¿Cuál es la diferencia entre business intelligence y data science?
Tabla de contenidos
En el mundo de la tecnología, existen dos términos que a menudo se utilizan indistintamente son Business Intelligence (BI) y Data Science. Ambos campos implican trabajar con datos, pero existen diferencias significativas entre los dos.
El business intelligence se centra en el análisis de datos para proporcionar
información sobre el comportamiento de los usuarios, las tendencias de los clientes y el rendimiento general de la empresa. Mientras que, la ciencia de datos es una forma más compleja y evolucionada del BI que se encarga de recopilar datos de distintos aspectos de la empresa y aplica algoritmos y estadística para descubrir
nuevas perspectivas.
¿Cómo funciona el business intelligence?
El business intelligence (BI) permite a las empresas tomar decisiones más seguras e informadas aprovechando el análisis de datos. El BI proporciona a los usuarios empresariales un acceso rápido a la información
sobre sus clientes, productos y tendencias, ayudándoles a tomar decisiones ágiles.
Este enfoque ayuda a responder a preguntas conocidas, como cuántos productos se han vendido y cuáles fueron los más populares. Las herramientas de BI están diseñadas para procesar grandes cantidades de
información, además de descubrir patrones y tendencias significativos,
proporcionando a las empresas los datos necesarios para tomar decisiones.
Estas herramientas extraen, transforman y cargan datos de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo y otras fuentes. A continuación, estos datos se limpian y seleccionan para garantizar su precisión y utilidad, permitiendo a los usuarios visualizarlos y analizarlos.
El resultado final son unos informes que ofrecen una visión general de alto nivel, facilitando la identificación de tendencias y correlaciones.
En resumen, el business intelligence proporciona información valiosa que puede utilizarse para impulsar el crecimiento y el éxito.
¿Cómo funciona la ciencia de datos?
El data science combina varias disciplinas como la estadística o la informática, los profesionales de este campo tratan de extraer información significativa de los datos.
El proceso comienza desde la formulación de la pregunta que se quiere responder, seguida de la adquisición de datos de múltiples fuentes. Tras ello, se limpian, depuran y seleccionan los datos en busca de anomalías, incoherencias o valores omitidos que puedan afectar al análisis. A continuación, se realiza un análisis de los datos para conocer sus características y pautas. Para ello se utilizan métodos estadísticos y de visualización para descubrir tendencias, patrones y correlaciones entre distintas variables. Finalmente, se construyen modelos utilizando algoritmos de aprendizaje automático o machine learning y se combinan con los datos para hacer simulacros, predicciones o pronósticos sobre la evolución futura.
El Data Science es un proceso interactivo, que requiere un aprendizaje y una mejora continuos. A medida que se reconocen nuevos datos, los modelos deben actualizarse y evaluarse continuamente para mantener su precisión y relevancia. Además, mantenerse al día de las últimas tendencias y tecnologías en el campo del análisis de datos es fundamental para tener éxito dado su constante evolución.
Herramientas utilizadas para Business Intelligence y Data Science
Las aplicaciones tanto de business intelligence como de data science dependen de la utilización de herramientas especializadas. Desde lo más básico como hojas de cálculo hasta complicados algoritmos y modelos de aprendizaje automático, existe un numeroso abanico de opciones para ayudar a recopilar, analizar e interpretar los datos.
Para sacar el máximo partido de los datos, el software de visualización de datos, los programas de minería de datos y las herramientas de procesamiento analítico en línea (OLAP) son recursos valiosos. Con estas herramientas, las empresas pueden obtener conocimientos y perspectivas para tomar decisiones.
En el ámbito de la ciencia de datos, los lenguajes de programación como Python, el software de análisis estadístico y los marcos de aprendizaje automático son
esenciales. Estas herramientas proporcionan a los data scientist la capacidad de recopilar, depurar y manipular datos, y luego aplicar los modelos estadísticos y algoritmos para hacer predicciones y encontrar patrones.
La utilización de las herramientas adecuadas es vital para liberar el potencial de los datos y permitir que los negocios y organizaciones tomen decisiones más acertadas.
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