Diferencias entre el big data y el machine learning

Diferencias entre el big data y el machine learning

Los términos «Big Data» y «MachinLe Learning» son ampliamente utilizados y a menudo confundidos entre sí. Ambos son componentes cruciales en la analítica de datos y la inteligencia artificial, pero tienen diferencias fundamentales en sus enfoques y aplicaciones.

Las principales diferencias entre Big Data y Machine Learning

Definiciones

Big Data se refiere a la colección, almacenamiento y análisis de volúmenes masivos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser gestionados por las herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Estos datos pueden ser estructurados, semi-estructurados o no estructurados, y provienen de diversas fuentes como redes sociales, sensores, dispositivos móviles y transacciones comerciales. El objetivo principal de Big Data es descubrir patrones, tendencias y asociaciones que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas.

Machine Learning (Aprendizaje Automático), por otro lado, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programadas. El propósito del Machine Learning es permitir que los sistemas automaticen tareas y tomen decisiones basadas en datos, mejorando su precisión y eficiencia con el tiempo.

Naturaleza de los datos

En el contexto de Big Data, los datos son el foco principal. Se trata de manejar grandes volúmenes de datos con alta velocidad y variedad. Las técnicas de Big Data están diseñadas para almacenar, procesar y analizar estos datos de manera eficiente. Herramientas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL son comunes en el ámbito del Big Data.

En el caso del Machine Learning, los datos son el medio para entrenar los modelos. La calidad y la cantidad de datos son cruciales, ya que los modelos de Machine Learning aprenden patrones a partir de los datos proporcionados. Aunque puede utilizarse Big Data para entrenar modelos de Machine Learning, no es un requisito indispensable. A menudo, los datos utilizados en Machine Learning son preprocesados y seleccionados cuidadosamente para mejorar la precisión del modelo.

Técnicas y herramientas

Big Data involucra una serie de técnicas y herramientas específicas para manejar y analizar grandes volúmenes de datos. Algunas de las herramientas populares incluyen:

  • Hadoop: Un framework de procesamiento de datos distribuido.
  • Spark: Una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real.
  • NoSQL Databases: Bases de datos no relacionales como MongoDB y Cassandra.

Machine Learning, por su parte, utiliza algoritmos y técnicas específicas para construir modelos predictivos y descriptivos. Algunas de las técnicas y herramientas comunes en Machine Learning son:

  • Algoritmos Supervisados: Como la regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.
  • Algoritmos No Supervisados: Como el clustering y las redes neuronales autoorganizadas.
  • Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, entre otros.

Aplicaciones

Las aplicaciones de Big Data son variadas y abarcan múltiples industrias. Algunos ejemplos incluyen:

  • Análisis de Sentimientos: Para entender las opiniones de los clientes a partir de las redes sociales.
  • Detección de Fraudes: Analizando grandes volúmenes de transacciones para identificar actividades fraudulentas.
  • Optimización de Operaciones: Utilizando datos en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa.

Las aplicaciones de Machine Learning también son vastas y pueden encontrarse en numerosos campos:

  • Reconocimiento de Imágenes: Utilizado en aplicaciones como el diagnóstico médico y la conducción autónoma.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural: Para tareas como la traducción automática y la generación de texto.
  • Sistemas de Recomendación: Como los utilizados por Netflix y Amazon para recomendar contenido y productos.

Interrelación

Aunque Big Data y Machine Learning son conceptos distintos, están interrelacionados. El análisis de Big Data a menudo utiliza técnicas de Machine Learning para descubrir patrones y obtener insights valiosos. Al mismo tiempo, Machine Learning se beneficia de los grandes volúmenes de datos proporcionados por Big Data para entrenar modelos más precisos y robustos.

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Las titulaciones de ciberseguridad e IA son de las más demandadas

ciberseguridad e IA

Incremento en el uso de IA y ciberseguridad

El uso de la inteligencia artificial ha crecido exponencialmente, duplicando su aplicación entre 2017 y 2022. Hoy en día, el 60% de las empresas utilizan la IA para al menos una función comercial. Con la aparición de nuevas herramientas para hacer que la IA sea más fácil de usar, las empresas necesitan profesionales que les ayuden a integrarla en sus negocios.

Sin embargo, este mayor uso de la IA está exponiendo a las empresas a nuevas ciberamenazas. La ciberseguridad es una función crucial en el mundo globalizado de hoy, y la necesidad de que los expertos en ciberseguridad se mantengan actualizados es mayor que nunca. A medida que aumenten el número y los tipos de ciberamenazas, los expertos en ciberseguridad deberán poder identificar y mitigar esos riesgos.

Sigue leyendo, porque desde Next IBS te contamos la importancia que tienen estas dos titulaciones en el mundo empresarial actual.

Importancia de la ciberseguridad e IA

Ciberseguridad

La ciberseguridad es un campo en crecimiento que ofrece numerosas oportunidades de empleo debido al cambiante panorama de la seguridad. Los profesionales de la ciberseguridad ayudan a proteger la tecnología, los datos y los activos digitales de las ciberamenazas, garantizando que las empresas se mantengan a salvo de las filtraciones de datos y eviten perder dinero, productividad y su reputación debido a los ataques.

Se requieren muchas habilidades para la ciberseguridad:

  1. Desarrollo de infraestructura para protegerse contra las ciberamenazas, incluida la configuración de firewalls, protección contra malware, software analítico y otras herramientas.
  2. Pruebas de penetración para encontrar vulnerabilidades mediante la realización de ataques simulados contra un sistema.
  3. Monitorización en tiempo real para identificar patrones de ataque y adaptarse a ellos.
  4. Habilidades de planificación para la creación de planes de respuesta a ciberataques.

Inteligencia Artificial

La IA es un campo en constante evolución con muchos avances nuevos que la convierten en un trabajo apasionante. El campo tiene muchas funciones según sus intereses, antecedentes y habilidades:

  1. Los analistas profundizan en los datos para extraer información de los patrones.
  2. Los desarrolladores de aprendizaje automático crean algoritmos que analizan datos para encontrar estos patrones.
  3. Los ingenieros de software crean aplicaciones para usuarios finales.
  4. Los desarrolladores de business intelligence analizan la información de la IA y la ponen a disposición del usuario final.

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Tecnología para mejorar nuestra calidad de vida

Tecnología para mejorar la calidad de vida

«La tecnología está cambiando la forma en que vivimos,  trabajamos y nos relacionamos. Estamos en el umbral de una revolución que cambiará el mundo para mejor», Sheryl Sandberg.

Así mejora la tecnología nuestra calidad de vida

En los últimos 30 años he tenido la suerte de asistir al nacimiento de la WWW, Internet, navegadores, buscadores, redes sociales, smartphones, dinero digital, vacunas ARNm… He vivido el momento en el que los móviles superaron a los ordenadores en accesos a Internet. He vivido las revoluciones de las telecomunicaciones, las ciencias de la vida, los medios sociales, el nacimiento del big data, la Inteligencia Artificial (IA)…, y he visto cómo se creaban nuevas industrias, mercados y clientes casi de la noche a la mañana. 

Después de estos años de desarrollo acelerado de la tecnología, es lógico preguntarse ¿cómo sería la humanidad sin el desarrollo que hemos vivido? Muchos observaron esa tecnología y reconocieron en ese instante que el mundo ya no volvería a ser el mismo. No sé de modo exacto cómo sería el mundo sin el impacto que ha provocado la innovación tecnología, de lo que estoy seguro es que hoy el mundo es diferente y mejor.

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Una sociedad tecnológica

La tecnología la utilizamos constantemente y nos acompaña en casi todas las tareas que realizamos día a día, de modo ubicuo, sin darnos cuenta. La sociedad actual ha llegado a la cúspide de la evolución tecnológica, sabiendo que el progreso tecnológico no parará, y los seres humanos dependemos cada vez más de su uso para llevar a cabo nuestras tareas cotidianas. 

En este sentido, después de toda esta acumulación de desarrollos tecnológicos, creando innovaciones en muchas ocasiones rupturistas, lo más importante de la tecnología que viene es el impacto positivo que tendrá sobre la esperanza y la calidad de vida de las personas, impacto positivo que ha tenido ya en lo que llevamos de siglo XXI. En las últimas tres décadas, la esperanza de vida ha aumentado significativamente en todo el mundo. Según los datos de la OMS, la esperanza de vida global al nacer aumentó de 65 años en 1990 a 72 años en 2020. En España ha pasado de 77 años en 1990 a 83 años en 2021.

El abaratamiento de la tecnología la ha hecho universal

¿Qué avances han propiciado los desarrollos tecnológicos de los que actualmente disfrutamos? Lo que se conoce como la “segunda era de las máquinas” se caracteriza por tres factores:   

  • Aumentos exponenciales en la potencia computacional al tiempo que abaratamiento de la misma, lo que se conoce como “ley de Moore”.
  • Agilidad y poder de las tecnologías digitales (incluida su capacidad de replicar ideas y productos a coste marginal muy bajo).
  • Nuestra capacidad creativa para aprovechar ideas como si fueran ladrillos para generar innovaciones (lo que recibe el nombre de crecimiento recombinante).

La tecnología digital hoy en día es más abundante y más barata que nunca. En 1964, un terabyte de almacenamiento ocupaba un inmenso espacio y costaba 3.500 M€, hoy cuesta 25 € y el espacio ocupado es el de un pendrive. 

Cuando el Sloan Digital Sky Survey entró en funcionamiento en el año 2000, su telescopio recogió más datos en sus primeras semanas de los que se habían acumulado en toda la historia de la astronomía. Una década después, su archivo contenía 140 TBytes (10 billones de bytes) de información. El Large Synoptic Survey Telescope (LSST) será su sucesor. El LSST tomará más de 800 imágenes panorámicas cada noche con su cámara de 3.200 millones de píxeles, registrando todo el cielo visible dos veces por semana. Se deberán procesar más de 20 TBytes de datos cada noche. Durante su vida útil de 10 años, capturará 60 PBytes (10.000 billones de bytes) de datos. Cuando esté en funcionamiento, permitirá acelerar enormemente nuestro conocimiento del universo.

La revolución del coste y tiempo tecnológico

Por un lado, la decodificación del genoma humano, consistente en el análisis de 3.000 millones de pares de bases, que tomaron diez años la primera vez que se hizo en 2003 con un coste de 3.000 M€, ahora se puede lograr en menos de 1 mes a un coste de 1.000 €. En menos de 20 años hemos pasado de algo inalcanzable en coste y tiempo, a un servicio asequible y disponible en 1 mes.          

Por otro lado, a modo de disquisición teórica, pensemos qué potencia informática tendremos en las manos dentro de veinte años si la ley de Moore no pierde su vigencia. Supongamos que los costes computacionales se reducen a la mitad cada 18 meses. 1.000 € de potencia computacional actual (aproximadamente el precio de un smartphone de gama alta) costarán menos de diez centavos de euro en 2040. Si asumimos que los consumidores de dentro de veinte años estarán dispuestos a pagar 1.000 euros por un teléfono inteligente que hubiera en el mercado entonces, ¿cuál sería el coste de esas tecnologías si pudiéramos obtenerlas en la actualidad?: algo más de 10 millones €. Esa es una somera aproximación de lo que tendremos en las manos en unas dos décadas. 

Impacto de la tecnología en los ingresos de los ciudadanos

El español medio actual dispone de mejores cuidados médicos, mejor acceso a la información y mejores formas de comunicarse y viajar que la gente más rica del mundo en un pasado no tan lejano. Hemos experimentado una mejora espectacular de las condiciones de vida, cuyo factor determinante más importante en todos los países y a lo largo del tiempo es la productividad. Esta aumenta cuando desplegamos la tecnología.

Aumento de la productividad

La productividad creció más a medida que la automatización redujo los costes, haciendo que los transportes, los cuidados sanitarios y la educación fueran más asequibles y accesibles. En general, la tecnología ha incrementado el tamaño del pastel económico, y ha redistribuido buena parte de él a los consumidores. Cuando Amazon ofrece una entrega gratuita el mismo día o al día siguiente, esa entrega no es realmente gratuita, ya que a Amazon le cuesta recursos conseguirlo. Los beneficios de las inversiones de Amazon en automatización y mejoras en su cadena de suministro, se reflejan en forma de una combinación de precios más bajos, una mayor variedad y una entrega más rápida, mientras la compañía compite para ganarse la confianza de los consumidores. 

Asimismo, este impacto de la tecnología ha permitido un crecimiento continuado de los ingresos de los ciudadanos. El PIB per cápita mundial ha experimentado un crecimiento constante desde 1990. Según datos del Banco Mundial, en 1990 el PIB per cápita mundial era de 5.242 $ a precios constantes de 2010. En el año 2000, el PIB per cápita mundial había aumentado a 6.996 $, en 2010 se situaba en 8.798 $. En 2020, a pesar de la pandemia de COVID-19 y sus efectos económicos negativos, el PIB per cápita mundial fue de 8.590 $.

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Impacto en la calidad de vida de las personas

La innovación tecnológica en los últimos 30 años ha tenido un impacto significativo en la calidad de vida de las personas. He aquí algunas conclusiones: 

  • Comunicación: La tecnología ha revolucionado la forma en que nos comunicamos. Las aplicaciones de mensajería instantánea, las redes sociales y los servicios de videoconferencia nos permiten comunicarnos con amigos y familiares, así como colegas y clientes en el entorno de trabajo, de manera rápida y eficiente.
  • Acceso a la información: La tecnología ha democratizado el acceso a la información. La mayoría de la información está disponible online, desde noticias hasta conocimientos especializados y recursos educativos, lo que nos permite aprender sobre cualquier tema de manera rápida y fácil. 
  • Educación: La facilidad de acceso a la enseñanza a través de internet  permite que cualquier persona pueda formarse en cualquier materia sin moverse de casa. Esto no solo permite la facilidad de acceso a la formación, sino que ha derribado barreras para muchísimas personas, lo que ha democratizado el acceso a la educación para enormes capas de nuestra sociedad. En España en 2022 el 27% de la población ha realizado estudios online.                 
  • Salud: La tecnología aplicada a la medicina y a la salud de las personas ha hecho que aumente nuestra esperanza de vida,  mejorando la atención médica, los dispositivos médicos y las aplicaciones de seguimiento de la salud para monitorizar nuestro estado de salud y bienestar personal, lo que nos ayuda a detectar enfermedades de modo temprano y a supervisar nuestras dolencias sin darnos cuenta. 
  • Entretenimiento: La tecnología ha mejorado nuestra vida de ocio, desde la televisión hasta los videojuegos, pasando por la música, series  y películas. La tecnología ha ampliado nuestras opciones y nos permite disfrutar de un entretenimiento de calidad en cualquier momento y lugar.
  • Trabajo: La tecnología ha mejorado la forma en que trabajamos, desde la automatización de tareas hasta el trabajo remoto. La tecnología nos permite trabajar de manera más eficiente y productiva, lo que puede llevar a una mejor calidad de vida y equilibrio entre el trabajo y la vida personal. 

Adaptación tecnológica

La capacidad de adaptarse a situaciones totalmente nuevas seguirá siendo un gran reto. A lo largo de la historia, la humanidad se enfrentó a innovaciones que han cambiado el statu quo de la civilización: la escritura, la imprenta, la electricidad, el automóvil, los antibióticos, la televisión, internet, la edición genética CRISP,  la impresión 3D, la IA, el IoT o el big data. Cada una de ellas ha presentado desafíos únicos, generando preocupaciones sobre el impacto en nuestro estilo de vida, el empleo, la educación, la salud o el medio ambiente. A su vez, nos han llevado a un mayor nivel de comunicación, educación, colaboración o salud a nivel global al tiempo que crecía la renta per cápita. En definitiva, hemos encontrado maneras de aprovechar las oportunidades que presentaban estas innovaciones para mejorar nuestras vidas y afrontar los desafíos.  

5 consejos para mejorar tu programación informática

5 consejos para mejorar tu programación informática

La programación informática es sinónimo de evolución e innovación constante en el mundo de la tecnología. Además, cada vez es más importante dentro de las empresas e instituciones. Por ello, el perfil del programador está cada vez más cotizado pero, a su vez, exige una actualización de habilidades, conocimientos y técnicas continua. Pero…

¿Cómo mejorar tus habilidades de programación informática?

1. Conoce tus metas

El primer paso que debes dar cuando intentas mejorar tus habilidades de programación informática es establecer tus objetivos.

  • ¿Cuál fue tu razón para comenzar a programar?
  • ¿Por qué es importante que mejores tus habilidades?
  • ¿Tienes un sueño que quieres lograr como desarrollador?

Cada persona tendrá un motivo diferente para querer mejorar. Ya sea para conseguir un mejor trabajo, aprender sobre herramientas de marketing, crear un nuevo sitio web o simplemente desafiarte a ti mismo, saber por qué quieres mejorar te ayudará a mantenerte motivado y a dirigir tu progreso de la manera correcta.

Suena simple, pero muchas personas se quedan en blanco durante esta etapa particular del proceso. Entonces, comienza con algo pequeño. No te presiones para solidificar tus objetivos de inmediato.

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2. Mejora tu método de aprendizaje

Aprender a aprender no es algo a lo que mucha gente preste mucha atención. Sin embargo, en realidad puede ayudar a que el proceso de aprendizaje sea mucho más fluido y sencillo. Las personas tenemos diferentes estilos de aprendizaje: encontrar uno que se adapte a tus necesidades y preferencias específicas te ayudará a aprender de manera más efectiva. ¿Eres de los que aprende mejor con rompecabezas y juegos? ¿O prefieres tarjetas didácticas y cursos de programación de Python en línea?

Descubre qué método funciona mejor para ti y aprovéchalo.

3. Comparte lo que aprendas sobre programación informática

Dicen que la mejor manera de aprender un concepto es enseñárselo a otra persona. Hay otras formas de compartir lo que aprendes, como escribir un blog o publicar videos de progreso en las redes sociales. Incluso puedes invitar a algunos amigos programadores a ver nuevos códigos y experimentos.

Cuando compartes lo que aprendes con otros, te obligas a encontrar diferentes formas de transmitir la información, haciéndola simple y concreta. A su vez, también te ayuda a comprender mejor el concepto. Muchas personas han adquirido inmensos conocimientos y dotes al enseñar a otros lo que saben. Pruébalo y compruébalo tú mismo.

4. Lee los códigos de otros desarrolladores

Puedes aprender muchas cosas nuevas simplemente leyendo códigos de otras personas. Por ejemplo, podrás comprender cómo otros desarrolladores abordan problemas de programación informática complicados. Analiza cómo formulan y escriben códigos para hacer el proceso más simple y eficiente.

Además, también puedes descartar aquello que hicieron mal. Ejercita tus habilidades de pensamiento crítico y hazte más creativo con tu trabajo. ¿Dónde puedes comenzar a estudiar los códigos de otras personas? Te damos algunas ideas:

  • Libros
  • Repositorio de GitHub
  • Artículos
  • Boletines

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5. Conoce qué opinan los expertos

En otras palabras, hazte tantas preguntas como respuestas te gustaría obtener sobre los conceptos y las ideas que deseas aprender. Muchos programadores (especialmente los neófitos) se sienten tímidos a la hora de hacer preguntas a los expertos por miedo a avergonzarse o sonar ajenos. Sin embargo, ese no es el camino correcto.

Hacer preguntas es el primer paso para aprender nuevas ideas y desarrollar tus habilidades. Ser un principiante es lógico, legítimo y normal. Todos han pasado por el mismo nivel de dificultad, incluso los genios. Cuando solicites a otros que expliquen algoritmos complicados, es posible que puedan hacerlo de una manera que sea más fácil de procesar y poner en práctica para ti.

Si tienes la oportunidad de preguntarle a un experto sobre algo que cree que puede ayudarte a mejorar la calidad de tu trabajo, no dudes en hacerlo. Incluso los propios especialistas lo agradecerán.

En definitiva, para mejorar tus habilidades de programación informática…

El aprendizaje es básico y fundamental. Pero también desafiante. Por ello, debes apoyarte en algunas técnicas y herramientas que puedan ayudarlo a hacer el proceso mucho más sencillo y fluido.

Sin duda, la clave es establecer por qué quieres mejorar tus habilidades de programación informática. Una vez lo tengas claro, podrás recurrir a algunas de estos consejos para encontrar el método de aprendizaje que mejor se adapte a tu personalidad y preferencias. Esto te ayudará a aprender de forma más fácil y eficaz, así como a mejorar tu tasa de retención.

En Next International Business School apostamos por la formación en nuevas tecnologías a través de nuestros innovadores programas de Master in Big Data & Business Intelligence y Master in Cybersecurity. Dos de las ramas con mayor demanda de profesionales en todo el mundo.

 

¿Cuáles son los beneficios del Business Intelligence o la Inteligencia de Negocios?

Beneficios del Business Intelligence

Ya te contamos en un artículo anterior en qué consistía la Inteligencia Empresarial, una herramienta que permite a las compañías tomar mejores decisiones gracias a la analítica de datos. En este post repasamos los beneficios del Business Intelligence.

«Toda aquella información estratégica y analítica que una empresa predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones». Con estas palabras Logicalis define el Business Intelligence, una herramienta para la que es necesario el análisis de datos, la integración de información empresarial relevante y útil, y la divulgación de esa información.

Esta herramienta, que está transformando el mundo de la empresa, ofrece multitud de beneficios:

  1. Aumenta las ventas. Este es el principal objetivo de las entidades, y la Inteligencia de Negocios puede ser un gran instrumento para alcanzarlo. Renovar la cartelería del local para hacer visibles sectores que los clientes no tienen en cuenta en su recorrido habitual, pueden dar beneficios económicos.
  2. Reduce los gastos. Si, por ejemplo, se instala un contador de personas en la puerta de una tienda, el dueño podrá saber objetivamente cuánto personal es necesario para cada franja del día. Así podrá optimizar sus recursos humanos en función de las necesidades.
  3. Ayuda a establecer metas realistas. Con los datos que se tienen del local y al compararlos también con datos actuales e históricos de tiendas de la misma categoría y/o región geográfica, pueden establecerse metas y proyecciones posibles de alcanzar.
  4. Permite conocer patrones de comportamiento de los clientes. La inteligencia de negocios brinda la posibilidad de conocer diversos aspectos de los clientes como cuáles son aquellos estantes en los que estos se fijan más o los horarios en los que prefieren hacer sus compras.
  5. Acelera el tiempo de análisis. Las herramientas del Business Intelligence no solo deben incluir recopiladores de datos, sino también un software automatizado que los analice y los interprete. Tener toda la información en una plataforma centralizada lleva a aumentar la eficiencia.
  6. Mejora el control sobre las áreas funcionales de la empresa, de las de producción hasta el marketing o el servicio de venta. El campo de la información a obtener y analizar es muy amplio y, por eso, el hecho de tenerla centralizada para cruzarla, analizarla y tomar decisiones constituye un gran beneficio, no solo en  el tiempo, sino también en los costos.

Para almacenar y compartir todos los datos recogidos y analizados entre los miembros de una organización se suelen utilizar Centros de Inteligencia Empresarial, que son espacios creados específicamente para contenido de Business Intelligence. La información se suele organizar en listas y bibliotecas virtuales que contienen todos los documentos de Excel o de otro tipo de informes. Beneficios del Business Intelligence

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¿Qué es Business Intelligence y qué ventajas tiene?

La inteligencia empresarial aprovecha el Big Data para obtener múltiples beneficios.

Big Data e Inteligencia Empresarial son dos términos vinculados que hacen referencia al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Pero, ¿qué es Business Intelligence exactamente?

¿Qué es la Inteligencia Empresarial? Según Logicalis, este término hace referencia a toda aquella información estratégica y analítica que una empresa predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones. En el pasado, la inteligencia en los negocios solo se utilizaba para explicar y comprender, pero pronto los empresarios se dieron cuenta de que ofrecía múltiples ventajas.

De esta forma, la Inteligencia Empresarial se convirtió en una herramienta habitual en las empresas que se utilizaba para maximizar sus resultados y, actualmente, el análisis de datos, gracias también al desarrollo del Big Data, permite gestionar tanto los datos que han sido almacenados en años  pasados como los que se generan en tiempo real.

Las empresas aumentan así sus capacidades predictivas, lo que es un reflejo del aumento de la confianza en los datos y de la evolución de las capacidades de automatización. Este sistema aporta toda la información necesaria, identificando tendencias dentro del conjunto de datos que hay almacenados en las organizaciones.

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Además, la Inteligencia Empresarial reduce la cantidad de tiempo que implica buscar grandes cantidades de información en todas las bases de datos de las que disponen. Esto permite que todos los datos provengan de una única fuente a la que se puede acceder desde diferentes puntos aumentando la productividad y mejorando la precisión y la utilidad de los mismos.

Por otra parte, gestionar un negocio utilizando la Inteligencia Empresarial ofrece la ventaja de que los datos útiles son precisos y pueden aportar tendencias y previsiones que ayuden a los trabajadores a tomar decisiones más beneficiosas para la empresa. Las estimaciones y las conjeturas desaparecen mientras que se detectan oportunidades que pueden dar paso a la planificación de un futuro exitoso.

El proceso de Inteligencia Empresarial implica, por tanto, el análisis de datos, la integración de información empresarial relevante y útil en una empresa y la divulgación de esa información para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basándose en datos precisos y mejores.

Para almacenar y compartir esos datos entre los miembros de una organización se suelen utilizar Centros de Inteligencia Empresarial, que son espacios creados específicamente para contenido de Business Intelligence. La información se suele organizar en listas y bibliotecas virtuales que contienen todos los documentos de Excel o de otro tipo de informes.