Cuáles son las diferencias entre BI
¿Qué es Business Intelligence?
Business Intelligence es una categoría amplia de gestión de información, análisis e informes que opera tanto en datos estructurados como no estructurados. BI puede proporcionar ideas a las organizaciones sobre sus mercados, la adaptación de sus productos y servicios en estos mercados, y la efectividad de sus operaciones internas.
El toolkit de Business Intelligence es amplio e incluye:
- Informes estándar
- Informes de analítica
- Minería de datos
- Paneles de control
- Gestión del rendimiento
- Implementaciones de inteligencia artificial
En conjunto, es la orquestación e implementación de todas estas tecnologías lo que constituye las operaciones de inteligencia de negocio para una organización.
¿Qué es Analytics?
Analytics opera tanto en datos estructurados como no estructurados para respaldar la toma de decisiones corporativas. Utiliza consultas en forma de informes estándar, así como algoritmos de inteligencia artificial más complejos que encuentran patrones únicos en los datos y deducen ideas a partir de ellos.
Se utilizan varios tipos de análisis en las organizaciones, desde marketing, hasta operaciones, finanzas, servicio al cliente, tecnología de la información y recursos humanos. Algunas formas de analítica son:
- Diagnóstica: Como por ejemplo, ¿qué eventos subyacentes contribuyeron a un aumento en las ventas el último trimestre?
- Descriptiva: ¿Hemos cumplido los indicadores clave de rendimiento de nuestra empresa?
- Predictiva: ¿Cuáles son los componentes de nuestras líneas de producción más propensos a fallar este año?
- Prescriptiva: ¿Qué comprará este comprador en línea a continuación, basado en sus compras anteriores y su historial de navegación?
¿Qué es Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial es "la inteligencia demostrada por las máquinas, en contraposición a la inteligencia natural mostrada por los animales, incluidos los humanos".
Cómo aprovechar la inteligencia artificial en tu estrategia de innovación empresarialEn el contexto de Business Intelligence, la inteligencia artificial puede incorporar aportes proporcionados por humanos (expertos en el tema, investigación, etc.) junto con el aprendizaje automático (machine learning) para identificar patrones en los datos. La IA comienza a hacer inferencias basadas en este reconocimiento de patrones.
La IA se basa en gran medida en algoritmos estadísticos complejos desarrollados por científicos de datos para analizar una variedad de datos, tanto estructurados como no estructurados. De esta manera, la IA puede generar ideas para apoyar la toma de decisiones. También puede utilizarse para operar procesos autónomamente sin intervención humana.
Por ejemplo, un caso de uso para la IA se encuentra en la industria de las tarjetas de crédito, donde se entrena un sistema para analizar los patrones de uso de las tarjetas de los consumidores e identificar posibles comportamientos fraudulentos.
¿Cuáles son las diferencias entre BI, IA y Analytics?
BI, IA y Analytics brindan a las organizaciones ideas para mejorar su rendimiento, predecir el futuro y satisfacer las necesidades de sus mercados. Sin embargo, existen algunas diferencias fundamentales en cuanto a alcance y función.
Business Intelligence es un marco general para la analítica y la inteligencia artificial. En cambio, la analítica puede utilizarse de manera más independiente si así se desea. Por ejemplo, un equipo de ventas puede adquirir un software de analítica para evaluar mercados.
La IA automatiza los procesos de razonamiento para eliminar o reducir el trabajo humano. Por ejemplo, un robot industrial con IA incorporada puede realizar una operación en una línea de ensamblaje en lugar de un humano.
Cómo las empresas están adoptando la inteligencia artificial y cómo pueden dominarla¿Se pueden usar BI, IA y Analytics juntos?
La analítica y la IA pueden integrarse en un marco de Business Intelligence más amplio, pero no es necesario hacerlo.
La ventaja de integrar herramientas de analítica y IA en una infraestructura tecnológica de BI es que se tiene una infraestructura integral para la gestión de datos, la toma de decisiones y las operaciones empresariales de extremo a extremo.
Si decides hacer esto, el primer paso es desarrollar el marco de BI que acomodará tanto la analítica como la IA.
El siguiente paso es poblar este marco. Por ejemplo, ¿dónde en tu organización utilizarás la analítica, dónde automatizarás con IA y cómo facilitarás el intercambio de datos en toda tu empresa?
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