Diferencia entre BI y Big Data

Autor: | Última modificación: 2 de septiembre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Las disciplinas del BI y Big Data tienen como objetivo proporcionar una visión integrada de la información de la empresa para dar apoyo a la toma de decisiones. Se ocupan de los datos tanto históricos como actuales y de las analíticas oportunas.

Los datos son una parte fundamental de los modelos de negocio. Estos pueden potenciar o destruir completamente cualquier estrategia, debido a que su reiterada utilización puede ayudar a la toma de decisiones importantes concernientes a determinadas áreas.

bi y big data

Cantidad vs. calidad

Entre BI y Big Data, en cantidad, los datos se respetan, pero en calidad no. Normalmente, las bases de datos en BI suelen estar estructuradas, por eso se plantea como la punta de un iceberg, es decir, alrededor de apenas el 20% del mismo; el 80% restante corresponde, entonces, al Big Data o sucesión de datos no estructurados.

Puede suceder que nos convirtamos en acumuladores compulsivos de datos que no valen nada y es poco probable que en algún momento lo valgan. Es importante aprender a depurar y clasificar información que entra, ya que, aunque el Big Data bien ha permitido el manejo de conjuntos de datos masivos, la cantidad no tiene por qué sacrificar la calidad. En este sentido, se proponen algunas características particulares del BI y Big Data, lo cual permitirá evidenciar la gran diferencia existente entre ambos.

iceberg datos estructurados y no estructurados

Características del BI y Big Data

Business intelligence BI

Por un lado, se encuentra el business intelligence, que:

  • Es un entorno que cambia rápidamente.
  • Cada vez hay más datos y menos tiempo.
  • Hay que hacer las preguntas adecuadas.
  • Se encargan los sistemas de información.
  • Soporte a las transacciones.
  • Distribuyen la información.
  • Soporte a la toma de decisiones.

El business intelligence se encarga de:

  • Analizar la información de forma continuada en el tiempo.
  • Explorar para comprender qué sucede.
  • Descubrir relaciones entre variables, tendencias, patrones…
  • Almacenar información en tablas interrelacionadas en un Data Warehouse.
  • Objeto de análisis y objetivo concreto.
  • Comunicar los resultados y efectuar los cambios.
definición de business intelligence

Big Data

Por el otro lado, se encuentra el Big Data, según el cual se presentan varias situaciones:

  • Islas de información que no permiten vincular la información.
  • La recopilación manual que muchas veces se hace.
  • Las inconsistencias de los datos que provocan que, por ejemplo, la misma métrica, según dónde se mire, tenga un valor u otro.
  • Los informes poco intuitivos.
  • El retraso a la hora de obtener la información que se necesita.
  • Fuentes no estructuradas de datos
bi y big data, análisis completo

Como has podido observar, no todo es bueno en el Big Data, igual que no todo es malo en el business intelligence, aunque esta última es una disciplina que poco a poco se está reemplazando por el Big Data.

Si se toman en cuenta las especificaciones y aspectos positivos del BI y Big Data, se pueden crear increíbles herramientas que harán que el análisis de datos y la clasificación entre tipos de datos sean procesos mucho más sencillos. También hará que ocurra lo que todo negocio espera: una transformación digital producto de estrategias de negocio eficientemente aplicadas.

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