Business Intelligence vs. Big Data
Muchas veces existe confusión a la hora de hablar de estos conceptos. Esto es debido en gran medida a que, independientemente de cómo queramos llamarlo, lo que se busca es la "Inteligencia de negocio", pero no como traducción de "Business Intelligence" entendida como una manera de tratar los datos, sino como un apoyo a las organizaciones en la toma de decisiones.
Entendida de esta manera, ambas estrategias encajan e incluso se fusionan. El usar un término u otro, a día de hoy es más una moda que un pensamiento razonado de lo que una organización en concreto necesita.
Para esclarecer las diferencias reales que existen entre una y otra, hagamos una reflexión sobre ambas disciplinas:
Business Intelligence nace como una necesidad de las organizaciones de cambiar o evitar:
- Islas de información que no permiten vincular la información.
- La recopilación manual de datos que se llevaba a cabo a menudo.
- 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.
Ante esta situación, el Business Intelligence intenta alcanzar:
- Dar mayor visibilidad al negocio.
- Mejorar resultados.
- Automatizar la recogida y análisis de datos.
- Disponibilidad a tiempo de la información.
- Personalizar los informes.
- Analizar información.
- Identificar problemas.
- Orientar las soluciones.
Se empezó a hablar de Big Data en 2012. ¿Qué ocurrió ese año? Las organizaciones empezaron a tener cada vez más y más datos cuyo tiempo de procesado con las infraestructuras de Business Intelligence era cada vez más lento y más caro.
A su vez, empezó a tomar especial importancia información que ya no provenía exclusivamente de fuentes estructuradas, como ocurría anteriormente, sino de fuentes no estructuradas, como Twitter, Facebook, YouTube, etc. Una cantidad de información inmensa que hasta este momento las empresas no consideraban importante, pero apreciaron que también debía ser motivo de estudio por la información que se podía extraer.
Se calcula que con los datos estructurados solo se analizaban menos del 10 % de los datos disponibles para análisis.