Inteligencia de negocio frente a. Ciencia de los datos

¿Qué es la inteligencia empresarial?. Ciencia de los datos?

La inteligencia empresarial (BI) y la ciencia de los datos son procesos centrados en los datos, pero hay algunas diferencias clave entre ambos. En general, la inteligencia empresarial se centra en el análisis de eventos pasados, mientras que la ciencia de los datos pretende predecir las tendencias futuras. La ciencia de los datos requiere una mayor habilidad técnicaLas habilidades técnicas son los conocimientos previos necesarios para realizar tareas complejas. Aunque el alcance de una tarea compleja es amplio, implica un conjunto de habilidades comparadas con la inteligencia empresarial.

Resumen

Qué es la Inteligencia de Negocios?

La inteligencia empresarial se basa en el concepto de utilizar los datos para impulsar acciones. Su objetivo es proporcionar a los responsables de las empresas información práctica mediante el procesamiento y el análisis de datos. Por ejemplo, una empresa analiza sus KPI (indicadores clave de rendimiento)Los indicadores clave de rendimiento (KPI) son métricas utilizadas para seguir y evaluar periódicamente el rendimiento de una organización hacia la consecución de objetivos específicos. También se utilizan para calibrar el rendimiento general de una empresa e identificar sus puntos fuertes y débiles. Así, el equipo directivo puede decidir en qué área la empresa puede mejorar su eficiencia operativa.

No es una práctica nueva apoyar la toma de decisiones con datos. Sin embargo, las espectaculares mejoras en la tecnología de BI también implican mejoras significativas en la velocidad, la eficiencia y la eficacia. La automatización y la visualización de datos son dos ejemplos que están transformando el proceso de inteligencia empresarial.

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Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos consiste en extraer información de conjuntos de datos y crear previsiones. Utiliza el aprendizaje automáticoAprendizaje automático (en finanzas)El aprendizaje automático en finanzas se considera ahora un aspecto clave de varios servicios y aplicaciones financieras, como la gestión de activos, la evaluación de niveles de riesgo, el análisis descriptivo y otras herramientas de análisis sofisticadas. El proceso de la ciencia de los datos comienza con la recopilación y el mantenimiento de los datos. El segundo paso es procesar los datos a través de la minería de datos, el modelado y el resumen.

El siguiente paso es el análisis de datos, que puede realizarse mediante minería de textos, regresión, análisis descriptivo y predictivo, etc. Al analizar los datos, se pueden descubrir los patrones que hay detrás de los datos brutos para predecir las tendencias futuras.

La ciencia de los datos se utiliza ampliamente en muchos sectores. Las empresas pueden utilizar este enfoque para desarrollar nuevos productos, estudiar las preferencias de los clientes y predecir las tendencias del mercado. Por ejemplo, los desarrolladores de automóviles recogen grandes cantidades de datos para su análisis estadístico. Los desarrolladores trabajan para mejorar el sistema de conducción automática para que pueda responder a diferentes situaciones a través del aprendizaje automático.

La ciencia de los datos es también una herramienta esencial en la industria de la salud. Se pueden recopilar grandes volúmenes de datos de las historias clínicas electrónicas y de los individuos’ rastreadores de fitness. Los profesionales pueden comprender mejor las enfermedades y desarrollar tratamientos más eficaces aplicando herramientas de ciencia de datos a los datos recogidos.

Funciones en la ciencia de los datos

Ingenieros de datos apoyar los procesos de inteligencia empresarial mediante la creación de almacenes de datos y la gestión de datos ETL (extraer, transformar y cargar). También garantizan la integridad y seguridad de los datos. Analistas de datos son responsables del modelado y el análisis de los datos.

A continuación,, especialistas en visualización de datos Utilizar los datos limpios para crear visuales y cuadros de mando. Estos pueden comunicar las métricas, tendencias y resultados clave a su público principal, una empresa’s responsables de la toma de decisiones o líderes empresariales.

El paso anterior hace que los resultados del análisis de datos sean más comprensibles. Las funciones del ingeniero de datosIngeniero de datosUn ingeniero de datos es una persona responsable de gestionar, optimizar, supervisar y controlar la recuperación, el almacenamiento y la distribución de datos., El analista de datos y el especialista en visualización de datos no están completamente separados en el mundo real. Algunas de las responsabilidades y conjuntos de habilidades se comparten entre estos roles.

En qué se diferencia la inteligencia empresarial de la ciencia de los datos?

Tanto la inteligencia empresarial como la ciencia de los datos convierten los datos en información que apoya la toma de decisiones empresariales. Sin embargo, hay matices entre los dos enfoques.

	Inteligencia empresarial	Análisis de datos
Objetivos	Se centran en la identificación de tendencias históricas; responden a preguntas como qué ocurrió durante el último periodo y qué tendencias se están desarrollando	Extrae información de conjuntos de datos y crea previsiones; responde a la pregunta de qué ocurrirá o cuál es el resultado más probable
Requisitos de habilidades	Conocimientos básicos de estadística y negocios, así como habilidades de transformación y visualización de datos	Conjunto de habilidades más técnicas como la codificación, la minería de datos, así como estadísticas más avanzadas y conocimiento del dominio
Recogida y gestión de datos	Diseñados para gestionar datos bien organizados	Diseñado para gestionar un gran volumen de datos dinámicos y menos estructurados
Complejidad	Más práctico en la gestión empresarial diaria; menos costoso y requiere menos recursos	Más complejos en términos de capacidad de previsión, capacidad de gestión de datos dinámicos y requisitos de habilidades más avanzadas

Más recursos

Para seguir aprendiendo y desarrollando sus conocimientos sobre inteligencia empresarial y ciencia de los datos, le recomendamos encarecidamente los recursos adicionales que figuran a continuación:

Inteligencia de negocio frente a. Ciencia de los datos – Visión general, diferencias