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Business Intelligence, Data Warehousing Y Data Analytics ¿Son diferentes?

En la era de Big Data, escucharás muchos términos. Tres de los más utilizados son Business Intelligence (inteligencia comercial), Data Warehousing (almacenamiento de datos) y Data Analytics (análisis de datos).

Sin embargo, ¿Qué distingue a estos tres conceptos entre sí?

Business Intelligence (BI)

Lo que diferencia a Business Intelligence de los otros dos de la lista es la idea de presentación, se trata principalmente de cómo toma los conocimientos que ha desarrollado a partir del uso de análisis para producir acciones. Las herramientas de BI incluyen elementos como:

  • Gráficos y tablas
  • Informes escritos
  • Hojas de cálculo
  • Tableros
  • Presentaciones

En pocas palabras, la inteligencia empresarial es el producto final.

En el flujo de cosas, “BI” interactúa en gran medida con los sistemas analíticos como POWER BI y de almacenamiento de datos. La información se importa desde por ejemplo un almacén, un Excel, inventarios, etc… Luego sale del software de análisis y se enruta nuevamente al almacenamiento y también a BI. Una vez que se han creado los tableros BI, la información se puede retroalimentar nuevamente al almacenamiento y depósito de datos y así de manera cíclica.

En particular, BI no es un producto terminado en el sentido tradicional, pues es dinámico y en tiempo real.

Por ejemplo, un tablero BI para una empresa de combustibles como gasolineras puede incluir datos actualizados de compradores, inventarios, logística de carga, ventas, etc..

Al revisar el reporte media hora después la información será diferente porque los datos se van entregando en tiempo real

Data Warehousing (almacenamiento de datos) DW

Esto a veces se agrupa junto con el almacenamiento, pero muchas organizaciones los diferencian. La diferencia radica en gran medida en los datos que se almacenan durante períodos muy prolongados y los datos que se almacenan para su uso inmediato.

El almacenamiento puede ocurrir en cualquier paso del proceso. Los datos se almacenan justo después de que se han adquirido, por lo que los datos sin procesar se pueden volver a escanear con fines analíticos. Esta es una excelente protección contra la alteración de los datos por los procesos, dejando la información original potencialmente irrecuperable.

Los datos también se almacenarán en medio de los proyectos. Por ejemplo, podría almacenarse después de que se hayan realizado varias ejecuciones de análisis. Esto garantiza que los resultados se guarden en caso de que sea necesario volver a consultarlos.

Por último, los datos a menudo se almacenan después de haber llegado a ser utilizados como BI. Los informes, gráficos, estados diarios y hojas de cálculo pueden ingresar al almacén para fines permanentes de mantenimiento de registros, legales, históricos y de auditoría.

Data Analytics (análisis de datos)

Aquí es donde se combinan los métodos estadísticos y las técnicas de programación informática para estudiar los datos.

La realización de análisis a menudo implica una gran cantidad de trabajo de preparación. Es posible que los datos deban formatearse correctamente para la lectura automática. También es posible que deba filtrarse en busca de duplicados, errores y otras fallas. Todo esto debe hacerse para preservar la integridad de los datos tanto como sea posible. Una serie de validaciones y verificaciones antes de procesarlo mediante el BI para tener integridad en los resultados.

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