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Business intelligence vs. Big Data, qué necesita mi empresa

Business intelligence vs. Big Data, qué necesita mi empresa

Comparar Business Intelligence vs. Big Data resulta muy eficaz para conocer cómo estas tecnologías resultan útiles para la empresa. Y, aunque muchas personas utilizan ambos términos indistintamente, no significan lo mismo.

 

A continuación veremos qué son, en qué se parecen y cuáles son las diferencias entre Business Intelligence y Big Data, así como algunos ejemplos de sus aplicaciones prácticas.

 

¿Qué es Business Intelligence? ¿Y Big Data?

 

Ambos términos se refieren al análisis del conjunto de datos existentes en una empresa mediante diferentes tecnologías y estrategias, con el fin de mejorar el conocimiento que se tiene sobre el funcionamiento de la misma.

 

Gracias a estas tecnologías es posible desarrollar estrategias y métodos que sirven a las empresas para optimizar sus costes, expandir su negocio y lograr el éxito. Por eso se dice que tanto la tecnología BI como Big Data proporcionan el conocimiento y el respaldo necesario para tomar las mejores decisiones. Ambas tecnologías aportan muchísimo valor a las empresas.

 

Es importante decir que una tecnología no sustituye a la otra, ni son excluyentes entre sí. 

 

Se suele decir que Business Intelligence permite hallar la respuesta a las preguntas “¿Qué?” y “Dónde”, mientras que Big Data sirve para contestar “¿Por qué? y “Cómo?”. 

 

La oportunidad única surge cuando se tiene éxito combinando la riqueza de ambas tecnologías. Más adelante veremos algunos ejemplos prácticos de sus aplicaciones en diferentes industrias y departamentos.

 

Toneladas de datos

 

Sabemos que la tecnología permite capturar datos de forma constante. Dispositivos y plataformas como el smartphone y otros dispositivos conectados, el GPS, las redes sociales y otros, almacenan y procesan millones y millones de registros por segundo. 

 

Las empresas obtienen datos de diferentes fuentes, pudiéndose distinguir entre fuentes internas y externas. Así, la información que se registra a través del ERP, el CRM y otras bases de datos internas constituye una gran riqueza a explotar.

 

Entre las fuentes externas de datos más interesantes están las redes sociales, que pueden integrarse con estas fuentes internas. Datos no estructurados como tuits o comentarios de consumidores proveerán la información necesaria para descubrir nuevas percepciones e ideas, y para proporcionar respuestas a muchas preguntas importantes.

 

A la hora de comprender y analizar el comportamiento de los clientes, no es suficiente con saber cuánto compran al año o qué productos compran. 

 

Para tener la foto completa, es importante analizar qué productos ha estado mirando y ha descartado, cómo navega a través del sitio web, cuánto tiempo se ha parado en cada página, etc. 

 

Integrar toda esta información hará posible, por ejemplo, impactar a un cliente con un email o un mensaje personalizado ofreciéndole un importante descuento en el producto al que dio “me gusta” en Facebook la semana anterior. Para ello es necesario emplear ambas tecnologías, y sobre todo, conocer bien la diferencia Business Intelligence vs. Big Data. 

 

Diferencias Business Intelligence vs. Big Data

 

Existen varias diferencias entre BI y Big Data. Quizá la principal o la más fácil de entender para los profanos en la materia es la relativa al tipo de datos que maneja cada una de estas tecnologías.

 

Así, mientras el Business Intelligence solamente permite analizar datos estructurados, el Big Data permite procesar y analizar tanto datos estructurados como semi-estructurados y no estructurados.

 

Por si la estadística no es tu fuerte, pondremos un ejemplo: el número de horas que trabaja un miembro del equipo en un mes es un dato estructurado. El registro de la secuencia de acciones que un usuario realiza en el sitio web es un dato semiestructurado. El texto de una publicación en Facebook es información no estructurada.

 

Poder incorporar el análisis de información no estructurada permite ir más allá, encontrando respuestas a preguntas que no sería posible plantearse utilizando solo Business Intelligence.

Inteligencia de negocios y Big Data

 

Otra diferencia entre Big Data y Business Intelligence está en la forma en que analizan los datos. La tecnología Business Intelligence combina todos los conjuntos de datos del negocio en un servidor central, y se guardan todos en un almacén, una plataforma que se conoce como “Data Warehouse”. 

 

Los datos se encuentran almacenados y estructurados, organizados mediante índices. Así, es posible acceder a la información en este entorno de diferentes formas. 

En un entorno Big Data, los datos se almacenan utilizando un sistema de distribución de archivos. Este sistema de archivos distribuido es mucho más seguro y flexible. 

 

La tecnología Big Data utiliza un sistema de procesado paralelo de conceptos, gracias al cual es posible mejorar la velocidad de análisis y procesado de los conjuntos de datos. Los trabajos se distribuyen en diferentes procesos paralelos de ejecución, al final de los cuales el resultado se combina y se muestra. Esto facilita el análisis de grandes volúmenes de datos.

 

Otra diferencia importante es que la tecnología Business Intelligence procesa los datos históricos, mientras que una solución Big Data puede procesar tanto los datos históricos como aquellos que lleguen de fuentes en tiempo real. 

 

Esto permite a la empresa reaccionar con mayor agilidad que sus competidores, lográndose una importante ventaja competitiva, mayor cuánto más sensible al paso del tiempo sea.

¿Cómo se aplica la diferencia entre Business intelligence vs. Big Data?

 

Los datos por sí solos no tienen sentido. Es necesario procesarlos y analizarlos para generar la información que será útil a la empresa. 

 

Los procesos de ETL (extraer, transformar, cargar datos) se ocupan de transformar y cargar datos de aplicaciones de diferentes fuentes, que se preparan para transformarlos en información con sentido para el negocio mediante técnicas de procesamiento.

 

Y para que tengan más sentido, es necesario integrar toda la información de los diferentes departamentos con otra información externa como los datos demográficos, los datos de la competencia o la información sobre el sentimiento frente a la marca de los usuarios que interactúan con su perfil en Redes sociales.

 

Veamos algunas posibilidades que proporcionan estas tecnologías desde un punto de vista más práctico.

 

1. Análisis del rendimiento del equipo

 

Monitorizar el rendimiento de tu equipo es crítico, ya que de su buen funcionamiento depende el éxito de tu empresa. Gracias a la tecnología BI resulta muy sencillo crear un cuadro de rendimiento que muestre las métricas más relevantes: el revenue de ventas de cada uno de ellos, el tiempo de trabajo, las horas extras, la tasa de absentismo… 

 

Monitorizar esta información a lo largo de los años te permitirá mantener el rendimiento y el compromiso de forma sostenida en el tiempo, identificar las ineficiencias, detectar las necesidades de formación o reforzar los puntos que estén flaqueando.  

 

2. Enfoque en el crecimiento de las ventas

 

Una aplicación de BI te permite crear un cuadro de análisis con los indicadores que para ti resulten más útiles. 

En este caso, puedes monitorizar y hacer seguimiento de los ingresos por ventas, el ARPU (ingreso medio por unidad), el coste de adquisición del cliente o el CLV (customer lifetime value).

 

Con esta información a la vista te resultará sencillo establecer objetivos como por ejemplo aumentar la duración del ciclo de vida del cliente y el revenue por unidad, así como reducir el coste de adquisición del cliente. El control de estos datos te indicará las decisiones que necesitas tomar para aumentar la rentabilidad.

 

3. Mejora de los procesos de auditoría interna

 

Desde que es posible registrar cada detalle de las operaciones, resulta más sencillo detectar el fraude. Es suficiente con cruzar los datos adecuados para que las desviaciones aparezcan claramente ante los ojos del equipo auditor. 

 

La auditoría interna utiliza los datos para evaluar y conseguir mejorar la eficacia de los procesos de gestión de riesgos, control y gobierno.

 

La forma de aplicar BI y Big Data en auditoría interna ha de ajustarse a cada caso, ya que las métricas importantes varían en cada industria. 

 

Pongamos un caso práctico: en una importante empresa de alquiler de maquinaria, se detectaron importantes desviaciones entre las horas reales de uso de las máquinas y las horas facturadas, de manera que el tiempo de uso no facturado suponía unas pérdidas de varios miles de euros a la empresa. 

 

Obtener esta información fue tan simple como restar los valores de dos columnas del Excel generado con esa información, extraída de “Data Wharehouse”. Añadir al cuadro otras variables como la identificación del usuario que hacía el contrato de alquiler de la máquina o los clientes beneficiarios de estas “cortesías” y monitorizar esta información a lo largo del tiempo, permite al equipo auditor probar en caso necesario la comisión del fraude, así como cuantificarlo fácilmente.

 

4. Medición de las acciones de marketing

 

Agrupando la información las métricas clave del marketing (CTR, CPC, CPA) en un solo cuadro de análisis que integre información de todos los canales, se consigue valorar el resultado de cada esfuerzo de marketing.  

 

De esta manera es posible definir cómo son de efectivas cada una de las campañas, cuál funciona mejor, qué canales tienen el CPA (coste de adquisición) más bajo y otra información importante para trazar los próximos pasos de la estrategia a futuro. 

 

5. Optimización de envíos

 

El proceso del envío de pedidos a clientes debe realizarse con la máxima eficiencia. Solo así la empresa estará preparada para competir y para satisfacer las exigencias de los clientes. 

 

Gracias a la tecnología Big Data y BI es posible obtener información precisa monitorizando métricas tales como los tiempos de entrega, el peso de cada pedido, el estado de la entrega, el número de entregas en cada destino, etc.

 

Un buen control de estas métricas es vital para optimizar este servicio reduciendo tiempos y eliminando costes innecesarios. Los KPIs cruciales en este caso son el tiempo de entrega y los costes de transporte; otra información puede ser útil según la casuística particular de cada negocio.

 

Como puede verse, utilizar todo el potencial de estas tecnologías puede ser el salto definitivo para impulsar exponencialmente el rendimiento de la empresa. Diferenciar Business Intelligence vs. Big Data no resulta tan acertado, ya que ambas tecnologías se complementan entre sí. Integrar fuentes de datos internas y externas, automatizar informes y análisis y utilizar una solución accesible desde cualquier dispositivo son algunas de las claves para sacar el máximo partido de estas tecnologías. 

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