Analítica avanzada vs business intelligence, ¿cuál es la diferencia?

Actualmente se habla mucho sobre la aplicación de tecnologías de última generación dentro de las empresas, y dos de las más mencionadas son la analítica avanzada y el business intelligence (BI), pero ¿cuál es la diferencia entre estos sistemas? Y lo más importante, ¿cuál deberías implementar en tu negocio?

A continuación desglosaremos estos dos conceptos, los aspectos en los que se diferencian y qué tipo de soluciones brindan a raíz de los cuestionamientos que resuelven.

¿Cuál es la diferencia entre BI y analítica avanzada?

Tradicionalmente, el business intelligence utiliza un conjunto de sistemas que permiten medir el desempeño a lo largo de la historia, con el objetivo de guiar las decisiones de negocio futuras. Generalmente está compuesta de hojas de cálculo, tablas dinámicas y reportes.

Por otro lado, para las empresas, analítica avanzada es una herramienta que va más allá, ya que utiliza algoritmos sofisticados que, a través del análisis de grandes volúmenes de información, permiten descubrir patrones y predecir eventos futuros.

En pocas palabras, las herramientas de business intelligence examinan los datos históricos para saber qué sucedió, mientras que el análisis avanzado es capaz de pronosticar comportamientos futuros.

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Por lo tanto, una forma sencilla de diferenciar ambos es a través de las preguntas que ayudan a responder.

El business intelligence puede responder preguntas como:

• ¿Qué pasó?
• ¿Qué tantas veces sucedió?
• ¿Qué tan frecuentemente pasó?

Mientras que la analítica avanzada para empresas responde preguntas como:

• ¿Por qué pasó?
• ¿Qué pasaría si es una tendencia continua?
• ¿Qué pasará después?
• ¿Cómo se podría mejorar?

Analítica avanzada vs business intelligence

Aspectos	Business intelligence	Analítica avanzada
Orientación	Retrospectiva	Predictiva
Tipos de preguntas	¿Qué pasó? ¿Cuándo pasó? ¿Dónde pasó? ¿Cuántas veces pasó?	¿Qué pasará? ¿Qué pasará si se cambia cierto proceso? ¿Cuál es el siguiente paso?
Métodos	Reportes (KPIs, métricas) Monitoreo automático Dashboards Cuadro de mando Procesamiento analítico en línea (OLAP) Cuestionarios	Modelos predictivos Modelos descriptivos Minería de datos Minería de texto Minería multimedia Análisis cuantitativo Simulación y optimización
Manejo de Big data	Sí	Sí
Tipos de datos	Estructurados y algunos no estructurados	Estructurados y no estructurados
Generación de resultados	Manual	Automática
Usuarios	Usuarios empresariales	Científicos de datos, Analistas de negocio, área de TI, usuarios empresariales
Iniciativas de negocio	Reactivas	Proactivas

Ahora que tenemos más claras sus diferencias, vamos a analizar los beneficios de estas dos tecnologías empresariales.

Beneficios del business intelligence

Consolidación de datos de diferentes fuentes

El sistema automatizado de recopilación de datos que emplea la BI permite que las empresas agrupen la información de diferentes fuentes. Esto aumenta su eficiencia y mejora el rendimiento de tu negocio.

Entrega de inteligencia procesable

A través del software de BI, los usuarios pueden acceder a sus bases de datos al igual que a nueva información obtenida de dispositivos, sensores, aplicaciones y registros del servidor, entre otras fuentes. La inteligencia procesable derivada de estos datos ayuda a las empresas a tomar decisiones y transformar el negocio.

Mejora en la gestión de inventarios

Con los sistemas de BI las empresas pueden administrar su inventario en cualquier momento y, con ello, reducen el desperdicio y los costos a largo plazo.

Reducción de gastos laborales

La recopilación de datos y la generación de informes se automatizan a través de business intelligence, ayudando a que las empresas reduzcan gastos de capacitación y desarrollo de empleados. Además, contribuyen a saber cuántas personas son necesarias para lograr sus objetivos comerciales.

Beneficios de la analítica avanzada

Monitoreo de anomalías en el negocio

Las empresas utilizan el análisis avanzado para automatizar la detección en tiempo real de anomalías, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y prevenir la fuga de capital.

Mantenimiento predictivo

Del mismo modo que el aumento de ganancias es crucial para una empresa, lo es la contención de costos, y el mantenimiento predictivo resulta clave para lograrlo. De este modo, la analítica avanzada evalúa datos relacionados ya sea con el ciclo de vida de los procesos o con equipos técnicos, permitiendo optimizar los costos y evitando el tiempo de inactividad.

Reducción en la rotación de empleados

Otra aplicación de la analítica avanzada dentro de la empresa que resulta benéfica es en el departamento de Recursos Humanos. A través de estos sistemas, las empresas pueden identificar relaciones entre las áreas de contratación y los índices de retención, lo cual conduce a una menor rotación de empleados.

Mejor experiencia del usuario

Cuando las empresas utilizan la analítica avanzada para monitorear el comportamiento de sus clientes, pueden detectar áreas de oportunidad en sus procesos e impulsar la interacción con el consumidor para brindarle una mejor experiencia compra.

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Una vez que hemos analizado las diferencias entre una y otra, probablemente te preguntes: “¿y cuál es la mejor para mi empresa?” Debo decirte que no existe una respuesta única, ya que dependerá de las necesidades de tu negocio.

Recuerda que antes de implementar un sistema de tecnología avanzada, debes evaluar si realmente está aportando valor agregado a tu oferta.

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