Business Intelligence vs Data Science: ¿Cuáles son las diferencias?

Antes de mirarlos juntos y compararlos y contrastarlos, haremos bien en mirar estos dos términos y primero definirlos. Ambas son terminologías esenciales en el campo del análisis de datos. Aunque estos campos tienen muchos hilos comunes que los recorren, son límites claros cuando se estudia la ciencia de datos frente a la inteligencia empresarial.

Cuando se usa en los negocios, como sugiere el nombre, la ciencia de datos se basa principalmente en datos. Usamos múltiples flujos científicos interdisciplinarios en un volumen de datos generalmente grande para obtener inferencias y conocimientos.

En contraste con esto, la inteligencia comercial (BI) ayuda a comprender la salud actual de una empresa al tener en cuenta el desempeño histórico de una organización. Por lo tanto, para resumir, cuando hablamos de ciencia de datos versus inteligencia empresarial, la primera se ocupa del análisis de datos pasados ​​para dar proyecciones futuras, mientras que la segunda usa datos pasados ​​para inferencias presentes. BI abarca principalmente lo que se conoce como análisis descriptivo, mientras que la ciencia de datos se emplea con frecuencia en el análisis prescriptivo.

Ciencia de datos, Business Intelligence y sus similitudes

Antes de analizar las diferencias entre ellos, haremos bien en comprender los hilos similares que vinculan la ciencia de datos y la inteligencia empresarial. Ambos se basan en datos, y los resultados que buscamos de ellos tienen un alcance muy similar. Queremos que ambos nos ayuden a analizar las oportunidades de mercado, los márgenes de beneficio, el aumento de los ingresos y la retención de clientes, por nombrar algunos.

En ambos campos, existe la necesidad de interpretar datos, para lo cual necesitamos contratar profesionales que puedan analizar un conjunto de datos y brindarnos información para asegurar ventajas competitivas. Los gerentes y los responsables de la toma de decisiones confían en ellos para obtener un análisis preciso que les permita tomar decisiones basadas en ellos en momentos críticos. Es posible que no sean conscientes de conocer todo el meollo de estos campos.

Por lo tanto, hemos establecido que los gerentes y otros empleados pueden usar tanto la inteligencia empresarial como la ciencia de datos en los puntos en los que una decisión debe basarse en datos. Pero reiteremos la diferencia entre ellos una vez más. BI maneja datos que generalmente provienen de una sola fuente, es estático y está muy estructurado.

Por otro lado, la ciencia de datos puede manejar datos de múltiples fuentes, tiene varias estructuras y es altamente compleja. Así, BI solo puede trabajar con datos que configuramos en un formato aceptable. Las tecnologías de ciencia de datos no necesitan poner tales límites en los datos, y podemos recopilar datos de forma libre de una variedad de fuentes.

De hecho, la ciencia de datos era de inteligencia empresarial rudimentaria. Los analistas de datos anteriores solían trabajar y analizar datos solo para describir desempeños pasados. Las empresas se dieron cuenta en ese momento de que el pasado puede predecir el futuro y les pidieron que prescribieran los pasos que tendrían que seguir para replicar los éxitos del pasado y eliminar los errores. Así es como surgió la ciencia de datos. Los científicos de datos ahora podían encontrar patrones y tendencias y predecir el comportamiento futuro para una mayor competitividad.

Ciencia de datos, Business Intelligence y sus diferencias

Hubo un tiempo en que los datos eran limitados y las técnicas convencionales de inteligencia comercial eran suficientes. Sin embargo, los últimos años han visto el advenimiento de Big Data. Hay múltiples formas de datos que ahora provienen de varias fuentes. Por lo tanto, las empresas ahora deben confiar en los científicos de datos para darle sentido a todo.

Mirando hacia el futuro, se espera que la ciencia de datos supere a los modelos tradicionales de inteligencia empresarial. La principal contribución de la ciencia de datos será la automatización de la inteligencia. En lugar de la participación humana en inteligencia comercial, los algoritmos y los programas pueden hacer la mayor parte del trabajo. Donde vendrá el personal comercial es solo en la etapa de toma de decisiones.

En este punto, deberían tener acceso a todos los datos procesados ​​y analizados desde una fuente central, que está automatizada con la ayuda de herramientas para ayudarlos a sacar inferencias. Con este cambio, los datos finalmente se han convertido en la corriente principal de las operaciones comerciales centrales. Anteriormente, la inteligencia comercial solía ser casi un dominio exclusivo de los profesionales de TI. Sin embargo, la ciencia de datos la ha hecho más accesible para todo el personal involucrado en los procesos de negocio.

En el futuro, se espera que los científicos de datos ingresen para automatizar la inteligencia y dar un paso atrás después de eso y brindar asistencia solo cuando sea necesario. Los científicos de datos y los profesionales de inteligencia comercial aún pueden trabajar juntos, donde estos últimos brindan información sobre el conjunto de datos existente para que el científico de datos desarrolle el futuro.

Pero la inteligencia comercial ya no puede hacerlo por sí sola. Los datos se han vuelto demasiado complejos y de múltiples capas para ello. La inteligencia empresarial solo puede tomar datos y reaccionar a datos antiguos en el presente. La ciencia de datos ha intervenido en esa brecha y sugiere soluciones de manera proactiva para reclamar una mayor competencia en el futuro.

La ciencia de datos en sí misma ha progresado enormemente desde que comenzó. Las tecnologías se han vuelto capaces de manejar datos más complicados en muchos formatos diferentes. Algunas de las nuevas tecnologías se refieren al control de datos, informes de clientes y análisis en un formato detallado. La era de los informes estáticos ha pasado hace mucho tiempo. Ahora es el momento de tomar decisiones instantáneas basadas en las mejores inferencias posibles a partir de los datos disponibles.

El contraste de la ciencia de datos con la inteligencia empresarial

La mayor distinción que podemos establecer entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial, incluso en estados avanzados, es el tamaño y el rango de las bibliotecas de aprendizaje automático. Las bibliotecas de aprendizaje automático permiten que un laico en el mundo de los negocios se haga cargo de los datos que se han automatizado, ya sea en parte o en su totalidad, y obtenga información a partir de ahí.

En cierto modo, la ciencia de datos está haciendo que todo el campo del análisis de datos sea menos elitista. En el futuro, podemos esperar que aquellas personas con calificaciones básicas entiendan los datos para emplear inteligencia empresarial y participar en análisis a un nivel avanzado. No es necesario que sean del sector de la tecnología de la información en particular.

La ciencia de datos brinda esta ventaja adicional de que el personal comercial ya no necesita preocuparse por las operaciones tecnológicas de los datos. Pueden moverse y concentrarse en el lado de las operaciones, generando ganancias y centrándose en los resultados para aumentar la competitividad y la rentabilidad.

En las plataformas de BI existentes actualmente, las organizaciones no pueden trabajar con los datos por su cuenta. Necesitan un equipo experto de profesionales de inteligencia comercial que tomen datos e identifiquen los patrones y tendencias. Con la ciencia de datos ahora impulsada por el aprendizaje automático, la necesidad de dicha experiencia técnica está disminuyendo gradualmente. Las partes interesadas del negocio pueden extraer la información necesaria de los datos y analizar y sacar sus inferencias, lo que les ayuda a tomar las mejores decisiones posibles.

Las cuatro áreas principales en las que la ciencia de datos difiere de la inteligencia empresarial son el tamaño de los datos, la variedad de datos, las capacidades prescriptivas y las plataformas de visualización. Es cuando compartimentamos las variaciones dentro de estas áreas que las diferencias se vuelven evidentes. Incluso en la inteligencia empresarial avanzada, las herramientas de descubrimiento de datos limitan la variedad y el volumen de datos que pueden procesar. La ciencia de datos rompe todos estos límites y puede tratar con cualquier tipo de datos y preparar un análisis a partir de ahí.

La naturaleza complementaria de la ciencia de datos con Business Intelligence

Si bien hemos establecido algunos contrastes anteriormente, haremos bien en recordar nuevamente que, debido a que tanto la ciencia de datos como la inteligencia comercial se basan en el análisis de datos, existen muchas partes complementarias. Hay procesos y funciones como visualizaciones y algoritmos comunes en ambos campos, y es probable que las inferencias de ambos afecten el potencial comercial.

Cuando los expertos en BI y los científicos de datos trabajan juntos, pueden lograr un resultado sinérgico. Los analistas que trabajan en inteligencia comercial son mejores en datos estructurados y, por lo tanto, pueden ayudar a preparar los datos para un análisis rápido. Los científicos de datos pueden usarlos como entrada para sus propios modelos.

Los profesionales que han trabajado durante tanto tiempo con inteligencia de negocios también pueden ofrecer su ámbito actual de análisis, lo que da el estado actual del negocio. Con este análisis descriptivo, los científicos de datos pueden predecir el futuro y proporcionar proyecciones más precisas al hacer que sus modelos algorítmicos sean aún más poderosos.

En última instancia, en la división o el equipo de análisis de cualquier negocio, ambos encontrarán un lugar. El experto en BI será el encargado de reportar las actividades técnicas. Por el contrario, el científico de datos será responsable de automatizarlos y brindar soluciones futuras directamente a las partes interesadas del negocio.

Con la ayuda del analista de inteligencia comercial que puede decirle al científico de datos exactamente qué parámetros se requieren para el análisis actual de los asuntos comerciales, el equipo de análisis puede construir un modelo que puede ayudar al personal comercial a tomar decisiones sin entrar en los detalles de las operaciones tecnológicas.

En conclusión, incluso las organizaciones con más conocimientos tecnológicos luchan por mantenerse al día con la evolución y el cambio de la tecnología. También tienen dificultades para lidiar con la cantidad de datos que ingresan. Para estructurar todas estas tecnologías en una plataforma coherente, se requiere inteligencia comercial. Controlar los datos hasta el punto en que los gerentes y los tomadores de decisiones puedan trabajar con ellos sin problemas requiere un científico de datos.

Por lo tanto, lo que necesitamos en el futuro son sistemas más integrados donde la tecnología, los datos y las personas puedan trabajar juntos. Por lo tanto, la necesidad del momento es construir equipos sólidos de análisis de datos en todas las organizaciones. Esto ayudará a agilizar la toma de decisiones comerciales, acelerando todo el proceso y brindando a estas empresas una ventaja competitiva en el mercado.

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