Business intelligence y machine learning

Programación

Tokio School | 17/12/2020

¿Cuál es la relación entre business intelligence y machine learning? En un panorama de creciente automatización, la business intelligence (BI) no es una excepción. Para empresas de todo tipo, pero, sobre todo, para empresas que se dedican al sector IT, se trata de una disciplina que, con el paso del tiempo, se ha ido convirtiendo en algo fundamental en el día a día.

Hoy en día, con la aparición y el crecimiento de los procesos automáticos, el impulso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el mercado de BI está cambiando la forma en que las empresas piensan y actúan con los datos de los que disponen.

En este artículo vamos a hacer un repaso sobre cómo se implantan los procesos de machine learning en el bussiness intelligence. Una de las profesiones que más demanda van a tener en el futuro. ¿Te subes al carro?

 

¿Qué es business inteligence?

El business intelligence hace referencia al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Cuando hablamos de inteligencia empresarial, estamos hablando de un término muy amplio y que abarca:

  • El funcionamiento actual de la empresa
  • La anticipación de acontecimientos futuros

El objetivo final de esta disciplina es ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales. ¿Cómo se hace?  A través de un sistema de información inteligente que se forma con datos extraídos de los distintos aspectos de actuación de la empresa y que se relacionan con los datos económicos del sector o sectores en los que opera.

Estas herramientas y técnicas son el ETL (del inglés extract, transform and load), o ETC (extracción, transformación y carga). Gracias a ellas se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan para luego cargarlos en un almacén de datos.

 

Origen de las herramientas de bussines intelligence

La primera mención al término business intelligence se encuentra en una enciclopedia publicada en EE. UU. en 1865 titulada Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes.

De todas formas, no es hasta el siglo XX y gracias al desarrollo tecnológico e informático cuando esta disciplina acaba de arrancar. Te dejamos algunas fechas clave:

  • 1958: el investigador de IBM Peter Luhn, utiliza el concepto Business Intelligence y hace referencia al análisis de datos para el ámbito empresarial.
  • Década de 1970: SAP y otras empresas desarrollan aplicaciones de negocio que facilitaban la introducción de datos en bases de datos.
  • Década de 1980: las bases de datos evolucionan y permiten almacenar datos de diversas fuentes en una única base de datos.
  • Década de 1990: se empiezan a desarrollar y comercializar más herramientas de inteligencia de negocios
  • A partir de principios de los 2000 es cuando empieza a crecer y a tomar verdadera importancia el bussiness intelligence para todo tipo de empresas.

¿Qué es el machine learning?

La traducción literal de machine learning es aprendizaje automático. Se trata de una de las ramas o disciplinas de la inteligencia artificial cuya principal función es crear sistemas que puedan aprender de forma autónoma. ¿Cómo lo hace? Pues la base es la identificación de datos complejos en medio de un montón de información.

El machine learning emplea una serie de algoritmos que analizan esos datos y, a partir de ellos, determina el comportamiento de la máquina o del programa.

¿Cuál es la ventaja de esto? Básicamente, el machine learning permite que los sistemas de IA mejoren su eficacia sin la intervención de un ser humano. Aprenden ellos solos con base en los datos que analizan. No obstante, si existe algo en lo que los humanos tienen que trabajar, en la programación de los algoritmos de machine learning.

 

Diferencias entre machine learning y business intelligence

A raíz de lo que hemos visto, podríamos llegar a pensar que ambas cosas son lo mismo, pero, aunque tienen unas bases similares, existen algunas diferencias:

  • Frente al uso de datos agregados, el machine learning utiliza datos individuales con características definitorias de cada una de las instancias.
  • En lugar de basarse en una analítica descriptiva, el Machine Learning ofrece una analítica predictiva.
  • Los paneles de visualización se sustituyen por aplicaciones predictivas.
  • Los algoritmos predictivos aprenden automáticamente de los datos y sus modelos se pueden integrar en distintos tipos de aplicaciones
  • Los modelos se reentrenan periódicamente para que aprendan. automáticamente de nuevos datos.

La implantación del machine learning para la inteligencia empresarial

En el ámbito empresarial, el aprendizaje automático puede llegar a gestionar una gran cantidad de datos que pueden ayudar a las compañías a conseguir un mayor rendimiento. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar los factores que contribuyen y restan valor a la salud de una marca al analizar sus datos desde todos los ángulos.

El aprendizaje automático es único porque puede identificar rápidamente relaciones que pueden no ser inmediatamente evidentes o intuitivas para los humanos.

Cuando se acumulan muchos datos sobre el rendimiento empresarial puede pasar que los trabajadores se ven desbordados ante tal cantidad de información. Aplicando técnicas de machine learning en los procesos de business intelligence se puede conseguir una mayor eficiencia en todos los procesos de negocio de la empresa. Por supuesto, el aprendizaje automático solo puede ser tan útil para las empresas como su integración en las herramientas de BI.

 

Machine learning en las herramientas de business intelligence

Las herramientas de BI generalmente están diseñadas para científicos y analistas de datos. En cierto modo, esta elección generalizada tiene sentido. Después de todo, los analistas y científicos de datos están mejor equipados para comprender los datos, iterar sobre los conocimientos y hacer preguntas de seguimiento específicas para construir una comprensión más completa del panorama empresarial.

No obstante, dentro de la categoría de negocios también nos encontramos con vendedores, especialistas en marketing, vendedores, gerentes, etc. Personas que no cuentan ni con el tiempo ni con las ganas de aprender a manejar las herramientas clásicas de BI.

La analítica aumentada es un ejemplo donde la combinación de aprendizaje automático y generación de lenguaje natural permite a los usuarios hacer preguntas sobre sus datos y recibir información en un lenguaje sencillo.

En esta situación es donde entra la mejora de este tipo de herramientas mediante procesos de aprendizaje automático. Con el machine learning los procesos de BI se simplifican y se hacen accesibles a todo tipo de personas involucradas en el mundo de los negocios ya que se automatizan todos los procesos relacionados con la recopilación y el análisis de datos.

El aprendizaje automático también permite que las herramientas de BI adopten interfaces más amigables para los negocios. Al fin y al cabo, después de todo, cuando los algoritmos realizan el análisis de datos pesados, el usuario no necesitará la misma experiencia técnica para encontrar lo que necesita.

 

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