BIG Data

Business Intelligence vs BIG Data

En entradas anteriores hemos hablado de lo que es el Business Intelligence y el Big Data, no obstante, muchos usuarios de negocio siguen utilizando ambos términos como si de sinónimos se tratasen, cuando en realidad no lo son.

Bien es cierto que ambos conceptos intentan ofrecer respuestas relativas al cómo transformar los datos en conocimiento aplicable para la toma de decisiones, y aunque tienen superposiciones comparables cuando se usan en la industria, son diferentes y ofrecen a las organizaciones dos formas únicas de manejar sus flujos de datos. Vamos a intentar diferenciar ambos conceptos.

¿Qué es Big Data?

Definiciones formales de Big Data hay muchísimas, pero de todas ellas podemos concluir que el término se refiere a las cantidades enormes de información variada que pueden recogerse y a la forma en que las organizaciones pueden explotarlas para generar conocimiento.

Como decíamos en el post ¿Qué es el Big Data?, podemos hablar de sistemas Big Data cuando convergen una serie de características, llamadas las 5Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor.

¿Qué es Business Intelligence?

Como ya comentamos en la entrada ¿Qué es Business Intelligence?, por BI nos referimos fundamentalmente a un conjunto de técnicas que tienen el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa. Hablamos por tanto de informes, cuadros de mando y demás herramientas que permitan tener una visión del negocio y hacer análisis de causas y efectos producidos.

¿En qué se diferencia el Big Data del Business Intelligence?

Si hacemos el ejercicio de viajar en el tiempo y comparamos el concepto tradicional de Business Intelligence (el BI de los 90, antes de la aparición del Big Data) con el Big Data actual, las diferencias entre ambos términos son importantes:

  • Las soluciones Business Intelligence suelen almacenar la información de manera centralizada, normalmente en un Data Warehouse, mientras que los entornos Big Data suelen trabajar con sistemas de ficheros distribuidos, dado su elevado tamaño.
  • Asimismo, el procesamiento de la información en Big Data se realiza donde están los datos almacenados, paralelizando dicho procesamiento entre varios sistemas. En las soluciones BI, los datos se centralizan y se procesan en un único servidor.
  • Mientras que los tipos de datos que manejan los sistemas tradicionales de BI son estructurados (tablas, filas, columnas, registros…), el BIG Data casi siempre maneja información no estructurada.
  • Los sistemas BI tradicionales suelen realizar un manejo de la información histórica de la organización, mientras que el Big Data suele trabajar con datos que se consiguen en tiempo real.

No obstante, en la actualidad la frontera entre ambos términos es muy tenue. Las soluciones de Inteligencia Empresarial actuales no se limitan a analizar datos históricos y estructurados de la organización, sino que también utilizan datos operacionales y en tiempo real.

Podemos decir que las técnicas de Big Data vienen a ampliar las capacidades de los sistemas de BI, permitiendo analizar datos que hasta ahora no podíamos manejar y que pueden ser relevantes para el negocio y ayuden a la toma de decisiones. El enfoque tradicional de los sistemas de BI es el de dar respuesta histórica de preguntas ya conocidas por la organización, mientras que los sistemas de Big Data permiten hacerse nuevas preguntas desconocidas por los usuarios de negocio.

¿Esto quiere decir que todas las soluciones de BI deben incluir análisis Big Data? Radicalmente no. En muchos casos las soluciones de BI tradicionales serán más que suficientes, mientras que en otros será necesario “vitaminarlas” con las capacidades que nos aporta el Big Data.

Esos casos serán sin duda aquellos en los que el Big Data pueda proporcionar información veraz, que sea de valor para la toma de decisiones y cuyo coste de obtención sea viable para la organización.

Desde LIS-Solutions planteamos soluciones adaptadas a cada empresa en particular, analizando el tipo de datos que maneja y el resto de variables necesarias para prescribir la solución de BI + Big Data más apropiada

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