Diferencias entre Business Intelligence y Machine Learning

Es muy fácil que puedas confundir los términos de Business Intelligence y Machine Learning, ya que son dos nuevos conceptos sobre transformación digital que tienen aspectos en común, pero que en realidad son muy diferentes.

Para que no te quepa ninguna duda sobre las diferencias entre BI y Machine Learning vamos a explicarte que son y a enfatizar sobre sus diferencias. ¡Vamos a ello!

¿Qué es el Business Intelligence?

Cómo ya te explicamos en “9 tendencias en Business Intelligence”, el BI es el procesamiento de información esencial de tu negocio que te orientará hacia la dirección correcta, usando distintas tecnologías de información, tanto para los procesos como para la visualización, con la intención de apoyarte en la toma de decisiones que busquen aumentar tus beneficios. Básicamente, a través del análisis de datos se crean informes, gráficos y paneles con información detallada sobre el estado del negocio.

En ACTIUM Digital somos partners de Qlik Sense, la herramienta de BI que te permite explorar e investigar los datos de tu empresa sin límites. Se trata de una plataforma muy visual e intuitiva con la que se pueden convertir datos en conocimiento sin necesidad de disponer de un perfil técnico. Y además, puedes usar Qlik Sense desde cualquier lugar y en cualquier dispositivo, ya que almacena sus datos en la nube.  

Lo mejor de esta herramienta, es que te permite analizar los datos en tiempo real y sin la necesidad de esperas lentas de carga de datos, los actualiza al instante y te deja modificarlos sin jerarquías preestablecidas para ganar flexibilidad en los análisis.

¿Qué es el Machine Learning?

El aprendizaje automático o Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que a través del análisis de los datos obtenidos, mejora sus predicciones para tomar decisiones basadas en la recogida de datos. Es una tecnología que permite hacer automáticas una serie de operaciones con el objetivo de reducir la necesidad de intervención de los seres humanos.

Existen tres tipos de Machine Learning:

• El aprendizaje supervisado: se entrena el algoritmo otorgándole las preguntas, denominadas características, y las respuestas, denominadas etiquetas. Esto se hace con la finalidad de que el algoritmo las combine y pueda hacer predicciones.
• El aprendizaje no supervisado: el objetivo principal es estudiar la estructura intrínseca de los datos. Las principales aplicaciones del aprendizaje no supervisado son: la segmentación de conjuntos de datos por atributos compartidos, la detección de anomalías que no encajan en ningún grupo y la simplificación de datasets agregando variables con atributos similares.
• El aprendizaje por refuerzo: es un área inspirada en la psicología conductista que se encarga de determinar qué acciones debes elegir un agente de software en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de premio acumulado.

El Machine learning se puede aplicar en multitud de campos: detectar fraudes en transacciones económicas, hacer diagnósticos médicos según los síntomas del paciente, elegir qué banners mostrar a un usuario cuando entra en una página web según sus gustos y anteriores compras (el llamado marketing automation), en robótica… etc. 

¿Cuáles son las diferencias entre Business Intelligence y Machine Learning?

Cómo ya habrás leído, son dos conceptos que usan los datos para realizar análisis pero que tienen grandes diferencias:

1. Distintos tipos de análisis:

En el BI el análisis de datos que se hace es descriptivo, se extrae información de distintas fuentes de datos y se juntan en la misma plataforma para que a través de la lógica asociativa se formulen distintas conclusiones para conocer la realidad de la empresa.

En cambio, en el Machine Learning el análisis es predictivo, los datos se usan para intentar conocer lo que pasará en un futuro y no son datos reales, extrapola tendencias generales para hacer predicciones individualizadas que definen los comportamientos futuros.

2. Conocimiento obtenido:

Con las herramientas de Business Intelligence, como Qlik Sense, se pueden analizar detalladamente los resultados de tu negocio y tomar decisiones a través de los paneles con conjuntos de datos de manera colaborativa. Pero con el Machine Learning, las decisiones se toman a través de predicciones y suposiciones que se generan automáticamente.

Por ejemplo, si queremos crear los horarios de trabajo de los empleados de un supermercado, con el BI deberemos analizar qué día, a qué horas y qué trabajadores tuvieron una mejor tasa de conversión para extraer conclusiones sobre qué equipos de trabajo son más eficientes y con el Machine Learning, la máquina creará un horario previendo de antemano cuál es la mejor combinación según los resultados de los trabajadores, los flujos de clientes y los días de la semana.

3. Casos de uso:

Ambas tecnologías pueden usarse en una misma empresa, pero siempre para distintos usos. Por ejemplo, las recomendaciones que te hacen las plataformas de series y películas en streaming, como Netflix o HBO, sobre series o películas que pueden gustarte se obtienen del Machine Learning, pero Google Analytics usa el Business Intelligence para aportarte información sobre el comportamiento de tus usuarios en tu página web.

Llegados a este punto, esperamos haber resuelto tus dudas acerca de las diferencias entre Business Intelligence y Machine Learning. Pero si te ha quedado alguna pregunta en el tintero, te animamos a que nos lo hagas saber por aquí. Y si nos sigues en Twitter, Linkedin o Instagram podrás ir descubriendo más información y curiosidades sobre las nuevas tecnologías que cambiarán nuestra forma de entender y ver los negocios en el proceso de la transformación digital.