Big Data vs Business Intelligence

Aunque Big Data y Business Intelligence son tecnologías que permiten analizar datos para ayudar a las empresas en la toma de decisiones, existen diferencias entre ambas. Ambos campos difieren tanto en el modo en el que lo hacen, como en el tipo de datos que analizan. Es por ello que a través de este post te presentamos cuáles son las diferencias entre Big Data y Business Intelligence. ¡Sigue leyendo!

Pero primero, ¿qué es Big Data?

El Big Data se refiere al almacenamiento masivo de datos y a su inteligencia aplicada sobre ellos. Las empresas en la actualidad están invirtiendo y dedicando muchos recursos a los estudios a esta materia por ser considerada como el “oro digital”. El término Big Data se propuso para englobar tres variables necesarias: velocidad y procesamiento de datos, variedad de las fuentes de datos y volumen y volatilidad de los datos guardados.

Gracias su gran capacidad de almacenamiento, el Big Data es capaz de transformar la industria. Las empresas pueden desarrollar productos personalizados o adelantados al futuro con la utilización del Big Data y con ayuda de los profesionales formados en esta materia. Con su empleo, se pueden crear modelos de predicción de comportamientos de consumo, bursátiles, climatológicos, medioambientales, de enfermedades infecciosas, etc.

¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence es la capacidad de transformar los datos en información, y la información en conocimiento. De esta forma se puede optimizar el proceso en la toma de decisiones en los negocios. La inteligencia de negocio se convierte en un factor estratégico para una empresa. Esto se debe a su capacidad de generar una potencial ventaja competitiva al proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio.

La metodología tradicional de BI se basa en agrupar todos los datos empresariales en un servidor central. Normalmente, estos datos se analizan en modo off-line. Pero antes, deben almacenar la información en un entorno denominado Data Warehouse. Los datos se estructuran en una base de datos relacional-convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas (cubos multidimensionales).

Diferencias entre Big Data y BI

Es verdad que muchos usuarios ven estas dos tecnologías como sinónimos. Ambos sirven para poder manejar una gran cantidad de información que sirva a la empresa para llevar a cabo sus propósitos y conseguir ser más competitiva. Sin embargo, existen algunas diferencias importantes. Estas son sus principales diferencias:

1. Almacenamiento

En Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Se trata de un entorno mucho más seguro y también más flexible para la gestión de datos. Mientras tanto, con el uso de Business Intelligence se recurre a un servidor central.

2. Funcionamiento

El Big Data lleva las funciones de proceso a los datos, en lugar de los datos a las funciones como realiza el BI. Al estar el análisis centrado en torno al dato, se pueden manejar cantidades más grandes de información. Por lo que resulta mucho más ágil analizar la información.

3. Análisis

El Big Data puede analizar datos en diferentes formatos, tanto estructurados como no estructurados. El volumen de datos no estructurados (fuera de una base de datos tradicional) está creciendo a niveles muy superiores. No obstante, su análisis conlleva diferentes retos. Las soluciones de Big permiten un análisis global de distintas fuentes de información. En cambio, con el Business Intelligence, solo podemos centrarnos en aquellos almacenados en una base de datos tradicional.

4. Procesamiento

Los datos procesados por el Big Data pueden ser históricos o provenir de fuentes en tiempo real. Así, las empresas pueden tomar las decisiones que crear pertinentes para la mejora de sus negocios. Todo esto llevado a otro nivel, ya que se realiza de forma más ágil y eficaz.

5. Velocidad

 El Big Data utiliza conceptos de procesamiento paralelo masivo (MPP), que mejora la velocidad en el análisis. Con MPP muchas instrucciones se realizar de forma simultánea. Los distintos trabajos se dividen en varias partes de ejecución en paralelo. Y al final se reunifican y se presentan los resultados globales. Esto permite analizar grandes volúmenes de información de forma rápida.

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