¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Business Intelligence?

¿Cuál es la diferencia entre big data e inteligencia de negocios? Big data se refiere a grandes conjuntos de datos que existen típicamente dentro de las organizaciones. La inteligencia comercial se refiere a la utilización de estos datos con fines analíticos a partir de los cuales se puede derivar información procesable para tomar decisiones comerciales más informadas.

Ambos términos están desempeñando un papel cada vez más importante en las operaciones comerciales de hoy en día, así que echemos un vistazo a ambos y veamos cuál es la diferencia entre Big Data y Business Intelligence, cómo se usan y cuáles son sus beneficios para las PYMES.

Grandes datos

Big data se describe mejor como la información que almacenan las organizaciones, generalmente en grandes "conjuntos" o volúmenes, que es difícil o, en muchos sentidos, imposible de aprovechar de manera significativa.

Un ejemplo obvio de big data sería algo así como la información que se produce a través de los canales de las redes sociales: impresiones, tasas de clics, compromisos; todos estos indicadores se suman para formar lo que consideramos "grandes datos".

Datos estructurados y no estructurados

Dentro del big data se encuentran los datos estructurados y los datos no estructurados.

Estos dos tipos diferentes de información son importantes para comprender la importancia del análisis de big data.

Los datos estructurados son lo que normalmente esperaría encontrar en las bases de datos formales y, a menudo, se entienden como datos cuantitativos.

Los datos estructurados existirán en cosas como hojas de cálculo, con filas y columnas cuidadosamente organizadas que se pueden leer y evaluar fácilmente.

Los datos no estructurados se refieren a prácticamente todo lo demás, pero pueden considerarse de naturaleza cualitativa.

Ejemplos de este tipo de datos son videos, imágenes, información de sensores, transcripciones de llamadas y otras formas de comunicación informal, como el texto del cuerpo del correo electrónico.

Los datos no estructurados representan colectivamente el 80-90% o más de todos los datos y continúan creciendo.

Crecimiento de Big Data

Si bien el crecimiento de los datos estructurados ya es un gran desafío que deben superar las organizaciones, el rápido crecimiento de los datos no estructurados presenta un punto de controversia más grande.

Los datos estructurados tienen al menos la ventaja de ser relativamente simples de descifrar: muchas empresas ya usan CRM, por ejemplo, para analizar los datos de los clientes de manera más efectiva para mejorar su proceso de ventas.

Es el crecimiento de los datos no estructurados lo que está dando a las empresas más pausas para pensar.

La gran mayoría de los grandes datos no están estructurados, y esta disparidad solo continuará en el futuro.

De hecho, los datos no estructurados están creciendo a un ritmo de alrededor del 55% al ​​65% por año.

Como resultado, aprovechar las herramientas para utilizar estos datos ahora es aún más importante para las empresas, ya que el uso eficaz de los grandes datos se convierte en el diferenciador competitivo entre las organizaciones.

Inteligencia de negocios

La inteligencia empresarial se refiere a las herramientas digitales que se utilizan para analizar datos, tanto estructurados como no estructurados, en información procesable para informar la toma de decisiones.

Para la mayoría de las organizaciones, la inteligencia empresarial (BI) será más familiar en el contexto de los datos estructurados, aunque los avances en el uso de la IA y el aprendizaje automático significan que la información no estructurada se descifra con más frecuencia para su uso.

Uso de Business Intelligence dentro de las Organizaciones

Quizás no debería ser una gran sorpresa saber que muchas empresas se quedan atrás en la adopción y el uso de herramientas de BI.

A nivel mundial, la adopción de BI en todas las organizaciones es de alrededor del 26 %.

Si bien más de la mitad de todas las empresas consideran que la BI en la nube es "crítica" o "muy importante" para sus iniciativas actuales y futuras, Gartner descubrió que se considera que el 87 % de las empresas tienen un bajo nivel de madurez analítica.

Además, un estudio ejecutivo de 2020 encontró que solo el 27% de las organizaciones piensan que sus operaciones están "basadas en datos".

Por lo tanto, la situación actual es una en la que las empresas comprenden la importancia de utilizar la inteligencia empresarial para sus grandes conjuntos de datos, pero muestran poco apetito por implementar herramientas de BI en sus flujos de trabajo.

Beneficios de Business Intelligence para empresas

¿Por qué las organizaciones deberían querer adoptar soluciones de BI?

La respuesta es perfectamente simple en el sentido de que las organizaciones que implementan BI comienzan a ver resultados positivos significativos para su productividad y resultados porque pueden utilizar sus grandes datos a través de una toma de decisiones mejor informada.

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1. El 48 % de las organizaciones considera que la BI en la nube es "crítica" o "muy importante" para sus futuros planes de productividad empresarial.
2. La inteligencia comercial, los grandes datos y el análisis son las principales tecnologías disruptivas que las organizaciones de Global 2000 están implementando para impulsar el éxito.
3. El 84% de las empresas han lanzado iniciativas de análisis avanzado para brindar una mayor precisión y acelerar su toma de decisiones.
4. El 56 % de las organizaciones que aprovechan los análisis experimentan una toma de decisiones más rápida y eficaz.
5. El 51 % de las empresas están logrando un mejor rendimiento financiero con la introducción de la inteligencia empresarial.
6. El 46% de las organizaciones han podido identificar y crear nuevos productos y flujos de ingresos a través de su uso de análisis.
7. Actualmente, el 45 % de las marcas aprovecha la analítica para desarrollar nuevos modelos de negocio.
8. Más del 90 % de los equipos de ventas y marketing afirman que el análisis en la nube es esencial para realizar su trabajo.
9. El 40 % de las empresas de alto rendimiento basan sus decisiones en la intuición, en comparación con el 70 % de las empresas menos exitosas.
10. El 37% en promedio de los datos de la empresa tiene el potencial para un análisis útil.

¿Cómo se relaciona la inteligencia empresarial con los conjuntos de datos no estructurados?

Como señalamos anteriormente, la proporción de datos estructurados en comparación con los datos no estructurados se está reduciendo a un ritmo bastante rápido.

Esto significa que no solo las empresas que aún no lo han hecho deberían considerar una estrategia que incorpore la adopción de BI, sino también que el aprovechamiento de los datos no estructurados se convertirá en un obstáculo importante que superar, si no ahora, seguramente en el futuro.

Dado que las herramientas típicas de BI están diseñadas para datos estructurados, la inteligencia artificial se utiliza para generar información procesable a partir de fuentes no estructuradas, que luego se puede analizar de manera efectiva.

Tomemos, por ejemplo, una empresa que quiere comprender mejor las quejas más frecuentes de sus clientes.

Las llamadas de servicio se pueden transcribir a través de una solución como Dialpad y esta transcripción se puede evaluar con software de análisis de texto para determinar puntos en común (como palabras o frases relacionadas con un problema o servicio en particular) en una amplia gama de llamadas.

Luego, estos datos se pueden agregar, estructurar y analizar a través de la inteligencia comercial.

Ese fue un ejemplo muy básico, pero el uso de IA para fines analíticos en los negocios será clave para las organizaciones en el futuro.

Redondeo

Comenzamos este blog preguntándonos cuál es la diferencia entre big data e inteligencia empresarial, pero esperamos que haya adquirido una comprensión más amplia de la importancia de ambos y de la forma del panorama de big data e inteligencia empresarial tal como está hoy.

El volumen de rápido crecimiento de grandes conjuntos de datos dentro de las organizaciones hoy en día presenta un desafío y una enorme oportunidad.

Los pioneros en la adopción de BI ven beneficios en su productividad y competitividad, mientras que las empresas que se quedan atrás reconocen la importancia de la implementación de BI.

Al mismo tiempo, el crecimiento particular de los datos no estructurados requerirá la necesidad de capacidades analíticas más avanzadas, especialmente con respecto a la inteligencia artificial y los motores de aprendizaje automático, que pueden ayudar a desglosar y cuantificar la información.

Línea de fondo

Los grandes datos son las grandes cantidades de información que almacena en su organización, la inteligencia comercial es el medio para darle sentido a los efectos de la toma de decisiones.

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