Blog del grupo de investigación de Data Science for Digital Society. Innovación de la Sociedad Digital, Inteligencia Artificial Aplicada, análisis de datos y vida y negocios inteligentes.

24 Enero 2025 | Publicado por angela.tuduri

Data Science vs. Business Intelligence

¿Quién lleva la delantera en la era de los datos?

¿Data Science o Business Intelligence? Seguro que has oído estos términos en reuniones, artículos, LinkedIn, pero... ¿sabes qué significan realmente? Aunque ambos comparten la misión de transformar datos en decisiones, su enfoque y herramientas son muy diferentes.  

Aquí te contamos todo lo que necesitas saber para entender quién hace qué y cómo impactan en el mundo empresarial. 

Bienvenido al mundo de los datos 

La evolución del análisis de datos ha llevado al desarrollo de dos disciplinas interrelacionadas: la ciencia de datos y la inteligencia de negocios (business intelligence o BI).  

Aunque ambas se centran en el uso de datos para tomar decisiones informadas, sus enfoques, herramientas y objetivos son muy diferentes. 

¿Qué es Business Intelligence (BI)? 

El presente y pasado del análisis empresarial 

BI es como ese amigo que organiza la fiesta, pero se asegura de que todo esté bajo control. Su objetivo es analizar datos históricos y actuales para tomar decisiones informadas. Las herramientas como Power BI o Tableau son sus mejores aliadas, ofreciendo dashboards e informes detallados que iluminan el camino. 

Casos prácticos de BI 

  • Seguimiento de ventas y rendimiento. 

  • Análisis de KPIs para mejorar la productividad. 

  • Identificar tendencias de consumo en tiempo real. 

¿Qué es Data Science? 

La magia detrás de la predicción 

Si BI organiza la fiesta, Data Science es quien predice qué música va a triunfar. Aquí entran la inteligencia artificial, el machine learning y los modelos estadísticos avanzados. Los científicos de datos trabajan con datos no estructurados, explorando patrones y construyendo predicciones que pueden cambiar el rumbo de una empresa. 

Casos prácticos de Data Science 

  • Modelos de predicción de ventas. 

  • Algoritmos para personalización de servicios (como Netflix o Amazon). 

  • Análisis de sentimientos en redes sociales. 

Diferencias clave entre Data Science y BI 

Característica 

Business Intelligence 

Data Science 

Propósito 

Análisis descriptivo. 

Análisis predictivo y prescriptivo. 

Datos 

Estructurados. 

Estructurados y no estructurados. 

Herramientas 

Tableau, Power BI. 

Python, R, TensorFlow. 

Usuarios 

Analistas, equipos de negocio. 

Científicos de datos, ingenieros. 

 

¿Cuál necesitas para tu empresa? 

La respuesta depende de tus objetivos. Si buscas optimizar lo que ya tienes y entender el presente, BI es tu aliado. Pero si quieres innovar, anticiparte al futuro y sacarle partido a los datos complejos, entonces Data Science será tu mejor apuesta. 

Aplicaciones Prácticas 

Casos de Uso de Data Science 

  • Predicción de Ventas: Utilizando modelos predictivos para anticipar las ventas futuras basadas en datos históricos y tendencias del mercado. 

  • Análisis de Sentimientos: Analizar comentarios en redes sociales para comprender la percepción del cliente sobre un producto o marca. 

Casos de Uso de BI 

  • Informes Financieros: Crear informes detallados sobre el estado financiero de la empresa, identificando tendencias y áreas de mejora. 

  • Análisis de Clientes: Identificar comportamientos y tendencias de compra de los clientes para mejorar las estrategias de marketing. 

No es una competencia, es un equipo 

Aunque sus enfoques son diferentes, Data Science y BI funcionan mejor juntos. Combinar ambas disciplinas puede llevar a tu empresa a otro nivel, ofreciendo una visión completa: del pasado, presente y futuro.  

¿Por qué formarte en BI y Data Science? 

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  • Manejo de herramientas punteras: Domina softwares como Power BI, Tableau y bases de datos relacionales. 

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