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Business intelligence vs advanced analytics, claves para diferenciar

Diferencia entre Business intelligence y advanced analytics

Business intelligence vs advanced analytics, claves para diferenciar

Es fácil confundirse con las diferencias entre business intelligence vs advanced analytics. Se utilizan con frecuencia como términos de referencia en procesos comerciales para conseguir datos y conviene aclarar sus diferencias y similitudes.

 

El uso incorrecto de los términos business intelligence vs advanced analytics, o usarlos de forma indistinta, puede hacer que los apliquemos mal y que el resultado no sea el esperado. En la nueva entrada del blog, analizamos estos dos términos, sus semejanzas y diferencias. 

 

Business Intelligence vs advanced analytics: ¿cuál es la diferencia?

 

Podemos definir business intelligence vs advanced analytics como técnicas de gestión orientadas a aprovechar el poder de los datos que se generan en las empresas.

 

No importa de dónde proceden estos datos. Pueden ser ventas, impresiones de un anuncio en Google o veces que el usuario visita el carrito antes de decidirse a comprar. El caso es aprovechar su potencial para mejorar las operaciones.

 

La mejor manera de diferenciar estos términos es comprender que responden a preguntas diferentes. Toma nota:

 

  • Business intelligence se usa para explicar eventos en el pasado. Por ejemplo, ¿por qué el año pasado generamos un 25% más de ventas en esta categoría? ¿Qué campaña de marketing nos ha funcionado mejor? ¿Qué almacén es más eficaz en términos de rentabilidad y procesamiento de pedidos?
  • El advanced analytics se usa generalmente para explicar porqué está pasando algo en estos momentos. Y lo que es más importante, qué puede pasar si la tendencia que hemos detectado sigue a lo largo del tiempo. 

 

Como puedes ver, a pesar de que la distinción entre ambos términos no siempre está clara, el marco temporal es una forma de comprender dónde ambas técnicas son eficaces: el business intelligence o inteligencia de negocio en el pasado, el advanced analytics o análisis avanzado, para explicar el presente y predecir el futuro.

 

Qué es Business intelligence vs advanced analytics

 

Business intelligence o inteligencia de negocio

 

La inteligencia comercial, inteligencia de negocio o business intelligence (BI) se ha orientado normalmente al pasado, de forma que puedas administrar operaciones diarias y permitirte guiar los pasos que debes dar en el futuro cercano. 

 

Si deseas aprovechar y almacenar datos sobre tus operaciones, mejorar los procesos y flujos de trabajo y cumplir con tus objetivos, claramente, necesitas la inteligencia de negocio.

 

Herramientas de business intelligence

 

Aunque a primera vista puede parecer que para poner en marcha un proceso de inteligencia de negocio necesitas herramientas altamente sofisticadas, la realidad es que una simple hoja de cálculo puede ayudarte.

 

Por otro lado, existen en el mercado otras herramientas online que te permiten extraer y analizar datos de forma altamente avanzada. 

 

Al final del día, estos sistemas, sean como sean, deben darte métricas e informes estructurados que deben responder a preguntas específicas, como por ejemplo:

 

  • ¿Qué ha pasado en mi empresa y a qué se debe?
  • ¿Se han desviado los resultados de mis objetivos proyectados?
  • Si se han presentado anomalías, ¿cómo han sido de frecuentes y cómo han afectado a mi negocio? 

 

Puedes utilizar esta información para tomar mejores decisiones y afrontar un proceso de digitalización. Sin embargo, esta disciplina también tiene algunos retos importantes que debes conocer. 

 

Deberás trabajar con datos procedentes de diferentes fuentes

 

Seguro que conoces el término “silo de datos”. En esos casos los datos están en múltiples bases de datos, desde CRM a plataformas de gestión empresarial y hojas de cálculo.

 

Consolidar toda esta información puede ser algo complejo y deberás lidiar con ciertos problemas.

 

Necesitarás métricas adecuadas

 

La inteligencia de negocio puede darte una visión más integral de tus operaciones, pero debes tener claros cuáles serán tus métricas.

 

Necesitarás apoyo técnico

 

Las aplicaciones de inteligencia de negocio pueden tener una curva de aprendizaje pronunciada y, sin suficiente formación, los problemas con la consistencia de los datos pueden ser costosos.

 

Por eso necesitarás ayuda para crear un cuadro de mandos que te permita tener controladas las métricas adecuadas.

 

Advanced analytics o análisis avanzado en la empresa moderna

 

Como hemos comentado, la inteligencia de negocio o business intelligence, te ayuda a explicar los datos pasados y actuales. El análisis avanzado o advanced analytics te permite predecir eventos futuros o descubrir patrones que no se pueden detectar de otra manera.

 

Mientras que la inteligencia de negocio se enfoca en informar y consultar, el análisis avanzado te permite optimizar, correlacionar y predecir la próxima mejor acción o la más probable.

 

Otra distinción importante es el tipo de datos empleados. Los datos de BI suelen ser datos estructurados que se pueden capturar utilizando métricas coherentes. Los datos de análisis avanzado incluyen datos estructurados, pero también datos no estructurados que requieren transformación antes de que puedan analizarse.

 

Herramientas de advanced analytics o analítica avanzada

 

Las herramientas de análisis avanzado pueden procesar estos datos y luego realizar numerosas funciones, incluido el análisis correlacional, el análisis de regresión, el análisis de pronóstico, la minería de texto, el análisis de imágenes, la coincidencia de patrones, el análisis de conglomerados, las estadísticas multivariadas y más.

 

Gracias a este tipo de análisis, podrás responder a preguntas como:

 

  • ¿A qué se debe lo que está pasando?
  • ¿Qué pasa si estas tendencias continúan?
  • ¿Qué pasará después?
  • ¿Qué es lo mejor que puede pasar?

 

Al igual que en la inteligencia de negocio, el análisis avanzado tiene retos propios que debes encarar:

 

Cierto grado de coste inicial

 

Gestionar datos a gran escala puede requerir gastos importantes, tanto si estás en local como si estás en la nube. 

 

Datos no estructurados de diversas fuentes

 

El análisis avanzado puede generar valor al procesar datos no estructurados. Pero obtener estos datos “limpiados” e integrados en tu sistema no es una tarea fácil.

 

Compartir y colaborar

 

Las preocupaciones de seguridad y logística pueden obstaculizar el flujo de datos necesarios para el análisis avanzado.  

 

No muchas empresas tendrán la experiencia interna necesaria para reconocer y abordar sus desafíos analíticos, pero con una estrategia y orientación sólidas, estos obstáculos se pueden superar fácilmente.

 

¿Por qué es tan importante el advanced analytics?

 

El volumen de datos empresariales sigue creciendo sin parar. En industrias como el ecommerce, los datos se generan en todas partes, desde el almacén hasta en la web o de los usuarios.

 

Los análisis avanzados, y en particular los análisis predictivos, pueden ayudar a descubrir el verdadero valor de tus datos, proporcionando pronósticos precisos que incorporan variables cambiantes y circunstancias hipotéticas.

 

Elegir la solución de análisis adecuada entre business intelligence vs advanced analytics

 

Con tantos posibles métodos de análisis, es difícil elegir la herramienta más conveniente. 

 

En Practics, podemos ayudarte a crear un cuadro de mandos de Business Analytics que explique muchas de las preguntas que te haces a diario en tu empresa. Ahora que ya tienes clara la diferencia entre business intelligence vs advanced analytics, puedes consultarnos sin compromiso sobre cómo podemos ayudarte.

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