Big Data vs Business Intelligence: ¿Cuáles son sus diferencias?
En un entorno cada vez más impulsado por los datos, disciplinas como el Big Data y el Business Intelligence (BI) se utilizan con mayor frecuencia en la toma de decisiones empresariales y corporativas. Si bien ambas tecnologías comparten el objetivo común de optimizar la comprensión y el aprovechamiento de los datos, sus enfoques, métodos y herramientas difieren significativamente. A lo largo de este artículo, analizaremos las particularidades de cada disciplina, sus usos y aplicaciones particulares. ¡Comencemos!
Big Data y Business Intelligence: Enfoques y métodos distintos de funcionamiento
A nivel conceptual y desde una perspectiva más teórica, tanto el Big Data como el Business Intelligence se enfocan en el análisis de datos, pero lo hacen de maneras muy diferentes y empleando otros tipos de tecnologías.
Big Data
El término Big Data se refiere a conjuntos de datos sumamente grandes y complejos, cuyo control y análisis requiere el uso de tecnologías avanzadas, así como contar con una infraestructura tecnológica robusta que permita soportar ese gran volumen de datos. También, con el Big Data podemos procesar datos no estructurados y en tiempo real, que proceden de diversas fuentes como redes sociales, sensores, dispositivos IoT (Internet of Things), registros de transacciones, bases de datos, páginas webs, etc.
El enfoque del Big Data se fundamenta en el uso de herramientas y tecnologías como Hadoop, Apache Spark, AirFlow y plataformas de análisis de datos distribuidos, con el propósito de obtener insights y conocimientos que no son inmediatamente evidentes. Para esto, esta disciplina también se apoya de otras como Data Science, Machine Learning e IA, entre otras.
Business Intelligence (BI)
Ahora bien, por otro lado, la Business Intelligence se refiere a un conjunto de herramientas, tecnologías y prácticas utilizadas para analizar los datos estructurados de una empresa, esto incluye el análisis de datos en formatos tabulares (filas y columnas). La Business Intelligence, se centra en la toma de decisiones estratégicas basadas en datos históricos y en la generación de informes detallados sobre el rendimiento pasado. Las herramientas de BI permiten la creación de los famosos dashboards, gráficos, reportes y visualizaciones que ayudan a los ejecutivos y directivos a tomar decisiones más informadas.
La aplicación más habitual de BI comprende plataformas como Power BI, Tableau, QlikView y Looker Studio, IBM Cognos, AWS QuickSight, etc.
Diferencias en la gestión y almacenamiento de datos entre Business Intelligence y Big Data
Las diferencias en la gestión y almacenamiento de datos entre Big Data y Business Intelligence son notorias y claramente bien definidas, ya que ambas áreas manejan volúmenes y tipos de datos muy distintos.
Big Data
En el caso de Big Data, los datos son masivos, por lo general suelen ser no estructurados o semiestructurados y provienen de múltiples fuentes, es decir, de orígenes diversos, por lo que es necesario contar con sistemas distribuidos y tecnologías especializadas para gestionarlos de forma adecuada. Al no tener una estructura predeterminada, los datos pueden incluir texto, imágenes, audio y video, lo que hace que su almacenamiento y procesamiento requiera plataformas altamente escalables y flexibles. En este sentido, dentro del contexto de Big Data, es muy común el uso de bases de datos NoSQL, como MongoDB o Cassandra, y sistemas de almacenamiento en la nube, como Amazon S3 Cloud Storage de GCP o servicios de Azure.
Además, Big Data no solo se encarga de almacenar grandes volúmenes de datos, sino también de procesarlos de manera eficiente, en tiempo o real o batch (procesamiento por lotes).
Business Intelligence
En comparación, la gestión de datos en BI es mucho más estructurada y simple. BI utiliza bases de datos relacionales (RDBMS – Relational Database Management System) como SQL Server, Mysql u Oracle, donde los datos son organizados en tablas y cuentan con relaciones bien definidas (modelo relacional de datos). Estos datos suelen provenir de fuentes internas de la propia empresa, como sistemas de gestión empresarial (ERP), CRMs o bases de datos transaccionales.
Dado que el desarrollo de BI se centra en datos históricos, no requiere la misma habilidad de procesamiento en tiempo real que sí requerimos para procesar Big Data. Asimismo, el almacenamiento de estos datos se enfoca en simplificar consultas ágiles y generar informes a través de datos que ya han sido procesados y limpiados previamente, aplicando técnicas de procesos de ETL.
Análisis de datos: Contrastes clave entre Big Data y Business Intelligence
Big Data
El uso y aplicación del Big Data, se fundamenta en la aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, análisis predictivo, y la inteligencia artificial con el fin de detectar patrones y correlaciones ocultos en esa masividad de datos. Este enfoque brinda la posibilidad de realizar predicciones, segmentaciones complejas o establecer relaciones entre variables que no se podrían haber identificado sin la capacidad de las herramientas de Big Data.
Business Intelligence
Como se ha mencionado con anterioridad, el análisis de BI se enfoca principalmente en describir lo ocurrido en el pasado a través de informes detallados y métricas fundamentales. Las herramientas de BI brindan una comprensión clara y sencilla acerca de los datos históricos que permiten tomar decisiones estratégicas a corto, medio y largo plazo.
Perfiles profesionales y competencias: Big Data vs Business Intelligence
Las competencias y perfiles profesionales para trabajar en Big Data y Business Intelligence también son muy diferentes, ya que requieren habilidades técnicas y de negocio muy diferentes.
Comentemos brevemente algunos aspectos relevantes a destacar:
Big Data
Los profesionales en el ámbito de la analítica de datos, tales como los scientists, los técnicos de programación (Python, Java, R, Scala), la estadística avanzada y las tecnologías de Big Data como Hadoop y Spark deben ser capaces de colaborar con arquitecturas distribuidas, bases de datos NoSQL, y poseer conocimientos en la aplicación de plataformas de cómputo en la nube como AWS o Google Cloud.
Business Intelligence
Por otro lado, los perfiles profesionales en Business Intelligence, como analistas de BI, consultores de BI o desarrolladores de BI, necesitan habilidades en herramientas específicas de BI (como ser: Power BI, Tableau, Qlik, entre otras). Un Data Analyst, debe entender profundamente los procesos de negocio y ser capaz de generar insights estratégicos a partir de los datos históricos que se articulen de forma correcta con los objetivos estratégicos de la empresa.
Comparativa de otras diferencias clave entre Business Intelligence y Big Data
A continuación, un breve resumen de las diferencias clave entre Big Data y Business Intelligence:
Aspecto | Big Data | Business Intelligence (BI) |
|---|---|---|
Tipo de datos | Datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. | Datos principalmente estructurados. |
Volumen de datos | Masivo, generalmente en petabytes o más. | Generalmente, más pequeño y manejable. |
Fuente de los datos | Fuentes externas, redes sociales, IoT, sensores, etc. | Fuentes internas, bases de datos transaccionales. |
Enfoque del análisis | Predictivo, exploratorio, descubrimiento de patrones. | Descriptivo, retrospectivo, generación de informes. |
Herramientas y tecnologías | Hadoop, Spark, NoSQL, machine learning, inteligencia artificial. | Power BI, Tableau, QlikView, SQL, OLAP. |
Tiempo de procesamiento | Tiempo real o casi real. | Basado en datos históricos, no en tiempo real.. |
Conclusiones
Aunque tanto el Big Data como el Business Intelligence desempeñan un papel fundamental en la transformación digital de las organizaciones, es esencial comprender sus diferencias fundamentales para aplicar las tecnologías apropiadas según los objetivos estratégicos de cada organización.
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