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Business Intelligence Vs Business Analytics

Por Hicham QAISSI

La sistematización de los hechos relevantes y automatización tanto de los procesos de la cadena de valor (especialmente las firmas que tienen sus sistemas de producción adaptados a los principios de la Industria 4.0) como aquellos que definen la relación con los Stakeholders (singularmente, los clientes), junto con la posibilidad de adquirir datos bajo demanda específicos y actualizados de los bancos de datos, permite a las empresas disponer de tanta información como desean. Con todo esto, el problema que tenían las empresas hace décadas de recolectar datos sobre sus clientes y competidores queda superado, aunque aparece otro aún más importante, que es la capacidad de filtrado, clasificación y análisis de la información recolectada (Según Gartner, sólo el 22% de la información disponible en línea es digna de ser analizada).

Llegados hasta aquí, los especialistas del sector de Business Intelligence saben que una empresa que no es capaz de filtrar,  transformar, custodiar, y analizar los datos recolectados está condenada al fracaso. La solución a este dilema es la implementación de soluciones específicas de Inteligencia de Negocios. Business Intelligence es el conjunto de técnicas para transformar datos en bruto (carentes de significado y contexto) en información, y esta última en conocimiento con la finalidad de arrojar luz sobre el porqué de las cosas (en definitiva, resolver la fórmula 5W1H de Kaizen) y ayudar a acertar en la toma de decisiones, lo que supondría una verdadera ventaja competitiva.

Otro dilema es el análisis de toda la carga de datos que se generan o adquieren de terceros (Data Banks) en tiempo real o al menos en un plazo de tiempo razonable que dé margen a una toma de decisión efectiva y certera.

La mayoría de profesionales de este sector proceden del área digital. Es sumamente difícil tener un perfil de experto que abarca todos los pilares del Business Intelligence (Business Analytics, Data Extraction, Data Analytics, DataVisualisation, etc.), pero sí es viable que un profesional pueda tener nociones sólidas en cada uno de ellos. Un buen profesional del Business Intelligence debe tener unos conocimientos profundos en materia de análisis estratégico, sólo así puede llegar a aprovechar todo el potencial que ofrece Business Intelligence y conectarlo con las necesidades de la alta dirección. En definitiva, hay que romper las barreras entre Business Analytics y Data Analytics.

Business Analytics y Data Analytics son dos disciplinas complementarias que, junto con otras, forman los pilares de Business Intelligence. En IEN Escuela de Negocios tratamos de romper la barrera entre ambas disciplinas; barreras de índole estratégico desde el punto de vista de Data Analysis, y barreras técnicas desde el punto de vista de Business Analytics.

Los objetivos de formar un directivo o emprendedor en materia de inteligencia de negocios son:

  • Entender los conceptos técnicos que necesita un CEO o emprendedor para entender las arquitecturas propuestas (impuestas, en muchas ocasiones) por el CDO o CIO.
  • Entender los diferentes tipos de analíticas: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics y Prescriptive Analytics.
  • Conocer los principales algoritmos de aprendizaje de máquina (Regresión Lineal y Lógica, Análisis de Varianza, Redes Neuronales, etc.). Algunos aplicados y consolidados en sectores reales (Banca, Logística, Retail, Análisis de clientes, Telco, Aviación Civil, etc.).
  • Conocer a fondo las diferentes modalidades de la disciplina Data Visualisation. Un buen análisis de datos no serviría de nada si no está bien visualizado.
  • Qué aporta la disciplina IoT y Big Data a la Inteligencia de Negocios.
  • Diferentes herramientas técnicas para llevar a cabo un análisis de datos (R, Python, etc.) con casos de estudios reales.
  • Las principales soluciones comerciales destinadas a Business Intelligence.

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