La administración de datos que nos facilita tomar decisiones de manera ágil y eficaz

Tomar decisiones correctas es la clave para que las organizaciones sigan innovando y se mantengan en el mercado, gracias a la inteligencia artificial y a la administración de datos las industrias se pueden reinventar constantemente y satisfacer las necesidades de los consumidores. Por esto es muy importante entender las diferencias entre Business Inteligence, Data Science y Big Data.

Business Inteligence

Almacenamiento y organización de datos para la toma de decisiones

El Business Inteligence (BI), consiste en la capacidad de transformar datos en información para optimizar el proceso de toma de decisiones. Está muy orientado a la creación de reportes dashboard, ofrecer informes detallados, con muchas KPIs, métricas, análisis estadísticos, tendencias, etc. El BI almacena cantidades incalculables de datos que serían inclasificables sin su existenci; nos ofrece información ordenada y comprensible para que sea analizada y nos permita tomar decisiones estratégicas.

Esta información privilegiada nos ayuda a tomar decisiones en diferentes aspectos como, son: optimización de costos, ingreso a nuevos mercados, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto, entre otros.

Esta tecnología también se puede utilizar para medir el rendimiento de un colaborador, de una manera más objetiva, porque podemos establecer cuáles serán los KPIs, las métricas o por lo que se les va a medir a los empleados, identificar lo que se espera de ellos para que sean capaces de conseguir mejores resultados para la empresa.

Data Science

Datos con esteroides

Por otro lado, el Data Science es un trabajo más de investigación, nos ayuda descubrir patrones y modelos correlaciones, mediante algoritmos que transformar la información en datos más valiosos, es decir, datos con esteroides.

En esta tecnología utilizamos datos que tenemos a través de sistemas de gestión como los CRP o ERP, o información que podemos obtener de otras fuentes como dispositivos electrónico o redes. Las empresas tienen millones de datos y no saben cómo aprovecharlos para la toma de decisiones por lo que en data science se utiliza el machine learning (aprendizaje automático).

El aprendizaje automático consiste en analizar, descubrir y predecir patrones en un conjunto de datos, esta técnica nos permite aprender de los datos recolectados para prever tendencias y comportamientos futuros. Es decir, algoritmos que aprenden y se mejoran usando datos y experiencias pasadas.

Bid Data

Almacenamiento de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

El Big Data se ha convertido en un sistema fundamental para las organizaciones porque nos permite manejar cantidades más grandes de información de una manera más ágil. Se refiere a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

Este sistema permite combinar, almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados. Los estructurados son aquellos que están almacenados en una base de datos, archivos que están debidamente clasificados, como por ejemplo en un CRM. Pero la mayor ventaja de esta tecnología es el almacenamiento de datos no estructurados, los mismos que no están ordenados a través de un esquema o modelo y estos cobran valor una vez que se los almacena, organiza y categoriza. Los datos no estructurados se pueden obtener de correos electrónicos; blogs; redes sociales; sitios web; datos móviles, como mensajes de texto; chats; grabaciones telefónicas; fotos digitales; archivos de video; documentos de office; entre otros.

Lo fascinante de la ciencia de los datos y la inteligencia artificial es descubrir oportunidades que hace unos años eran inimaginables.