No cabe duda de que las nuevas tecnologías están marcando un antes y después en todos los ámbitos sociales. La empresa, evidentemente, no son ajenas a esta transformación, hasta el punto de que se habla de una nueva revolución industrial, la 4.0.

En este contexto, están apareciendo herramientas novedosas que aprovechan las posibilidades que aportan estas tecnologías de la información. Entre ellas, dos de las más conocidas son el Big Data y el Business Intelligence, cada vez más presente en el mundo empresarial.

Tanto las soluciones de Big Data como las de Business Intelligence hacen posible realizar un análisis de los datos para mejorar las líneas de actuación de las empresas. Aunque llevan unos años presentes, es ahora cuando están desarrollando mucho mejor su potencial.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es la consecuencia lógica de la expansión de la tecnología digital. En la actualidad, hemos pasado de tener solo ordenadores de sobremesa a que cada individuo tenga varios dispositivos, desde portátiles hasta teléfonos inteligentes, pasando por las tablets y por el Internet de las Cosas.

Todos esos dispositivos tienen algo en común: generan una cantidad de datos tan abundantes que han hecho necesario desarrollar nuevos métodos para gestionarlos y utilizarlos.

Cada vez que usamos uno de esos dispositivos estamos, sin pensarlo, generando información. Además, ya no solo lo hacemos los humanos, sino que las propias máquinas se comunican entre ellas, intercambiando diferentes datos.

El Big Data nació, precisamente, para poder almacenar y tratar esa cantidad creciente de información. Se trata, de manera muy resumida, de una metodología que no solo almacena, sino que también ayuda a procesar esos datos, estructurados o semiestructurados, con el fin de de que sean posteriormente analizaros y utilizados en consecuencia.

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Para qué se utiliza el Big Data en las empresas

Como hemos visto, cuando hablamos de Big Data no nos referimos solo a los datos almacenados. En realidad, estamos refiriéndonos a la capacidad de poderlos utilizar para extraer información que sea provechosa para nuestra empresa.

La finalidad del Big Data es, por lo tanto, facilitarnos el análisis de la realidad empresarial. Esto nos va a permitir, por ejemplo, diseñar nuevos productos y servicios tomando como referencia la información obtenida sobre los clientes, la competencia o el mercado en general.

Después de obtener los datos y almacenarlos, los responsables de la empresa podrán extraer indicadores útiles para tomar decisiones, incluso en tiempo real.

Como es obvio, dada la cantidad de información producida, para poder efectuar esos análisis no solo basta con la tecnología. Es fundamental saber detectar patrones, además de tener la formación adecuada para deducir las tendencias que reflejan esos patrones.

Beneficios del Big Data para las empresas

  • Toma de decisiones: para tomar decisiones es fundamental contar con datos precisos y actualizados. El Big Data proporciona esos datos, en tiempo real, por lo que otorga a la empresa en cuestión una gran ventaja competitiva.
  • Fidelización de los clientes: el Big Data ofrece información sobre los usuarios, recogidas mediante la llamada huella digital. Esta proporciona una fotografía real de los gustos, necesidades y hábitos de los usuarios, permitiendo a la empresa personalizar sus productos y adelantarse a la demanda.
  • Disminución de costes: gracias a la información que proporciona, el Big Data es un herramienta perfecta para acelerar la velocidad del desarrollo de los productos. Al final, esto redunda en una reducción de los costes, una de las claves del éxito en un mercado tan competitivo como el actual.
  • Seguridad: por último, aunque no menos importante, el Big Data ofrece soluciones para detectar y corregir las posibles brechas de seguridad en las bases de datos, uno de los grandes problemas de la total informatización.

Herramientas del Big Data

La evolución del Big Data ha causado que las herramientas que se utilizaban hasta hace poco hayan quedado obsoletas. Para aprovechar sus crecientes popularidades se han desarrollado nuevas técnicas que permiten el procesamiento de los datos generados por las empresas. Algunas de las más utilizadas son las siguientes:

  • Hadoop: es una de las más utilizadas para el procesamiento de datos, ya que permite gestionar y analizar grandes volúmenes de información. Su punto fuerte es el análisis en tiempo real.
  • Apache Storm: destaca por su rapidez a la hora de analizar los flujos constantes de información. Su potencia permite procesar millones de datos en segundo, por lo que es muy útil a la hora de capturar la información generada en las redes sociales.
  • Python: lo mejor de esta herramienta es su facilidad de uso. Cualquiera, aunque sus conocimientos informáticos sea muy básicos, pueden utilizarla. Por otro lado, gran parte de su eficiencia radica en que a su alrededor se forma una gran comunicad de usuarios. Por contra, es más lenta que las anteriores.
  • Elasticsearch: como las anteriores, permite procesar una gran cantidad de datos en tiempo real. Destaca por la presentación de esos datos utilizando gráficos que evolucionan en tiempo real, mostrando la información específica que se busca.

Tipos de Big Data

Al clasificar el Big Data se suelen utilizar dos criterios diferentes. El primero hace referencia a la procedencia de los datos:

  • Web y Redes Sociales: comprende toda la información publicada en las páginas web, ya sea creada por los usuarios o por profesionales. Igualmente, las redes sociales, con la información personal que aportan, son una fuente importantísima para las empresas.
  • Machine to Machine (M2M): son aquellos datos generados a partir de la comunicación entre sensores inteligentes, el llamado Internet de las Cosas.
  • Transacciones: registros de facturación, llamadas, etc.
  • Biométricos: aunque está todavía en sus inicios, esta fuente proporciona información desde aquellos dispositivos que dispongan de reconocimiento facial, de huellas dactilares o, incluso, de información genética.
  • Generados por personas: correos electrónicos, servicios de mensajería o grabaciones de llamadas.
  • Generados por organizaciones: sin importar que estas sean públicas o privadas, aportan datos relacionados con el medioambiente, estadísticas oficiales, historiales clínicos, etc.

El otro criterio para clasificar el Big Data es según la estructura de los datos. Estos pueden ser:

  • Estructurados: datos que tienen definidos su formato, tamaño y longitud, como las base de datos relacionales.
  • Semiestructurados: se almacenan según una estructura flexible. Contienen metadatos definidos, como XML y HTML, JSON, y las hojas de cálculo (CSV, Excel).
  • No estructurados: son aquellos datos sin un formato específico, como los ficheros de texto o el contenido multimedia.

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¿Qué es el Business Intelligence?

La traducción al español de Business Intelligence es Inteligencia de Negocios. Se trata de una herramienta para, utilizando diversas metodologías, trasformar los datos en información y, después, esa información en conocimiento.

El objetivo de este proceso es optimizar al máximo la toma de decisiones de la empresa, ya que el conocimiento adquirido puede ser utilizado para desarrolla planes estratégicos o comerciales.

Herramientas del Business Intelligence

Las herramientas del Business Intelligence empezaron a diseñarse durante la década de los 90 del siglo pasado. En esa época, algunas empresas pioneras comenzaron a comprender el potencial que ofrecían ese tipo de soluciones y empezaron a utilizarlas.

Sin embargo, esas primeras herramientas eran bastante imperfectas, sobre todo porque eran bastante difíciles de usar. En ese momento, los únicos que podían generar informes y acceder a la información eran los especialistas informáticos de la empresa, sin que el resto de los empleados supieran como utilizarlas.

Esa situación comenzó a cambiar a finales de esa década y a principios de los 2000. Fue entonces cuando las empresas apostaron decididamente por los softwares de Business Intelligence y, por lo tanto, aparecieron desarrolladores que simplificaron el uso de sus herramientas.

Las nuevas soluciones, además de ser más intuitivas, eran también mucho más potentes. Con ellas, cualquier miembro de la empresa podía acceder, recopilar y analizar la información que considerara relevante.

La base de las herramientas de BI es la información capturada por el ERP (Enterprise Resources Planning) implementado en la empresa. Estos sistemas de gestión engloban todos los departamentos de la compañía, por lo que se obtiene una visión general y en tiempo real de todo lo que sucede en la misma.

Categorías de las soluciones de Business Intelligence

  • Data Managements Tools (Herramientas para la gestión de datos): son aquellas que permiten desde depurar y estandarizar los datos, sin importar su procedencia, hasta su extracción, transformación y traslado a un sistema determinado.
  • Data Discovery Applications (Aplicación para descubrir datos): estas recopilan y evalúan la nueva información obtenido mediante la minería de datos. Una vez realizado este procesos, utiliza técnicas de análisis predictivo para obtener proyecciones de futuro.
  • Herramientas de reporting: con toda la información recopilada y tratada, estas herramientas la presentan de manera gráfica e intuitiva, facilitando su utilización por parte de la compañía.

Para qué se utiliza el Business Intelligence en las empresas

Los beneficios que obtienen las empresas que usan el Business Intelligence van desde la optimización de sus recursos a la mejora de la capacidad para tomar decisiones, pasando por el control de que los objetivos de la empresa se están cumpliendo adecuadamente.

De esta forma, el BI se convierte en un factor estratégico de la organización, ofreciendo respuestas a las dudas que puedan surgir. Gracias al tratamiento y el análisis de la información, es posible controlar las finanzas y optimizar los costes, así como obtener un análisis del perfil de los clientes.

La ventaja competitiva que representa es evidente: esa información obtenido va a permitir una planificación de la producción o de la rentabilidad más ajustada a la realidad.

Tipos de Business Intelligence

Aplicado a la gestión de una organización, podemos encontrarnos principalmente con tres tipos:

Sistemas de soporte a la decisión (DDS)

Los DDS son aquellos enfocados a analizar diferentes variables de la empresa y, así, que los responsables puedan tomar decisiones con información fiable y actualizada. Su potencia permite una enorme profundidad en esos análisis y realizar simulaciones para comprobar el efecto de las decisiones.

Sistemas de información ejecutiva

Están enfocados a la gerencia de la compañía. Ofrece información sobre el estado de cualquiera de sus áreas, usando datos internos y externos.

Cuadro de mando integral (CMI)

Dentro de los softwares de Business Intelligence, los CMI son los más utilizados. Esto se debe a la capacidad para obtener una visión global sobre el estado de la empresa desde cuatro perspectivas diferentes: aprendizaje, finanzas, clientes y procesos. Además, también ofrece las funciones de los tipos anteriores.

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Diferencias entre Business intelligence vs Big Data

En muchas ocasiones, ambos conceptos tienden a confundirse. Sin embargo, a pesar de que ambos se usan para optimizar el funcionamiento de la empresa mediante el tratamiento de grandes cantidades de información, existen diferencias importantes entre ellos.

Big Data

  • El Big Data permite analizar un volumen de datos muy grande, sin importar si estos son estructurados o no estructurados
  • Obtiene los datos de toda la red
  • El BD usa un sistema de ficheros distribuidos para almacenar los datos
  • La información puede analizarse a través de un histórico o elegir la modalidad de tiempo real.
  • Gran capacidad para realizar análisis masivos de forma paralela

Business Intelligence

  • El BI se centra únicamente en los estructurados que se encuentren almacenados en una base de datos tradicional.
  • Utiliza los datos generados en el interior de la empresa
  • El BI utiliza una servidor central para el almacenamiento de la información
  • El proceso de análisis es más lento.

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