¿Qué es Business Intelligence? (BI)

Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI), se originó en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se desarrolló aún más junto con los modelos informáticos. En los últimos años ha experimentado una transformación radical gracias a la Inteligencia Artificial y las tecnologías de la nube. 

Estas innovaciones han permitido realizar  un análisis en tiempo real,  más rápidos y precisos, brindando a las empresas información necesaria para la toma de decisiones.  

BI se enfoca en la recopilación, procesamiento y análisis de datos históricos. Su objetivo es proporcionar informes y dashboards que faciliten la toma de decisiones basada en datos históricos. BI no solo transforma datos en información, sino que también conecta diversos sistemas y dispositivos, creando un ecosistema de datos interconectados que impulsa la innovación y la competitividad en el entorno empresarial.

Qué es Bussines Analytics? (BA) 

En la última década, el término Business Analytics (BA) ha adquirido una relevancia creciente, impulsado por el crecimiento del Big Data y los avances en tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) . Analítica de Negocios (BA) ha evolucionado notablemente, permitiendo a las organizaciones examinar grandes volúmenes de datos y anticipar tendencias . Es decir que Business Analytics (BA) va más allá del análisis histórico. Se centra en el uso de técnicas estadísticas y algoritmos de predicción para identificar tendencias futuras y hacer recomendaciones sobre acciones. 

Diferencias entre Business Analytics (BA) y Business Intelligence (BI)

Objetivos:

• BI: Ayuda a entender lo que ha sucedido en el negocio. Sus informes permiten a los usuarios visualizar el rendimiento a través de métricas y KPIs.

• BA: Busca responder preguntas sobre el futuro y cómo mejorar el rendimiento. Utiliza modelos predictivos para anticipar comportamientos y resultados.

 Enfoque Temporal:

• BI: Historial. Se basa en datos recopilados en el pasado para generar informes y análisis retrospectivos.

• BA: Futuro. Se centra en el análisis predictivo y el modelado de escenarios para ayudar a prever resultados.

Herramientas y Técnicas:

• BI: Utiliza herramientas como Tableau, Power BI y SQL para la visualización de datos y la generación de informes.

• BA: Incluye técnicas de análisis estadístico, minería de datos, y herramientas como R, Python y software de machine learning.

Audiencia:

• BI: Generalmente, se dirige a ejecutivos y gerentes que necesitan información clara y concisa sobre el rendimiento del negocio.

• BA: Atrae a analistas de datos y científicos de datos que trabajan con modelos complejos y buscan insights más profundos.

Acción:

• BI: Proporciona información para la toma de decisiones operativas.

• BA: Se utiliza para estrategias a largo plazo, optimización de procesos y diseño de nuevas iniciativas.

Conclusión:

Aunque BA y BI a menudo se utilizan de manera intercambiable, cada uno tiene su propio enfoque y conjunto de herramientas. Mientras que BI se centra en el análisis de datos históricos para informar decisiones pasadas, BA se proyecta hacia el futuro, utilizando datos para predecir tendencias y guiar estrategias.