En plena era digital, tomar decisiones bien informadas es uno de los principales factores de diferenciación de las empresas.
Con el transcurrir de los años, las fuentes de datos se han multiplicado – internet, redes sociales, dispositivos IoT, información de dispositivos móviles – y también ha aumentado la complejidad para extraer conocimiento relevante de toda esa información.
De hecho que marcar diferencias entre Business Intelligence y Business Analytics no es una labor sencilla, porque los dos parten de un mismo principio: el aprovechamiento de la información para tomar mejores decisiones de negocios.
¿Qué es el Business Intelligence?
El término Business Intelligence o Inteligencia Empresarial lleva más de cinco décadas en el diccionario de las empresas.
El concepto combina por tanto información interna y externa de diversa procedencia, como por ejemplo, datos que se puede obtener de sus dispositivos de IoT o de redes sociales.
Una de las principales ventajas es la capacidad de analizar de forma combinada información interna y externa procedente de distintas fuentes y sistemas. Además de realizar proyecciones y pronósticos de futuro en base a toda esa información.
¿Cómo ha evolucionado?
1956: IBM inventa las unidades de disco duro
1958: El investigador de IBM Peter Luhn, utiliza el concepto Business Intelligence.
1970: SAP y otras empresas desarrollan aplicaciones de negocio que facilitan la introducción de datos
1980: Las bases de datos empiezan a evolucionar.
1990: Se empiezan a desarrollar y comercializar más herramientas de inteligencia de negocios
2000: Proliferaron los fabricantes y proveedores de este tipo de herramientas.
¿Qué es Business Analytics?
Business Analytics o Análisis de Negocios se ha convertido en una palabra de moda en la era actual de la economía de la experiencia.
El conocimiento adecuado de las técnicas de análisis empresarial da a los gerentes capacidades que les permitan tomar decisiones rápidas e inteligentes y proporcionar un liderazgo estable a la organización para competir en el mercado de manera efectiva.
Para ello es importante extraer el valor de los datos, para accionar mejores decisiones de negocio con el fin de superar las metas estratégicas propuestas por la empresa.
La importancia que tiene el análisis de datos es sumamente básico dentro de la transformación digital.
Además, a medida que aumenta la demanda de datos, el campo presenta una trayectoria profesional atractiva para estudiantes y expertos en el tema.
“Actualmente las empresas dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones comerciales cruciales e impulsar la estrategia comercial, la demanda por la ciencia de datos y habilidades analíticas continúa aumentando”, comentó Radha Mahapatra, presidente del departamento de sistemas de información y gestión de operaciones (ISOM) de La Universidad de Texas en Estados Unidos.
El análisis de datos y su procesamiento ha sufrido una gran evolución en los últimos años permitiendo que surjan nuevos perfiles profesionales.
¿Cuál es la diferencia entre Business Analytics y Business Intelligence?
La diferencia radica en que Business Analytics hace un uso extensivo de los datos, análisis estadístico, modelos explicativos y predictivos para empujar la toma de decisiones. Por otro lado, Business Intelligence está más unida a la creación de los datos e información para apoyar el mismo proceso.
El poder de la transformación de los datos es realmente grande, sin embargo, el poder no está en los datos por sí solo, sino también a medida que se pulen a través de análisis.
