Las mejores herramientas de Business Intelligence

En un post anterior te hemos hablado de las herramientas y técnicas de data mining, donde pusimos muchos ejemplos acerca de ellas para que veas el ecosistema tan inmenso que abarca el big data.

En la actualidad, existen muchos conceptos en el sector de los datos que pueden parecer complejos, ya que las diferencias entre ellos no son fáciles de ver y no se explican de la forma idónea.

Para continuar ampliando conocimientos dentro de este sector, escribimos un artículo mostrando las mejores herramientas de business intelligence y explicando de qué se trata y por qué crece constantemente con el paso del tiempo.

¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence puede definirse como el conjunto de metodologías, herramientas y tecnologías que permiten juntar y transformar datos para facilitar la toma de decisiones dentro del negocio.

Lo que hace la inteligencia de negocios es orientarte en la dirección correcta después de la extracción y filtrado de información clave del mismo.

Business Intelligence, Business Analytics y Big Data

Como hemos dicho al principio, se suelen tener nociones equivocadas dentro del mundo de los datos, por lo que vamos a desengranar las características del business intelligence, business analytics y big data, para que se vean claramente las similitudes y diferencias entre los tres:

La similitud que encontramos entre business intelligence y business intelligence, y por esto se confunden tanto, es que aprovechan de la mejor manera posible la información para elegir las mejores decisiones para la empresa. Esa información es recogida por perfiles big data.

Características del business intelligence

Un profesional de este campo, como el Data Manager, tiene conocimientos más técnicos que el business analysis y necesita conocer herramientas más complejas que este. Estas son las principales tareas del experto en business intelligence:

• Orientado al pasado.
• Analiza datos estructurados.
• Almacena datos de un servidor central.
• Estudia estadísticas internas.
• Corrige errores operativos.

Para que se entienda bien, en la inteligencia de negocios se recopila toda la información posible y se automatiza para tener esa información de forma recurrente con la periodicidad que se necesite.

Características de un profesional de business analytics

Este profesional se encarga de tomar decisiones después del trabajo de la inteligencia de negocios, por lo que es un perfil que utiliza menos herramientas técnicas y requiere de muchos conocimientos empresariales del sector en el que trabaja. Estas son las principales características del business analytics.

• Orientado al futuro.
• Analiza datos estructurados.
• Estudia tendencias o indicadores macroeconómicos.
• El objetivo principal es no cometer errores del pasado.

En data o business analytics se actúa en consecuencia a los datos, para, por ejemplo, implementar estrategias de marketing o de reducción de costes.

Características del big data

Ya te hemos hablado en un artículo anterior sobre la importancia del big data en las empresas, pero ahora te vamos a mostrar las 2 diferencias que existen con los dos conceptos que acabamos de ver. Son estas:

• No solo analiza datos, sino que los almacena.
• No solo analiza datos estructurados, también los no estructurados.

Estas dos diferencias son clave para entender el perfil de alguien que se dedique al big data, pues las personas que trabajan en esta área suelen ser matemáticos, ingenieros o arquitectos de datos y, aunque deben comunicarse con otros perfiles, no necesitan conocimientos empresariales.

Después de desglosar estos tres perfiles, vamos a mostrar cuáles son las mejores herramientas de business intelligence y cómo sacarles el máximo rendimiento.

¿Cuáles son las mejores herramientas de business intelligence?

A continuación, vamos a hablar de las mejores herramientas de business intelligence explicando las diferencias entre ellas.

Power BI

Nos ofrece dos aplicaciones enfocadas en diferentes campos: para la transformación de los datos y para la parte visual y del trabajo compartido; pueden funcionar en conjunto o de forma independiente.

El flujo de trabajo de Power BI sería el siguiente:

• Obtención de datos con Power Query: consigue datos de todo tipo de documentos y servicios en línea como Facebook. Faculta trabajar con datos de diferentes fuentes como si se tratase de una única base de datos relacional.
• Almacenamiento y procesamiento con Power Pivot. Nos da la posibilidad de usar el lenguaje Dash (framework de Phyton), que nos permite usar funciones, operadores y constantes, capaces de dar como resultado uno o varios valores y tablas nuevas.
• Visualización con PowerBI. Nos permite crear mapas, tablas y gráficos, mostrando los datos que necesitamos en cada momento sin tener que modificar todo el informe.

Azure

Azure es una herramienta que permite el almacenamiento y la virtualización de los datos en la nube, pues reduce de forma considerable los costes, tanto en hardware como en el personal implicado en el proyecto.

Lo característico de Azure es que el pago es por uso, así que, si solo necesitas sus servicios 10 minutos, pagas el precio correspondiente a ello.

Además, al estar en la nube, las bases de datos tienen la modalidad Paas o Saas.

• Paas (plataforma como servicio): te ofrece herramientas para el desarrollo en nube evitando sobrecargas de sistema.
• Saas (Software como servicio): permite el alquiler de licencias dependiendo de las necesidades de cada usuario.

Azure ofrece servicios de inteligencia artificial y de seguridad y desarrolla sesgos cognitivos y aplicaciones en la nube.

En resumen, es una herramienta de gran valor que también se puede combinar con Power BI para aprovechar mejor la trata de datos y desarrollar servicios en consecuencia.

MySQL

Antes de empezar a comentar sus características, debemos resaltar que MySQL no es lo mismo que SQL.

MySQL es quien administra las bases de datos con un sistema relacional y de código abierto mientras que SQL es un lenguaje de consultas estructuradas para extraer información.

Esta herramienta es muy útil para pequeñas empresas, pues es muy intuitiva para la gestión de contenidos y listados de clientes. Además, se puede conectar con Power BI.

Por último, veremos los lenguajes de programación más conocidos que, aunque estén orientados a perfiles más técnicos del big data, un profesional dedicado al business intelligence debe conocer e interpretar al menos uno de ellos.

Lenguajes de programación de datos

Estos dos lenguajes de código abierto, son gratuitos y están respaldados por una comunidad que resuelve todo tipo de dudas mediante foros, pero, lo más importante, es que se pueden aplicar a cualquier tipo de aplicaciones o inteligencia artificial, pues son multiparadigma.

R

Es más utilizado que Phyton por profesionales del business intelligence por su facilidad para extraer y visualizar la información. Al fin y al cabo, es un lenguaje más enfocado al análisis final de los datos.

Python

Perfiles matemáticos y desarrolladores prefieren aprender este lenguaje, pues les es más fácil entender su uso para el tratamiento de los datos que se dan, por ejemplo, en los procesos ETL.

Como hemos mencionado, el perfil del business intelligence es más propenso a utilizar R, al estar más cerca del análisis del negocio que de la programación, pero aprender Python le puede ser muy útil a la hora de gestionar proyectos.

En resumen, la inteligencia de negocios es muy versátil dentro del big data, ya que un experto en este campo, no es un analista ni un programador al uso, pero su papel es esencial para que los datos que se empiezan a almacenar acaben siendo relevantes a la hora de tomar decisiones de negocio.

Si quieres ser un profesional en esta área, nuestro Máster en Business Intelligence y Data Management te dará los conocimientos necesarios en uno de los sectores con mayor crecimiento en la actualidad.