Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

En un mundo corporativo que presenta cada vez más variables para cada decisión que se toma, con los más diversos desdoblamientos posibles, lograr reunir datos y explorar de manera eficiente la información es fundamental para que una empresa mantenga su competitividad. Por ello, el Big Data y el Business Intelligence ocupan un lugar muy importante en la estrategia de cualquier compañía que fundamente sus decisiones en el conocimiento.

Aunque Big Data y BI son dos tecnologías que sirven para analizar datos, existen diferencias, y es que difieren tanto en el modo en el que lo hacen, como en el tipo de datos que analizan.

Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data:

El BI tiene como objetivo analizar datos consolidados en un entorno denominado Data Warehouse. Y se estructuran en una base de datos relacional convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas, vistas, cubos multidimensionales o modelo tabular.

En un entorno de Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Las soluciones de Big Data llevan las funciones de proceso a los datos  en lugar de los datos a las funciones. Al estar el análisis centrado en torno al dato, esto permite manejar cantidades más grandes de información de forma más ágil.

Es importante que tengamos presente que el objetivo último del concepto BigData es encontrar el conocimiento que encierran los datos para luego aplicarlo en la mejora de cualquier tipo de proceso. Por lo tanto BigData no es un concepto sustitutivo del concepto Business Intelligence, BigData es una herramienta más, que ayudará a desarrollar mejores procedimientos de Inteligencia de Negocio.

El Big Data y el BI son perfectamente complementarios, ya que mientras la primera ofrece un análisis profundo y una visión global de los datos, el Business Intelligence aporta al usuario una experiencia más estructurada. Elementos del BI como los Dashboards, los reportes o las métricas de rendimiento pueden ser muy importantes a la hora de ofrecer fiables análisis avanzados, que además formen una solución visualmente atractiva.

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