Diferencia entre big data y business intelligence

Diferencia entre big data y business intelligence

El papel del big data en la inteligencia empresarial

El crecimiento de la Ciencia de Datos en el mundo moderno impulsado por los datos tenía que ocurrir cuando lo hizo. Si realmente se observa con detenimiento el crecimiento del Análisis de Datos a lo largo de los años, sin la Ciencia de Datos, la Inteligencia de Negocios (BI) tradicional (descriptiva) habría seguido siendo principalmente un reportero de rendimiento estático dentro de las operaciones comerciales actuales. Con el aumento del volumen y la complejidad de los datos, y el crecimiento de las tecnologías de entrada de datos, la Ciencia de los Datos llegó en un momento esencial para proporcionar algunos métodos a los volúmenes de datos expansivos que superan muchas empresas modernas. La cuestión de esta evolución y las similitudes y diferencias entre Data Science y Business Intelligence es un tema importante para muchos que se ocupan de estas tecnologías.
Es importante comenzar con algunas definiciones básicas de los dos términos, profundizando en los dos campos distintos (aunque estrechamente relacionados) dentro de la Analítica de Datos. La ciencia de los datos, tal y como se utiliza en las empresas, está intrínsecamente basada en los datos, y en ella se aplican muchas ciencias interdisciplinares para extraer el significado y las ideas de los datos empresariales disponibles, que suelen ser grandes y complejos. Por otro lado, el Business Intelligence o BI ayuda a controlar el estado actual de los datos empresariales para comprender el rendimiento histórico de una empresa.

Ejemplos de minería de datos e inteligencia empresarial

Si sabe algo de tecnología, probablemente habrá escuchado el término «Big Data». A medida que las capacidades de almacenamiento de las plataformas de datos mejoran, también lo hacen las oportunidades de descubrir la valiosa información que se puede extraer de los datos. Sin embargo, a menudo se confunde Big Data con Business Intelligence, y los debates sobre Big Data suelen confundirlos. Hay una diferencia entre Business Intelligence y Big Data, que probablemente debería conocer, ya que ser capaz de analizar grandes cantidades de datos se está convirtiendo rápidamente en una necesidad que, cuando se hace con recursos, puede beneficiar seriamente a su organización.
Big Data se refiere a conjuntos de datos demasiado grandes para ser procesados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos, y debe distinguirse de los datos que pueden gestionarse con un conjunto de herramientas como Microsoft Excel. La empresa de investigación informática Gartner definió el concepto de Big Data como un conjunto de tres «V»:
– VolumenSe trata de la cantidad de datos que una empresa produce o quiere analizar. En pocas palabras, tiene que haber una gran cantidad de datos, de ahí lo de «big data». Los datos son, naturalmente, demasiado grandes para ser tratados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.

Big data y business intelligence greenwich

Big Data consiste en recopilar, procesar y analizar los enormes datos recogidos desde el día de la invención del transistor y hasta la fecha. Los transistores hicieron que las máquinas fueran rápidas y avanzadas. La potencia de cálculo de las máquinas digitales aumenta cada año en grandes cantidades.
Según la Ley de Moore, «podemos esperar que la velocidad y la capacidad de nuestros ordenadores aumente cada dos años, y pagaremos menos por ellos» El aumento masivo del crecimiento de los transistores es (a) la densidad y (b) el tamaño de la matriz.
La razón de contar todo esto es que cuanto más potencia tenga el dispositivo más será la generación de datos a ese ritmo. El crecimiento ni siquiera es lineal, ¡es exponencial! El análisis más sencillo es que un dispositivo más rápido producirá más datos que un dispositivo más lento. Los mensajes de texto más rápidos, el intercambio rápido de tweets, los vídeos en alta definición con sólo un chasquido de dedos siguen aumentando el pico de Big Data.
La inteligencia empresarial también puede implicar la comprensión de conceptos matemáticos básicos. Temas como la probabilidad, la estadística, los diagramas de flujo, la toma de decisiones efectiva y las técnicas de gestión desempeñan un papel vital en el BI.

Big data analytics y business intelligence pdf

El Big Data es un tema muy discutido y promocionado en el mundo de la informática hoy en día, pero su verdadero significado no siempre es tan claro y fácil de definir. Si se pide a cien personas que describan el término «Big Data», lo más probable es que se obtengan muchas respuestas diferentes:
Pero los big data son en realidad más de lo que acaba de leer. El big data no se refiere únicamente a las cantidades masivas de datos o a la forma en que los consumimos, sino también a la estructura de esos datos con el fin de aportar un valor añadido a la organización.Cada vez más presente en nuestras vidas, el big data está cambiando nuestro día a día. Tanto en nuestro entorno personal como en el empresarial creamos, nos guste o no, un flujo continuo de datos de GPS, registros telefónicos, mensajes de texto y otra información que se captura y está lista para ser analizada:
El Big Data es a menudo llamado el sucesor del Business Intelligence, pero ¿es realmente así? Lo principal que ambos sistemas tienen en común es su existencia para proporcionar respuestas a las preguntas de negocio. Pero el Big Data puede ir, y de hecho va, más allá de los sistemas tradicionales de BI. La analítica de Big Data es similar a la analítica de BI en una de las llamadas V (Valor) pero difiere ligeramente en las otras 3:

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