Big data es un término que se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos, que pueden ser tan grandes y complejos que las herramientas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para gestionarlos adecuadamente. Este concepto no solo se refiere a la cantidad de datos, sino también a la velocidad con la que se generan, la variedad de fuentes de datos y la validez de la información.
Por su parte, el business intelligence (BI) se refiere a un conjunto de tecnologías, procesos y herramientas que permiten la recopilación, integración, análisis y presentación de datos empresariales con el objetivo de ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas y estratégicas. BI se centra en transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones, identificando patrones, tendencias y oportunidades a partir de los datos disponibles.
Índice de temas
1. En qué se relacionan el big data y el BI
El BI y el big data están estrechamente relacionados, pero tienen enfoques y objetivos distintos, aunque se complementan perfectamente en el proceso de análisis de datos para la toma de decisiones. Ambos se utilizan para obtener insights valiosos a partir de grandes volúmenes de datos, pero difieren en su alcance y en cómo abordan esos datos.
El big data genera datos masivos y diversos, algunos de los cuales son no estructurados, como registros de transacciones, interacciones en redes sociales, datos de sensores (IoT), o datos de clics en sitios web. Estos datos pueden ser procesados y analizados por herramientas de BI para obtener insights valiosos.
Las herramientas de BI pueden tomar los datos procesados y transformados por el big data y estructurarlos de manera que sean fácilmente entendibles y útiles para los tomadores de decisiones. El BI se enfoca en ofrecer una visión clara y comprensible del pasado y del presente de la empresa, presentando los resultados a través de dashboards y reportes visuales.
El big data y el BI pueden trabajar juntos para ofrecer análisis en vivo y generar insights casi instantáneos
Los datos provenientes del big data pueden alimentar modelos predictivos que luego son analizados con herramientas de BI. Por ejemplo, el big data puede ser usado para predecir comportamientos futuros de los consumidores y el BI puede presentar esa predicción de manera visual y comprensible para los gerentes y ejecutivos de la empresa.
Con el crecimiento de la analítica en tiempo real, el big data y el BI pueden trabajar juntos para ofrecer análisis en vivo y generar insights casi instantáneos. Las empresas pueden detectar tendencias, problemas o oportunidades a medida que suceden, permitiendo una toma de decisiones más ágil y efectiva.
1.2. Ejemplo práctico de la relación entre big data y BI
Aunque tienen diferencias, el BI y el big data se complementan perfectamente en el ciclo de análisis de datos para las empresas. Por ejemplo, en el caso de una empresa de retail que tiene millones de transacciones de clientes cada día, además de comentarios en redes sociales y datos de sensores en las tiendas físicas; estos datos son procesados y organizados por herramientas de big data, como Hadoop o Spark, que permiten filtrar y preparar esos datos.
Más tarde, el business intelligence entra en acción aplicándolo a esos datos procesados para presentarlos de manera accesible a los ejecutivos de la empresa a través de dashboards interactivos en herramientas como Power BI o Tableau. Los analistas de la empresa pueden identificar patrones de compra, prever cambios en la demanda de productos, y realizar ajustes en las estrategias de marketing o en la gestión de inventarios.
2. Principales diferencias entre el big data y el BI
El big data y el BI también tienen diferencias clave en su enfoque, alcance, tecnologías, y objetivos. Ambas disciplinas buscan aprovechar los datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, pero lo hacen de formas distintas.
2.1. Enfoque en los datos
El big data se centra en manejar grandes volúmenes de datos que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Estos datos pueden provenir de múltiples fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos IoT, registros de clics, videos, textos, imágenes, etc. La variedad, velocidad y volumen de los datos son mucho mayores en el análisis de big data que en el de BI.
En este sentido, el business intelligence se enfoca en analizar datos estructurados y ya organizados que se encuentran en bases de datos, almacenes de datos (data warehouses), hojas de cálculo, etc. El BI se ocupa principalmente de datos históricos o de presente, que se almacenan en un formato bien definido y estructurado (como tablas, filas y columnas).
2.2. Objetivo y tipo de análisis
El objetivo principal del big data es procesar grandes cantidades de datos para extraer patrones complejos, realizar análisis predictivos y descubrir relaciones no evidentes. En lugar de centrarse solo en lo que ya ha sucedido, el big data permite a las empresas predecir lo que podría suceder en el futuro, -por ejemplo, la predicción de tendencias o comportamientos futuros-.
Por su lado, el enfoque del BI está más centrado en analizar datos históricos y actuales para apoyar la toma de decisiones en el presente. BI ayuda a las empresas a responder preguntas como “¿qué está sucediendo ahora?” o “¿qué ocurrió en el pasado?” a través de informes, visualizaciones y dashboards.
2.3. Tecnologías y herramientas
El desarrollo del big data se apoya en tecnologías y herramientas tales como:
- Hadoop: Un marco de procesamiento de datos distribuidos.
- Apache Spark: Un motor de procesamiento rápido para análisis de big data.
- NoSQL: Bases de datos como Cassandra o MongoDB, que permiten almacenar datos no estructurados.
- MapReduce: Un modelo de programación para el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.
- Tecnologías en tiempo real: Como Kafka para el procesamiento de flujos de datos en tiempo real.
Algunas de las herramientas de BI más comunes incluyen:
- Tableau, Power BI, Qlik, SAP BusinessObjects: Herramientas para crear informes y dashboards visuales.
- SQL: Lenguaje de consulta estructurado, usado para interactuar con bases de datos relacionales.
- Data Warehouses: Almacenes de datos estructurados, como Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft SQL Server.
- ETL (Extract, Transform, Load): Herramientas para extraer datos, transformarlos y cargarlos en sistemas BI.
2.4. Procesamiento de los datos
El big data se enfoca en el procesamiento y análisis de datos en tiempo real o casi en tiempo real. Esta materia se ocupa de procesar datos de forma distribuida y de manejar datos que no pueden ser almacenados ni procesados en un solo servidor o base de datos debido a su volumen o complejidad. En este sentido, precisa de una infraestructura escalable.
El BI se ocupa del procesamiento de datos históricos o presentes, utilizando bases de datos más tradicionales y modelos de procesamiento más lineales. En muchos casos, con el BI se almacenan primero los datos y luego se procesan en bloques, lo que se denomina batch processing.
Aunque tienen diferencias, el BI y el big data se complementan perfectamente en el ciclo de análisis de datos para las empresas
2.5. Tipo de datos que manejan
Mientras que, como hemos mencionado anteriormente, con el big data se manejan una mezcla de datos estructurados (por ejemplo, bases de datos tradicionales), semiestructurados (por ejemplo, XML, JSON) y no estructurados (como texto libre, imágenes, videos, logs de servidor, etc.); con el business intelligence se manejan, principalmente, datos estructurados, organizados en bases de datos relacionales y en un formato de fácil análisis (tablas, registros, columnas).
2.6. Escala de los datos
El big data está diseñado para trabajar con volúmenes masivos de datos, que pueden llegar a ser de terabytes, petabytes o más. Sin embargo, como ya hemos señalado, el business intelligence trabaja con volúmenes de datos más pequeños . No obstante, esto está cambiando con el tiempo, ya que las herramientas de BI están comenzando a manejar volúmenes más grandes de datos.
2.7. Perfiles profesionales en el área de big data y de BI
Un experto en big data ayuda a las empresas a descubrir patrones ocultos y predecir eventos futuros utilizando modelos predictivos y análisis en tiempo real. El objetivo es no solo informar sobre lo que ha ocurrido, sino también anticiparse a lo que puede ocurrir en el futuro, lo que permite tomar decisiones proactivas.
Por su lado, un profesional del business intelligence ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en información histórica y tendencias actuales. Su objetivo es proporcionar informes y dashboard que resalten el desempeño empresarial pasado y presente para mejorar la gestión operativa y la estrategia.
3. Futuro de ambas tecnologías
El futuro del big data promete ser profundamente transformador, con avances que no solo mejorarán las capacidades de análisis y predicción, sino que también traerán nuevos desafíos en términos de privacidad, seguridad y gobernanza de datos. La inteligencia artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT), la computación en la nube y el análisis en tiempo real serán las piedras angulares sobre las que se construya el futuro de big data, abriendo nuevas oportunidades para las empresas de todas las industrias.
A medida que las plataformas de big data evolucionen, los modelos predictivos y prescriptivos se mejorarán significativamente con la ayuda de algoritmos de machine learning e IA que pueden analizar datos más rápidamente y con mayor precisión. Estas tecnologías se integrarán de igual manera en las herramientas de BI, tanto para el análisis de datos como para la automatización de insights.
El IoT, que conecta dispositivos físicos con la red, generará una cantidad abrumadora de datos en tiempo real. A medida que más dispositivos se conectan a la red, desde electrodomésticos hasta vehículos autónomos, las empresas y gobiernos necesitarán soluciones de big data para procesar y analizar estos datos masivos en tiempo real. Esta expansión de la tecnología de sensores conllevará la necesidad de un procesamiento de datos descentralizado en la nube. El edge computing permitirá procesar los datos más cerca del lugar donde se generan, reduciendo la latencia y mejorando la eficiencia.
Con el aumento del volumen de datos personales y sensibles que se recopilan, la privacidad y la seguridad serán cuestiones clave. En el futuro, se espera que surjan tecnologías más avanzadas para el procesamiento de datos privados, como el encriptado homomórfico, -que permite realizar operaciones matemáticas sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos-; y los modelos de IA explicables. En este sentido, el blockchain podría jugar un papel importante en la gestión de big data, ofreciendo formas seguras y transparentes de registrar y verificar transacciones de datos.
Las bases de datos se volverán cada vez más inteligentes, adaptándose a los cambios en los patrones de datos y ajustándose automáticamente para ofrecer un mejor rendimiento. Muchos de estos datos serán abiertos y procederán de diversas fuentes y canales, como data lakes, lo que aumentará la interoperabilidad entre diferentes plataformas de datos y sectores. Esto conducirá a una visualización de datos de BI cada vez más evolucionada y colaborativa, con gráficos más interactivos, personalizables y dinámicos; y a un análisis narrativo de éstos, por el que los sistemas generan explicaciones textuales de los datos.
La gestión cada vez más avanzada e inteligente de los datos, tanto por parte del big data como del BI, permitirá una democratización de esta tecnología y una personalización masiva de los servicios ofrecidos basándose en la información obtenida, y surgirá un BI self-service, más accesible y popular.
Por último, la sostenibilidad también se puede ver afectada por el procesamiento masivo de datos del big data y el business intelligence, lo que conlleva a un consumo de energía creciente que conduce a la búsqueda de centros de datos y regiones cloud cada vez más eficientes.
