{"id":115,"date":"2015-12-06T06:48:04","date_gmt":"2015-12-06T05:48:04","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=115"},"modified":"2015-12-06T06:48:04","modified_gmt":"2015-12-06T05:48:04","slug":"por-que-hablamos-del-business-analytics-y-no-solo-de-business-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/por-que-hablamos-del-business-analytics-y-no-solo-de-business-intelligence\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 hablamos del Business Analytics y no solo de Business Intelligence"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">El <strong>Business Intelligence<\/strong> (Inteligencia de Negocios)\u00a0es un conjunto de m\u00e9todos y t\u00e9cnicas que han venido emple\u00e1ndose desde hace a\u00f1os en diferentes sectores para ayudar en la toma de decisiones.\u00a0B\u00e1sicamente consiste en el procesamiento de datos para obtener informaci\u00f3n resumida y sintetizada de todos ellos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Lo que ha ocurrido es que en los \u00faltimos a\u00f1os ha aparecido un nuevo paradigma, que hemos venido a denominar <strong>Big Data<\/strong>. Un paradigma que se puede describir por sus cinco elementos que lo caracterizan: <strong>Volumen<\/strong> (gran cantidad de datos), <strong>Variedad<\/strong> (diferentes formatos, estructuras, etc. de datos), <strong>Velocidad<\/strong> (gran velocidad a la que los generemos), <strong>Variabilidad<\/strong> (datos no muy est\u00e1ticos, sino que cambian con cierta frecuencia) y <strong>Valor<\/strong> (el gran potencial de generaci\u00f3n de valor que tienen para las organizaciones).<\/p>\n<figure style=\"width: 973px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/boursinos.gr\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2014\/02\/bigdata-v5-lens.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/boursinos.gr\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2014\/02\/bigdata-v5-lens.jpg\" alt=\"Las cinco V del Big Data (Fuente: http:\/\/boursinos.gr\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2014\/02\/bigdata-v5-lens.jpg)\" width=\"973\" height=\"651\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Las cinco V del Big Data (Fuente: http:\/\/boursinos.gr\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2014\/02\/bigdata-v5-lens.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este nuevo\u00a0paradigma, junto con los m\u00e9todos avanzados de procesamiento estad\u00edstico y matem\u00e1tico (incertidumbre y exactitud) de datos,\u00a0enriquecen y permiten una toma de decisiones a\u00fan m\u00e1s estrat\u00e9gica e informada.\u00a0Ahora,<strong> una empresa no solo puede resumir el pasado<\/strong> (enfoque Business Intelligence), <strong>sino que tambi\u00e9n puede establecer relaciones y comparaciones entre variables para tratar de adelantarse al futuro<\/strong> (Business Analytics).<\/p>\n<figure style=\"width: 657px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/wiki.smu.edu.sg\/is101_2012\/img_auth.php\/e\/ec\/Business_Analytics.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"\" src=\"https:\/\/wiki.smu.edu.sg\/is101_2012\/img_auth.php\/e\/ec\/Business_Analytics.jpg\" alt=\"Business Analytics vs. Business Intelligence (Fuente: https:\/\/wiki.smu.edu.sg\/is101_2012\/img_auth.php\/e\/ec\/Business_Analytics.jpg)\" width=\"657\" height=\"444\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Business Analytics vs. Business Intelligence (Fuente: https:\/\/wiki.smu.edu.sg\/is101_2012\/img_auth.php\/e\/ec\/Business_Analytics.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es decir, que evolucionamos del Business Intelligence tradicional al <strong>Business Analytics<\/strong> gracias al nuevo paradigma que trae el Big Data y los m\u00e9todos de procesamiento de datos m\u00e1s avanzados.\u00a0Con estos servicios de Business Analytics, b\u00e1sicamente, a una compa\u00f1\u00eda, lo que podemos ofrecerle son dos tipos de explotaciones de datos:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Informar<\/strong>: ver lo que ha ocurrido en el pasado, y tomar decisiones reactivas (Business Intelligence).<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Predecir<\/strong>: inferir lo que puede ocurrir en el pasado, y tomar decisiones proactivas (Business Analytics)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">A partir de estos principios b\u00e1sicos de lo que el Business Analytics es, ya pueden ustedes imaginarse el gran potencial que tiene. Como dec\u00eda al comienzo, el <strong>Business Analytics trae una inteligencia a los negocios enriquecido a trav\u00e9s de modelos estad\u00edsticos que permiten descubrir nuevas estructuras, patrones, relaciones entre variables, etc<\/strong>. Esto, sumado a la era de la ingente cantidad de datos, hace que las compa\u00f1\u00edas se puedan beneficiar de todo ello en muchas \u00e1reas: sanidad, educaci\u00f3n, marketing, producci\u00f3n, log\u00edstica, etc.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para que se hagan ustedes a la idea, y puedan llevarlo a un plano pr\u00e1ctico de su d\u00eda a d\u00eda, puede responder a preguntas como:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfC\u00f3mo puedo descubrir m\u00e1s informaci\u00f3n relevante sobre mis clientes?<\/em> Datos como los <strong>drivers<\/strong> que le llevan realmente a <strong>comprar<\/strong>, c\u00f3mo se relacionan mis clientes entre ellos, qu\u00e9 opiniones son las que han sido clave para la toma de decisi\u00f3n de compra, etc.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si cambio el precio de mis productos\/servicios?<\/em> Es decir, disponer de un <strong>an\u00e1lisis de sensibilidad de una variable<\/strong> (precio) respecto a su<strong> impacto en otra<\/strong> (ventas totales de ese producto o sobre otros), de manera que puedo ver la relaci\u00f3n entre las mismas.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfC\u00f3mo puedo reducir la tasa de abandonos de mis clientes?<\/em> Es decir, construir un <strong>modelo de propensi\u00f3n a la fuga<\/strong>, para saber qu\u00e9 puntos o acciones son las que pueden llevar a un cliente a abandonarme. De esta manera, a futuro, tendr\u00eda m\u00e1s probabilidad de encontrar clientes que pudieran marcharse de la compa\u00f1\u00eda.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfC\u00f3mo puedo identificar a los clientes m\u00e1s rentables?<\/em> No desde el punto de vista de las ventas totales, sino <strong>del valor que extraigo de cada uno de ellos<\/strong> (entendiendo valor como margen de beneficio)<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfC\u00f3mo puedo detectar fraude?<\/em> Analizando el hist\u00f3rico de valores que van tomando las variables para los casos de \u00e9xito (no hay fraude, se paga a tiempo, no hay insolvencias, etc.) y los de fracaso (fraudes, impagos, etc.), se pueden construir <strong>modelos que relacionen las variables<\/strong> que frecuentemente est\u00e1n asociados a los casos de fracaso, y as\u00ed poder anticiparse a futuro.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">etc.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para poder hacer esto, como pueden imaginarse, los m\u00e9todos de descubrimiento de informaci\u00f3n resultan fundamentales. Bueno, partiendo de la base que\u00a0lo m\u00e1s importante es que tengamos bien preprocesada nuestra informaci\u00f3n, porque sin eso, cualquier algoritmo fallar\u00e1. Esto es precisamente lo que <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/herramientas-etl-y-su-relevancia-en-la-cadena-de-valor-del-dato\/\" target=\"_blank\">hablamos al introducir los ETL y la importancia de la calidad de datos y su preprocesado<\/a>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los\u00a0m\u00e9todos a utilizar son variados y a veces uno no sabe cu\u00e1l de ellos\u00a0va a dar mejores resultados o cu\u00e1l de ellos se adec\u00faa a lo que yo realmente estoy buscando. En el <a href=\"http:\/\/peekaboo-vision.blogspot.de\/2013\/01\/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html\" target=\"_blank\">blog Peekaboo publicaron<\/a> un <strong>cheat sheet<\/strong> (una \u00abchuleta\u00bb de toda la vida) que\u00a0utilizo siempre en los cursos introductorios a Business Analytics, dado que es bastante expreisva.<\/p>\n<figure style=\"width: 1600px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png\"><img decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png\" alt=\"Selecci\u00f3n de la t\u00e9cnica de tratamiento de datos m\u00e1s adecuada (Fuente: http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png)\" width=\"1600\" height=\"888\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Selecci\u00f3n de la t\u00e9cnica de tratamiento de datos m\u00e1s adecuada (Fuente: http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-ME24ePzpzIM\/UQLWTwurfXI\/AAAAAAAAANw\/W3EETIroA80\/s1600\/drop_shadows_background.png)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">M\u00e1s que una chuleta, es un flujograma\u00a0que terminar\u00e1 en el m\u00e9todo que deber\u00edamos utilizar para el objetivo que perisgamos. Como pod\u00e9is ver, simplemente navegando por las preguntas que se van realizando a trav\u00e9s del flujograma, puedo llegar yo a saber qu\u00e9 familia de tratamiento de datos es la m\u00e1s adecuada para los objetivos que persigo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como pod\u00e9is comprobar, el punto de partida es tener una muestra de 50 instancias\/observaciones. A partir de ah\u00ed, o bien debemos buscar m\u00e1s, o bien poder seguir navegando hasta encontrar el m\u00e9todo m\u00e1s adecuado. \u00bfQu\u00e9 buscamos?<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfPredecir una cantidad num\u00e9rica?<\/em> Aqu\u00ed los <a href=\"http:\/\/www.virtual.unal.edu.co\/cursos\/ciencias\/2007315\/html\/un1\/cont_01_01.html\" target=\"_blank\">m\u00e9todos\u00a0de regresi\u00f3n <\/a>ser\u00e1n tu soluci\u00f3n.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfPredecir una categor\u00eda?<\/em> Los <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Clasificador_(matem%C3%A1ticas)\" target=\"_blank\">clasificadores <\/a>pueden servir para alcanzar estos objetivos.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfAgrupar mis instancias\/observaciones por un comportamiento com\u00fan?<\/em> Las t\u00e9cnicas de <a href=\"http:\/\/dialnet.unirioja.es\/servlet\/articulo?codigo=856646\" target=\"_blank\">clusterizaci\u00f3n <\/a>me permiten a m\u00ed agrupar observaciones por patrones similares.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><em>\u00bfObservando la estructura de mi conjunto de datos?<\/em> Las <a href=\"http:\/\/www.expansion.com\/diccionario-economico\/tecnicas-de-reduccion-de-la-dimension.html\" target=\"_blank\">t\u00e9cnicas de reducci\u00f3n de la dimensionalidad<\/a>\u00a0son las que me pueden servir para este objetivo.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">En\u00a0definitiva, ya pod\u00e9is observar c\u00f3mo la ayuda a la <strong>toma de decisiones estrat\u00e9gicas<\/strong> (el Business Intelligence tradicional), se ha visto enriquecido gracias a dos nuevas dimensiones: una <strong>tecnol\u00f3gica<\/strong> (el Big Data) y otra <strong>matem\u00e1tica\/estad\u00edstica<\/strong>. \u00bfA qu\u00e9 esperas para sacar valor del <strong>Business Analytics<\/strong> en tu organizaci\u00f3n?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Business Intelligence (Inteligencia de Negocios)\u00a0es un conjunto de m\u00e9todos y t\u00e9cnicas que han venido emple\u00e1ndose desde hace a\u00f1os en diferentes sectores para ayudar en la toma de decisiones.\u00a0B\u00e1sicamente consiste en el procesamiento de datos para obtener informaci\u00f3n resumida y sintetizada de todos ellos. 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