El mercado de las herramientas de Business Intelligence crecerá a un ritmo anual del 7,6% entre 2020 y 2025, según pone de manifiesto un estudio de MarketsandMarkets. La Inteligencia de Negocio y el Big Data están ofreciendo a las organizaciones justo lo que más necesitan: confianza en medio de la incertidumbre por la pandemia de la COVID-19 y por la imparable transformación digital en que se halla inmerso el sector empresarial.

Los expertos en Business Intelligence y Big Data recurren a soluciones tecnológicas para  automatizar las tareas de recolección y análisis pero, sobre todo, para trabajar en la visualización de datos. Numerosos departamentos (como marketing, RRHH, compras, logística, etc.), así como los mandos directivos, hacen uso de dashboards creados con estas plataformas para consultar información previamente tratada por los analistas y data scientists.

Ante este interés por el Business Intelligence, el número de herramientas a nuestra disposición no hace sino aumentar. ¿Con cuál -o cuáles- quedarnos? En datahack hemos llevado a cabo nuestra propia selección con las 6 soluciones de Inteligencia de Negocio más útiles para este 2021. ¿Las has probado ya?

1.     Power BI

Power BI es una suite de Microsoft para la gestión de datos y la realización de análisis descriptivos y predictivos. Power BI vuelca la información en cuadros de mando interactivos que muestran la evolución de las variables del negocio, favoreciendo una dinámica self-service de acceso a los datos por parte de las distintas áreas de la organización.

Entender el funcionamiento de esta herramienta de Business Intelligence es prácticamente una obligación para los expertos en Big Data. ¿Qué puedes hacer para acercarte a ella?

2.     Tableau

Tableau mantiene su posición de preeminencia entre las soluciones de Business Intelligence más utilizadas. Probablemente, porque los niveles de dificultad en su manejo se adaptan al conocimiento de sus usuarios: los neófitos pueden efectuar análisis sencillos en una plataforma visual e intuitiva; mientras que los especialistas disponen de numeras opciones de configuración en un entorno seguro y escalable.

Además, su gran implantación en todo el mundo ha favorecido el crecimiento de una comunidad online muy activa, que comparte a menudo sus experiencias con la herramienta en foros y redes sociales.

3.     MicroStrategy

La rapidez y la inmediatez son las grandes ventajas que sitúan a MicroStrategy como una de las herramientas de Business Intelligence con más potencial en 2021. Ofrece numerosas posibilidades de integración con otras aplicaciones (con Power BI, entre otras), permite efectuar análisis en tiempo real y acaba con los silos en el manejo de la información empresarial. Además, provee funcionalidades específicas para el entorno móvil.

Uso de herramientas de Business Intelligence en escritorio y móvil

4.     Oracle BI

Oracle BI es la suite de soluciones de Inteligencia de Negocio de Oracle. Presenta dos grandes bazas como herramienta de Business Intelligence para este año:

5.     Qlik

Qlik lleva a gala su posición de liderazgo dentro del Cuadrante Mágico de Gartner 2020 para herramientas de analítica y Business Intelligence, donde comparte trono con Microsoft y Tableau. Lo mejor de esta plataforma es que, con un tono pedagógico en su comunicación, intenta hacer fácil lo difícil, apostando por la simplificación de sus comandos y la automatización de las órdenes. En definitiva, persigue que los usuarios le pierdan el miedo a los datos.

6.     SAP BusinessObjects Business Intelligence

La plataforma BusinessObjects Business Intelligence de SAP destaca por su escalabilidad, requisito extremadamente valioso para startups y empresas en expansión. Se trata de una herramienta de Inteligencia de Negocio con implementación local y 100% integrable con el paquete Office de Microsoft, lo que la convierte en la solución de elección para aquellas compañías que han hecho de Excel su biblia corporativa.

¿Quieres aprender a manejar estas y otras herramientas de Business Intelligence y orientar tu carrera profesional hacia este campo? En datahack encontrarás a tu mejor aliado. Consulta nuestra oferta de formación 100% online en Big Data, práctica y adaptada a las necesidades del mercado. ¿Tienes dudas? Pregúntanos directamente todo lo que se te ocurra. ¡Empieza ya a abrirte camino como especialista en Inteligencia de Negocio!

Si te estás iniciando en el mundo del Big Data, probablemente te encontrarás un poco perdido entre la ensalada de términos que manejan los expertos. Inteligencia Artificial, Machine Learning, Internet de las Cosas… Se trata de piezas de un puzzle que debemos encajar para comprender cómo funciona esto de los datos y ser conscientes de todo el jugo que le podemos sacar. Uno de los componentes claves del cuadro es el Data Science o Ciencia de Datos, que desempeña un papel crucial a la hora de convertir los registros en bruto en información.

¿Qué es el Data Science?

El Data Science o Ciencia de Datos es una disciplina que combina técnicas matemáticas y herramientas tecnológicas para la extracción, el estudio y el análisis de datos. El Data Science pretende, a partir de una observación minuciosa de la realidad, inferir conclusiones útiles para anticipar tendencias y guiar la toma de decisiones.

El Data Science se basa en tres pilares:

El Data Science está íntimamente ligado con el Big Data y la minería de datos. También existen otros conceptos de la Ciencia de Datos que es imprescindible dominar si quieres hacer de tu pasión por los datos tu profesión.

¿Para qué sirve la Ciencia de Datos?

Al Data Science se le puede sacar partido desde ámbitos muy diversos. Podemos pensar en la Salud, con el desarrollo de modelos de diagnóstico cada vez más certeros; o en los Recursos Humanos, donde la Ciencia de Datos nos ayudará a encontrar al candidato perfecto, a analizar el desempeño de los trabajadores o a retener el talento.

Pero la lista es casi infinita, ya que otros sectores como las finanzas, los seguros, el marketing digital, los medios de comunicación, la industria o la logística también pueden aprovecharse de las aplicaciones de esta disciplina. En general, las empresas están potenciando sus áreas de Business Intelligence con Data Sciencists para tener una visión del negocio más analítica y optimizar los procesos de toma de decisiones clave.

¿Qué se necesita para trabajar como científico de datos?

El perfil del científico de datos requiere una mezcla de pensamiento matemático y analítico, aderezado con la capacidad de generar insights y trasladarlos a los demás de forma sencilla y comprensible.

Qué es el Data Science: científica de datos trabajando

La mayoría de las ofertas de empleo para data scientists inciden en la importancia de saber programar con Python o R y estar familiarizado con Apache Spark. En cualquier caso, si no cuentas con estas habilidades informáticas no es una barrera infranqueable, puesto que los másters en Data Science como el de datahack incluyen estas disciplinas como parte de su programa de formación.

¿Por qué y dónde estudiar Data Science?

La profesión de científico de datos ocupa el tercer puesto en el ranking de profesiones emergentes de 2020 (Emerging Jobs Report) que elabora cada año LinkedIn. Estos especialistas están adquiriendo nuevas responsabilidades y ocupando espacios que antes se llenaban con otros roles más tradicionales. Su contratación creció nada menos que un 37% el año pasado con respecto al ejercicio anterior.

Estudiar un máster en Data Science te dará la oportunidad de abrirte paso dentro de este prometedor itinerario laboral. Y si te decides por el Máster Online en Data Science de datahack tendrás aún más ventajas: formación práctica, dinámica, intensiva y 100% en streaming, basada en nuestra metodología Learning by doing. Infórmate ahora: ¡una de las plazas de la próxima convocatoria te está esperando!

Power BI es la herramienta de Business Intelligence líder en el mercado. En 2020, Microsoft Power BI ha ocupado una vez más la primera posición en el Cuadrante Mágico de Gartner. En este ranking, la consultora da un repaso en profundidad de las principales plataformas de analítica e Inteligencia de Negocio. Pero, ¿para qué sirve Power BI?

¿Qué es Power BI y cómo funciona?

Power BI es una suite de programas desarrollados por Microsoft que permiten realizar un tratamiento de datos con el fin de obtener informes interactivos. En el contexto de la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence, la elaboración de estos paneles de mando sirve para analizar y predecir cómo se están comportando las variables que más afectan a distintas áreas del negocio.

Consta de varios elementos cuyo funcionamiento de forma conjunta aumenta la potencializad de la herramienta.

Además de estos elementos, Power BI incluye Power BI Report Builder para crear informes paginados para compartir o imprimir y Power BI Report Server que permite publicar y compartir los informes creados.

El flujo de trabajo pasa por conectar e integrar diversos orígenes de datos, crear infomes a partir de ellos con Power BI Desktop, publicarlos en el Servicio Power BI para que los usuarios de dicho servicio y dispositivos móviles puedan acceder a ellos. El propio Servicio Power BI también permite obtener datos y crear informes pero las funcionalidades están mucho más limitadas que en Power BI Desktop.

Power BI Desktop

Es una aplicación gratuita de escritorio que permite conectar a datos, transformarlos y limpiarlos para crear un modelo de datos y crear representaciones visuales de los datos. Dicha transformación y limpieza se realiza con Power Query (incluida en la herramienta) Esta aplicación se integra con distintas bases de datos como, por ejemplo, Excel, Access, Azure de Microsoft, SAP HANA, SQL Server e incluso fuentes de datos online como Google Analytics o Facebook. Podemos configurar varios canales de información y tratarlos dentro del mismo modelo de datos.

Servicio Power BI

Es la parte de SaaS (Software as a Service) de Power BI. Permite la creación de entornos de trabajo para poder colaborar en la elaboración y explotación de informes y paneles. En su versión gratuita, sólo se necesita una cuenta de correo corporativa, permite importas conjuntos limitados de datos y crear visualizaciones sencillas, en su versión PRO, se puede colaborar, publicar, realizar usos compartidos y análisis específicos. Si se necesita análisis de microdatos, control de administración e implementación avanzados y recursos de almacenamiento y procesamiento en la nube dedicados, se debe contar con la versión Premium.

Power BI lleva más de una década posicionándose como la herramienta líder en BI

Ventajas de Power BI como herramienta de visualización de datos

¿Por qué la herramienta Power BI es una de las más extendidas en el campo de la Business Intelligence? Podemos citar las siguientes ventajas:

Aprende cómo se usa Power BI con estos cursos

La mejor forma de descubrir el potencial de Power BI es aprender con un curso especializado. Te mostramos los cursos sobre Power BI que puedes encontrar en datahack:

¿Te surgen preguntas y no sabes cuál elegir? Escríbenos sin dudarlo y te aconsejaremos estudiando tu situación en concreto.

Una de las 10 tendencias en el ámbito de la analítica que destaca la consultora Gartner en este 2020 es el concepto de Decision Intelligence. Según sus analistas, dentro de tres años, un tercio de las compañías ya contarán con especialistas en Business Intelligence o Inteligencia de Negocio que sirvan de puntal clave para la toma de decisiones empresariales. Sin embargo, como campos interrelacionados que son, es común encontrar juntos los términos Big Data y Business Intelligence sin que esté demasiado claro qué aspectos los une y cuáles los diferencian.

Diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Antes de entrar en harina, hay que tener en cuenta el contexto en que nos movemos. En la actualidad, las empresas trabajan con información y datos que se enriquecen de forma continua y que necesitan depurar, integrar, visualizar y analizar para extraer conocimiento valioso de ellos. El Big Data y la Business Intelligence desempeñan un papel fundamental para llevar esta labor a buen término.

Si tomamos como referencia el glosario de la consultora Gartner, podemos definir los términos Big Data y Business Intelligence del siguiente modo:

Definición de Big Data

Acudimos a las cinco V para definir Big Data. Se trata de un paradigma que genera un Volumen de datos masivo a gran Velocidad y con una alta Variedad de formatos y tipos. No todos son válidos, por lo que precisa de una labor de Verificación con el fin de obtener información de Valor a partir de ellos.

El Big Data también hace referencia a la tecnología que se usa para resolver la necesidad operativa de gestionar enormes cantidades de información que después nutren a la Business Intelligence. Gracias a distintos sistemas, los especialistas en Big Data construyen y trabajan con almacenes de datos, es decir, grandes base de datos donde se guarda la información estructurada para facilitar su procesamiento e interpretación.

Definición de Business Intelligence o Inteligencia de Negocio

Acuñado por Gartner, Business Intelligence es un concepto que aglutina las distintas metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, acceder, transformar y analizar los datos con el objetivo final de conseguir tomar decisiones estratégicas basadas en el conocimiento extraído de la información. Pero, además, la Business Intelligence no solo aborda el procesamiento de los datos, sino que también incluye la necesidad de comunicarlos y de gestionar y evaluar el cambio para constatar la mejora continua de procesos en la empresa.

En Business Intelligence y en Big Data una tarea clave es comunicar los datos con dashboards

Cómo usan las empresas la Business Intelligence y el Big Data

Hoy en día, las empresas no pueden ser competitivas sin una base sólida de Business Intelligence. Como punto de partida, la Inteligencia de Negocio trabaja con datos procedentes de sus sistemas transaccionales donde se encuentran la información de clientes, productos, proveedores… (ERP, CRM, sistemas de gestión de la supply chain, por ejemplo), pero también se pueden enriquecer con los datos procedentes de la web, redes sociales e información de terceros.

¿Por qué se vincula la Inteligencia de Negocio con el Big Data? Porque son disciplinas que trabajan de forma coordinada: el surgimiento del Big Data ha transformado por completo el concepto de Business Intelligence y el simple hecho de poder gestionar cantidades masivas de datos permite indagar en los porqués y responder de manera fehaciente a todo tipo de cuestiones empresariales. Debido a la relación entre Business Intelligence y Big Data, podemos entender mejor el comportamiento de los consumidores, explicar el rendimiento de productos, revisar la eficiencia en los procesos, analizar las ventas

Las preguntas impulsan la labor de la Business Intelligence porque, gracias a ellas, el dato en bruto se convierte en el combustible del que se extraen conclusiones para, por ejemplo:

Trabajar en Business Intelligence

¿Qué habilidades necesitas para trabajar en Business Intelligence? Hay dos ramas esenciales en Business Intelligence: la back-end BI, que está enfocada en el desarrollo de plataformas de BI por lo que la programación es esencial y, por otro lado, la front-end BI, que requiere de profesionales altamente especializados en analítica y en tratamiento de datos para lograr sacarles jugo y presentarlos a los demás.

Si quieres trabajar en Business Intelligence, en datahack puedes mejorar tus capacidades en cuanto a la visualización de datos e incluso puedes convertirte en un experto en herramientas clave como es Power BI. No te quedes con dudas sobre nuestros cursos: contacta con nosotros y estaremos encantados de brindarte toda la información que necesites.

Últimamente, no es raro que encontremos los términos Big Data y Business Intelligence juntos o usados de forma indistinta. No obstante, aunque ambos términos hacen referencia al uso de información por parte de las organizaciones para obtener ventajas competitivas, tienen grandes diferencias. Se puede decir que, más que iguales, son complementarias.

Pero, antes de entrar en ellas, hagamos una pequeña definición de ambos conceptos. El Big Data ya lo dejé definido cuando hablamos de sus cinco v’s. El Business Intelligence, por su parte, es la disciplina que ayuda a las empresas, mediante el análisis de datos, a sacar información relevante para que ayude en la toma de decisiones.

Principales diferencias entre el Big Data y el Business Intelligence

  Big Data Business intelligence
   Almacenamiento Sistema de ficheros distribuido Sistema de ficheros centralizado
   Datos analizados Pueden ser estructurados y no estructurados Solo pueden ser estructurados
   Tipo de información Puede ser histórica o en tiempo real Solo puede ser histórica
   Relación Función-
datos
De las funciones de proceso a los datos De los datos a las funciones
   Procesamiento
Paralelo Masivo
Sí (más velocidad e instrucciones simultáneas) No
   Fuentes de recogida
Múltiples Escasas
   Volumen de datos Mayor que el Business intelligence Grande
   Origen de los datos Externo e interno Interno
   Orientado a… Innovación y descubrimiento Consultas y respuestas
   Usuarios Personal técnico especializado Todos los usuarios de negocio

 

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