Business Intelligence y Data Analytics son temas importantes para las operaciones y la gestión de las empresas. Centrándose en las formas en que una empresa debe operar basándose en su rendimiento anterior, aprenderá qué son el BI y el DA, así como la diferencia entre ellos. El BI es el más utilizado por las empresas para proporcionar una visión general del proyecto, mientras que el DA es más bien un enfoque basado en datos que proporciona resultados precisos al analizar la información.
Diferencias entre Business Intelligence y Data Analytics
El BI se orienta hacia la comprensión del pasado y la planificación a largo plazo, Data Analytics se enfoca en la comprensión del presente y la toma de decisiones más ágiles y adaptativas. Ambas disciplinas son fundamentales en el entorno empresarial moderno, ya que proporcionan información crítica para la gestión eficaz de los recursos y la maximización de los resultados empresariales.
¿Qué es Business Intelligence?
La inteligencia empresarial es un concepto en el que los datos de su negocio se registran, se estudian y se trabajan para sobresalir en el futuro. Gira en torno a los datos de su empresa que generalmente explican el rendimiento empresarial pasado y reflejan el crecimiento general de las operaciones. Ofrece una visión de los datos que ha recogido que ayuda a los empresarios a evaluar el recorrido de su negocio desde su inicio en términos de progreso económico y también en otros aspectos. Para procesar el BI, existen herramientas que ayudan a extraer información sobre un negocio y su trayectoria hasta la fecha. Según Google Analytics 4; esta es una de esas herramientas. Ayuda a analizar la historia del negocio y a estudiar los casos que lo han perjudicado o que le han permitido tener éxito. Sin embargo, cuando se trata de una tienda de comercio electrónico, BI es mucho más útil que cualquier otra cosa.
¿Qué es Data Analytics?
La analítica de datos para las empresas significa procesar los datos en bruto para convertirlos en información significativa para el negocio, extraer patrones , evaluar estas tendencias y, finalmente, transformar sus patrones para impulsar el crecimiento del negocio. La analítica de datos es un proceso que permite a una empresa introducir cambios únicos y agregarlos para elevar los niveles de éxito.
También implica un análisis predictivo que se basa en patrones pasados pero que refleja el crecimiento futuro por delante. Si bien la analítica de datos puede procesarse con la ayuda de herramientas de BI, existen numerosas herramientas especializadas en la Data Analytics como Google Analytics, adobe analytics, mixpanel o amplitude, que ayudan a los responsables de las empresas a adoptar diferentes estrategias favorables al negocio.
Business Intelligence o Data Analytics
Business Intelligence y análisis de datos son dos conceptos diferentes. Aunque hay muchas confusiones en este mundo, ¡ésta es ciertamente un problema! Girando en torno a las operaciones de negocio y la analítica de datos, los dos conceptos tienen muchas diferencias que voy a discutir en este segmento.
Innovación
La primera y principal diferencia entre Business Intelligence y Data Analytics es que la primera gira en torno a las operaciones, mientras que la segunda se inclina más hacia la innovación. Dado que el Business Intelligence consiste en recopilar datos brutos y evaluar el crecimiento histórico de una empresa, gira en torno a las operaciones comerciales y puede o no hacer hincapié en la innovación. La analítica de datos, en cambio, consiste en convertir los datos en bruto y analizarlos para establecer tendencias y patrones futuros, lo que garantiza que los responsables de las empresas se dediquen a las operaciones comerciales de forma innovadora. El Data Analytics registra los datos en un formato crudo que debe ser fusionado en un algoritmo que nos ayude a extraer patrones básicos, mientras que el Business Intelligence convierte los datos crudos en algo fácilmente consumible con herramientas como GoogleAnalytics4, DataStudio o PowerBi
Datos Históricos y Predicción de Datos
La BI se inclina más hacia el pasado, mientras que la análisis predictivo se inclina hacia el futuro. La analítica de datos tiende a resaltar los patrones futuros que probablemente se produzcan en el futuro. Esto también lleva a una derivación que implica que la Business Intelligence (BI) implica menos riesgo en comparación con la análisis predictivo de datos. Como toda innovación implica riesgo, la inteligencia de datos es muy diferente de la inteligencia empresarial en este sentido. BI es más relevante cuando se trata de patrones pasados de operaciones empresariales que eventualmente conducen a la formación de datos para la Data Analytics . La inteligencia empresarial tiene una fuerte inclinación por los registros históricos de un negocio que de alguna manera la diferencian de la analítica de datos, que implica la implementación de técnicas avanzadas para el procesamiento de datos futuro.
Predictive Analytics o análisis predictivo es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. El objetivo es ir más allá de saber lo que ha sucedido para proporcionar una mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro.
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En Google Analytics 4, tenemos nuevos módulos de Predictive Analytics análisis predictivo , y con solo implementar GA4 para medir nuestro proyecto digital podemos obtener predicciones vinculadas con nuestros contenidos, productos y enfocados al negocio
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Alcanzar Objetivos y Definir Objetivos
Mientras que en Business Intelligence (BI) nos preocupamos por alcanzar las metas que ya forman parte de los objetivos del negocio, en Data Analytics (DA) lleva a agregar metas para el progreso de las operaciones del negocio de acuerdo con los patrones que debe seguir. Esta diferencia entre la agregación de objetivos y la consecución de los mismos arroja luz sobre las diferentes perspectivas implicadas en estos procesos. Además, el Business Intelligence también se centra en la aplicación de habilidades de implementación rápida, en comparación con el business analytics, que incorpora estrategias a largo plazo para acelerar las operaciones empresariales.
¿Business Intelligence o Data Analytics?
Ambos! Insistir en la importancia de ambos conceptos, esenciales en las operaciones empresariales, la Inteligencia de Negocio y la Analítica de Datos ayudan a recoger datos en bruto y a analizarlos para futuras operaciones. Aunque los dos conceptos suenan similares, hay grandes diferencias entre la Inteligencia de Negocios y la Analítica de Negocios. La principal diferencia es que el Business Intelligence trata de estudiar los patrones de crecimiento del negocio basándose en los datos recogidos de las operaciones pasadas, mientras que el Business Analytics trata de transformar los datos brutos en material significativo que finalmente ayuda a dibujar las tendencias futuras sobre una base predictiva cuestionando los patrones y las estrategias pasadas. Por último, ambos conceptos son muy diferentes entre sí, pero están entrelazados de tal manera que la Business Intelligence (BI) no puede prescindir de la Analítica Empresarial, mientras que la Analítica Empresarial tampoco puede prescindir de la Data Analytics (DA)
Al momento de organizar recursos Data Analytics y proyectos Business Intelligence para la compañía, para hacer crecer el negocio es Esencial para poder optimizar las operaciones comerciales.
- Data Analytics: ayudan a recopilar datos sin procesar y analizarlos para crear operaciones futuras.
- Business Intelligence: se trata de estudiar los patrones comerciales de crecimiento en función de los datos recopilados de operaciones anteriores.
- Predictive Analytics es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros.
Por lo tanto, 1ro no hay BI sin DA. 2 do, Necesitas desarrollar una cultura de recolección de información. Pero ¿Qué información vamos a recolectar y que KPIs vamos a desarrollar? esas respuestas van a salir del Business Analytics por lo cual no hay DA sin BI
Los dos conceptos son muy distintos entre sí, pero están entrelazados de tal manera que Business Intelligence no puede prescindir de Business Analytics y viceversa.
Siguientes pasos
Ahora que ya entendemos las diferencias entre Business Intelligence y Data Analytics, de igual manera tenemos las certezas respecto a sus alcances y responsabilidades…
Necesitamos un equipo Data analytics profesional que ayude a implementar una plataforma de análisis de datos o a construir una solución personalizada. Ese colaborador trabajará Codo a codo con el responsable de Business Intelligence, el director de Ecommerce o el CEO. juntos pueden construir una solución personalizada al negocio la cual tienen como objetivo orientar al área de Ventas, y desarrollo del producto ya sea como plataforma de Ecommerce como el desarrollo de la marca o compañía
Tanto el equipo (o la persona) de DA juntos con el o los responsables de BI deberían proveer información trasversal a la compañía. La compañía debería trabajar dentro de su visión en un sistema de KPIs cross Departamentos. En lo personal creo es un Error cuando nos enfrentamos a empresas que tienen objetivos individuales por departamento, diferentes al objetivo de la compañía particularmente casos en donde los KPis se construyen de forma diferente o son literalmente diferentes.
respecto a los KPis, es importante trabajar para adaptar la misma herramienta para recolectar indicadores de todas las áreas de la compañía, esto favorecerá hacia la reducción de muestreo de datos unificando criterios de medición, finalmente facilitara la tomas de decisiones basadas en datos