El Business Intelligence (BI) se basa en una serie de procesos para transformar los datos en información. Y, ¿qué ventaja nos proporcionan estos datos? En primer lugar, permiten mejorar la toma de decisiones y, en segundo, lugar conceden la oportunidad de mejorar.
En resumen, se trata de un conjunto de metodologías y tecnologías que permiten obtener datos desestructurados, que no están preparados para el análisis directo, en datos estructurados, con los que se puede trabajar.
La información a partir de la que se obtienen los datos puede ser interna (proceso productivo, índices anuales…) o externa (estudios, datos económicos). El objetivo final es convertir esta información, en un principio inconexa, en información que pueda ser analizada y comparada y que permita a las empresas e instituciones dar soporte a la toma de decisiones.
Conceptos clave del Business Intelligence
Para comprender un poco mejor este amplio término vamos a profundizar en sus conceptos clave como el Data Warehouse (DW), Datamart y los procesos ETL:
Data Warehouse (DW)
El Data Warehouse es una base de datos en la que se almacenan las informaciones que recogen los diferentes sistemas de una empresa. Es decir, es un repositorio unificado donde se integra y trata la información procedente de diversas fuentes para procesarla y analizarla desde diferentes perspectivas.
Datamart
Como el Data Warehouse, un Datamart es un almacén de datos pero que no se ocupa del global de la empresa sino de un área más específica, como puede ser un departamento. Estos subconjuntos de información sirven para ayudar a un área más concreta del negocio en la toma de decisiones. Así, permite analizar la información que afecta a un departamento concreto de forma más especializada.
Procesos ETL
Extraer, transformar y cargar (extract- transform- load) son las siglas que conforman los procesos ETL. Son precisamente las fases que siguen las ETL para la integración de los datos en los DW, en los Datamart, en las bases de datos o para otros cometidos. Estos son los tres pasos que sigue el ETL:
- Extracción: extrae los datos desde una fuente de origen y convierte los válidos a un formato adecuado.
- Transformación: los datos son traspasados y transformados siguiendo unas directrices y normas.
- Carga: los datos son cargados a un sistema de destino. Por ejemplo, el Data Warehouse de la empresa o el Datamart de un departamento.
Diferencias entre Business Intelligence y Big Data
El BI y el Big Data son conceptos similares que tienden a confundirse, sin embargo, son diferentes aunque complementarios. Estas son las principales diferencias entre ambos sistemas de análisis de datos:
- En el Big Data los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, mientas que en el Business Intelligence en un servidor central.
- El Big Data suele trabajar con enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados con sistemas analíticos convencionales. En el caso del Business Inteligence se pueden utilizar sistemas tradicionales de análisis de datos.
A la hora de trabajar con datos, bien sea en Business Intelligence o Big Data, la formación es imprescindible. Si te gustaría profundizar más en este ámbito empresarial en indudable crecimiento, el Instituto Europeo de Posgrado (IEP) imparte un MBA en Business Intelligence y Big Data. Una doble titulación de IEP con la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid que te permitirá especializarte en estos sistemas que cada vez más empresas adoptan.
