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Business Intelligence y Big Data como herramientas complementarias

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Business Intelligence

Business Intelligence

En el artículo de hoy, se comentarán cuáles son los elementos o componentes fundamentales del Business Intelligence y la relación de estos con el Big Data, tan famoso en la actualidad, sobre todo por los avances tecnológicos y el tratamiento de la información.

Ya en otros post, se comentó que el origen del Business Intelligence no es reciente, sino que tiene más de 50 años, mientras que el Big Data sí que es un concepto bastante reciente, y que puede tomarse como una evolución del primero en algunos aspectos.

 

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Tanto el Bussines Intelligence como el Big Data, son incluidos dentro de la planeación estratégica de las organizaciones, ocupando un lugar muy importante de cara a la toma de decisiones basadas en la información generada a través de ambos medios.

Es más, cuando debe tomarse cualquier tipo de decisión, hay que realizar un análisis exhaustivo de los datos que se tienen o que se han recopilado.

Posteriormente, generar información desde ellos y, evidentemente, moldearla en forma de conocimiento que será utilizado para decidir sobre un tema en concreto.

En este sentido, disponer de información en tiempo real y que, además, sea fiable, es primordial para el proceso de toma de decisiones.

Business Intelligence vs Big Data

El Big Data y el Business Intelligence aportan grandes beneficios a las organizaciones, como bien se puede suponer de lo mencionado anteriormente.

Pues bien, tanto Big Data como Business Intelligence son dos tecnologías que tienen un mismo objetivo, que es el tratamiento de los datos.

Pero, evidentemente, tienen diferencias como por ejemplo en la forma en la que operan o el tipo de datos que utilizan para realizar el análisis.

En este punto, el Big Data se sitúa un paso por delante del Business Intelligence, pero el Business Intelligence lleva aplicándose muchos más años y sin él, no existiría el Big Data.

Diferencias entre Big Data y Business Intelligence

A continuación, se describen las principales diferencias entre ambas tecnologías y sus objetivos

Business Intelligence

Tiene como objetivo analizar los datos  dispuestos en una herramienta denominada Data Warehouse.

Estos datos, se encuentran clasificados en una base de datos en un servidor central, con índices y tablas para conocer la forma de acceso, vistas o modelos tubulares o cubos multidimensionales.

Big Data

En este entorno, los datos se almacenan como ficheros de red, siendo estos los que disponen de las funciones de proceso, y no al revés, como en el Business Intelligence.

Por tanto, el análisis se centra en el dato, por lo que es posible tratar un mayor volumen de datos en menor tiempo.

Es decir, el Big Data es capaz de manejar una gran cantidad de datos en muy poco tiempo, pero no tiene como objetivo final el tratamiento de esos datos para obtener información.

En definitiva, ambos son herramientas para la generación de información, con la cual se produce el desarrollo de mejoras en cuanto al procedimiento de toma de decisiones.

Vínculo entre Business Intelligence y Big Data

Así pues, ambas tecnologías resultan complementarias a la hora de realizar el tratamiento de los datos e información que se tiene.

Dicho de otro modo, el Big Data ofrece un análisis profundo y global de los datos, mientras que el Business Intelligence, muestra una coherencia más visual de los datos, dándole la característica de información.

Algunos de los componentes del Business Intelligence son:

  • Dashboards
  • Reports
  • Métricas de rendimiento

 

Estos tres elementos permiten realizar análisis avanzados y seguros en el Business Intelligence. No obstante, el Big Data comparte muchas de estas herramientas, ya que cuentan con objetivos similares.

Simplemente, el Big Data supone un paso más en la evolución del Business Intelligence.

Elementos fundamentales en Business Intelligence

Como mencionamos anteriormente, ambas herramientas comparten elementos. Por ello, a continuación se describirán algunas propias del Business Intelligence que puede que encontremos también en Big Data:

Data Warehouse (DW)

Es una Base de Datos en la que se almacenan gran cantidad de datos. Los datos aquí presentes, proceden de diferentes fuentes, como de CRM, Google Analytics, sistemas fiscales, contables o administrativos, ficheros de texto, de Excel, comentarios de post, etc.

Todo incluido en una misma plataforma donde la información está distribuida y lista para analizarla y explotarla.

 

 

Procesos ETL (Extract, Transform, Load)

Son los correspondientes a las fuentes de datos (como CRM, ERP, RRSS, etc.) que alimentan al Data Warehouse con información.

Para evitar el procesado manual de datos y la pérdida de tiempo que ello supone, es preciso la automatización de este proceso mediante algún Software.

De esta manera, se facilita el tratamiento de los datos, evitando que se convierta en una tarea tediosa, rutinaria y que consume gran parte del tiempo.

Data Mining (Minería de Datos)

Este elemento es el que se encarga de procesar los datos, ayudando en la búsqueda de patrones, tendencias o algún tipo de regla o norma en los datos que esté explorando.

Aunque suelen realizarla expertos en estadística o matemáticas, gracias a la ayuda de softwares de gestión, esta tarea puede ser realizada por analistas o usuarios de negocios.

 

Software ISOTools

El Software ISOTools le permite automatizar todos los procesos dentro de su organización, por lo que necesitará menos tiempo para el tratamiento de la información.

Dispondrá de datos en tiempo real, mejorando la comprensión del negocio en todas las perspectivas y tiempos.

Se trata de un software intuitivo, fácil y visual, el cual, independientemente de sus conocimientos técnicos, le permitirá operar con la herramienta, extrayendo el máximo partido de ella y de los datos obtenidos.

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