Inteligencia de Negocios vs Ciencia de Datos

Los términos « inteligencia empresarial » e « inteligencia de datos » pueden ser difíciles de disociar debido a sus numerosas similitudes. Sin embargo, se trata de dos disciplinas distintas.
Entonces, ¿cuál es la diferencia entre inteligencia de datos e inteligencia empresarial? 
Es lo que vamos a ver de inmediato, gracias a este artículo, ¡la confusión entre BI e inteligencia de datos será solo un recuerdo lejano!‍

¿Qué es la Inteligencia Empresarial?

Si has leído nuestro artículo La inteligencia empresarial: definición y objetivos ya sabes perfectamente qué es la BI. No obstante, aquí tienes un breve recordatorio.

La Inteligencia Empresarial es un proceso que abarca varias herramientas, métodos y aplicaciones que permiten analizar los datos de una empresa o de un grupo multi-sitios a través de tableros de control, reportes y otros informes.
La BI presenta un estado de la gestión de una empresa y de su desempeño, gracias a datos que han sido previamente recolectados, centralizados y organizados. Estos datos se transforman en información relevante, basada en el pasado y el presente de la empresa, que permite a los tomadores de decisiones hacer mejores decisiones para su actividad.

‍¿Qué es la ciencia de datos o inteligencia de datos?

La ciencia de datos es una disciplina más reciente que la BI. Se basa en el análisis de los datos pero también, y sobre todo, en su explotación por parte de la empresa.
Al igual que la BI, la ciencia de datos se vuelve indispensable para gestionar bien su empresa y para descubrir oportunidades de mejora de productos y servicios.
Más globalmente, la ciencia de los datos permite el establecimiento de nuevas estrategias en relación con el futuro de la empresa.

Para lograrlo, la ciencia de datos se apoyará en la segmentación de perfiles, en el análisis predictivo y, de manera más general, en la Inteligencia Artificial para poder predecir comportamientos futuros.

La ciencia de datos es una disciplina innovadora que abarca tanto matemáticas y estadísticas, como programación informática e IA, con el fin de implementar algoritmos capaces de anticipar tendencias y, así, crear las mejores estrategias posibles para la empresa.

‍Similitudes entre Inteligencia Empresarial y Ciencia de Datos

El principal punto en común entre BI y Ciencia de Datos es su objetivo global. Ambos conceptos buscan recoger, analizar y explotar datos para ayudar en una mejor toma de decisiones, aunque la ciencia de datos es más compleja que la informática de decisiones.

Además, la inteligencia empresarial y la ciencia de datos son complementarias. Los analistas o consultores en inteligencia empresarial pueden preparar información relevante que luego puede ser más fácilmente explotada en el ámbito de la ciencia de datos.
Aparte de su complementariedad, la ciencia de datos puede verse como una evolución, una prolongación natural de la inteligencia empresarial.
En cualquier caso, el uso de estas dos disciplinas, una junto a la otra, facilita los procesos y la buena gestión de la empresa. Así, los expertos de estas dos disciplinas pueden trabajar juntos en un mismo proyecto para obtener mejores resultados.

Diferencias entre Ciencia de Datos e Inteligencia Empresarial

La diferencia principal entre estas dos disciplinas radica en que la Inteligencia Empresarial se basa en el análisis de los datos históricos y actuales de la empresa para extraer tendencias, mientras que la Ciencia de Datos explota la inteligencia artificial y algoritmos para predecir comportamientos futuros. La ciencia de datos tiene como objetivo anticipar, determinar el futuro más "probable" para poder implementar las acciones más adecuadas.

Hablamos entonces de análisis predictivo. Se trata de validar o invalidar hipótesis gracias a la ciencia de datos.
El enfoque aquí es menos “estructurado” que para la Inteligencia Empresarial, que se basa en un análisis más descriptivo. 

Asimismo, las herramientas utilizadas difieren según la disciplina. La BI se basa principalmente en software, mientras que la ciencia de datos se basa más en la programación. 

La ciencia de datos es más precisa, más avanzada en el análisis de datos, en la optimización de procesos y en la mejora del rendimiento operativo de la empresa. 

También es más compleja, los analistas dedicados deben poseer múltiples competencias. Además, algunas herramientas de BI están haciendo que los datos sean cada vez más accesibles para usuarios no iniciados. 

No se trata de elegir entre una u otra disciplina, sino de utilizar la solución más adecuada a los insights que deseas obtener. Además, el desafío para los tomadores de decisiones, con todas estas herramientas y aplicaciones a su disposición, es no perderse en un mar de información, sino mantener una visibilidad clara sobre las oportunidades generadas.

En resumen:

La Inteligencia Empresarial (BI) y la Ciencia de Datos son dos disciplinas distintas que pueden ser difíciles de diferenciar debido a sus similitudes. La BI es un proceso que utiliza herramientas, métodos y aplicaciones para analizar los datos de una empresa a través de tableros de control e informes, con el fin de proporcionar información relevante para la toma de decisiones. La Ciencia de Datos, por su parte, es una disciplina más reciente que se centra en el análisis y la explotación de los datos por parte de la empresa, utilizando algoritmos y la Inteligencia Artificial para predecir comportamientos futuros. Aunque ambas disciplinas tienen el objetivo global de recoger, analizar y explotar datos para ayudar en la toma de decisiones, la Ciencia de Datos es más compleja y se centra en el análisis predictivo, mientras que la BI se basa en el análisis de datos históricos y actuales. Ambas disciplinas son complementarias y pueden utilizarse juntas para mejorar la gestión de la empresa.

F.A.Q :

¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Empresarial (BI) y Ciencia de Datos?

Aunque ambas disciplinas se centran en el análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones, la BI se basa en el análisis de datos históricos y actuales para extraer tendencias, mientras que la Ciencia de Datos utiliza inteligencia artificial y algoritmos para predecir comportamientos futuros.

¿Es la Ciencia de Datos más compleja que la BI?

Sí, la Ciencia de Datos es más compleja que la BI, los analistas dedicados deben poseer diversas competencias en programación, estadísticas y aprendizaje automático.

¿Cómo elegir entre BI y Ciencia de Datos?

No se trata de elegir entre una u otra disciplina, sino de utilizar la solución más adecuada a la información que deseas obtener. El desafío para los tomadores de decisiones es no perderse en un mar de información, sino lograr mantener una visibilidad clara sobre las oportunidades generadas.

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