Data Science vs Business Intelligence: diferencia entre Data Science e Business Intelligence

Si hay algo que es común a casi todos los sectores de la industria moderna, es Big Data. Si bien los datos son la nueva moneda del siglo XXI, los expertos que pueden aprovechar Big Data de manera efectiva son activos invaluables de las empresas y organizaciones. Los científicos de datos y los profesionales de Business Intelligence (BI) son dos activos tan valiosos para las empresas, ya que pueden extraer información significativa de los datos sin procesar para ayudar a aumentar las ganancias y ganar ventaja sobre los competidores.

Sí, los científicos de datos y los analistas de BI trabajan en estrecha colaboración para transformar los datos sin procesar en conocimientos listos para el negocio que pueden crear valor para una empresa. Su objetivo es crear resultados comerciales favorables, como impulsar el ROI, expandir el alcance de la marca, mejorar la satisfacción del cliente, la retención de clientes, etc. En otras palabras, los científicos de datos y los analistas de BI ayudan a dar sentido a Big Data al brindar inteligencia competitiva o conocimientos ricos en datos.

Pero entonces, ¿significa que estos dos roles son los mismos?

No, no son lo mismo.

Aunque la ciencia de datos y la inteligencia comercial son campos relacionados que se enfocan en generar valor a partir de Big Data, tienen una buena cantidad de diferencias. Hoy profundizaremos en esas diferencias para comprender mejor los dos campos interrelacionados: la ciencia de datos y la inteligencia empresarial.

Data Science vs. Business Intelligence: ¿Qué significan?

En esencia, la ciencia de datos se trata de estudiar, analizar e interpretar datos voluminosos para obtener los conocimientos ocultos desde dentro mediante la combinación de ciencias interdisciplinarias como matemáticas, estadísticas, informática y ciencias de la información. Por lo tanto, Data Science analiza las tendencias de datos pasadas para hacer predicciones futuras basadas en datos. Business Intelligence, por otro lado, se refiere al conjunto de tecnologías y estrategias que utiliza una empresa para analizar datos comerciales.

Si bien la ciencia de datos se usa en gran medida para el análisis predictivo o el análisis prescriptivo , las organizaciones usan principalmente BI para el análisis descriptivo (informes).

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

La ciencia de datos es el cambio de juego del siglo XXI. Ha transformado por completo la forma en que las empresas manejan los datos. Anteriormente, BI era en gran medida un dominio manual, supervisado y realizado por profesionales de TI. Sin embargo, hoy en día, gracias a las tecnologías de ciencia de datos, la mayoría de las operaciones de BI y análisis de datos están automatizadas: los datos comerciales se almacenan en repositorios de datos centralizados desde donde los expertos en datos pueden extraer información e inteligencia utilizando herramientas automatizadas, cuando sea necesario. De esta manera, Data Science ha llevado las operaciones centrales de BI y análisis al frente del lienzo empresarial.

Aquí hay 6 punteros que destacan la diferencia entre Data Science y Business Intelligence:

1. Enfoque y perspectiva

Como mencionamos anteriormente, la ciencia de datos está diseñada para mirar hacia el futuro. Interpreta los datos pasados ​​y presentes para visualizar cómo será el futuro de una empresa. Contrariamente a esto, BI mira hacia atrás en el historial para entregar informes detallados, KPI y tendencias. Sin embargo, a diferencia de la ciencia de datos, BI no muestra cómo se verán los conocimientos en el futuro a través de una visualización adecuada.

2. Proceso

Si bien la ciencia de datos se trata de explorar las profundidades de los datos comerciales y experimentar con los conocimientos de muchas maneras posibles, los sistemas de BI tradicionales son estáticos, ya que no brindan el alcance para explorar y experimentar cómo una empresa recopila y maneja los datos.

3. Manejo de datos

BI está diseñado para analizar e interpretar datos estáticos y altamente estructurados, pero Data Science admite datos complejos multiestructurados, de gran volumen y de alta velocidad recopilados de fuentes dispares. Si bien BI está diseñado para comprender solo datos preformateados en formatos específicos, las tecnologías de ciencia de datos pueden recopilar, limpiar, procesar, analizar, interpretar y visualizar datos de forma libre recopilados de múltiples fuentes de manera efectiva.

4. Almacenamiento de datos

El escenario empresarial actual es extremadamente dinámico. Las nuevas tendencias, las nuevas tecnologías y las nuevas metodologías dan forma constantemente a la industria mientras hablamos. Por lo tanto, es crucial que los datos, como cualquier otro activo empresarial, sean lo suficientemente flexibles para sincronizarse con las tendencias aceleradas de la industria. Aquí es donde Data Science toma ventaja sobre BI: mientras que los sistemas de BI almacenan datos en silos en almacenes de datos (lo que dificulta su implementación en toda la infraestructura comercial), Data Science adopta el enfoque de repositorio central para ayudar a mover datos en tiempo real.

5. Enfoque empresarial

Data Science y BI difieren en la forma en que brindan valor a una empresa. Business Intelligence analiza datos históricos y actuales para encontrar respuestas a las preguntas que ya están sobre la mesa. Sin embargo, Data Science profundiza en conjuntos de datos grandes y complejos para descubrir preguntas nuevas e innovadoras que no sabía que existían. De esta manera, Data Science alienta a las empresas a explorar nuevas oportunidades, dominios y desafíos con conocimientos de datos.

6. Propiedad de TI versus propiedad de la empresa

Anteriormente, las herramientas y los sistemas de BI eran controlados y administrados principalmente por el departamento de TI, que extraía la inteligencia manualmente y luego la enviaba a los analistas de datos para su interpretación. Data Science ha cambiado este enfoque al recopilar todas las acciones relacionadas simultáneamente.

Las soluciones y tecnologías de ciencia de datos son operadas por analistas de datos, científicos de datos y especialistas de BI que pueden enfocarse en analizar datos para crear predicciones comerciales procesables en lugar de dedicar su tiempo a la "limpieza de TI".

Científicos de datos frente a analistas de BI

A estas alturas, debe tener claro que los científicos de datos y los analistas de BI son dos roles diferentes dentro de una organización. Mientras que el primero se enfoca en extrapolar datos pasados ​​para ayudar a las empresas a mitigar los riesgos y desafíos comerciales potenciales en el futuro, el segundo se enfoca en interpretar datos pasados ​​para encontrar respuestas a preguntas y desafíos comerciales inmediatos. Por lo tanto, los científicos de datos y los analistas de BI trabajan de la mano para equipar a las empresas con información basada en datos y ayudarlas a estar preparadas para los escenarios comerciales presentes y futuros.

Lo que une a los científicos de datos y los analistas de BI es su amor y afinidad por el análisis de datos. Ambos expertos utilizan algoritmos, herramientas y marcos avanzados en diferentes capacidades y grados para empoderar a las empresas con información basada en hechos y altamente precisa que puede hacer o deshacer un negocio.

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