Principales diferencias del BI y el análisis predictivo

Lo primero, pues, es saber bien de qué hablamos cuando usamos uno u otro término.

Business Intelligence

Business Intelligence o BI es un sistema tecnológico que examina la información y ofrece información procesable que ayuda a los directores, responsables y empleados a tomar decisiones empresariales. Se trata de un software que permite cambiar las estadísticas en conocimientos procesables con los que conformar las decisiones estratégicas y tácticas de una organización.

Las aplicaciones de BI acceden a los conjuntos de registros y los analiza, mostrando los resultados de este análisis en informes, resúmenes, cuadros de mando, gráficos, tablas y mapas.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es el uso de datos, algoritmos estadísticos y estrategias para descubrir la probabilidad de las consecuencias futuras. Para realizar estas predicciones se basa principalmente en datos históricos. El objetivo es no solo comprender lo que ha ocurrido, sino intentar averiguar qué puede suceder en el futuro.

El análisis predictivo no solo analiza el comportamiento pasado sino que emplea estos datos y sus estadísticas para anticiparse e informar de lo que va a ocurrir en el futuro.

Principales diferencias

Viendo las definiciones de ambas opciones ya podemos distinguir algunas de las principales diferencias que existen entre el Business Intelligence y el Análisis predictivo. A grandes rasgos, podemos decir que lo que separa a estas dos opciones radica, sobre todo, en dos grandes áreas:

• Datos: en BI, los datos brutos se procesan en información para uso directo de las personas. En el caso del análisis predictivo, los datos brutos se procesan en datos estructurados para su uso productivo y estimaciones futuras por parte de la organización.
• Decisión: BI ayuda a las personas a tomar decisiones basadas en conocimientos y el análisis predictivo ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en hechos y conjuntos de datos.

De esta forma, el objetivo de la analítica empresarial tradicional o BI es proporcionar información a los usuarios sobre el rendimiento de los datos históricos de sus operaciones empresariales. Esta tecnología se utiliza sobre todo para la elaboración de informes sobre el estado actual y pasado de una empresa.

Mientras, el análisis predictivo, gracias a las técnicas de previsión, ayuda a resolver problemas complejos en el entorno empresarial. También hace uso de métodos cuantitativos avanzados, incluyendo la minería de datos tanto descriptiva como predictiva, simulaciones, que pueden proporcionar mejor información sobre el negocio en comparación con los enfoques analíticos tradicionales utilizados por el análisis de negocio.

La analítica empresarial se basa en métodos como la consulta, la elaboración de informes, los cuadros de mando y OLAP, utilizando un conjunto de métricas centradas en el rendimiento empresarial pasado.

Por otro lado, el análisis predictivo ayuda a predecir eventos futuros y a explorar patrones de datos brutos que pueden ser más complejos de detectar.

Con la analítica de empresa, el análisis se diseña para ser más repetitivo basándose en modelos de informes que extraen información específica relacionada con la empresa para evaluar el rendimiento histórico.

Beneficios de una y otra opción

Ambas tecnologías pueden proporcionar interesantes beneficios a las empresas cuando las emplean, puesto que proporcionan métodos y herramientas para manejar y comprender los datos de que se dispone.

Así, con el BI prácticamente todas las áreas de cualquier empresa se beneficiarían de la conversión de datos brutos en información útil y significativa. La inteligencia empresarial sirve de apoyo a numerosas funciones de una organización, desde la selección y contratación hasta la formación y el cumplimiento, pasando por el marketing y las ventas.

Mientras, los análisis predictivos son especialmente útiles para la planificación. Por ejemplo, dotar a los centros de contacto del número adecuado de empleados es difícil, sobre todo en mercados dinámicos. Mediante el análisis de los patrones de llamadas actuales, junto con los datos de periodos anteriores y los factores económicos, el análisis predictivo puede ayudar utilizando modelos de regresión para predecir el volumen de llamadas que debe esperar un centro de contacto en un momento determinado del día o de la semana. Esta información puede ayudar a los directivos a determinar cuántos empleados necesitarán para aumentar o reducir el número de llamadas