Diferencias entre BI, Analytics y Big Data para empresas

Curso de Ciencia de Datos para Análisis de Negocio

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Diferencias entre BI, Analytics y Big Data para empresas

Curso de Ciencia de Datos para Análisis de Negocio

Clase 6 de 21

Clase 6 / 21

Comentarios (29)29 comentarios

Hugo Ocampo

Hace un año

Rodrigo Sanhueza Silva

Hace un año

El concepto de "data driven" se refiere a la toma de decisiones basada en datos en lugar de intuiciones o suposiciones. Implica utilizar datos para guiar estrategias, evaluar resultados y optimizar procesos.

Se compone de:

Recolección de Datos: Obtener datos relevantes de diversas fuentes.
Análisis de Datos: Usar herramientas como BI o analytics para interpretar los datos.
Visualización de Datos: Presentar los hallazgos de manera clara con dashboards.
Toma de Decisiones: Usar los insights obtenidos para orientar decisiones estratégicas.

Este enfoque es esencial en un entorno empresarial competitivo.

Aaron Mainero

Hace 7 meses

Gabriel Obregón

Hace un año

📘BI, Analytics y Big Data

🔹 Business Intelligence (BI)

📌 Enfoque: Análisis descriptivo

❓ Responde a:

¿Qué pasó?
¿Cuánto?
¿Cuántos?
¿Cuándo?

⚙️ Cómo funciona:

Usa datos históricos 📊
Monitorea el presente ⏳
Apoya decisiones operativas/tácticas 🗂️

🛠️ Herramientas:

Dashboards 📈
Reportes automáticos 📑
Excel bien estructurado ✅

🔍 Metáfora: Es el retrovisor del coche 🚗: muestra cómo vienes manejando.

🔹 Analytics

📌 Enfoque: Análisis predictivo y prescriptivo

❓ Responde a:

¿Por qué bajan las ventas? 📉
¿Quién podría irse como cliente? 🚪
¿Qué hacer para mejorar la conversión? 🎯

⚙️ Cómo funciona:

Usa modelos estadísticos 🔢
Algoritmos de machine learning 🤖
Identifica patrones 🔍

👥 Perfiles clave:

Analistas o científicos de datos 👩‍💻👨‍💻
Ingenieros de machine learning ⚡

🎯 Cambio de foco: Mirar hacia adelante y anticipar el futuro 🔮

🔹 Big Data

📌 Enfoque: Gestión de datos masivos

⚡ Características (4 V’s):

Volumen 📦
Velocidad ⏩
Variedad 🌐
Veracidad ✔️

📂 Tipos de datos:

Textos 📝
Imágenes 🖼️
Videos 🎥
Sensores y logs 📡
Flujos en tiempo real ⏱️

⚙️ Claves:

Excel o dashboards normales → insuficientes ❌
Garantiza que los datos fluyan sin romperse 🔄
Base para BI y Analytics 🏗️

🛠️ Tecnologías típicas:

Spark ⚡
Kafka 🔗
Bases no relacionales 📚
Data lakes 🌊

🧩 Cómo decidir

🔑 Preguntas guía:

¿Qué tan complejo es el problema? 🌀
¿Cuánta información tienes y cómo está organizada? 📊
¿Qué tipo de respuesta buscas? (monitorear, explicar, predecir, prescribir) 🎯

👉 Escenarios rápidos:

Problema claro + datos estructurados → BI ✅
Muchas variables + explicación o predicción → Analytics 🔮
Datos enormes, caóticos o en tiempo real → Big Data 🌐

Everardo Martínez Díaz

Hace 10 meses

Deberían poner presentaciones , me sorprende que solo esté hablando

Carlos Andres Prieto Garavito

Hace 5 meses

Jackssuriss Tatiana Herrera Florez

Hace un año

Desafío de negocio: Ver y controlar en tiempo real las reservas, cancelaciones y la ocupación del equipo para evitar sobrecarga y optimizar turnos. Enfoque elegido: Business Intelligence (BI) — análisis descriptivo y monitoreo.

Justificación

Necesitas respuestas del tipo qué pasó y cómo estamos ahora (reservas por día, tasa de confirmación, tiempo medio de respuesta del chat).
Solución rápida y de bajo coste que da valor inmediato.
Permite tomar acciones operativas (reprogramar personal, mandar confirmaciones).

Por qué no Analytics / Big Data

Analytics es más caro y más lento (modelos predictivos) cuando lo que necesitas es monitorizar y actuar hoy.
Big Data no aplica si el volumen y la velocidad de datos son manejables con herramientas estándar.

Qué pedir (entregables concretos)

Dashboard en Power BI / Looker Studio con:
- Reservas diarias, tasa de confirmación, cancelaciones, tiempo promedio de respuesta (WhatsApp), ingresos diarios.
- Filtros por zona, tipo de servicio y empleado.
- Actualización diaria (o horario) y acceso para 3 usuarios (gerente, operaciones, finanzas).
Conexión a las fuentes: WhatsApp Business API / Excel / Google Calendar / pasarela de pago.
SLA: latencia de datos <24 h; visualización web y export CSV.

Cómo pedirlo (texto modelo para enviar a un proveedor)

"Necesito un dashboard operativo que consolide reservas desde WhatsApp Business, Google Calendar y los pagos. Actualización diaria, filtros por zona y reporte semanal automático por email. Entrega en 2 semanas y capacitación de 1 hora."

A quién pedírselo

BI Analyst / Power BI Developer freelance o agencia pequeña de datos.
Si usas Google ecosistema: consultor de Data Studio + Google Sheets connector.

Insight / decisión esperada

Si la ocupación prevista supera 85% para un día, contratar personal extra o redistribuir turnos.
Reducir tiempo promedio de respuesta por debajo de X minutos.

RICARDO CASTRILLON RAMIREZ

Hace 10 meses

IVAN CARAPIA BARAJAS

Hace un año

Business Intelligence (BI): Se centra en el qué y el cuándo. Usa datos históricos y actuales para informes, dashboards y KPIs. Ejemplo: reportes de ventas, marketing o finanzas.
Analytics (Análisis de Datos): Busca explicar el por qué y el cómo. Incluye análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Ejemplo: tendencias de clientes, optimización de procesos.
Big Data: Manejo de grandes volúmenes de datos variados y veloces que requieren infraestructura especial. Ejemplo: datos de IoT, logs de servidores, redes sociales.

Claudia Cecilia Ruiz Duque

Hace 5 meses

Desafío

Pasar de cliente individual a hogar para mejorar decisiones de crédito.

Enfoque: Analytics

Permite modelar y predecir riesgo con datos individuales y familiares.

Por qué no BI

Solo describe, no predice.

Por qué no Big Data

No es un problema de volumen, sino de análisis.

Insight

Capacidad de pago del hogar para tomar mejores decisiones de crédito.

William Bejarano

Hace un año

Kafka ayuda al Big Data porque es una de las tecnologías que permite que los datos fluyan y no se rompa la infraestructura cuando se manejan grandes volúmenes de información, a gran velocidad y de gran variedad.

Carlos Mario Agudelo Castrillon

Hace 5 meses

Desafio: Una empresa vende productos electrónicos en 200 tiendas físicas y por su sitio web. En el último año, ha crecido un 300% en ventas online, pero enfrenta:

Altos costos de inventario (productos duplicados en almacenes regionales y tiendas).
Devoluciones del 15% (muy por encima del 8% del sector).
Incidentes de seguridad (fraude con tarjetas en el sitio web, 2% de los pedidos).
Reclamos: clientes reciben promociones por email que ya no están disponibles en su tienda más cercana.

enfoque híbrido pero priorizando:

BI para visibilidad operativa (qué pasa).
Analytics para problemas de predicción y optimización (por qué pasa, qué va a pasar).
Big Data solo para fraude en tiempo real y análisis de logs web si superan 1 TB/día.
Si solo pudieran elegir uno para empezar: Analytics, porque resuelve devoluciones + inventario (mayor ahorro) con menor complejidad que Big Data.

Francisco Arturo Castillo Fajardo

Hace 6 meses

Desafio: Como mejorar el ritmo de gasto de una campaña en Meta donde tiene un buen presupuesto, esta dirigido a un amplio grupo de personas y su estrategia de puja esta al maximo segun la plataforma.

Teniendo este caso yo me enfocaria en tener en mi equipo una persona de BI ya que los datos que usuarian son mas operativos y tacticos. Son datos que nos arrojaria la platoforma para tomar decisiones o ver el comportamiento de la campaña con respecto a su gasto dirario. No usuria los otros dos modelos que son Analytics o Big Data ya que hay casos donde no hay un gran volumen de datos y no es necesario predecir que va pasar ya que son datos con varias metricas donde lo mas importante es darle sentido a lo que nos esta dando la data.

Por ultimo, escogeria datos como Budget, Flights, CPM y el tipo de objetivo que tiene la campaña para mirar su gasto diario, ya que son datos que nos ayudan a mirar el comportamiento de la campaña a lo largo de su vuelo.

Gabriela Parada Puig

Hace 6 meses

Desafío: Evaluar la sostenibilidad ambiental de la demanda de agua sobre un río. Saber si la demanda está por encima o por debajo de un umbral de sostenibilidad para el río, básicamente si se le saca más agua de la que el río puede aportar.

El enfoque sería de BI, porque se evaluan dos variables, Oferta y Demanda. Hay un solo punto de medición de la oferta con datos diarios de caudal. Estos datos se pueden ir almacenando y no cupan demasiado espacio. no son millones de datos, sino 30 datos al mes aproximadamente.

Otra de las variables es la demanda, estos datos los reporta una vez cada usuario con una concesión vigente. Es un solo dato por usuario al mes. Y se suman los datos de cada usuario en el mes. No implica un volumen muy grande e inmanejable de información.

Se busca ir analizando lo ocurrido mes a mes (que ya ha pasado), pues no hay información de uso de agua de forma más regular como cada hora o diaria.

No estamos haciendo análisis a futuro, ni mirando lo que pasaría a futuro. Solo lo que ha pasado en el pasado. Entonces no aplica Analytics ni Big Data.

La decisión que se quiere tomar con estos datos es evaluar mes a mes el nivel de sortenibilidad de la demanda en relación con la oferta disponible. Podria servir por ejemplo para definir reducciones de concesiones en meses más secos o si se puede conceder una concesión nueva y el sistema podría sostenerse dentro de los límites aceptables.

Claudia Suárez

Hace 6 meses

¿Cómo elijo la herramienta de datos correcta?

La clave está en evaluar tres factores fundamentales: la complejidad de tu pregunta, el volumen de tu información y el tipo de respuesta que buscas. Si tu problema es claro, tienes datos estructurados y solo quieres monitorear métricas conocidas, la respuesta es BI. Si tienes múltiples variables complejas y necesitas descubrir relaciones ocultas o predecir comportamientos futuros, debes optar por Analytics. Finalmente, si tu dolor de cabeza no es la pregunta en sí, sino que la información llega por miles de registros por segundo, en formatos desordenados y tus sistemas actuales no lo soportan, necesitas infraestructura de Big Data. Pensar en estos tres pilares te evitará gastar presupuesto en tecnologías complejas cuando solo necesitabas un buen reporte, o frustrarte con un Excel cuando requerías un modelo predictivo.

Felipe Martínez

Hace 6 meses

Ejercicio – Caso hipotético –

Una empresa presenta disminución sostenida en su utilidad neta, a pesar de que las ventas se mantienen estables. La gerencia necesita entender qué está causando la caída y cómo corregirla.

Enfoque elegido: Analytics

Este problema no es solo de monitoreo, sino de explicación y acción.

Se requiere:

Identificar relaciones entre variables (costos, gastos, precios, mezcla de productos).

Detectar patrones ocultos.

Evaluar escenarios futuros.

Recomendar decisiones.

Por tanto, el enfoque correcto es Analytics (predictivo + prescriptivo).

Justificación

Hay múltiples variables involucradas (costos, gastos operativos, eficiencia, precios).

No basta con ver qué pasó; hay que entender por qué pasó.

Se necesita ir más allá: ¿qué hacer para mejorar la rentabilidad?

Esto implica:

Modelos estadísticos (regresión, análisis de variación)

Segmentación (productos, clientes, canales)

Simulación de escenarios

¿Por qué NO BI?

BI se queda corto porque:

Solo mostraría reportes como:

Evolución de ingresos.

Evolución de costos.

Margen histórico.

Pero no explica causas ni propone soluciones.

Es útil como punto de partida, pero insuficiente para este problema.

Por qué NO Big Data?

Big Data no aplica porque:

Los datos probablemente:

Son estructurados (financieros, contables).

Tienen volumen manejable.

No hay:

Streaming en tiempo real.

Datos masivos tipo sensores o logs.

Insight / decisión esperada

El objetivo es obtener algo como:

Identificar que:

Ciertos productos tienen costos ocultos elevados.

Los gastos operativos crecieron en un área específica.

Hay ineficiencia en procesos.

Decisiones posibles:

Ajustar precios.

Reducir costos en áreas críticas.

Eliminar o rediseñar productos no rentables.

Optimizar estructura de gastos.

Ejemplo de resultado final esperado.

Pasar de:

“La utilidad está bajando”.

“La utilidad cae por aumento del 18% en costos logísticos en el segmento X; si optimizamos ese proceso, podemos recuperar un 12% del margen”.

Elias Echeverri

Hace 6 meses

indicadores de salud mental y estrés para propiciar espacios de slowtourism y turismo de bienestar welcome to Agrolenials Paradise Country Inns forever

contamos con un modelo para nomadas digitales y teletrabajo llamado COWORCOUNTRY

Jhon Freyman Ramírez Cortés

Hace 6 meses

¿Por qué es mejor Analytics para predecir?

Es mejor porque da un salto de lo descriptivo a lo predictivo y prescriptivo. Si el BI te dice que las ventas cayeron, Analytics actúa como un detective médico: investiga los síntomas, encuentra la enfermedad (por qué cayeron) y te receta un tratamiento (qué hacer para subirlas). Utiliza modelos estadísticos y algoritmos para encontrar patrones ocultos que el ojo humano o un simple Excel jamás detectarían. Por ejemplo, si quieres saber qué características comparten los usuarios que abandonan tu app para crear una campaña de retención antes de que se vayan, necesitas Analytics. Requiere perfiles más técnicos, como científicos de datos, porque no solo lee la historia, sino que calcula probabilidades matemáticas para anticiparse al futuro, dándote una ventaja competitiva enorme frente a quienes solo reaccionan al pasado.

Jhon Freyman Ramírez Cortés

Hace 6 meses

¿Puedo usar esto para retener más clientes?

¡Absolutamente! De hecho, la retención de clientes es uno de los casos de uso más poderosos para Analytics. En lugar de usar BI solo para ver cuántos clientes perdiste el mes pasado (lo cual es útil pero reactivo), puedes usar modelos predictivos para identificar señales de abandono antes de que ocurran. Por ejemplo, un algoritmo puede detectar que los usuarios que dejan de abrir tu newsletter por tres semanas y reducen su tiempo en la app tienen un 80% de probabilidad de cancelar su suscripción. Con esta información anticipada, puedes activar campañas de marketing personalizadas, ofrecer descuentos estratégicos o enviar mensajes proactivos de soporte exactamente a ese segmento en riesgo. Pasas de simplemente contar las bajas a prevenirlas activamente, impactando directamente en la rentabilidad de tu negocio.

Jhon Freyman Ramírez Cortés

Hace 6 meses

¿Cuándo debería usar Business Intelligence exactamente?

Imagina que eres el capitán de un barco. El Business Intelligence (BI) es tu panel de instrumentos actual: te dice a qué velocidad vas, cuánto combustible te queda y qué ruta tomaste ayer. Debes usarlo cuando necesitas respuestas claras sobre el pasado y el presente operativo de tu negocio. Si tu objetivo es monitorear si se cumplió la meta de ventas del mes, evaluar el rendimiento de una campaña de marketing reciente o saber cuántos tickets de soporte se cerraron hoy, el BI es tu mejor aliado. Utiliza herramientas accesibles como dashboards o reportes estructurados para darte una foto exacta de la realidad. No te dirá qué hacer mañana, pero te dará la base sólida para que tú, como líder, tomes decisiones tácticas inmediatas con la confianza de saber exactamente dónde estás parado.

Recursos

Elegir entre Business Intelligence, Analytics y Big Data puede cambiar la forma en que decides y ejecutas. Aquí encontrarás una guía clara para saber qué pedir, cómo pedirlo y a quién pedírselo, usando términos clave como análisis descriptivo, modelos predictivos y prescriptivos, además de tecnologías como Spark, Kafka, bases no relacionales y data lakes.

¿Qué diferencia a BI, Analytics y Big Data?

Comprender la diferencia evita errores costosos. No son lo mismo: cada enfoque resuelve problemas distintos, usa herramientas diferentes y requiere perfiles específicos. BI mira el pasado y monitorea el presente. Analytics explica causas y anticipa el futuro. Big Data permite que todo funcione cuando los datos te sobrepasan.

¿Qué es Business Intelligence (BI)?

Es análisis descriptivo: responde qué pasó, cuánto, cuántos y cuándo.
Usa datos históricos para entender el pasado y monitorear el presente.
Herramientas comunes: dashboards, reportes automáticos y hojas de Excel bien estructuradas.
Soporta decisiones operativas o tácticas: metas cumplidas, desempeño de campañas o tiendas.
Metáfora útil: es el retrovisor del coche que muestra cómo vienes manejando.

¿Qué es Analytics?

Va más allá de BI: combina predictivo y prescriptivo para explicar causas y recomendar acciones.
Responde preguntas como por qué bajan las ventas, quiénes podrían irse o qué hacer para mejorar la conversión.
Requiere modelos estadísticos, modelos algorítmicos e identificar patrones.
Perfiles necesarios: científicos o analistas de datos y, a veces, ingenieros de machine learning.
Cambia el foco: anticiparse al futuro con evidencia.

¿Qué es Big Data?

Aparece cuando los datos te sobrepasan por volumen, velocidad, variedad y veracidad.
Tipos: textos, imágenes, sensores, logs, videos, flujo en tiempo real.
Excel o un dashboard normal no escalan para esto.
Infraestructura típica: Spark, Kafka, bases no relacionales y data lakes.
Su rol principal: hacer que los datos fluyan y no se rompa nada, alimentando tanto a BI como a Analytics.

¿Cómo decidir con la matriz de resolución de problemas?

La matriz de resolución de problemas ayuda a elegir con cabeza fría. No todas las preguntas se resuelven igual. Considera la complejidad del problema, la información disponible y el tipo de respuesta que necesitas. Así alineas el enfoque con el objetivo real.

¿Qué preguntas guían la decisión?

¿Qué tan complejo es el problema?.
¿Qué tanta información tienes y cómo está estructurada?.
¿Qué tipo de respuesta esperas: monitorear, explicar, predecir o prescribir?.

¿Qué enfoque corresponde a cada escenario?

Problema claro, datos estructurados y necesidad de monitoreo: BI.
Muchas variables, necesidad de descubrir relaciones, entender causas o predecir: Analytics.
No sabes dónde están los datos, llegan a miles por segundo o no caben: Big Data.

¿Qué pasos prácticos aplicar en tu negocio?

Transforma el entendimiento en acción con un reto simple. Este ejercicio fortalece tu capacidad de diagnosticar problemas y escoger la herramienta correcta, una habilidad cada vez más valiosa para pedir cosas específicas, evitar errores costosos y tomar decisiones informadas.

¿Qué reto poner en marcha hoy?

Escribe con claridad tu desafío de negocio.
Elige el enfoque: BI, Analytics o Big Data.
Justifica por qué ese enfoque es el adecuado.
Explica por qué los otros dos no aplican en este caso.
Define el insight o la decisión que quieres tomar al resolverlo.

¿Con qué reto estás trabajando ahora mismo? Compártelo y cuéntanos qué enfoque elegirías y por qué.

Resumen

¿Qué diferencia a BI, Analytics y Big Data?

¿Qué es Business Intelligence (BI)?

Es análisis descriptivo: responde qué pasó, cuánto, cuántos y cuándo.
Usa datos históricos para entender el pasado y monitorear el presente.
Herramientas comunes: dashboards, reportes automáticos y hojas de Excel bien estructuradas.
Soporta decisiones operativas o tácticas: metas cumplidas, desempeño de campañas o tiendas.
Metáfora útil: es el retrovisor del coche que muestra cómo vienes manejando.

¿Qué es Analytics?

Va más allá de BI: combina predictivo y prescriptivo para explicar causas y recomendar acciones.
Responde preguntas como por qué bajan las ventas, quiénes podrían irse o qué hacer para mejorar la conversión.
Requiere modelos estadísticos, modelos algorítmicos e identificar patrones.
Perfiles necesarios: científicos o analistas de datos y, a veces, ingenieros de machine learning.
Cambia el foco: anticiparse al futuro con evidencia.

¿Qué es Big Data?

Aparece cuando los datos te sobrepasan por volumen, velocidad, variedad y veracidad.
Tipos: textos, imágenes, sensores, logs, videos, flujo en tiempo real.
Excel o un dashboard normal no escalan para esto.
Infraestructura típica: Spark, Kafka, bases no relacionales y data lakes.
Su rol principal: hacer que los datos fluyan y no se rompa nada, alimentando tanto a BI como a Analytics.

¿Cómo decidir con la matriz de resolución de problemas?

¿Qué preguntas guían la decisión?

¿Qué tan complejo es el problema?.
¿Qué tanta información tienes y cómo está estructurada?.
¿Qué tipo de respuesta esperas: monitorear, explicar, predecir o prescribir?.

¿Qué enfoque corresponde a cada escenario?

Problema claro, datos estructurados y necesidad de monitoreo: BI.
Muchas variables, necesidad de descubrir relaciones, entender causas o predecir: Analytics.
No sabes dónde están los datos, llegan a miles por segundo o no caben: Big Data.

¿Qué pasos prácticos aplicar en tu negocio?

¿Qué reto poner en marcha hoy?

Escribe con claridad tu desafío de negocio.
Elige el enfoque: BI, Analytics o Big Data.
Justifica por qué ese enfoque es el adecuado.
Explica por qué los otros dos no aplican en este caso.
Define el insight o la decisión que quieres tomar al resolverlo.

¿Con qué reto estás trabajando ahora mismo? Compártelo y cuéntanos qué enfoque elegirías y por qué.

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