Actualmente las empresas generan una gran cantidad de datos a lo largo de una jornada. Gracias a internet todo lo que ocurre queda registrado: cuántas personas visitan la web, datos demográficos, cómo te han encontrado (redes sociales, publicidad o búsqueda), qué productos son los más comprados… absolutamente todo.
Estos datos suelen analizarse para medir el impacto de cada acción, pero existen otras fuentes de datos que normalmente no se tienen en cuenta. Se trata de los softwares de gestión empresarial que utilizan las organizaciones para una mejor gestión de sus recursos. Hablamos de los ERPs, CRMs, GMAO, SGA, MES, etc. Este tipo de herramientas se utilizan en el día a día de la empresa, pero una vez que han cumplido su función los datos se olvidan o se usan únicamente para tareas de contabilidad o facturación.
Cómo extraer valor de los datos
En estos softwares de gestión se esconde la situación real de la empresa. Analizar estos datos dota a los encargados de tomar decisiones de un apoyo para elegir la decisión correcta en el momento oportuno basándose en datos actualizados. Para ello existen dos formas de poder extraer valor de los datos:
Business Intelligence
Mediante un análisis de los datos del negocio podemos saber qué ha ocurrido anteriormente para así tomar mejores decisiones en el futuro. Se trata de capturar, analizar y visualizar los datos de la empresa en cuadros de mando que muestran la información de forma gráfica e interactiva.
Todos los departamentos de una empresa (financiero, comercial, marketing, producción, recursos humanos, dirección…) generan datos que son aprovechables para la creación de cuadros de mando y KPIs.
Gracias al Business Intelligence, podrás tomar decisiones de una manera más ágil y con datos de calidad, siendo así capaz de adelantarte a tu competencia.
En Mistral nos gusta comparar el Business Intelligence con un retrovisor: gracias a él puedes ver todo lo que hay detrás de ti y es imprescindible para poder conducir, ya sea un negocio o un coche.
Data Science
El Data Science lleva el análisis de datos a un nivel superior ya que permite extraer conocimiento de los datos gracias a algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. A diferencia del Business Intelligence, el Data Science te permite mirar hacia el futuro y también te sugiere soluciones para optimizar los procesos de tu negocio.
Esta solución es muy versátil y transversal a cualquier tipo de sector. Entre las aplicaciones del Data Science destacan la predicción de la demanda o de precios y el mantenimiento predictivo, que te permite mirar hacia el futuro, y otras aplicaciones relacionadas con los procesos del negocio como son segmentación de clientes, recomendación de productos, distribución eficiente de los recursos o detección de patrones.
Existen proyectos donde la cantidad de datos es tan grande, o son muy complicados de manejar, que las tecnologías tradicionales no son capaces de trabajar con ellos y es necesario softwares específicos. Es aquí donde aparecen las tecnologías de Big Data que nos ayudan a transformar los datos para que posteriormente podamos trabajar con ellos en los proyectos de Business Intelligence o Data Science.
Muchas veces se confunden los términos Big Data y Data Science. El Big Data no analiza datos, pero hace posible que el Data Science pueda trabajar con ellos. Podemos decir que el Big Data es el músculo y Data Science el cerebro.
Se suele asociar el Big Data con cualquier análisis de datos avanzado, pero no siempre es necesario aplicar este tipo de soluciones para realizar un análisis o llevar a cabo un proyecto de Data Science. En el siguiente post explicaremos las diferencias entre Small, Smart y Big Data.
En Mistral contamos con una amplia experiencia en desarrollos de Business Intelligence y Data Science con empresas de diferentes tamaños y sectores: desde grandes multinacionales hasta pequeñas y medianas empresas. Si tú también quieres empezar a conocer el valor que se esconde en tus datos no dudes en ponerte en contacto con nosotros.
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