Desde siempre y en toda circunstancia, las organizaciones se han visto en la necesidad de recaudar datos, procesarlos y producir utilidad de ellos. En resumen, hacen data analytics. El inconveniente es que, con la transformación digital, ahora se manejan cantidades inimaginables de datos, por lo que sacar partido de ellos ya no es tan fácil como antes.

Por eso, las ventajas del business intelligence y machine learning son tan cotizados para explotar altos volúmenes de datos en menos tiempo, especialmente si tomas en cuenta que el sesenta por ciento de empleados precisa horas y hasta días para tomar una resolución con base en los datos recolectados.

Ahora, también hay organizaciones que cuentan con tecnología que les permite procesar y examinar datos en cuestión de segundos. Si quieres que tu organización forme una parte de ese grupo de empresas, empieza por echarle un ojo a qué es machine learning, análisis de datos e inteligencia empresarial, y cuál es la relación entre ellos.

Qué es Data Analytics

Se trata de un proceso donde se depuran, transforman y modelan grandes cantidades de datos para descubrir información de utilidad para la toma de decisiones empresariales. En nuestros días también se le conoce como big data analytics.

Marcha de forma afín a la vida diaria: eliges el camino a tomar y la hora de salida para llegar al trabajo a la hora programada. No es azar, sino el resultado de un análisis de factores como distancia, recorrido, experiencias anteriores, etcétera

Lo mismo sucede en una organización. Para tomar una decisión, precisas obtener datos internos y externos válidos, que pueden ser:

Estructurados: generalmente proceden de bases de datos y son de fácil acceso (CRM, ERP…).
Semiestructurados: son datos de simple acceso, mas que necesitan una mayor preparación y pueden provenir de redes sociales, sensores, dispositivos móviles, entre otras muchas fuentes.
No estructurados: se presentan en forma de llamadas telefónicas, imágenes, videos o bien mails.

Estos datos se almacenan de manera constante en un lago de datos a través del batch cargar (cargas periódicas) o bien en streaming (en tiempo real), de forma que siempre puedas tomar resoluciones partiendo de información actualizada.

De esta manera, el big data analytics toma todos y cada uno de los datos internos y externos que inciden en la realidad de una empresa, los acomoda, los categoriza y los transforma en datos útiles a fin de que entonces puedan ser usados en procesos de machine learning o bien business intelligence (BI).

Qué es Machine Learning

Luego de que el data analytics ha cumplido con su función, entra en juego el aprendizaje automático o bien machine learning para proporcionar una visión más profunda, veloz y completa de la realidad.

Aquí se utilizan algoritmos “entrenados” para identificar patrones y características útiles en la toma de decisiones, y hacer predicciones sobre nuevos datos. Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas van a ser las resoluciones y predicciones, de forma que la compañía puede anticiparse a factores de riesgo, hacer mejores elecciones de compra, etc.

Business intelligence: un escalón complementario

La inteligencia empresarial o BI aprovecha el lago de datos para transformar la data en información práctica. De esta forma, puede servir como base para formular estrategias empresariales.

Las herramientas de Business Intelligence presentan resultados metódicos en forma de resúmenes, dashboards, informes, gráficos, tablas y mapas para proporcionar información detallada sobre el estado del negocio.

Entonces, ¿qué deben ver Data Analytics, BI y Machine Learning?

El Data Analytics es el paso inicial para aprovechar las ventajas del Business Intelligence y el Machine Learning; en otras palabras, la disciplina del análisis de datos engloba a la de business intelligence y machine learning.

Además, la relación más explícita entre estos 3 conceptos es que todos representan material para progresar el negocio, a partir de los patrones y otras activas que dejan en patentiza los datos.

Si bien tanto el business intelligence como el machine learning deben ver con el análisis masivo de datos, lo hacen desde flancos y tecnologías diferentes:

Business Intelligence

Se utilizan métodos matemáticos para analizar la data.

Ayuda a identificar ocasiones de negocio y a encauzar estrategias.

Convierte información en salvaje en información de utilidad para la compañía.

No depende tanto de los algoritmos del software como de las habilidades del analista.

Machine Learning

El software aprende por sí mismo a examinar la data.

Emplea sistemas inteligentes de toma de resoluciones previamente programados.

Usa la minería de datos de cara al desarrollo de modelos predictivos.

Depende mucho de los algoritmos, singularmente los iniciales.