Business Intelligence vs Business Analytics: ¿Cual es la diferencia y qué necesito en mi negocio?
En el mundo de la gestión de datos, las diferencias entre Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA) a menudo pueden parecer borrosas. Ambos juegan roles esenciales en la toma de decisiones basadas en datos, pero se centran en diferentes aspectos del proceso analítico. Utilizando el marco propuesto por Jenny Dearborn sobre los cuatro tipos de trabajo con datos, podemos clarificar estas diferencias y entender cómo herramientas como BI Studio facilitan la integración de datos de ERP para sacar el máximo provecho de los datos.
El business analytics se enfoca más en el por qué, mientras que el business intelligence se centra en el pasado
¿Qué es Business Intelligence? El Análisis Descriptivo
El Business Intelligence se centra en el análisis descriptivo, que responde a la pregunta «¿Qué pasó?». Utilizando datos históricos, el BI proporciona una visión retrospectiva del rendimiento de la empresa, ayudando a identificar tendencias y patrones en las operaciones comerciales. Este enfoque descriptivo es crucial para entender el estado actual del negocio y es el primer paso hacia una toma de decisiones informada.
Las herramientas de BI, como BI Studio, permiten a las empresas acceder a visualizaciones, informes y dashboards que destacan los KPIs más importantes directamente desde su sistema ERP, sin necesidad de programación adicional. Esto significa que los usuarios pueden obtener insights valiosos sobre ventas, finanzas, operaciones y más, con los datos ya mapeados y listos para ser analizados.
¿Qué es Business Analytics? El Diagnóstico
Por otro lado, Business Analytics se enfoca en el diagnóstico, abordando la pregunta «¿Por qué pasó?». BA va más allá del análisis descriptivo al utilizar técnicas estadísticas y de modelado para entender las causas subyacentes detrás de las tendencias y patrones identificados por BI. Este enfoque permite a las organizaciones profundizar en los datos para descubrir insights que pueden conducir a acciones correctivas o estrategias de mejora.
Aspectos Técnicos de Business Analytics
Análisis Estadístico y de Correlación
Una de las primeras herramientas en el arsenal de BA es el análisis estadístico, incluido el análisis de correlación, que puede identificar relaciones entre diferentes variables de datos. Por ejemplo, un análisis puede revelar cómo los cambios en las campañas de marketing digital afectan las ventas en línea, estableciendo una correlación entre el gasto en publicidad y el aumento de los ingresos.
Modelado Predictivo
El modelado predictivo toma datos históricos y los utiliza para predecir resultados futuros. Utilizando algoritmos de machine learning, estas herramientas pueden analizar patrones complejos en grandes conjuntos de datos para prever tendencias, como la demanda de productos en diferentes temporadas. Este enfoque no solo responde al «por qué» pasaron eventos anteriores sino que también predice «qué» podría suceder en el futuro bajo ciertas condiciones.
Minería de Datos
La minería de datos es otra técnica clave en Business Analytics, permitiendo a las empresas descubrir patrones ocultos, relaciones desconocidas entre variables y segmentos de clientes basados en el comportamiento de compra. A través de la minería de datos, las empresas pueden identificar las causas de la pérdida de clientes y desarrollar estrategias para mejorar la retención.
Análisis de Sentimiento
El análisis de sentimiento, especialmente relevante para datos no estructurados como reseñas de productos y publicaciones en redes sociales, permite a las empresas comprender las percepciones y emociones de los clientes sobre sus productos o servicios. Este tipo de análisis puede explicar las razones detrás de las fluctuaciones en la satisfacción del cliente o la popularidad de un producto.
Business Analytics engloba el análisis diagnóstico. El siguiente paso cuando tengamos incorporado en la empresa, es incluir aspectos predictivos y prescriptivos, los cuales pronostican futuras tendencias basadas en datos históricos y recomiendan cursos de acción. Sin embargo, el análisis diagnóstico es un componente crítico, ya que proporciona la base para entender los factores que influyen en el rendimiento pasado y presente.
BI Studio cuenta con módulos avanzados para aplicar este análisis de negocio sobre nuestros datos.
La Integración de BI Studio con ERP
Una de las fortalezas de BI Studio es su capacidad para extraer datos de los ERP , CRM y otras fuentes de datos de la empresa, proporcionando una integración sin fisuras de datos críticos para el negocio. Esta conexión directa elimina la necesidad de exportar manualmente los datos o escribir scripts personalizados, simplificando significativamente el proceso de análisis. Los usuarios pueden empezar a explorar sus datos casi de inmediato, utilizando un conjunto predefinido de KPIs que abarcan áreas clave del negocio.
La facilidad de acceso a los datos de ERP a través de BI Studio no solo mejora la eficiencia operativa sino que también permite a las empresas adoptar un enfoque más estratégico hacia el análisis de datos. Al proporcionar una vista clara del «qué» y el «por qué» detrás de los números, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas que impulsan el éxito a largo plazo.
Correlación no implica causalidad
Cuando dos cosas están correlacionadas, significa que cuando ocurre una, la otra tiende a ocurrir al mismo tiempo. Además, cuando dos cosas tienen una relación causal, significa que una cosa conduce directa o indirectamente a la otra. Sin embargo, no siempre la correlación implica causalidad. Esto significa que el hecho de que dos sucesos ocurran habitualmente al mismo tiempo no implica que uno sea causa del otro. Por ejemplo, es muy común que hayan truenos cuando llueve pero la lluvia no es la que causa los truenos. Además, existe una correlación entre el consumo de helados y el número de homicidios, pero esto no significa que por comer helados a la gente le dé por cometer más asesinatos. También existe otro caso en el que cada vez que marca un gol Aaron Ramsey fallece un famoso. Estos son ejemplos bastante sencillos que permiten comprender de forma clara la diferencia entre correlación y causalidad ya que aunque ambas cosas sucedan de forma simultánea una no ocurre por que suceda la otra.
En este momento es muy probable que te estés preguntando: ¿y a qué viene esto? Lo cierto es que con esto pretendo dejar claro que aunque realicemos un espléndido trabajo de BI o BA, debemos interpretar la información de forma coherente y sin precipitaciones, ya que sin una buena interpretación final el proyecto, esfuerzo y tiempo perdido no habrá servido de nada.