Diferencias entre Big Data, Data Mining y Business Intelligence

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Ciertos términos extraídos del mundo de la tecnología se repiten constantemente en círculos empresariales. Es el caso de “Big Data”, “Data Mining” o “Business Intelligence”. Pero, ¿sabes realmente qué significan y, sobre todo, si estás empleando estos términos de manera correcta? 

Todas estas tecnologías facilitan el análisis de datos, de forma que ofrecen una gran cantidad de información valiosa tanto a responsables como ejecutivos de empresas. Para ayudar a comprender bien cada una de ellas y conocer sus diferencias, a continuación enumeramos las principales características de “Big Data”, “Data Mining” y “Business Intelligence”.

dIFERENCIAS BUSINESS INTELIGENCE, BIG DATA Y DATA MINING
Descubre las diferencias entre Big Data, Data Mining y Business Intelligence

¿Qué es Big Data?

Big Data (macrodatos o inteligencia de datos en castellano) es un término que se emplea en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación para referirse a un conjunto de datos tan grande y complejo que, para ser tratado adecuadamente, hace falta utilizar aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento. Por ejemplo, para encontrar patrones repetitivos dentro de estos datos se requiere de procedimientos más sofisticados y de software especializado.

Las principales características del Big Data se podrían resumir en:

  • VOLUMEN: La gran cantidad de datos que se generan y que se guardan.
  • VARIEDAD: Describe la naturaleza y el tipo de los datos, para ayudar a los profesionales a analizarlos y utilizarlos de forma eficiente. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse en una base de datos simple. Con el auge del Big Data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos, en este caso no estructurados, por lo que existe una mayor dificultad para llegar a ser procesados.
  • VELOCIDAD: Se trata del ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción.
  • VERACIDAD: Los resultados de los análisis se pueden ver afectados por la calidad de los datos capturados.
  • VALOR: La información generada debe ser útil.
  • VARIEDAD: Las diferentes formas en que los datos pueden ser usados.

Los macrodatos, tratados de forma correcta, proporcionan información y respuestas muy valiosas a situaciones cotidianas de las compañías. Por ejemplo: ¿cómo fue el impacto del nuevo software de selección de personal utilizado por Recursos Humanos en el rendimiento de los otros departamentos? o ¿cómo se relacionan las opiniones de los clientes de los últimos seis meses con las ventas conseguidas?

El análisis de las fuentes de grandes bases documentales favorece las relaciones entre todas las facetas de la empresa.

Definición de Data Mining

En España conocemos el Data Mining como la minería de datos o la exploración de datos.

La minería de datos es un campo de la Estadística y de las Ciencias de la Computación. Se refiere al proceso de descubrir patrones en conjuntos de datos de grandes volúmenes.

Estas técnicas y tecnologías permiten explorar grandes bases de datos, a veces de manera automática y otras veces semiautomática, con el principal objetivo de encontrar modelos de repetición, tendencias y reglas que expliquen el comportamiento de esos datos en ese determinado contexto.

El término de “Data Mining” se suele utilizar de forma errónea para referirse a cualquier forma de datos a gran escala o el procesamiento de información, pero también se ha generalizado para cualquier tipo de sistema de apoyo informático que facilite decisiones.

En la exploración de datos cada caso puede ser totalmente distinto al anterior, pero el proceso común a todos ellos tiene los siguientes pasos:

  • Selección de los datos
  • Análisis de las propiedades de los datos
  • Transformación (o preprocesamiento) de los datos de entrada
  • Extracción de conocimiento
  • Interpretación y evaluación de los datos

Los proyectos de Data Mining consisten en cinco fases:

  • Fase de Comprensión: Tanto del negocio como del problema que se quiere resolver.
  • Fase de Determinación, obtención y limpieza: Evaluación de los datos necesarios.
  • Fase de Creación de modelos matemáticos.
  • Fase de Validación y Comunicación: de los resultados obtenidos.
  • Fase de Integración: (Solo si procede) Integración de los resultados en un sistema transaccional o similar.

Por lo general, los principales beneficios del Data Mining derivan de la capacidad de descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos, que bien utilizadas se pueden usar para hacer predicciones que mejoren los procedimientos de las empresas.

¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) se conoce en castellano como Inteligencia Empresarial o, simplemente, Inteligencia de Negocios. Y se denomina al uso de datos de una empresa para facilitar la toma de decisiones.

El término BI hace referencia al uso de herramientas y estrategias corporativas que sirven para transformar los datos en conocimiento, con el objetivo final de optimizar el proceso de toma de decisiones de los profesionales en una organización.

El concepto de Inteligencia de Negocios combina datos (información), tanto internos como externos, recogidos de diferentes procedencias. Por ejemplo: La información que recoge una organización sobre la fabricación de sus productos es calificada como inteligencia de negocio. Pero, al mismo tiempo, también lo es un estudio con los resultados de la competencia, un informe sobre un nuevo mercado o sector en el que la empresa quiere empezar a introducirse o la información que se puede conseguir de los aparatos de IoT (Internet of Things) y de las redes sociales.

Las principales ventajas de utilizar herramientas de BI podrían resumirse en cuatro puntos.

  • Mayor capacidad de analizar de forma combinada toda la información, interna y externa, procedente de distintos sistemas y fuentes.
  • Mejora de análisis y optimización a la hora de generar informes.
  • Capacidad de poder retomar ese análisis atrás en el tiempo gracias a las bases de históricos.
  • Posibilidad de realizar proyecciones y pronósticos a tiempo futuro en base a toda la información recogida.

Los principales productos (o al menos lo más usados) de BI que existen en la actualidad son:

  • Cuadros de Mando Integrales: Facilitan la monitorización de los objetivos de una empresa y de sus diferentes áreas.
  • Sistemas de soporte de decisión: Estas herramientas suelen disponer de una serie de informes predefinidos estáticos, no permiten profundizar en los datos, tampoco navegar entre ellos ni manejarlos desde distintas perspectivas.
  • Sistemas de Información ejecutiva: Estas soluciones se caracterizan por ofrecer al profesional un acceso rápido y efectivo a la información compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intuitivas. Suelen incluir alertas e informes, así como históricos y análisis de tendencias.

Los sistemas de BI están diseñados para preguntar y conocer más información sobre las bases de datos. Una solución de Inteligencia Empresarial completa nos permitirá observar las acciones referentes a nuestra empresa, comprender qué es lo que está sucediendo, facilitará la predicción, nos ayudará a trabajar en equipo y conseguiremos decidir el camino adecuado para lograr desarrollar unas estrategias efectivas.

Conclusiones

Cuando hablamos de Business Intelligence, Big Data y minería de datos lo hacemos sabiendo que son tres conceptos diferentes que coexisten en la misma esfera.  EL BI se consideraría la categoría general en la que habitan estos términos, ya que puede definirse como un análisis de las prácticas comerciales basadas en datos.  La información del Big Data se extrae y se analiza, lo que resulta un beneficio de las actividades de la inteligencia de Empresa. El Data Mining encuentra patrones y establece relaciones entre los datos.

Si bien estos tres conceptos difieren, BI, Big Data y Data Mining trabajan todos juntos para cumplir el propósito de proporcionar información basada en datos. Son herramientas que pueden conducir a una mayor comprensión de los negocios y, en última instancia, conducir a procesos más simplificados que aumentan la productividad y el rendimiento empresarial.

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