Cuáles son los componentes de Business Intelligence en Big Data

En el post de hoy hablaremos sobre los componentes de Big Data o BI (Business Intelligence). En ocasiones nos referimos indistintamente tanto a componentes de Business Intelligence como componentes de Big Data. Y es que Big Data aparece posteriormente a Business Intelligence y podríamos entenderlo de alguna manera como su evolución adoptando cosas de esta tecnología ya existente. Las tecnologías Big Data y Business Intelligence ocupan un lugar muy importante en la estrategia de cualquier compañía. Entra en contacto con ellas a través de un Curso Superior en Big Data, que podrás compaginar con tu jornada laboral o estudios. Pero antes, échale un vistazo a este blog donde te introducimos los componentes principales de cada una de ellas.

Estos son los componentes de BI en Big Data

Aunque Business Intelligence y Big Data son dos tecnologías con una finalidad prácticamente idéntica que es el análisis de datos, existen algunas diferencias entre estas dos tecnologías, tanto en cómo operan como en el tipo de datos que analizan. Big Data va un paso más allá que Business Intelligence pero sin Business Intelligence no habríamos llegado a Big Data, es decir, Business Intelligence es un paso previo a Big Data.

Las tecnologías de cada una de ellas las forman herramientas complementarias: mientras el Big Data ofrece un análisis profundo y una visión global de los datos, Business Intelligence aporta al usuario una experiencia de datos más estructurada y detallada. 

Big Data surge de la evolución de Business Intelligence pero va un paso más allá, son herramientas con unos objetivos muy parecidos y debido a esto muchos de los componentes de Business Intelligence los encontramos también en Big Data.

Elementos y/o componentes de Business Intelligence como los Dashboards, los reports o métricas de rendimiento pueden ser muy importantes a la hora de ofrecer fiables análisis avanzados, que además formen una solución visualmente atractiva. A continuación, te mostramos en detalles tres componentes elementales del BI:

Data Warehouse (DW)

Una Base de Datos pensada para almacenar y procesar un gran volumen de datos, donde está integrada información de distintas fuentes, como pueden ser CRM, Google Analytics, Twitter, sistemas contables, administrativos y fiscales, datos de ficheros de Texto, ficheros Excel, comentarios de Blogs, etc. Todo ello en una única plataforma, donde sea posible distribuir la información preparada para su análisis y exploración.

Procesos ETL (Extract, Transform, Load)

Cuando hablamos de ETL nos referimos a los procesos de tratamiento de la información desde las diferentes fuentes de datos para poder alimentar el Data Warehouse con información de calidad. Al trabajar con grandes cantidades de datos, en algún momento tenemos que hacer una serie de tareas de forma manual para extraer datos, cruzar información y tener todo organizado en la base de datos escogida. Cuando trabajamos con Business Intelligence y con un Data Warehouse es necesario automatizar este proceso y sacar partido de las herramientas de ETL adecuadas.

Los procesos ETL facilitan la automatización de tareas y procedimientos con herramientas de Big Data.

Data Mining  o Minería de Datos

Es el proceso de análisis de datos. Suele ser una tarea para matemáticos y estadísticos, pero hay herramientas que facilitan este trabajo a usuarios de negocios o analistas. Debemos entender que Data Mining es un proceso; no es simplemente ejecutar un determinado algoritmo que realiza alguna tarea como, por ejemplo, una regresión lineal o una serie de cálculos y ya está. Este proceso solamente de cálculo no es Data Mining aunque sí pueda llegar a entenderse como un análisis de datos.

Los cuatro componentes elementales del Big Data

Hemos hablado de los componentes de BI aplicables y presentes también en el Big Data, vamos ahora a analizar brevemente las cuatro características principales de los componentes del Big Data:

• Volumen. Como es lógico, cuando hablamos de volumen en Big Data nos estamos refiriendo a la cantidad de datos con la que se trabaja. El volumen y la capacidad de almacenamiento de información se mide en diferentes formatos. Varían su nomenclatura a medida que aumenta el volumen y conjunto de datos trabajados. De los bytes a los megabytes y zettabytes.
• Velocidad. Con la velocidad se mide la rapidez con la que se crean, generan, transportan y analizan los datos en los diferentes procesos ETL.
• Variedad. Cuantos más tipos de datos se abarquen durante los procesos ETL, mejores análisis se podrán realizar.
• Valor. La implementación de herramientas de Big Data aporta valor y prestigio a la empresa, al posicionarla como un entorno estructurado y organizado que cuida el tratamiento de información acorde a los nuevos tiempos, protocolos y tecnologías.