Blog Universidad Panamericana

Ubi spiritus libertas

close

Categoría

Suscríbete

Popular Posts

Negocios Internacionales: todo lo que necesitas saber sobre esta carrera
La relación entre filosofía y ciencia
¿Qué es la investigación pura y qué ventajas tiene dentro de una academia?
¿Por qué estudiar Finanzas?: todo sobre la carrera
¿Qué son las instituciones políticas y cuál es su función?
Escrito por Doctorado en Ciencias Empresariales
en abril 21, 2021

Para comprender la diferencia entre la ciencia de datos y la inteligencia de negocios, es preciso comprender de antemano algunas definiciones, las cuales presentamos en este artículo.

La ciencia de datos casi siempre se halla vinculada a la explosión del big data (o los macrodatos). Es la fusión de numerosas disciplinas emparentadas, éstas incluyen ingeniería de software, ingeniería de datos, inteligencia de negocios, informática y estadísticas, entre otras.

La ciencia de datos tiene como base una serie de procesos que giran en torno a la recuperación, la recopilación, el procesamiento y la transformación de grandes cantidades de datos, lo que suele denominarse “big data”.

Contenido relacionado: La importancia de la ciencia de datos en la estrategia empresarial

A menudo, se sugiere que la ciencia de datos, surgida a raíz del big data, se centra en:

  • La utilización del big data
  • El estudio de los datos no estructurados
  • La precisión de las matemáticas avanzadas y de las estadísticas
  • La innovación en las redes sociales
  • La creatividad de las narraciones
  • La investigación forense

El paraguas de la ciencia de datos: big data, aprendizaje automático, minería de datos y análisis de datos

La ciencia de datos implica: darle estructura al big data, hallar patrones de utilidad en éste y asesorar a empresarios sobre las posibilidades y consecuencias de su aplicación. Existen varias herramientas y procesos que se subordinan a la ciencia de datos:

Big data: volúmenes extensos de datos no organizados, con frecuencia de distintas fuentes, que no pueden ser procesados por medio de aplicaciones tradicionales. Es el fundamento de la ciencia de datos.

Aprendizaje automático: se refiere a las técnicas de inteligencia artificial empleadas en la minería de datos.

Combinación de estadística, informática y matemáticas, el aprendizaje automático es un término general para describir el proceso mediante el cual un algoritmo aprende y realiza predicciones relacionadas con los datos que va encontrando.

El lenguaje de programación Python es una herramienta ampliamente utilizada en el desarrollo de aprendizaje automático, por ejemplo.

Algunos conceptos de aprendizaje automático son: la interacción de sistemas existentes como bases de datos de producción, la limpieza de datos y la adquisición de datos, cuyo objetivo final es desarrollar modelos predictivos y algoritmos modificables, conforme cosechan nuevos datos de las estadísticas inferenciales.

Minería de datos: hace referencia a la construcción de modelos capaces de predecir los valores de variables específicas a través de la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático al big data.

La minería de datos es el proceso de recopilación de datos y de búsqueda de patrones en los mismos.

La minería de datos conlleva el diseño de algoritmos utilizados para extraer conocimiento a partir de conjuntos de datos no estructurados por medio de la identificación y aplicación de patrones. Algunas de las actividades clave que aborda incluyen:

  • Clasificación supervisada
  • Reconocimiento de patrones
  • Agrupamiento (clustering)
  • Técnicas estadísticas

La ciencia de datos es dependiente de la minería de datos. De hecho, suele ser el primer paso del que se vale, pues les permite a los científicos de datos diferenciar entre hallazgos significativos y contenido aleatorio.

Análisis de datos: utiliza técnicas y herramientas de minería de datos con el objetivo de descubrir patrones en los conjuntos de datos analizados.

El análisis de datos predice la relación entre conjuntos de datos u otras variables conocidas, en un esfuerzo por aprender cómo puede ocurrir cierto evento particular en el futuro. El análisis de datos es un recurso de la ciencia de datos, con el cual se identifica información estratégica y procesable.

Ciencia de datos vs. inteligencia de negocios: en qué se parecen y en qué se diferencian

Muchos han llegado a considerar la ciencia de datos como la inteligencia de negocios más innovadora. Sin embargo, la ciencia de datos y la inteligencia de negocios, en realidad, constituyen dos disciplinas muy diferentes y la una no puede reemplazar a la otra.

De hecho, tanto los científicos de datos como los analistas de negocios trabajan juntos en roles diferentes pero relacionados con el big data, y convierten los datos sin procesar en información útil y procesable.

Además, tanto la ciencia de datos como la inteligencia de negocios les permiten a las organizaciones descubrir información, dentro de los datos sin procesar, que puede comercializarse o ser socialmente útil.

Muchas organizaciones requieren la experiencia tanto de científicos de datos como de analistas de negocios para optimizar el uso del big data.

  • Inteligencia de negocios

Todo proceso en inteligencia de negocios se trata de proporcionar informes retrospectivos que puedan coadyuvar a las empresas a monitorear el estado actual de su negocio y responder a preguntas sobre el progreso de su desempeño comercial.

Es decir, el enfoque de la inteligencia de negocios es interpretar datos pasados. Los analistas de negocios realizan un trabajo meticuloso basado en planes cuyo fin es ensamblar las piezas del rompecabezas de big data y arribar a respuestas concretas.

La inteligencia de negocios tiende a centrarse en informes, paneles y alertas, todos los cuales tienen la ventaja de la visualización. Los entregables fácilmente digeribles (gráficos circulares, gráficos de barras y similares) son su sello distintivo.

El valor de la inteligencia de negocios radica en su accesibilidad. Aunque las organizaciones la utilizan en la toma de decisiones estratégicas, también tiene limitaciones.

Lo más importante es que estas herramientas funcionan con variables que ya existen. Entonces, debe saber qué se busca en concreto para utilizarlas.

  • Ciencia de datos

La ciencia de datos se diferencia de la inteligencia empresarial en que emplea datos pasados ​​para hacer predicciones futuras. Muchas veces, los científicos de datos les ayudan a las empresas a mitigar la incertidumbre futura al realizar predicciones de rendimiento.

Si bien la inteligencia de negocios tiende a ser estructurada, la ciencia de datos se inclina más hacia lo que aún no tiene estructura. Así, se ocupa de datos incompletos, desordenados y no organizados, que no pueden usarse de inmediato sin cierto grado de limpieza y de preparación.

La ciencia de datos y la inteligencia de negocios existen dentro del mismo espectro, aunque en extremos opuestos.

Conoce nuestro Doctorado en Ciencias Empresariales y lo que te aportará

En última instancia, una se enfoca en administrar y reportar datos comerciales existentes para monitorear áreas de preocupación o de interés, mientras que la otra genera conocimientos predictivos y posibilita innovaciones mediante la aplicación de algoritmos y herramientas analíticas avanzadas.

Al estudiar el Doctorado en Ciencias Empresariales de la Universidad Panamericana tendrás la oportunidad de aprender y aplicar las técnicas más innovadoras en inteligencia de negocios y mercadotecnia. Descarga el plan de estudios:

Nueva llamada a la acción

También podría interesarte:

Déjanos saber lo que pensaste acerca de este post

Pon tu comentario abajo.

También te puede interesar:

Doctorado en Ciencias Empresariales

El rol de la investigación en el proceso de toma de decisiones

La investigación empresarial puede abordarse a través de distintos métodos, según el tipo de información que se requiera...

Doctorado en Ciencias Empresariales

Cómo nutrir los proyectos colaborativos entre empresarios e investigadores

Las colaboraciones entre empresarios e investigadores han dado vida a muchos descubrimientos de enorme éxito a lo largo ...

Doctorado en Ciencias Empresariales

30 temas de investigación financiera

¿Por qué temas de finanzas? Es constante la búsqueda de temas interesantes de finanzas, lo cual puede comprenderse, pues...