Siempre que asistimos a eventos de ventas y marketing en los últimos años, tarde o temprano la charla gira inevitablemente en torno a la big data y business intelligence. Pero, ¿cómo encajan entre sí? ¿Dónde están los camuflajes y para qué cambios tenemos que prepararnos?
Siempre hemos estado de acuerdo en que el Big Data es un tema candente para todos los procesos empresariales. Por ello, nos gustaría exponer brevemente las novedades más importantes.
¿Qué es la inteligencia empresarial?
El análisis empresarial con el software de Inteligencia Estratégica permite vincular la gestión de mercancías, la gestión de las relaciones con los clientes y otros datos en formato electrónico. Para una multitud de preguntas, una herramienta de BI nos proporciona información retrospectiva y una cantidad finita de diagramas o respuestas.
Por ello, el Business Intelligence (BI) es especialmente adecuado para describir grupos de clientes, valores medios o simples correlaciones lineales.
Fusión entre Big Data y Business Intelligence
A diferencia del acceso a los ratios, el Big Data describe mucho más una necesidad especial al tratar con volúmenes de datos complejos y dinámicos. Para leer y explorar eficazmente estos flujos de datos, las tecnologías clásicas de bases de datos y los simples modelos de regresión ya no son suficientes. Dichos datos se examinan más detenidamente con métodos de Big Data Analytics y Machine Learning para identificar correlaciones y patrones ocultos.
Por tanto, las herramientas de BI nos proporcionan un resumen puramente descriptivo de la situación actual o de los datos pasados. Esto me da respuestas a la pregunta de «qué». En cuanto quiero extraer predicciones y correlaciones de este ruido de datos e interpretarlas automáticamente, el «BI» clásico es insuficiente. La cuestión del «por qué» y las posibles derivaciones de acción de estas conclusiones quedan fuera del BI.
Big Data amplía la información de Business Intelligence
En la Era de la IA, los enfoques de BI se complementan con la pregunta esencial del «por qué». La información descriptiva de la inteligencia empresarial se amplía con la «excavación» basada en máquinas para obtener información oculta. Las nuevas correlaciones reconocidas nos apoyan así de forma mucho más eficaz, en la búsqueda de potenciales de optimización en nuestra creación de valor global o de ventajas competitivas en el mercado.
Así, los métodos de análisis avanzados y el aprendizaje automático nos ayudan a comprender mejor el «cómo» y el «por qué» de nuestros datos, ahorrando tiempo.
Big Data como ventaja competitiva
Cuanto más complejos sean los volúmenes de datos, mayor será la ganancia potencial de información. Al integrar estrechamente los métodos de Advanced Analytics y Big Data, sepermite una enorme densidad de información. La idea es convertir esta estrecha red de información y las relaciones entrelazadas en ella, en su ventaja competitiva única.
Para cada empresa, se utiliza una plataforma modular de análisis predictivo. Esta combinación de diferentes componentes tecnológicos garantiza una identificación profunda de su potencial de datos y relaciones significativas. Se debe procesar y estructurar grandes cantidades de datos en tiempo real y así se puede personalizar, entre otras cosas, los procesos de selección pertinentes.
Almacenamiento de datos de forma estructurada
Durante mucho tiempo, almacenar y procesar esta cantidad de datos fue un gran desafío: los volúmenes de datos superaban las capacidades de hardware convencionales y las metodologías de procesamiento de datos de la época. Esto ha cambiado. Para almacenar y procesar permanentemente estas inmensas cantidades de datos, ahora se pueden escalar horizontalmente a través de una red informática en lugar de utilizar ordenadores individuales.
Aquí también se realizan pasos de procesamiento de datos para crear productos de datos. Los resultados pueden, por ejemplo, ampliar la información de las soluciones de BI existentes para hacerlas aún más significativas, o ser una solución independiente.
Las posibilidades resultantes de almacenar y procesar enormes fuentes y estructuras de datos ofrecen una multitud de posibilidades de aplicación que superan los cuadros de mando e informes del BI clásico. Especialmente el tratamiento de textos e imágenes se ha establecido en muchas industrias. Algunos ejemplos son:
Tratamiento de textos:
- Asignación automatizada de tickets de asistencia basados en el contenido textual.
- Agrupación de documentos similares.
- Extracción automatizada de información y de las llamadas palabras clave.
Procesamiento de imágenes:
- Comprobación de las características de calidad a partir de las imágenes de los componentes.
Reconocimiento automatizado de objetos mediante el reconocimiento de imágenes.
