Data Science vs Business Intelligence: diferències?

Les dades s'han convertit en un dels actius més valuosos de les empreses. No obstant això, tenir dades no és suficient: la clau està a saber analitzar-los i convertir-los en decisions reals. En aquest context, dues disciplines apareixen constantment en qualsevol conversa sobre analítica avançada: Business Intelligence i Data Science. 

Encara que sovint s'usen com a sinònims, no són el mateix. Mentre que Business Intelligence ajuda a entendre què està ocorrent en una organització a través de dades històriques i actuals, Data Science va un pas més enllà i permet anticipar escenaris, detectar patrons ocults i predir comportaments futurs.

Què és Business Intelligence (BI)? 

Business Intelligence es refereix al conjunt de processos, tecnologies i eines que analitzen dades històriques i actuals per a donar suport a la presa de decisions empresarials. El seu objectiu principal és respondre a preguntes com “què ha passat?” i “què està passant ara?” mitjançant informes, visualitzacions i dashboards interactius. 

Exemples empresarials de BI 

• Taulers de vendes: seguiment d'ingressos per producte o regió per a prendre decisions comercials ràpides. 

• Anàlisi de rendiment: avaluar KPIs operatius com a productivitat o costos. 

• Gestió d'inventari: identificar productes amb baixa rotació per a optimitzar estoc. 

Aquests exemples mostren com BI ajuda a supervisar i comprendre operacions passades i presents. 

Beneficis de Business Intelligence 

• Millora de l'eficiència operativa mitjançant mètriques clares. 

• Visualització senzilla de dades complexes. 

• Suport a decisions tàctiques amb dades actuals. 

Què és Data Science? 

Data Science combina estadística avançada, programació i machine learning per a descobrir patrons i predir tendències futures a partir de dades estructurades i no estructurats. S'utilitza per a respondre a preguntes com “què podria passar?” o “quines accions són les òptimes?”. 

Exemples de Data Science en acció 

• Predicció de demanda: models que estimen vendes futures en funció de tendències, estacionalitat i esdeveniments. 

• Anàlisi de sentiments: analitzar opinions de clients en xarxes socials per a entendre percepcions de marca. 

• Sistemes de recomanació: suggeriments personalitzats per a usuaris (per exemple, productes en comerç electrònic). 

Beneficis de Data Science 

• Facilita decisions proactives basades en predicció. 

• Descobreix patrons que no apareixen amb anàlisi tradicional. 

• Millora l'experiència del client mitjançant personalització. 

Diferències clau entre Data Science i BI 

Casos d'ús comparatius 

Retail 

• BI: Panell de vendes per botiga i per producte per a identificar regions amb baix rendiment. 

• Data Science: Model predictiu que estima la demanda de productes en funció de promocions i temporada. 

Customer Experience 

• BI: Anàlisi de puntuacions de satisfacció del client i tendències. 

• Data Science: Classificació automatitzada de comentaris per a detectar punts de millora abans que el client expressi queixa. 

Finances 

• BI: Informes trimestrals d'estats financers per a gestors i directors. 

• Data Science: Models de risc creditici que prediuen probabilitat d'impagament. 

En un entorn empresarial cada vegada més orientat a les dades, comptar amb professionals formats en Business Intelligence i/o Data Science ja no és un avantatge competitiu, sinó una necessitat. Les organitzacions busquen perfils capaços no sols d'analitzar informació, sinó d'entendre el negoci, interpretar resultats i transformar-los en decisions estratègiques. 

Per això, la formació especialitzada en aquestes disciplines resulta clau per a respondre als reptes actuals del mercat. 

BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA A | LA SALLE-URL

VOLS SABER MES?