¿Qué es la inteligencia de negocios y cuál es su importancia?
Summary
TLDREl script del video ofrece una visión detallada sobre la inteligencia de negocios y su importancia en la industria 4.0. Se discute cómo la inteligencia de negocios, o business intelligence, es un conjunto de aplicaciones y tecnologías que facilitan la obtención de información valiosa para la toma de decisiones en la empresa. Se destaca la transformación de datos en información y conocimiento, que es crucial para la optimización de procesos y el aumento de la competitividad. Además, se abordan conceptos relacionados como el big data, la analítica de datos, y la minería de datos, y se aclara las diferencias entre los roles de analista de datos, ingeniero de datos y científico de datos. El video subraya la importancia de la colaboración entre estos profesionales para el éxito en la era de la información.
Takeaways
- 📈 La inteligencia de negocios (BI) es un conjunto de aplicaciones y tecnologías que facilitan la obtención y análisis de datos para una toma de decisiones más informada en la empresa.
- 🔍 La BI permite la manipulación y limpieza de datos, su transformación en información y conocimiento, que luego se utiliza para la toma de decisiones estratégicas.
- 📊 Los datos para la BI provienen de diferentes sistemas de negocio significativos, y su análisis puede revelar patrones de comportamiento de los clientes y optimizar procesos.
- 🚀 Uno de los beneficios de la BI es el aumento de las ventas y la reducción de gastos, ayudando a cumplir metas y proyecciones realistas.
- ⏱️ La BI aceleración del tiempo del análisis es crucial, ya que involucra no solo tecnologías sino también aspectos administrativos y la gestión eficaz de la información.
- 🔗 La inteligencia de negocios y el big data están diseñados para funcionar juntos, proporcionando un valor adicional incalculable a la empresa cuando se combinan.
- 📚 La diferencia clave entre la analítica de datos, el big data y la minería de datos radica en su enfoque y aplicaciones; desde el análisis de patrones hasta el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- 👩💼 El analista de datos se enfoca en el estudio y presentación de datos para la toma de decisiones, requiriendo conocimientos estadísticos y habilidades técnicas.
- 🛠️ El ingeniero de datos se encarga de desarrollar y mantener arquitecturas de datos, preparando conjuntos de datos para el análisis y creando estructuras que permitan su estudio.
- 🧮 El científico de datos realiza análisis estadísticos avanzados y trabaja con grandes conjuntos de datos, utilizando machine learning y algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión y eficiencia.
- 🧐 Es importante distinguir entre los roles del analista de datos, el ingeniero de datos y el científico de datos, ya que cada uno aporta habilidades y conocimientos distintos al proceso de análisis y toma de decisiones en los negocios.
Q & A
¿Qué es la inteligencia de negocios (Business Intelligence) y qué implica?
-La inteligencia de negocios es un conjunto de aplicaciones y tecnologías que facilitan la obtención de información para la toma de decisiones en la gestión empresarial. Incluye la manipulación de datos, su análisis, segmentación y configuración para transformarlos en información que puede ser utilizada en la toma de decisiones estratégicas.
¿Cómo se define el ecosistema de la industria 4.0 en relación con la inteligencia de negocios?
-El ecosistema de la industria 4.0 abarca todo lo relacionado con la ciencia de los datos, y la inteligencia de negocios es una parte integral de este, ya que involucra el uso de tecnologías para optimizar procesos y aumentar la competitividad a través de la información.
¿Qué son los datos warehouses y cómo se relacionan con la inteligencia de negocios?
-Los datos warehouses son sistemas de almacenamiento de información que recopilan y organizan grandes volúmenes de datos para su análisis. Son fundamentales en la inteligencia de negocios, ya que proporcionan la base de datos utilizada para la toma de decisiones informadas.
¿Cuáles son los niveles de toma de decisiones en una empresa y cómo se relacionan con la información?
-Existen tres niveles básicos de toma de decisiones: operativo, táctico y estratégico. El nivel operativo se enfoca en decisiones diarias, el táctico busca información clave para operaciones específicas, y el estratégico tiene un impacto más amplio en la dirección de la empresa, utilizando información de alto nivel.
¿Cómo la inteligencia de negocios puede ayudar a aumentar las ventas y reducir gastos?
-La inteligencia de negocios permite identificar patrones de comportamiento de los clientes, lo que puede ser utilizado para personalizar ofertas y mejorar la eficiencia en la cadena de suministro,从而导致销售增加和成本减少。
¿Qué es el big data y cómo está relacionado con la inteligencia de negocios?
-El big data se refiere a grandes volúmenes de datos generados rápidamente y con gran diversidad. Está estrechamente relacionado con la inteligencia de negocios, ya que la tecnología y los análisis de big data permiten a las empresas extraer información valiosa que puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones.
¿Cuál es la diferencia entre la analítica de datos, el big data y la minería de datos?
-La analítica de datos implica el análisis de patrones en conjuntos de datos para generar valor. El big data se refiere a técnicas computacionales para manejar diferentes tipos de datos, estructurados y no estructurados. La minería de datos es la práctica de aplicar algoritmos y técnicas de aprendizaje para diseñar patrones predictivos y analíticos.
¿Qué es un analista de datos y qué tipo de habilidades debería tener?
-Un analista de datos es alguien que estudia y desglosa datos para su entrega a equipos de toma de decisiones. Debería tener conocimientos estadísticos básicos, habilidades técnicas sólidas, capacidad de análisis de información numérica y habilidades para la generación de informes y visualización de datos.
¿Qué es un ingeniero de datos y cuáles son sus responsabilidades principales?
-Un ingeniero de datos se encarga de desarrollar y mantener arquitecturas de datos, preparando grandes conjuntos de datos para su análisis. Sus responsabilidades incluyen trabajar con datos estructurados y no estructurados, gestión de duplicidad de datos, limpieza, creación de API y desarrollo de infraestructuras en la nube.
¿Qué es un científico de datos y qué conocimientos y habilidades deben tener?
-Un científico de datos realiza análisis estadísticos avanzados y trabaja con grandes conjuntos de datos. Necesita tener un conocimiento profundo de machine learning, habilidades en matemáticas, y en herramientas de big data, así como conocimientos en desarrollo de API para optimizar los datos.
¿Por qué es importante distinguir entre los diferentes roles dentro de la ciencia de los datos?
-Es importante distinguir entre los roles de analista de datos, ingeniero de datos y científico de datos porque cada uno tiene responsabilidades y habilidades distintas que son cruciales para la recopilación, preparación y análisis de datos. Esta distinción asegura que cada aspecto del proceso de gestión de datos esté optimizado y efectivo.
¿Cómo la inteligencia de negocios puede acelerar el tiempo del análisis y por qué es eso importante?
-La inteligencia de negocios puede acelerar el tiempo del análisis a través del uso de tecnologías y herramientas especializadas que permiten un manejo más eficiente de los datos. Esto es importante porque permite a las empresas tomar decisiones más rápidas y adaptarse a los cambios en el mercado con mayor prontitud.
Outlines
📈 Introducción a la Inteligencia de Negocios y su importancia en la Industria 4.0
El primer párrafo introduce el tema de la inteligencia de negocios (también conocido como business intelligence) como un componente clave del ecosistema de la Industria 4.0. Se discute cómo la inteligencia de negocios se relaciona con la ciencia de los datos y cómo las aplicaciones y tecnologías facilitan la obtención de información valiosa para la toma de decisiones empresariales. Se menciona la importancia de la manipulación de datos, la segmentación y la configuración para transformar información en conocimiento que pueda ser utilizado en estrategias comerciales o industriales. Además, se destaca la distinción entre diferentes niveles de toma de decisiones en una empresa, como los niveles operativo, táctico y estratégico.
📊 Beneficios y Aplicaciones de la Inteligencia de Negocios y Big Data
El segundo párrafo aborda los beneficios de la inteligencia de negocios, como el aumento de las ventas, la reducción de gastos y la ayuda en la definición de metas realistas. Se destaca cómo la inteligencia de negocios puede mejorar la toma de decisiones basada en patrones de comportamiento de los clientes y cómo acelera el tiempo del análisis. Además, se establece la relación entre la inteligencia de negocios y el big data, y cómo ambos trabajan juntos para generar un valor adicional para la empresa. Se menciona la importancia de diferenciar entre conceptos similares como la analítica de datos, el big data y la minería de datos, y se tocan brevemente las diferencias entre estos términos.
🔍 Diferentes Roles en la Ciencia de Datos: Analista, Ingeniero y Científico de Datos
El tercer párrafo se enfoca en los roles distintos dentro de la ciencia de datos, incluyendo al analista de datos, al ingeniero de datos y al científico de datos. Se describe la función de cada rol y cómo contribuyen a la obtención y análisis de datos para la toma de decisiones en una empresa. El analista de datos se encarga de estudiar y presentar números para que los equipos puedan utilizar la información, mientras que el ingeniero de datos se encarga de desarrollar y mantener arquitecturas de datos. El científico de datos realiza análisis estadísticos avanzados y utiliza técnicas de machine learning para identificar patrones y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. Se destaca la importancia de las habilidades técnicas y el conocimiento en herramientas de big data para estos roles.
Mindmap
Keywords
💡Inteligencia de negocios
💡Data warehouse
💡Big Data
💡Análisis de datos
💡Data mining
💡Analista de datos
💡Ingeniero de datos
💡Científico de datos
💡Estrategia empresarial
💡Nivel operativo
💡Nivel táctico
💡Nivel estratégico
Highlights
La inteligencia de negocios es un conjunto de aplicaciones y tecnologías que facilitan la obtención de información para la toma de decisiones en la empresa.
El ecosistema de la industria 4.0 abarca la ciencia de los datos y muchos otros conceptos que se adaptan con facilidad una vez comprendidos.
Las empresas grandes definen la inteligencia de negocios como la transformación de datos en información que permite la optimización de procesos.
El Data Warehouse es la combinación de tecnologías, herramientas y procesos que transforman la información en conocimiento para la estrategia comercial o industrial.
La inteligencia de negocio es fundamental para la toma de decisiones y la estrategia empresarial, permitiendo un incremento en la competitividad.
La información proviene de diferentes sistemas de negocio que varían según la lógica y el alcance de cada empresa.
Existen tres niveles básicos de toma de decisiones en la empresa: operativo, táctico y estratégico.
Los beneficios de la inteligencia de negocio incluyen el aumento de ventas, reducción de gastos y ayuda al cumplimiento de metas realistas.
El análisis de patrones de comportamiento de clientes es crucial para una mejor toma de decisiones y optimización de ventas.
La inteligencia de negocio y el big data están diseñados para actuar mutuamente, generando un valor adicional incalculable para la empresa.
El big data se refiere a un volumen inmenso de datos generados rápidamente con gran valor de veracidad y variedad.
Es fundamental distinguir entre análisis de datos, big data y minería de datos, ya que cada uno tiene un enfoque y aplicaciones diferentes.
El analista de datos se encarga de estudiar y presentar datos para que los equipos puedan utilizarlos en la toma de decisiones.
El ingeniero de datos desarrolla y mantiene arquitecturas de datos para que los analistas puedan utilizarlos.
El científico de datos realiza análisis estadísticos avanzados y trabaja con grandes conjuntos de datos, utilizando machine learning para mejorar la precisión y eficiencia.
La habilidad para trabajar con datos estructurados y no estructurados, así como la gestión de la duplicidad de datos, son tareas clave para el ingeniero de datos.
El científico de datos es responsable de la transformación, limpieza de datos, identificación y clasificación de patrones, y desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático.
La matemáticas sólidas, el conocimiento en herramientas de big data y en desarrollos de API son habilidades fundamentales para el científico de datos.
Transcripts
compañeros y amigos buenas noches
bienvenidos es un placer tenerlos
nuevamente en el canal espero que se
suscriban si aún no lo han realizado el
día de hoy traigo a colación el tema
super interesante es un tema que hace
parte del ecosistema de la industria 4.0
lo que hace referencia a la inteligencia
de negocios es de recordar que este
ecosistema que abarca todo lo referente
a la ciencia de los datos tiene muchos
conceptos sin embargo a la medida de que
vamos teniendo la noción de uno de estos
son nos facilita mucho más la adaptación
de un nuevo sin más preámbulo entonces
empezamos a analizar empecemos a definir
y empecemos a hablar sobre la
inteligencia de negocios la inteligencia
de negocios o lo más conocido en el
mundo de la industria como el business
intelligence no es más que dichos
conjuntos o dichos procesos de
aplicaciones y de tecnologías que nos
van a facilitar hablando de la industria
hablando de la empresa cierto una
obtención mucho más y mucho más sencilla
mucho más estable para los sistemas de
gestión empresarial
hablando sin sentido de análisis de
interpretación
básicamente lo que nosotros aprovechamos
de todo este proceso de aplicaciones y
de tecnologías es una buena toma de
decisiones con base a todo un proceso
previamente hecho antes normalmente lo
repito con aplicaciones y tecnologías
que nos facilitan la manipulación de los
datos en resumidas cuentas podemos
hablar de qué es tomar un dato y
limpiarlo
analizarlo realizar entonces un proceso
la segmentación una configuración
tomar esa información ya un dato que
pasa a ser transformado de información
para una posible toma de decisiones
listo eso es un concepto genérico sin
embargo empresas grandes como sin hechos
lo definen como la transformación de los
datos de datos que pasan información lo
que acabo de comentar
que nos permiten la optimización de
procesos procesos que han ligados al
negocio 7 data warehouse
instituto el instituto de la tarde house
lo definen como la combinación de
tecnologías de herramientas de procesos
que también va ligado al dato el
almacenamiento de la información
información que pasa a ser conocimiento
y un conocimiento que pasa a pertenecer
o pasa a ser un despliegue de estrategia
comercial o industrial y el business
school de madrid 20 lo define como una
estrategia empresarial estrategia que
permite un incremento
hablan de competitividad a lo largo del
negocio
y usualmente es inventado por data wars
data warehouse y data más entonces todos
estos conceptos básicamente lo que nos
llevan es a definir a la inteligencia de
negocio como todo lo que nosotros
podemos tomar desde un ambiente
tecnológico de procesos
la transformación en información del
conocimiento y con esto nosotros poder
realizar o tomar una buena decisión al
momento hablar entonces de
negocios al momento de hablar de una
estrategia comercial al momento de
hablar de todo un lo corporativo
la información por lo que se genera a
partir de esto
proviene de diferentes sistemas sistemas
de negocio que tienen un alcance
significativo significativo con base a
la lógica del negocio que cada empresa
tenga tenga que cada ecosistema
industrial esté representando pero
podemos tener tres básicos que los estoy
mencionando los estoy presentando lo que
es el nivel operativo donde nosotros
tomamos decisiones diarias acerca de la
transformación de un negocio cierto un
nivel táctico que la idea es buscar o
traer información clave de personas que
hagan diferencia al momento de una
operación y un nivel estratégico para
una decisión de mayor impacto hablando
ya de jerarquías hablando ya de
información de altos mandos pueden que
existan muchos niveles más pero estamos
hablando de los pasos
como todo
trae sus beneficios ciertos entonces son
muchos y no me cansaré de decirlo los
beneficios las ventajas desventajas en
todo viene con base a la lógica de
negocio que es esté implementando
obviamente al ecosistema empresarial
obviamente al sector de esa industria
ayer pero si hablamos a nivel genérico
podemos detallar que venda ventajas o
beneficios de la inteligencia de
negocios es el aumento de las ventas en
la reducción de gastos es la ayuda de
emea al cumplimiento de metas metas
realistas metas y proyecciones que se
pueden establecer con la ayuda de datos
datos que obviamente vienen de un
historial ideas de ahí en donde se dice
que la inteligencia de negocio pues
básicamente parte de lo que ya se hizo
para una mejor toma de decisión cierto
conocer patrones de comportamiento de
clientes que el cliente consume x hoy el
producto en qué temporada la consume en
qué
de pronto lo prefiere meses etcétera y
acelera el tiempo del análisis cuando
hablamos del tiempo del análisis estamos
tocando un factor muy importante del pis
de tenis ya que no es solamente usar las
tecnologías hablemos de lenguajes de
programación
hablemos de gestores de bases de datos
no es solamente tampoco tomar lo que
hace referencia a la parte tecnológica
sino también una parte administrativa
estamos hablando aquí de cinco
beneficios pero obviamente son muchos
más los que nosotros podemos tener
la inteligencia del negocio y el big
data van de la mano el big data también
es un término muy conocido por eso era
lo que hacían mención al principio del
vídeo que con la adquisición de un
conocimiento
de un concepto de la industria 4.07 van
ampliando más ampliando mucho más la
información de todo el ecosistema el big
data hace referencia a todo un nuevo
modelo de datos básicamente es un
volumen inmenso de datos generados a
gran velocidad
con gran valor de veracidad y de
variedad entonces el big data y la
inteligencia de negocios están diseñados
para actuar mutuamente están diseñados
para ir de la mano y generarle a la
empresa un valor adicional incalculable
que no a obtener de pronto si trabajan
separados o en su defecto uno hace falta
ahora un tema muy importante a pesar de
poder obtener gran conocimiento o gran
definición de equis o ye conceptos es
también saber identificarlos
[Música]
la diferencia entre palabras que pueden
parecer muy similares como la analítica
de datos el big data y la minería de
datos de datos es fundamental a la hora
de poder tener una percepción de color
si hablamos de la analítica lo que
hacemos es el análisis de patrones en el
análisis de datos datos que obviamente
vamos a obtener de un conjunto de un
volumen cierto pero para este análisis
lo que nosotros necesitamos es generar
un valor cuando hablamos del big data
son técnicas computacionales
usadas de diferentes datos ciertos datos
estructurados que van muy asociado con
todo lo que es y con cierto lenguaje de
consultas culturales de ql hablando de
los gestores como más igual como post
greg como oracle y datos no
estructurados no sé cuáles hablamos de
mongodb y bueno de todas estas bases de
datos no relacionales para que para la
toma de decisiones y la minería de datos
es esa práctica donde nosotros mediante
algoritmos mediante técnicas de
aprendizaje
entonces podemos diseñar patrones que
nos permitan análisis no solamente
predictivos sino también analíticos y de
diferentes formas dependiendo de la
lógica del negocio que se esté
planteando porque es este necesitando
no es solamente estos conceptos los que
tienden a de pronto a parecer similares
y los que de pronto tendemos a confundir
conceptos también como el analista de
datos el ingeniero de datos y el
científico de datos son conceptos que
tienden a confundirse son conceptos que
parecen que fueran los mismos pero en
realidad no lo son entonces la ciencia
de los datos como te lo mencioné al
principio es un ecosistema muy grande
cierto ahora entonces si hablamos de lo
que es una lista de datos
un analista de datos estudia valga la
redundancia a los datos los desglosa
cierto se los entrega la empresa a los
equipos para que puedan utilizarlos bajo
una toma de decisiones podemos hablar de
ejemplo una landing page es decir de un
sitio web
no sé con funciones deseo saber cuántos
usuarios abandonan la página saber
entonces cuánto las visitas cuando dan
clic cuánto van a visitarlas en el
próximo cuánto se quedan en un proceso y
salen etcétera un analista de datos
estudiar los números y los presenta de
forma que los equipos puedan utilizar la
información es posible que necesiten
comprender un rendimiento actual o
planificación del futuro y encontrar
formas de optimizar ventas visitas
hablando del sitio web debe tener
conocimientos estadísticos básicos de
actitudes técnicas sólidas capacidad de
análisis de información numérica y la
generación de informes y visualización
de datos listo esto es básicamente como
la definición a lo que es referente un
analista
cuando hablamos de un ingeniero de datos
este señor se encarga de desarrollar y
mantener arquitecturas de datos son
personas especializadas especialistas en
la preparación de grandes conjuntos de
datos para que los analistas puedan
utilizarlo es decir estamos hablando ya
de la creación de una estructura que
permita un análisis de datos y miren la
diferencia con el analizados entonces
cuando un analista de datos necesita
interpretar información un ingeniero
crea programas para que queden o para
que puedan generar datos con una
disposición adecuada si hablamos de
habilidades para para este rol podemos
mencionar que trabajar con datos
estructurados y no estructurados lo que
hablábamos ahorita es igual y nos igual
es algo que se debe tener se debe tener
una experiencia se debe tener una
habilidad se debe tener un conocimiento
clave sobre esto se debe tener
conocimiento sobre duplicidad o
duplicación de datos gestión de estos
limpiezas también son tareas que
comúnmente un ingeniero está realizando
creaciones de api puede estar entre sus
responsabilidades también por ejemplo
desarrollar infraestructuras en la nube
tanto en función técnica y conocimiento
como en herramientas de ingeniería de
pruebas y el científico de datos
entonces esta persona realiza análisis
estadísticos súper avanzado y estudian
grandes conjuntos de datos cuando
hablamos de grandes conjuntos de datos
vamos de millones de datos
y este señor este científico de datos si
necesita tener un conocimiento muy
profundo de machine learning adicional a
lo que ya debe tener previamente en los
datos cert cuando hablamos de
responsabilidades típicas en esta
función o que este señor desempeña
identificamos que un científico de datos
es responsable de tareas tales como la
transformación y la limpieza de los
datos la identificación la clasificación
de patrones así como también el
desarrollo de algoritmos de aprendizaje
auto automático para que sean más
precisos y eficientes es por eso que
dentro de las habilidades del científico
de datos es muy importante las
matemáticas sólidas conocimientos en el
impacto en sus conocimientos en
herramientas de big data conocimientos
en desarrollos de api y bueno un
conjunto más de habilidades que le
permiten la optimización de datos
ligados a la minería es un papel
fundamental para este cargo espero que
esta introducción
a la inteligencia de negocios te haya
permitido aclarar un poco más los
conceptos que como lo mencionamos parece
que fuesen similares pero no lo son
espero que te haya servido puedes contar
con la presentación te lo voy a dejar
entonces en la descripción del vídeo
para que las puedan descargar
normalmente te invito a suscribirte
espero que tengas una excelente noche
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