El Data Science y el Business Intelligence son sistemas que se basan en la recopilación de datos. Ambos trabajan con metodologías diferentes y por separado, pero cumplen con un mismo objetivo dentro de la compañía. 

La primera diferencia que existe entre Data Science y Business Intelligence radica en los campos en los que se pueden aplicar. La segunda de ellas se limita a un campo de acción específico mientras que la primera se extiende por una visión más amplia. 

Ambos conceptos se relacionan entre sí, podemos decir, que el Business Intelligence (BI) está más enfocado a lo sucedido en el pasado; agrupa los datos de una empresa u organización determinada con el objetivo de cambiar la información para mejorar y agilizar los procesos, en cambio, Data Science es lo que sucederá en el futuro, pero usando los datos pasados, transforma los datos en información relevante y útil, utilizando diferentes técnicas para extraer la información relevante de ellos. 

Data Science Vs Business Intelligence 

Data Science o la ciencia de datos es un campo multidisciplinario enfocado en proporcionar información valiosa a partir de datos brutos y estructurados. Este campo se centra en descubrir respuestas a las cosas que no sabemos, y su verdadero punto de partida son los datos que mantiene informada a la empresa. 

Los científicos de datos tienen como principal objetivo hacer preguntas y con ello localizar las cuestiones correctas para encontrar mejores formas de analizar la información. 

A diferencia del Data Science, el Business Intelligence es más simple. Una de las variedades principales es que el BI es un conjunto de procesos u organización de datos que nos permite analizar cómo funciona una empresa. El Data Science puede expresarse como la evolución del Business Intelligence, con el conjunto de modelos, aplicaciones de estadística y casos de uso. 

¿Para qué sirven Data Science & Business Intelligence?

El Data Science & Business Intelligence, ambas tecnologías son similares, pero a su vez tienen diferentes funciones que dependen de los requisitos de cada compañía. Como por ejemplo: 

Business Intelligence

El BI sirve para recopilar, organizar y analizar datos, para luego transformarlos en importantes fuentes de información y conocimientos. Además de ayudar a utilizar los datos generados para el crecimiento del negocio. De esta forma, el BI se apoya en gran medida en el Big Data con el análisis de datos y el desarrollo de los mismos. 

Data Science

El Data Science sirve para analizar grandes volúmenes de información, para comprender patrones y tomar diferentes decisiones. Además, es un conjunto de técnicas que pueden ser mejor aplicadas en áreas como la ciberseguridad o el internet de las cosas, pero también sirve para cualquier sector con datos disponibles a analizar. 

¿Cómo se utiliza el Data Science & Business Intelligence?

Ambos trabajan con el uso de datos, pero el manejo que tiene cada uno es diferente.  

El Business Intelligence, se usa para trabajar en base a los datos estructurados, que luego los almacena. Las plataformas que tiene el BI se basan en reunir los diferentes datos para generar los resultados en forma de informes, tablas y mapas. 

El Data Science, se utiliza con datos estructurados y no estructurados, que se manejan para el uso en tiempo real y no a largo plazo como el BI. El Data Science tiene algoritmos de aprendizaje automático que analizan los patrones, anomalías o conocimientos en ellos.

Principales herramientas Business Intelligence

Las herramientas de BI están pensadas para ayudar a los encargados de las empresas a darle sentido a todos los datos complejos que se trabajan diariamente. Las herramientas más conocidas son las siguientes: 

• Tableau: se le conoce como una herramienta de visualización que permite acceder y analizar los datos de una manera simple y más efectiva.
• SAP BI: La herramienta obtiene los datos, analiza y desarrolla modelos de aprendizaje automático.
• SAS BI: Especialista en la utilización de datos y métricas. Usa modelos predictivos, y asiste a la toma de decisiones de cualquier negocio. 
• MicroStrategy: Es una aplicación que analiza datos en tendencias, definiciones y desarrollo de cuadros de mando para la visualización de la información. 
• QlikView: Herramienta que tiene como principal función la búsqueda y descubrimiento de datos de fuentes. 
• Microsoft Power BI: Plataforma que ayuda a la visualización de la información y la creación de los reportes. 

Principales herramientas Data Science

Las empresas necesitan herramientas y expertos que recojan, integren, traten y procesen el Data Science para la toma de decisiones más adecuadas y en tiempo real. Estos procesos cuentan diferentes tipos de herramientas, entre ellas:  

• SQL: No es una herramienta como tal, pero se le conoce como un lenguaje de programación que ayuda con el procesamiento de los datos. 
• Excel: Una de las herramientas más habituales y conocidas por los usuarios, en ella se personalizan fórmulas en función de las diferentes necesidades que requiera cada tarea. 
• Synapse: Permite analizar, administrar, procesar y almacenar proyectos más complejos que resuelvan las necesidades de los negocios. 
• Databricks: es una herramienta ideal que además de analizar los datos, trabaja los proyectos de una forma colaborativa. 
• Data Lake: Es un servidor de almacenamiento de datos, y una herramienta ideal para las empresas que tienen grandes capacidades de datos e información. 
• Git:esta herramienta es utilizada para la creación de códigos fuente y permite el alojamiento de diferentes códigos abiertos. Esta herramienta dispone de una versión gratuita con servicios básicos. 
• Azure Machine Learning: Es una plataforma que desarrolla y gestiona proyectos que admite code – first y low – code. 
• Power BI: Es un conjunto de herramientas esenciales que sirve para el análisis y la visualización de datos, para la toma de decisiones en las empresas.

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