Aunque ambas hacen uso de la data, el Business Intelligence y la Data Science no son lo mismo, a pesar de que a veces los lleguen a usar como sinónimos. Además de diferenciarse en su definición, también se contraponen en aspectos como: tipo de datos utilizados, tipo de datos requeridos y enfoque. Es por esto, que en esta ocasión hablaremos acerca de las diferencias existentes entre un concepto y otro.
En primer lugar, es importante mencionar sobre qué trata el Business Intelligence (BI) o Inteligencia Empresarial. Ésta a través del análisis, pretende proporcionar una comprensión clara de los datos actuales e históricos de una organización; involucra procesos y métodos para analizar datos o responder preguntas comerciales específicas, brindando un panorama completo de la información empresarial. Así, brinda la orientación necesaria para una toma de decisiones informada teniendo en cuenta aspectos a mejorar. Incluso permite a diversos usuarios visualizar y comprender rápidamente la información comercial. Todo esto conduce a una mayor eficiencia organizacional y mayor rentabilidad.
Por otro lado, Data Science o Ciencia de Datos se entiende como un análisis de datos derivado en insights que permiten a las empresas una toma de decisiones sustentada. Es una guía a través de la cual las empresas pueden predecir, preparar y optimizar sus operaciones.
“El Business Intelligence y Data Science son prácticas que se complementan entre sí.”
Lo cierto es que ambas prácticas producen información práctica para las organizaciones, pero más que ser lo mismo, son prácticas que se complementan entre sí. A continuación algunas de sus diferencias:
Enfoque
El BI es retrospectivo y se enfoca en obtener un curso de acción para el presente con ayuda de los datos históricos. Toma como base reportes actuales, tendencias y KPI’s. Mientras que el Data Science se enfoca en predecir lo que podría ocurrir en un futuro basado en patrones con el objetivo de establecer correlaciones para el pronóstico empresarial.
Datos utilizados
Teniendo en cuenta que el BI se basa en data histórica, la data que ocupe deberá ser muy precisa y totalmente objetiva. Dicha data ya se encuentra estructurada al momento de ser usada por el BI. Además, con BI las empresas requieren planificar y preparar de manera adecuada para que la combinación de fuentes y data utilizada brinde la información que se busca obtener.
Por su parte, la Ciencia de Datos ocupa la probabilidad y realiza análisis predictivos y prescriptivos. Para obtener información de la data, la Ciencia de Datos la crea sobre la marcha utilizando las fuentes a su alcance. Si bien emplean data estructurada, suele trabajar más con data no estructurada o semiestructurada, por lo que deben dedicarle mayor tiempo a la limpieza de la data.
Proceso
El tiempo de planificación que requiere el Business Intelligence es largo, pues es un proceso descriptivo y estadístico que debe planificarse semanal, quincenal, mensual o bimestralmente; puede ser manual o automatizarse. En su caso, la Ciencia de Datos es un proceso exploratorio, pero que de igual manera requiere tiempo para preparar, analizar y experimentar.
Business Intelligence y Data Science se diferencian en el tipo de análisis realizado, el alcance, la integración de datos y el conjunto de habilidades.
Conociendo las diferencias entre el Business Intelligence y la Ciencia de Datos, se pueden hacer mejores tomas de decisiones para las empresas. En XalDigital te ayudamos a aprovechar tu data para obtener información relevante y así potenciar tu negocio.
