Big Data y Business Intelligence ¿son lo mismo?

Big Data (BD) y Business Intelligence (BI) ¿son lo mismo?

En sus clases, Diego Pérez suele insistir bastante a la hora de diferenciar entre Big Data y Business Intelligence. Se trata de dos tecnologías que parecen estar muy próximas entre sí, pero que realmente tienen grandes diferencias. Empezando por la potencia y capacidad de análisis.

Datos heterogéneos

Para entender el concepto de Big Data, Pérez Rández describe un escenario en el que el «tamaño», por aquello de «grande», es la palabra clave principal (hay más). Esto se debe a que las soluciones de Big Data recopilan, de forma continua, multitud de datos diferentes (en cuanto a tipos y formatos), procedentes de un ‘montón’ de sitios (orígenes de datos). A modo de ejemplo de lo anterior, hablamos de recabar para analizar de forma combinada todo tipo de datos:

• Industriales, como los recogidos por sensores o por registradores de eventos utilizados en máquinas, vehículos, smartphones…
• Estadísticos, obtenidos de fuentes de información agregada, de resultados de búsquedas, de consumo de contenidos, de la analítica web…
• Sectoriales, recopilados por empresas especializadas, entidades y organismos públicos…
• Dociales, como comentarios y likes recabados de redes sociales, de aplicaciones de mensajería instantánea, de emails…
• De marketing, como perfiles socio demográficos, de elaboración propia o por parte de terceros, datos obtenidos de campañas, de plataformas de datos…
• etc, etc.

Procesamiento complejo

Con los conjuntos de datos recabados, las soluciones de Big Data llevan a cabo complejos procesos de análisis estadístico, matemático, semántico, etc. Esta es, quizás, la parte del Big Data más cercana al concepto de Business Intelligence, tal y como la venimos conociendo.

Llegado este punto y en aras de hacer un aprovechamiento más eficiente del uso de esta tecnología, este tipo de soluciones combinan la información obtenida a partir de fuentes no estructuradas con información interna de la propia empresa. Esta información interna procede de bases de datos estructuradas, que son usadas por herramientas corporativas, como son los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) o CRM (Customer Relationship Management).

El objetivo de cruzar ambas es enriquecer la información final, obteniendo en el proceso un mayor beneficio. A modo de ejemplo, esta tecnología permitiría cruzar información relativa a la marcha de las ventas de un determinado producto (información interna) con las opiniones que manifiestan los consumidores de los mismos en redes sociales o en otras fuentes ajenas a la empresa (información externa).

Requerimientos del Big Data (BD) Vs. Business Intelligence (BI)

Los conjuntos de datos empleados en los procesos de Big Data tienen un tamaño considerable. Su rango suele partir de decenas de Terabytes, pudiendo llegar a varios Petabytes. No es de extrañar, por tanto, que este tipo tecnologías requieran de importantes inversiones en soluciones de hardware y software que garanticen gran capacidad de almacenamiento, computación y análisis.

A diferencia de lo que ocurre con Big Data, las necesidades tecnológicas y económicas de las soluciones de Business Intelligence no tienen porqué ser elevadas. Lo normal en un proceso tradicional de ETL (Extract, Transform and Load) es que las magnitudes a manejar sean significativamente inferiores a los del Big Data. Además, tras completar la recopilación de datos, es frecuente que éstos sean integrados y normalizados como paso previo a ser analizados. Por lo que quedan como datos estructurados, que son mucho más fáciles de analizar.

Retos del Big Data (BD)

La heterogeneidad, sumada al tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y tasa de crecimiento (velocidad) del conjunto de datos recabados, son los grandes retos del Big Data a la hora de asegurar la calidad del dato.

La calidad del dato obtenido tras su tratamiento es clave para afianzar y extender el uso de esta tecnología. Y es clave, no sólo para obtener ventajas competitivas, sino también para garantizarse que en la empresa no se incurren en malas decisiones a nivel de operaciones o estrategia que puedan resultar por la obtención de información basada en datos erróneos.

La realidad es que el estudio sobre la calidad obtenida mediante tecnologías de Big Data no lleva mucho tiempo en curso. Por aportar más datos al respecto, la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las primeras normas sobre calidad de datos bajo el estándar ISO 8000 en 2011. Este hecho, junto con la magnitud creciente de cada una de las cuatro variables anteriores, dificulta que la obtención de información válida y veraz mediante técnicas de Big Data suela estar garantizada.

Es de suponer que con el tiempo, según madure Big Data, se superarán este tipo de barreras y se estandarizará el uso y acceso a está tecnología .

Para una PyME… ¿Big Data (BD) o Business Intelligence (BI)?

Diego Pérez Rández hablando sobre Big Data (BD) o Business Intelligence (BI) para PyMe (foto de Ana Osés)

Gracias a la experiencia que da el trabajar codo con codo con directivos, dirigentes y usuarios analistas, de empresas y organizaciones de diferentes tamaños y sectores, Pérez Rández tiene claro cuál es el tipo de información que suele demandar la Pequeña y Mediana Empresa y cuál es en la actualidad la tecnología que más le conviene adoptar para obtenerla: Business Intelligence.

«Lo bueno del Business Intelligence es que ofrece soluciones flexibles de ámbito transversal, por lo que se adapta a las necesidades de cada empresa, en cualquier sector«.

A modo de ejemplo, Diego señala que «hay empresas que han puesto foco en analizar su actividad comercial, cruzando datos de ventas para obtener información sobre rentabilidad por producto, por cliente, por territorio, por vendedor… Otras empresas están haciendo hincapié en temas de ahorro y productividad, preocupándose por el control y análisis de las horas de trabajo de su personal, el control del gasto de sus vehículos (gasolina, seguros, averías, mantenimiento, revisiones, disponibilidad…). Y así sucesivamente».

¿Y cuál es la herramienta con la que realizar las labores de análisis, transformación y visualización de información?

Diego Pérez Rández lo tiene claro: Power BI.

Power BI es la solución de análisis empresarial de Microsoft que Gartner posiciona como líder de su cuadrante mágico para el segmento de plataformas de análisis de datos. Junto a las capacidades para adquirir, modelar y explotar datos de múltiples fuentes, Power BI permite también a los usuarios analistas aprovechar todo el potencial del cloud computing.

«Power BI utiliza la nube de Microsoft, de tal forma que cualquier persona con permiso, pueda acceder desde cualquier parte del mundo, a información generada a través de esta herramienta y que se desee compartir con ella. Esto es un gran valor, porque hoy en día es importante para las empresas contar con la accesibilidad, disponibilidad y seguridad que ofrece esta solución». Y todo con un precio reducido, ya que la versión pro suele rondar unos 8 ó 9 euros mensuales por usuario.

Tal y como reflejan sus palabras, en lo económico, implementar Power BI en la empresa no debería suponer un gran quebradero de cabeza para una PyME. Entonces ¿Dónde está el problema? Diego señala que hoy por hoy son todavía muchos los directivos y dirigentes a los que «el concepto de Business Intelligence les suena lejano. Y el desconocimiento siempre provoca rechazo. Por ello, es importante que los directivos y responsables máximos de las empresas se informen muy bien y conozcan todas las ventajas que el BI puede ofrecer a su organización, sea una PyME, o una gran empresa».

¿Power BI es sencillo de aprender y manejar?

Uno de los grandes quebraderos de cabeza que suelen tener las empresas a la hora de apostar por implantar una solución de BI es valorar si tienen a su cargo personal suficientemente cualificado como para poder sacar provecho a la nueva situación. A este factor, Pérez Rández le resta importancia.

Diego Pérez Rández explicando el funcionamiento de Power BI (Foto Ana Osés)

«Actualmente lo que nos encontramos en las empresas es personal con gran dominio de Excel, que trabaja de forma recurrente en la creación de tablas dinámicas, que utilizan como herramienta auxiliar del proceso de elaboración de informes de negocio. Para ello todos los meses invierten un gran esfuerzo (medido en horas) para recabar y tratar los datos en sus Excel, con objeto de poder elaborar diferentes informes de gestión. Este escenario de ejemplo es un ámbito idóneo para implantar una solución de BI, ya que es precisamente a este tipo de usuarios a quienes podemos ayudar y facilitar mucho su labor mediante el uso de herramientas como Power BI».

A lo anterior añade, «todas esas personas que dentro de la empresa han manejado de algún modo Access y Excel, aprenden con facilidad Power BI. Basta con 15 o 20 horas de formación para que estén en condiciones de desarrollar cuadros de mando de cierta complejidad con un gran impacto visual y ahorro de tiempo«. Y si, llegado el caso, requieren de mayores capacidades o experiencia, «nosotros, como consultores tecnológicos especializados en Ciencia de Datos, les apoyamos en todo el proceso», explica.

¿Cuáles son los problemas más comunes que suelen aparecer?

Problemas en la recogida de los datos

Diego señala que es bastante habitual que, a la hora de empezar un proyecto de BI en una empresa, surjan problemas en la fase de recogida de datos. Son problemas que se deben corregir lo antes posible para estar en condiciones de explotar los datos y visualizar la información correcta.

«Hay empresas que deciden estudiar sus datos, pero cuando entramos nosotros y hacemos un análisis previo, nos damos cuenta de que el dato, en su fase más inicial, o no está bien recogido, o no está bien gestionado, o no está bien tratado. En esta situación, lo primero en lo que trabajamos es en optimizar el proceso de recogida, asegurando la calidad del dato recabado. Para lograrlo, nos esmeramos en hacer que el proceso de recogida sea limpio, rápido y eficaz. Así nos garantizamos que la información obtenida tras procesar los datos recabados vaya en consonancia».

Diego señala que también hay casos en los que «la recogida que se viene haciendo en la empresa ya es óptima (o está muy depurada). Lo cuál nos permite pasar directamente a la fase de análisis y explotación de los datos con Power BI», afirma.

Problemas por falta de cultura de BI

Para Pérez Rández la decisión de trabajar en la empresa con técnicas y herramientas de BI tiene que responder a una reflexión que se tienen que hacer los directivos y dirigentes de una PYME.

“Lo normal es que todas la empresas tengamos muchos datos recogidos en múltiples sitios (hojas de cálculo, programas de gestión, de contabilidad, de fichajes, de producción… ) ¿Cómo estudio y analizo todos esos datos? Y cuando lo haga, ¿cómo puedo cruzar los unos con los otros?”, cuestiona.

Muchas compañías responderán directamente a lo anterior que, o no lo hacen, o tienen a una persona que invierte una gran cantidad de horas a consolidar los datos en tablas. Y el no hacerlo, o el hacerlo de una forma no correcta, lleva asociado una posible falta de conocimiento de lo que las soluciones de Business Intelligence pueden aportar en el día a día de la empresa, ya que su aplicación en este tipo de trabajos agiliza proceso y libera tiempos de los usuarios de manera más que notable.

Por lo tanto es primordial que los directivos y responsables de las organizaciones comprendan que «la tecnología ayuda a evolucionar los modelos de negocio. Y que sus sistemas y procesos deben evolucionar en consonancia, para estar preparados y poder asumir los nuevos retos de mercado. Ese dicho común de que “como ya estamos funcionando”, ya no vale por insuficiente. Y mucho menos en el mundo cambiante en el que vivimos. Antes, una empresa tenía que transformarse cada 15 años. Ahora, prácticamente debe transformarse cada año».

Caso de éxito de ejemplo

Un ejemplo, a su juicio, que nos puede hacer entender la necesidad de aplicar el Business Intelligence en una empresa es lo que sucedió hace algún tiempo en el sector del transporte de viajeros con UBER.

«El problema de fondo fue la falsa tranquilidad que ofrecía el monopolio del sector del taxi, que como estaba en una situación relativamente «cómoda» no se preocupo por evolucionar su modelo. ¿Qué pasó? Llegó otro, surgido de la nada, con menos medios, pero con un nuevo modelo de negocio más disruptivo que aplicaba las últimas tecnologías disponibles, entre ellas las relativas al estudio de datos y generación de inteligencia de negocio. Y la consecuencia fue que UBER, como se suele decir, adelantó por la izquierda a todo el sector del taxi a escala mundial».

A modo de conclusión, Diego sentencia, «si no haces un análisis de por qué te compra un cliente, cuando venga otro y le ofrezca algo diferente, más barato, más bonito o con mayor valor añadido, se irá con él.»

Sobre Diego Pérez

Diego Pérez Rández es responsable del área de Ciencia de Datos de VALORTIC_, y es uno de los socios fundadores de esta compañía Navarra. Licenciado en Informática por la FISS (Facultad de Informática de San Sebastian), está certificado por Microsoft en varias de sus soluciones de productividad y colaboración. Pérez Rández compagina su actividad empresarial con la actividad formativa, impartiendo clases en varias carreras técnicas de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) y en diferentes centros de formación, entre los que está la Oficina de Transformación Digital de Navarra (OTD).

Diego Pérez Rández, socio responsable del área de Ciencia de datos de VALORTIC_

Sobre VALORTIC_

En VALORTIC_ podemos ayudarte a implantar tu estrategia y solución de BI. Estamos especializados en ciencia de datos y tecnologías para el desarrollo de tus capacidades directivas y de tu negocio.

Nuestra misión es asesorarte y acompañarte en el proceso de transformación de tus DATOS empresariales en INFORMACIÓN con la que ampliar el CONOCIMIENTO de tu organización e impulsar tu NEGOCIO.

Contamos con un experimentado equipo de analistas y consultores certificados, entre otras soluciones, en Microsoft Power BI. Ellos serán los encargados de analizar tus requerimientos y necesidades. Te ayudarán a identificar las fuentes de datos y a configurar la herramienta de explotación con el objetivo de obtener los mejores informes posibles. Los resultados presentados te permitirán sacar conclusiones para optimizar la actividad de tu empresa. Y todo ello de forma visual y en tiempo real.

Más información sobre nosotros en la sección de nuestra web «Conócenos»

¿Quieres que te lo demostremos?

Llámanos al 948 81 53 25 o escríbenos a info@valortic.es y solicítanos una demo.