Uno de los cambios que más han impulsado las empresas durante el último tiempo, lo cual se ha acelerado con la pandemia, es la aplicación de business intelligence y la digitalización de diferentes procesos. 

Parte de esa transformación, involucra la gestión de los datos en las organizaciones. Inteligencia empresarial aplicada con el objetivo de impulsar la eficiencia, mediante toma de decisiones basadas en información específica y detallada. 

Las compañías, en el contexto actual, están obligadas a estar a la vanguardia y la industria 4.0 requiere de estos nuevos modelos de negocios. Ante esta necesidad, soluciones como Business Intelligence y Big Data, son cruciales.  

Pero antes de su implementación, resulta esencial conocer y distinguir los términos asociados a la transformación digital, ya que no siempre son fáciles de asimilar: data science, machine learning, deep learning. ¿Te suenan?

De seguro en más de alguna ocasión has escuchado sobre ellos, pero… identificas cada uno de estos conceptos.   

 Si estás en el grupo que los confunde o no los entiende del todo, aquí te los explicamos. Toma nota. 

^{_{1. Business Intelligence}}

El término Business Intelligence o inteligencia empresarial se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa,  como la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales. 

Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de la producción, con información relacionada con la empresa o sus distintas áreas. 

Mediante las herramientas y técnicas ETL (extract, transform and load), o ETC (extracción, transformación y carga), se obtienen datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los datos), para luego cargarlos en un almacén de datos. 

_{^{2. Big data}}

Quizás hoy en día los datos son uno de los activos más importante dentro de las empresas.  

Sin embargo, el término Big Data no puede aplicarse a cualquier tipo de información, pues tienen que basarse en la lógica de las 5V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor de los datos.

Sólo si se cruzan estas variables, una compañía estará en condiciones, derechamente, de hablar de Big Data y de implementar un proyecto de este tipo. 

_{^{3. Análisis predictivo}} 

Una vez que ya contamos con la data ordenada y disponibilizada, el siguiente paso para las empresas es sacarle partido a esa información y, para ello, es vital el análisis predictivo (predictive analytics).  

Esta técnica se basa en utilizar datos y patrones históricos, para estimar la probabilidad de resultados futuros.  

La implementación de esta técnica, permite a las compañías actuar con proactividad ante diferentes situaciones de riesgos y anticiparse a diferentes tendencias del mercado.  

_{^{4. Data science}} 

También conocida como la ciencia de los datos, es una disciplina que unifica conocimientos de estadística, análisis de datos, métodos científicos, algoritmos, entre otros, para extraer información relevante de distintas formas de datos. 

Los proyectos de data science gestionan grandes volúmenes de datos y engloban conceptos más complejos como Machine learning o Deep learning. 

_{^{5. Machine learning}} 

Concepto que en español significa aprendizaje automático y aunque parezca muy vanguardista tiene sus orígenes en la década del 60. 

Esta disciplina de las ciencias de la computación, estudia el reconocimiento de patrones en los procesos de ingeniería, matemática y computación. Asimismo, el aprendizaje de las computadoras.  

El objetivo es que sean los algoritmos los que realicen hallazgos o conclusiones, a partir de un conjunto de datos, sin necesidad de la intervención humana.  

_{^{6. Deep learning}} 

Deep Learning es una técnica para implementar el Machine Learning, para lo cual utiliza una red neuronal artificial compuesta por diferentes niveles jerárquicos.  

En una primera fase de la jerarquía, la red aprende algo simple según los datos disponibles, y luego avanza a un nivel más complejo.  

En Deep Learning, en lugar de enseñar una lista de reglas para la solución de un problema, se entrega un modelo para evaluar ejemplos y una pequeña colección de instrucciones para modificar este modelo cuando se generen errores.  

Como ves, antes de incorporar cualquiera de estas herramientas, lo primero es revisar si cuentas con el insumo básico: los datos.  

En MAS Analytics te ayudamos con este proceso, detectando puntos de desarrollo y explotación de tus datos. 

Revisa una demostración, aquí.