Aunque pocas, hay algunas diferencias entre business inteligence y business analytics, basadas en la forma de procesar la información y en los objetivos a alcanzar. Ambos términos, muy populares en el mundo empresarial, surgieron de la búsqueda de mecanismos para optimizar el manejo de los negocios.
La necesidad de organizar la información útil para la toma de decisiones empresariales dio origen al término business intelligence (BI), o inteligencia empresarial. Es un término que se introdujo por primera vez en la década de los años 60. Recientemente, y con objeto de profundizar el tema, surgió el término business analytics (BA) o análisis de negocio.
Se trata de conceptos relacionados, que tienen como finalidad mejorar la toma de decisiones partiendo del aprovechamiento de la información. Aunque las motivaciones en ambas son complementarias, la diferencia está en la información que se recopila y cómo se utilizará. Ambos son términos valiosos, pero conviene saber cuál aplicar en un momento determinado.
Business intelligence y business analytics: pasado y futuro
Business inteligence aborda la historia de la empresa. Analiza lo alcanzado hasta el momento del estudio para comprender la evolución de la compañía. Esta información sirve para corregir procedimientos y mejorar las estadísticas. Tiene su epicentro en la generación de informes, la lectura de información y la gestión del desempeño.
Por su parte, business analytics mira hacia el futuro. Los modelos predictivos y estadísticos se mezclan con la información de la empresa en un afán por mejorar la competitividad. Se trabaja en el análisis de la situación actual para predecir eventos próximos y determinar el camino a seguir. La probabilidad juega un papel determinante, realiza proyecciones, segmentaciones y modela los datos.
Los controles de producción o listas de ventas son herramientas con las que el business intelligence identifica posibles indicadores. El business analytics transforma esos datos en información con la que predice posibles comportamientos futuros o resultados.
El intelligence recoge datos de forma automatizada. El analytics toma estadísticas y variables actuales para hacer proyecciones con muy pequeños márgenes de error. Complementadas, estas herramientas permiten analizar en profundidad el funcionamiento pasado, presente y futuro del negocio. Ello ayudará a mejorar la toma de decisiones.
Más datos
En el business intelligence se registra una amplia cantidad de datos, que son analizados permanentemente. Este volumen de información se ha incrementado con la aparición de las redes sociales. También las visitas a la web de la compañía, las campañas de marketing y las tendencias del sector van delineando la información.
Analizar todo esto en su conjunto requiere de otras herramientas y es allí donde el business analytics entra en escena para lograr una mayor perspectiva. El BA centraliza la información de todas esas fuentes y crea gráficos, listas u otros paneles de información. A partir de ahí se hacen análisis que permiten definir las acciones a seguir.
Software y business
El software es el mecanismo ideal para manejar mucha información y los datos que se generan a partir de ella. Esta herramienta tecnológica compila, gestiona y analiza esos datos en función de facilitar la toma de decisiones.
ISO Tolls es el gran aliado del business intelligence y business analytics, pues las unifica en una sola plataforma. Su gran aporte radica en que disminuye la incertidumbre en la toma de decisiones y agiliza los procesos. Se puede manejar desde cualquier dispositivo con conexión a Internet y se configura en base a las necesidades particulares.
Las variables, otra diferencia
El BI recaba datos para formular directrices estratégicas. El BA prevé comportamientos de mercado. El primero evalúa las estadísticas internas, el segundo analiza indicadores macroeconómicos, tendencias y redes sociales ideales para la planificación.
Usos distintos
El fin último de ambas herramientas es optimizar el funcionamiento del negocio. La diferencia radica en cómo utilizan la información. El BI puede corregir errores operativos con criterios de inmediatez. El BA reduce los riesgos de equivocaciones futuras. Se pueden aplicar juntos o separados, lo ideal es que este proceso sea guiado por especialistas en el tema.
Un concepto innovador
Data Science es un novedoso concepto en la gestión inteligente de datos, en este caso no estructurados. Está basado en las matemáticas, la estadística y la innovación de medios sociales, se ofrece al usuario a través de una muy amigable programación.
Este es un tercer concepto que define la segmentación de los datos también con miras a mejorar el desarrollo empresarial. Son tres herramientas con un mismo objetivo, cada uno con sus propias características. Lo importante es saber cuál se debe aplicar en función de los objetivos trazados.