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Una de las preguntas que más nos hacen nuestros futuros alumn@s es: ¿Cuál es la diferencia entre Business Inteligence y Data Science? Las dos disciplinas se mueven en el mundo de los datos y tienen cosas en común, por eso en este artículo desmenuzaremos varios aspectos de ambas.
Cada vez más, las empresas buscan profesionales con habilidades basadas en datos, como análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial. A medida que el mundo depende cada vez más de los datos, tanto los perfiles de Data Science (data modeler, machine learning specialist, data analyst, etc.) como los de Business Intelligence tienen una gran demanda con salarios que generalmente superan el promedio nacional.
Los perfiles de Ciencia de Datos suelen ir de la mano de la programación, mientras que los de Business Intelligence tocan código necesariamente. El objetivo de un científico de datos es desarrollar modelos para encontrar patrones en grandes cantidades de datos, estos pueden estar estructurados o no estructurados. En muchas ocasiones, aplica algoritmos de aprendizaje automático. En cambio, los Business Intelligence son profesionales formados para realizar trabajos de visualización, reportes, análisis estadísticos, etc. Normalmente, necesita mostrar a la organización conclusiones mediante los datos analizados.
El Business Intelligence es un puesto que ya lleva muchos años en el mercado, consiste en analizar los datos mediante una hoja de cálculo o base de datos, analizarlos y presentar conclusiones. Con el pasar del tiempo se descubrió que aplicando programación, se podía procesar una cantidad enorme de datos, limpiarlos, analizarlos, encontrar patrones y además implementar algoritmos que permitieran la predicción de algunos patrones.
En este diagrama, podemos ver con más facilidad en qué áreas se solapan las habilidades de datos:
Normalmente, recopila datos para identificar tendencias que ayuden a los equipos a tomar decisiones estratégicas. Se centra en realizar análisis estadísticos para ayudar a responder preguntas y resolver problemas. Asimismo, puede llegar a utilizar herramientas como SQL para realizar consultas a bases de datos relacionales. También puede limpiar los datos o ponerlos en un formato utilizable, descartando información irrelevante o inutilizable o averiguando cómo lidiar con los datos faltantes.
Los Business Intelligence generalmente trabajan como parte de un equipo interdisciplinar para determinar los objetivos de la organización y luego administrar el proceso de extracción, limpieza y análisis. Aunque pueden llegar a utilizar algún lenguaje de programación, suelen estar más familiarizados con herramientas de visualización como Google Data Studio, Power BI o Tableau y técnicas de comunicación para desarrollar y transmitir sus hallazgos.
Por lo general, un perfil relacionado con la Ciencia de Datos estará más involucrado en el diseño de procesos de modelado de datos, creando algoritmos y modelos predictivos. Por lo tanto, los Data Scientist dedican más tiempo a diseñar herramientas, sistemas de automatización y marcos de datos.
Pueden centrarse más en desarrollar nuevas herramientas y métodos para extraer la información que la organización necesita para resolver problemas complejos. También es beneficioso poseer intuición comercial y habilidades de pensamiento crítico para comprender las implicaciones de los datos. Se podrían describir a un especialista en Data Science como alguien que no solo tiene conocimientos matemáticos y estadísticos, sino que también posee las habilidades de un hacker para abordar los problemas de manera innovadora.
Ambas áreas requieren formación en análisis cuantitativo, estadística y tratamientos de datos.
En Business Intelligence se dedica más tiempo al análisis de rutina, proporcionando informes con regularidad. En Data Science se puede diseñar la forma en que se almacenan, manipulan y analizan los datos. En pocas palabras, un Business Intelligence da sentido a los datos existentes, mientras que un científico de datos trabaja en nuevas formas de capturar y analizar datos para que los utilicen los demás.
Los puestos de Business Intelligence generalmente trabajan respondiendo preguntas específicas sobre los objetivos de la empresa, mientras que los de Data Science pueden trabajar a un nivel más amplio para desarrollar nuevas formas de hacer y responder preguntas importantes.
Aunque cada área se centra en analizar datos para obtener información útil, su trabajo viene determinado, en gran parte, por las herramientas que utilizan. Los primeros usan bases de datos relacionales, programas de análisis comercial y software estadístico. Los segundos tienden a usar Python, algoritmos, Machine Learning y modelos de Inteligencia Artificial para extraer, manipular y analizar datos.
Tradicionalmente, ambos perfiles han sido ocupados por profesionales que venían de estudios universitarios relacionados con la estadística. Sin embargo, debido al alcance más amplio de las licenciaturas y a los dilatados tiempos de la universidad, cada vez es más común encontrar gente que ha optado por bootcamps y educación no reglada para entrar en el sector.
Independientemente del camino que quieras escoger, debes tener en cuenta que la alta demanda de profesionales de datos, que en ocasiones es casi imposible de cubrir por las empresas, ha hecho que cada vez más personas decidan cursos de especialización intensivos para entrar en el mercado laboral cuanto antes.