Uno de los términos más de moda dentro del mundo digital y empresarial es el de business intelligence, término que va de la mano del Big Data. Ambos conceptos forman parte del movimiento de transformación digital de las empresas. En este artículo haré una pequeña introducción sobre Business Intelligence y Big Data, para que os podáis hacer una idea de la importancia de aplicarlo en vuestra empresa.
¿Qué es el Business Intelligence?
Cuando hablamos de BI nos referimos a la habilidad para transformar los datos que tenemos en información, y posteriormente en conocimiento útil para la empresa. Es la mejor manera para optimizar el proceso de toma de decisiones.
Desde un punto de vista más pragmático, hablamos sobre el conjunto de metodologías, tecnologías y aplicaciones que nos permite transformar todos los datos existentes, ya sea de fuentes internas o de fuentes externas, en información estructurada para su explotación, análisis o conocimiento.
El Business Intelligence aporta una gran ventaja competitiva para la empresa, ya que se obtendrá una información privilegiada para dar los pasos correctos en los negocios.
Términos relevantes del Business Intelligence
A continuación, muestro una serie de términos muy habituales en el mundo del BI y del Big Data. Términos que es necesario conocer para poder entender un poco más este complicado mundo:
Datamart: se trata de una base de datos departamental. Es decir, en esa base de datos solo encontraremos información sobre un departamento concreto de la empresa, ya sea finanzas, marketing o logística. Se caracteriza porque su estructura de datos está optimizada para estudiar los datos específicos de ese departamento.
Datawarehouse: se trata de la base de datos corporativa. Integra y depura la información de las fuentes, para que posteriormente pueda ser analizada. La creación de un datawarehouse es el primer paso para implantar una estrategia óptima para la empresa. Su principal ventaja es la forma en la que se almacena la información, siendo las más famosas las tablas en estrella o en copo de nieve. La información en este caso es homogénea y fiable, permitiendo de esa manera un tratamiento jerarquizado de la misma.
ETL (Extract, Transform & Load): extracción, transformación y carga de la información. Es el proceso para conseguir que los datos se conviertan en información de valor, el proceso ETL. Se obtiene la información procedente de las diferentes fuentes, tanto internas como externas, posteriormente, se realiza un filtrado, limpieza y agrupación de la información y finalmente, los datos se organizan en una base de datos.
Datamart OLAP: se basan en los cubos OLAP, que son construidos agregando los indicadores necesarios de cada cubo relacional.
Datamart OLTP: lo más común es este caso es optimizar el rendimiento, a través de filtros por ejemplo, y aprovechar así la particularidad de cada departamento.
¿Qué es el Big Data?
Cuando hablamos de Big Data, nos referimos al gran volumen de datos, tanto estructurados como desestructurados que existen. Aunque lo importante del Big Data no son los datos en sí, sino lo que se puede hacer con esa información. El Big Data suele estar más relacionado con las bases de datos externas de la empresa, y como explicaré en el siguiente punto, la gran velocidad de datos generados en poco tiempo es el principal problema. Hay que saber diferenciar los datos buenos de los que no lo son, porque, al fin y al cabo, sí utilizamos datos de mala calidad, las decisiones no serán correctas.
¿Qué son las 5 Vs del Big Data?
El Big Data se compone de 5 dimensiones que lo caracterizan, a continuación defino las 5 Vs del Big Data:
Volumen: el volumen a analizar es masivo. Cada día se producen Terabytes de información, y la capacidad de las bases de datos se duplican cada dos mesas. Para que os hagáis una idea, todos los datos producidos en 2 días, suponen más información que todos los generados hasta el año 2003. Esto provoca que gestionar estos datos sea un reto.
Velocidad: el flujo de datos no es solo masivo, sino que es constante. La gran rapidez de generación de datos hace que los mismos queden desfasados rápidamente. Por lo que las empresas deben de ser hábiles, y tienen que recopilar, almacenar y procesar esa información a una gran velocidad.
Variedad: el origen de los datos es muy heterogéneo. Provienen de diferentes fuentes, internas y externas, y pueden venir estructurados o no estructurados, siendo el 80% de los datos del Big Data no estructurados.
Veracidad: son muchos los datos que llegan incompletos o de poca calidad, y sí utilizamos datos equivocados, tomaremos decisiones equivocadas en la empresa. La incertidumbre sobre la veracidad de los datos provoca dudas sobre la calidad de los mismos en el futuro. Por eso es importante asegurarse de que los datos recopilados tengan validez.
Valor: una vez que los datos son transformados en información, hay que saber qué valor nos aportan. Cuanto más valor tengan los datos, más rendimiento le sacaremos a los mismos.
¿Para qué sirve el Business Intelligence y el Big Data?
Es sencillo, para la toma de decisiones. En un mundo tan globalizado como el actual, el secreto del éxito reside en los datos. Tenemos una gran cantidad de información al alcance de nuestra mano, que bien analizada nos permitirá tomar decisiones operacionales y estratégicas para el correcto funcionamiento de la empresa. Pero siempre hay que tener en cuenta la calidad de dicha información.
El principal problema que tiene el Business Intelligence y el Big Data es, sin lugar a dudas, el coste que tiene, tanto crear una correcta estructura de la información, como contar con el equipo adecuado para el análisis de la misma. Pero es una inversión, que al final generará una recompensa para la empresa.
Confío en que mi artículo sobre el Business Intelligence y el Big Data, os sirva para dar el primer paso en este mundo tan complejo, pero fundamental para cualquier negocio. Sí queréis profundizar mucho más sobre la materia, siempre podéis realizar un master como el que ofrece Telefónica en su instituto tecnológico.
¡Nos vemos en el próximo artículo!
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