tener mas claro en que se enfoca cada uno y cual deberías aplicar en tu organización de acuerdo al nivel de complejidad de tus datos y las capacidades analíticas actuales, si requieres un poco mas de información, aclaraciones o ayudas no dudes en escribirme a fsalazars@uoc.edu