Inteligencia de Negocios vs Ciencia de Datos
8 jul 2024
Los términos « business intelligence » y « data science » pueden ser difíciles de disociar debido a sus numerosas similitudes. Sin embargo, en realidad son dos disciplinas distintas.
Entonces, ¿cuál es la diferencia entre data science y business intelligence?
Eso es lo que vamos a ver de inmediato, gracias a este artículo, ¡la confusión entre BI y data science será solo un recuerdo lejano!
¿Qué es la Business Intelligence?
Si has leído nuestro artículo La business intelligence: definición y objetivos ya sabes perfectamente qué es la BI. No obstante, aquí tienes un breve recordatorio.
La Business Intelligence es un proceso que abarca varias herramientas, métodos y aplicaciones que permiten analizar los datos de una empresa o de un grupo multisede a través de tableros de control, informes y otros reportes.
La BI ofrece un estado de la gestión de una empresa y de su desempeño, gracias a datos previamente recolectados, centralizados y organizados. Estos datos se transforman en información relevante, basada en el pasado y el presente de la empresa, que permite a los tomadores de decisiones tomar mejores decisiones para su actividad.
¿Qué es la data science o ciencia de datos?
La data science es una disciplina más reciente que la BI. Se basa en el análisis de datos, pero también, y sobre todo, en su explotación por la empresa.
Al igual que la BI, la Data Science se vuelve imprescindible para gestionar bien su empresa y para descubrir oportunidades de mejora de productos y servicios.
De manera más general, la ciencia de datos permite la implementación de nuevas estrategias en relación con el futuro de la empresa.
Para lograrlo, la Data Science se apoyará en la segmentación de perfiles, en el análisis predictivo y, de manera más general, en la Inteligencia Artificial para poder predecir los comportamientos futuros.
La data science es una disciplina innovadora que abarca tanto las matemáticas y estadísticas como la programación informática y la IA, con el objetivo de crear algoritmos capaces de anticipar tendencias y, así, crear las mejores estrategias posibles para la empresa.
Similitudes entre Business Intelligence y Data Science
El principal punto en común entre BI y Data Science es su objetivo global. Ambos conceptos buscan recolectar, analizar y explotar datos para ayudar en una mejor toma de decisiones, aunque la ciencia de datos es más compleja que la informática decisional.
Además, la business intelligence y la data science son complementarias. Los analistas o consultores en business intelligence pueden preparar información relevante que posteriormente podrá ser explotada más fácilmente en el contexto de la data science.
Más allá de su complementariedad, la data science puede verse como una evolución, una extensión natural de la business intelligence.
En cualquier caso, el uso de ambas disciplinas juntas facilita los procesos y la buena gestión de la empresa. Así, los expertos de ambas disciplinas pueden trabajar juntos en un mismo proyecto para obtener mejores resultados.
Diferencias entre Data Science y Business Intelligence
La diferencia principal entre estas dos disciplinas radica en que la Business Intelligence se basa en el análisis de datos históricos y actuales de la empresa para identificar tendencias, mientras que la Data Science utiliza inteligencia artificial y algoritmos para predecir comportamientos futuros. Por lo tanto, la data science tiene como objetivo anticipar y determinar el futuro más "probable" para poder implementar las acciones más adecuadas.
Se habla entonces de análisis predictivo. Se trata de validar o invalidar hipótesis a través de la data science.
El enfoque es aquí menos “estructurado” que en la Business Intelligence, que se basa en un análisis más descriptivo.
Además, las herramientas utilizadas varían según la disciplina. La BI se apoya principalmente en software, mientras que la data science se basa más en la programación.
La data science es más precisa, más profunda en el análisis de los datos, la optimización de los procesos y la mejora del rendimiento operativo de la empresa.
También es más compleja, los analistas dedicados deben poseer numerosas habilidades. Por otro lado, algunas herramientas de BI están haciendo que los datos sean cada vez más accesibles para los usuarios no iniciados.
No se trata de elegir entre una u otra disciplina, sino de utilizar la solución más adecuada a los insights que deseas obtener. Además, el desafío para los tomadores de decisiones, con todas estas herramientas y aplicaciones a su disposición, es no perderse en un torrente de información, sino lograr mantener una visibilidad clara sobre las oportunidades generadas.
En resumen:
La Business Intelligence (BI) y la Data Science son dos disciplinas distintas que pueden ser difíciles de diferenciar debido a sus similitudes. La BI es un proceso que utiliza herramientas, métodos y aplicaciones para analizar los datos de una empresa a través de tableros de control y reportes, con el fin de proporcionar información relevante para la toma de decisiones. La Data Science, por su parte, es una disciplina más reciente que se centra en el análisis y la explotación de datos por parte de la empresa, utilizando algoritmos y la Inteligencia Artificial para predecir comportamientos futuros. Aunque ambas disciplinas tienen como objetivo global recolectar, analizar y explotar datos para ayudar en la toma de decisiones, la Data Science es más compleja y se centra en el análisis predictivo, mientras que la BI se basa en el análisis de datos históricos y actuales. Ambas disciplinas son complementarias y pueden utilizarse juntas para mejorar la gestión de la empresa.
F.A.Q :
¿Cuál es la diferencia entre Business Intelligence (BI) y Data Science?
Aunque ambas disciplinas se centran en el análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones, la BI se basa en el análisis de datos históricos y actuales para identificar tendencias, mientras que la Data Science utiliza inteligencia artificial y algoritmos para predecir comportamientos futuros.
¿La Data Science es más compleja que la BI?
Sí, la Data Science es más compleja que la BI, los analistas dedicados deben poseer numerosas habilidades en programación, estadísticas y aprendizaje automático.
¿Cómo elegir entre la BI y la Data Science?
No se trata de elegir entre una u otra disciplina, sino más bien de utilizar la solución más adecuada a la información que deseas obtener. El desafío para los tomadores de decisiones es no perderse en un torrente de información, sino lograr mantener una visibilidad clara sobre las oportunidades generadas.