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Ciencia de datos (Data Science) vs analítica de los negocios​ (Business Analytics)

Con el aumento de la digitalización en todos los sectores de negocio, la disponibilidad de datos y su utilización para la gestión de las operaciones y las decisiones estratégicas ha aumentado significativamente en la última década, una tendencia que se prevé que continúe. Con la difusión de las aplicaciones de los datos, también ha aumentado el número de herramientas, técnicas, estructuras y modelos, lo que dificulta su comprensión y no siempre es fácil diferenciarlos. 

La ciencia de datos (Data Science) y la analítica de los negocios (Business Analytics) son dos términos cada vez más escuchados y que a veces, se utilizan como sinónimos. Sin embargo, aunque ambos utilizan los datos para extraer insights que soporten las decisiones de los negocios, las herramientas y técnicas a las que se recurre en cada caso, son diferentes. Antes de realizar un proyecto o formar un equipo en cualquier negocio, los líderes deben comprender qué enfoque es más relevante para la empresa o el desafío en cuestión.

Diferencia entre ciencia de datos y analítica de los negocios

En primer lugar, es esencial comprender cuál es la diferencia entre la ciencia de los datos y la analítica de los negocios. Respecto a la amplitud del ámbito, la ciencia de los datos es un amplio campo de estudio y aplicación que almacena y procesa datos con distintos propósitos. Los problemas en los que trabaja la ciencia de los datos suelen ser complejos y exigen el desarrollo de algoritmos complejos. La analítica de los negocios es la utilización específica de herramientas de analítica de datos para interpretar datos que permitan tomar decisiones más informadas. Las aplicaciones de estas herramientas suelen emplearse dentro de la Estrategia de la Inteligencia Empresarial (BI, Business Intelligence).

Como el ámbito de la ciencia de los datos es más amplio, también lo son los conjuntos de datos que se gestionan. El enfoque de la analítica de los negocios suele estar en áreas de negocio o desafíos específicos, que suelen suponer conjuntos de datos más pequeños, con la información ya más estandarizada, lo que exige menos potencia de cálculo para realizar el análisis deseado.

Podría decirse que la ciencia de los datos es el ámbito que engloba todas las técnicas de almacenamiento, procesamiento, extracción (Mining), análisis y visualización de datos, incluso la analítica de negocios.

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es el ámbito de trabajo en el que los datos se recopilan, almacenan, analizan y presentan para identificar tendencias o patrones y predecir resultados. Las herramientas utilizadas pueden incluir modelos matemáticos, análisis estadísticos, machine learning y visualización de datos, que se aplican a conjuntos de datos complejos y de gran tamaño.

Esto puede aplicarse en cualquier sector, ya sea para predecir ventas, gestionar stocks, anticipar escenarios extremos, probar el impacto de distintas variables o muchas otras aplicaciones. Aparte de las aplicaciones en los negocios, la ciencia de los datos desempeña un papel vital en los campos de la investigación y la salud.

Competencias y herramientas necesarias para la ciencia de los datos

Como mencionamos anteriormente, el ámbito de la ciencia de los datos es muy amplio, lo que supone que el listado de herramientas utilizadas para aplicar las distintas metodologías involucradas también lo sea. Las herramientas pueden utilizarse para almacenar, manipular, visualizar o compartir datos. Por nombrar algunas, las siguientes competencias y herramientas se utilizan frecuentemente para solucionar problemas complejos usando la ciencia de los datos:

1. Las herramientas de manipulación y análisis de datos se utilizan para simplificar, organizar y estandarizar los datos a fin de hacerlos más fáciles de procesar y visualizar. Entre ellas se incluye Pandas - para tareas de análisis de datos en Python -, NumPy - para la gestión de datos numéricos -, y SciPy - para expresiones simbólicas -, entre otras.

2. Las herramientas de big data se utilizan para extraer grandes conjuntos de datos que no son manejables mediante medios tradicionales. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, lo que influye en la herramienta elegida para su aplicación. Para grandes conjuntos de datos, los expertos en datos pueden utilizar herramientas como Hadoop, Apache, HPCC y otras.

3. Los lenguajes de programación se utilizan para solucionar los problemas de la ciencia de los datos. La selección del lenguaje aplicado depende de la complejidad informática y del tamaño del conjunto de datos. Python, Java, C++, Go, R, PHP y SQL son algunos de los lenguajes utilizados.

4. Las técnicas de machine learning permiten a los ordenadores aprender continuamente a partir de conjuntos de datos crecientes, ofreciendo resultados sin necesidad de programar explícitamente cada regla y escenario.

5. El modelado estadístico (statistical modeling) utiliza conjuntos de datos finitos para construir algoritmos que identifiquen relaciones entre variables y hagan predicciones a partir de los datos.

6. Las herramientas de visualización de datos presentan los datos de forma visual para que puedan compartirse con diferentes partes involucradas del nivel de conocimiento y aun así entenderse. Algunos formatos de visualización pueden ser mapas geográficos, gráficos, sparklines, infográficos, mapas de calor o gráficos estadísticos. Microsoft Power, Tableau, Qlik Sense, Matplotlib y Seaborn son algunas de las herramientas de visualización más utilizadas.

7. Las herramientas de colaboración y control de versiones son necesarias cuando varias personas participan en una iniciativa de Ciencia de Datos. Estas herramientas facilitan la programación simultánea y ayudan a realizar un seguimiento de las distintas versiones y actualizaciones. Ejemplos de estas herramientas son Git, Apache Subversion y Jupyter.

8. Entre las competencias más técnicas necesarias para la Ciencia de Datos no hay que descuidar los conocimientos específicos del dominio. Comprender el entorno en el que se introducen los datos es crucial para extraer las conclusiones correctas.

¿Por qué es importante la ciencia de los datos para los negocios?

La estrategia de Inteligencia del Negocio de cada organización determinará cómo debe aplicarse la ciencia de los datos en cada departamento para generar la mayor cantidad de valor para los negocios. Desde el desarrollo de productos hasta las operaciones, las ventas y la estrategia, los insights que puede aportar la ciencia de los datos pueden ser esenciales para el éxito del negocio frente a sus competidores.

Estos son algunos ejemplos de cómo la ciencia de los datos puede aportar beneficios a los negocios:

Aumentar la productividad y la eficiencia

Al modelar constantemente los datos operativos reales, las organizaciones podrán predecir fallos, identificar limitaciones y planificar operaciones y stocks de forma más eficiente.

Mejora general de la toma de decisiones

Las decisiones basadas en la información pueden conducir a resultados sustancialmente más predecibles. Si los equipos y los líderes tienen acceso a datos fiables y a escenarios históricos, pueden tomar decisiones más conscientes. Las decisiones impulsivas pueden dejarse para los temas en los que no se disponga de datos, lo que sólo da oportunidad a un número reducido de desafíos para los negocios.

Personalizar el marketing y las ventas

Al recopilar insights sobre los patrones y selecciones de los consumidores, junto con los eventos estacionales, los líderes de marketing y ventas pueden crear campañas que se ajusten a las necesidades de su objetivo en el momento adecuado, conduciendo a un aumento de los resultados de ventas.

Ciencia de los datos: aplicación en 5 principales industrias

La ciencia de los datos es un campo amplio que puede aplicarse en casi cualquier sector económico. Sin embargo, su aplicación ya está más madura en algunas industrias, como:

1. Los sectores bancario y financiero se benefician de la ciencia de los datos para operaciones como la modelación del riesgo de crédito, la detección de fraudes y la previsión financiera.

2. El sector de la sanidad utiliza la ciencia de los datos desde sus inicios para estudiar el comportamiento de las enfermedades o predecir los resultados de los pacientes. Desde un punto de vista más operativo, también se utiliza para mejorar la asignación de recursos y maximizar la capacidad.

3. Las organizaciones de retail utilizan la ciencia de los datos para predecir el consumo, optimizar las estrategias de precios y desarrollar campañas de marketing personalizadas.

4. Las industrias de producción optimizan la planificación de la producción y la gestión del stock, predicen los fallos del equipo y evitan los problemas de calidad del producto utilizando herramientas de ciencia de los datos.

5. Las empresas de tecnología utilizan la ciencia de los datos principalmente para probar distintos escenarios, estudiar el comportamiento de los usuarios y optimizar los esfuerzos de marketing. Muchas veces, esto se hace impulsando plataformas CRM para mejorar la experiencia del cliente.

¿Qué es la analítica de los negocios?

A diferencia de la ciencia de los datos, la analítica de los negocios tiene un ámbito más limitado, en el que se implementan herramientas y modelos analíticos para transformar los datos en insights relevantes para los negocios. Utiliza el análisis estadístico, la visualización de datos y el modelado predictivo para analizar los datos del negocio, interpretarlos y presentarlos de forma comprensible y accionable para los líderes.

Competencias y herramientas necesarias para la analítica de los negocios

Las herramientas y competencias necesarias para la analítica de los negocios son muy similares a las que se utilizan ampliamente en la ciencia de los datos, ya que también hay que almacenar, manipular, analizar y presentar los datos.

Tanto la analítica de los negocios como la ciencia de los datos exigen competencias y herramientas como la manipulación de datos machine learning, herramientas de colaboración y control de versiones, herramientas de visualización de datos y conocimientos específicos del dominio. Sin embargo, cuando la complejidad de los problemas varía, también varía la complejidad de las herramientas:

1. Al igual que en la ciencia de los datos, en los procesos de analítica de los negocios también se utilizan herramientas de manipulación y análisis de datos. Para problemas más sencillos, se puede utilizar Excel o SQL, mientras que para desafíos más complejos se puede utilizar Python.

2. Las técnicas de machine learning también son impulsadas por la analítica de los negocios. Los algoritmos más frecuentes en la analítica de los negocios son la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neurales.

Analítica de los negocios: aplicación en 5 principales industrias

Al igual que la ciencia de los datos, la analítica de los negocios ha demostrado su eficacia para generar crecimiento en empresas de distintos sectores:

1. Los sectores bancario y financiero se benefician de la analítica de los negocios para analizar datos financieros e identificar tendencias o patrones que puedan ayudar a definir productos y fijar precios.

2. El sector de la sanidad utiliza la analítica de los negocios principalmente para mejorar la asignación de recursos, maximizar la utilización de la capacidad y reducir costes.

3. Las organizaciones de retail soportan la gestión de stocks, las estrategias de precios y los esfuerzos de marketing en herramientas de analítica de los negocios.

4. Las industrias de producción optimizan la planificación de la producción, la gestión de stocks y la nivelación de la cadena de suministro con el soporte de la analítica de los negocios.

5. Las empresas tecnológicas utilizan a diario la Analítica de los negocios para gestionar las prioridades de desarrollo de productos, analizando el comportamiento de los usuarios y probando distintas características de los productos.

¿Cómo contribuyen la analítica de los negocios y la ciencia de los datos al valor del negocio?

Específicamente, para ayudar a los negocios a prosperar, las herramientas de analítica de los negocios han demostrado ser un aliado de confianza de los líderes del negocio, fundamentando sus decisiones en insights reales. Al igual que la ciencia de los datos, la analítica de los negocios puede aportar mejoras a distintas áreas de la organización.

La estrategia de Inteligencia del Negocio o Empresarial de cada organización determinará cómo deben aplicarse los datos y la analítica en cada departamento para generar la mayor cantidad de valor para los negocios. Desde el desarrollo de productos hasta las operaciones, las ventas y la estrategia, los insights que pueden aportar la ciencia de los datos y la analítica de los negocios pueden ser esenciales para el éxito de la empresa frente a sus competidores. Estos son algunos ejemplos de cómo la ciencia de los datos puede aportar beneficios a los negocios:

1. Impulsar la innovación y la investigación

Los insights de los datos pueden ayudar a identificar nuevas tendencias en las preferencias de los consumidores o correlaciones entre variables que pueden conducir a un desarrollo más sólido de productos o servicios.

2. Lograr una ventaja competitiva estratégica

Las organizaciones con competencias avanzadas en analítica de los negocios pueden identificar nuevas oportunidades de negocio y fuentes de ingresos antes que sus competidores, lo que les permite empezar con ventaja en la innovación de productos o servicios.

3. Aumentar la productividad y la eficiencia

Al modelar los datos operativos reales de forma constante, las organizaciones podrán predecir fallos, identificar limitaciones, planificar operaciones y stocks de forma más eficiente. También será posible identificar más fácilmente las oportunidades de mejora operativa y de ahorro de costes, ya que serán más visibles para todas las partes involucradas, lo que contribuirá a que el cambio sea más ágil.

4. Mejora general de la toma de decisiones

Las decisiones basadas en la información pueden conducir a resultados sustancialmente más predecibles. Si los equipos y los líderes tienen acceso datos fiables y a escenarios, pueden tomar decisiones más conscientes. Esto es válido tanto a nivel estratégico como de equipo/proyecto.

5. Personalizar el Marketing y las Ventas

Al recopilar insights sobre las tendencias y opciones de los consumidores, junto con los eventos estacionales, los líderes de Marketing y Ventas pueden crear campañas que se ajusten a las necesidades de su objetivo en el momento adecuado, conduciendo a un aumento de los resultados de ventas. La estrategia de ventas también puede ser impulsada por los insights de la analítica de los negocios, ayudando a los líderes a identificar mercados sin explotar o a desarrollar enfoques de ventas más eficaces.

La analítica como impulsora del crecimiento de los negocios

Para las organizaciones más maduras, establecer una Estrategia de Inteligencia de Negocio que abarque todas las áreas de aplicación de la ciencia de los datos ya forma parte de la revisión anual de la estrategia. Sin embargo, la profundidad de la ciencia de los datos puede resultar desalentadora para las empresas más pequeñas que sólo quieren coger los primeros pasos en la analítica de datos. Empezar con las herramientas más frecuentes utilizadas en las aplicaciones de analítica de los negocios debería ser el primer paso para introducir los datos y su poder en la organización, al tiempo que se prepara la estructura de datos y las competencias de los equipos para una estructura futura más compleja.

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