En el mundo actual, las empresas necesitan conocer en profundidad los datos que rodean a su empresa y sus operaciones. Aquí es donde entra en juego la analítica empresarial. La analítica empresarial es el proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos para tomar mejores decisiones empresariales. Puede ayudarle a comprenderlo todo, desde quiénes son sus clientes hasta qué beneficios obtiene con productos específicos. Esto puede incluir el uso de datos para mejorar la experiencia del cliente, las estrategias de marketing, el desarrollo de productos, etc. La analítica de negocio se ha convertido en una herramienta esencial para empresas de todos los tamaños y en la base de la Gestión Estratégica Basada en Datos (GEDD).
Pero conocer los datos es sólo una parte de la ecuación. También hay que ser capaz de utilizar esos datos para impulsar la gestión y la toma de decisiones dentro de la empresa. Ahí es donde entra en juego la gestión basada en datos. La gestión basada en datos es la práctica de tomar decisiones basadas en datos reales y no en intuiciones o conjeturas. Cuando se hace correctamente, puede conducir a operaciones más eficientes, mejor servicio al cliente y mayores beneficios.
¿Qué es Business Analytics?
La analítica empresarial es el proceso de convertir datos en información que pueda utilizarse para tomar mejores decisiones empresariales. Implica el uso de una serie de técnicas analíticas para examinar los datos, identificar patrones y tendencias y, a continuación, recomendar acciones basadas en ese análisis.
La analítica empresarial puede utilizarse de diversas formas, en función de las necesidades de la organización. Se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones, optimizar las operaciones, comprender el comportamiento de los clientes, evaluar las amenazas de la competencia, y mucho más.
Hay muchas herramientas y técnicas diferentes que intervienen en la analítica de negocio, y el enfoque específico que se utiliza depende de las necesidades de la empresa. Algunos métodos habituales son la minería de datos, los modelos predictivos y la segmentación de mercados.
Diferenciación de Business Analytics
Business Analytics vs. Data Analytics
El análisis de datos es el proceso de analizar datos para encontrar información útil. Puede hacerse para una empresa, pero también para otros fines, como la investigación científica o el seguimiento de partidos de fútbol. La analítica de negocio es un tipo de analítica de datos que se utiliza específicamente para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Utiliza datos para averiguar cosas como qué productos es más probable que compre la gente, cuánto dinero debe gastar una empresa en marketing o qué cambios hay que hacer en un producto o servicio para que sea más popular.
Business Analytics vs. Data Science
La línea que separa la analítica empresarial de la ciencia de datos es difusa. Mucha gente los utiliza indistintamente. Sin embargo, existen algunas diferencias clave.
La ciencia de datos se centra más en comprender el «por qué» de los datos. La analítica empresarial se centra más en qué hacer con los datos para tomar decisiones que ayuden a una empresa a tener más éxito. La ciencia de datos también tiende a utilizar métodos más sofisticados para analizar los datos, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La analítica empresarial suele utilizar métodos como el análisis de regresión y los árboles de decisión.
Sin embargo, hay muchas similitudes entre la analítica de negocio y la ciencia de datos. Ambas utilizan datos para mejorar la toma de decisiones. Ambas utilizan estadísticas y modelos para comprender los datos. Y ambas se basan en herramientas de software que les ayudan a analizar los datos.
Business Analytics vs. Business Intelligence
Los términos «business analytics» y «business intelligence» suelen utilizarse indistintamente, pero existen algunas diferencias clave entre ambos. La analítica de negocio (BA) es el proceso de análisis de datos para comprender y mejorar el rendimiento empresarial, hacer predicciones y escenarios futuros. Esto puede incluir el análisis del rendimiento pasado para comprender lo que ha funcionado y lo que no, así como la previsión del rendimiento futuro en función de las tendencias actuales. La inteligencia empresarial (Business Intelligence, BI), por su parte, es el proceso de recopilación, organización y análisis de datos para tomar mejores decisiones empresariales. Esto incluye el uso de datos para identificar oportunidades y amenazas, así como para evaluar el rendimiento y tomar decisiones sobre futuras líneas de actuación.
Existen algunas similitudes entre la analítica empresarial y la inteligencia empresarial. Ambas implican el uso de datos para mejorar el rendimiento empresarial, y ambas pueden utilizarse para tomar mejores decisiones sobre el futuro de una empresa. Sin embargo, también existen algunas diferencias clave. La analítica de negocio tiende a centrarse más en el rendimiento pasado y la predicción de resultados futuros, mientras que la inteligencia de negocio se centra más en la identificación de oportunidades y amenazas a las que se enfrenta actualmente una empresa. La analítica empresarial también se centra más en el análisis de datos, mientras que la inteligencia empresarial también puede incluir la elaboración de informes, la extracción de datos y el apoyo a la toma de decisiones.
Más información: Business Intelligence (BI) vs Business Analytics (BA) – Entender la diferencia
3 tipos de análisis empresarial
La analítica empresarial se divide en tres tipos: descriptiva, prescriptiva y predictiva.
Análisis empresarial descriptivo
La analítica de negocio descriptiva es una forma de entender lo que ya ha sucedido en su empresa. Puede ayudarle a comprender el rendimiento pasado, identificar tendencias y diagnosticar problemas. Con el análisis descriptivo, puede responder a preguntas como:
- ¿Qué pautas de venta han surgido?
- ¿Qué productos se venden mejor?
- ¿Qué campañas de marketing son más eficaces?
- ¿Cuáles son las quejas más frecuentes de los clientes?
Análisis empresarial prescriptivo
La analítica prescriptiva va más allá de la mera descripción de lo que ha sucedido; también orienta sobre las acciones que deben emprenderse para mejorar los resultados. Mediante el análisis prescriptivo, puede responder a preguntas como:
- ¿Qué debemos producir a continuación?
- ¿Cómo podemos aumentar las ventas un 10%?
- ¿Cuál es la mejor manera de asignar nuestro presupuesto de marketing?
Análisis empresarial predictivo
El análisis predictivo empresarial utiliza datos pasados para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros. Puede utilizarse para anticiparse a los problemas, planificar contingencias e incluso tomar decisiones sobre qué acciones emprender. El análisis predictivo puede responder a preguntas como:
- ¿Qué probabilidades hay de que entremos en quiebra el año que viene?
- ¿Qué probabilidad hay de que suframos una interrupción de la cadena de suministro?
- ¿Cuál es la probabilidad de que un cliente concreto se dé de baja?
Elementos de análisis empresarial
La analítica de negocio tiene varios elementos e implica muchos conceptos sobre cómo adquirir, organizar, analizar e interpretar datos, que explicaremos ahora.
Agregación de datos
La agregación de datos es el proceso de recopilar datos de diversas fuentes y reunirlos en un único repositorio. Se trata de un primer paso importante en el análisis empresarial, ya que le permite recopilar datos de todas las áreas de su empresa y crear una visión global del rendimiento. Con todos los datos en un solo lugar, puede empezar a analizarlos y encontrar tendencias y patrones que le ayuden a tomar mejores decisiones sobre cómo dirigir su empresa.
Extracción de textos
La minería de textos es el proceso de extracción de información a partir de datos de texto. Esto puede hacerse manualmente, pero a menudo se hace utilizando software que puede extraer automáticamente la información pertinente. La minería de textos puede utilizarse para extraer datos sobre clientes, competidores, productos y otros aspectos de la empresa.
Limpieza de datos
La limpieza de datos es el proceso de eliminar o corregir inexactitudes en los datos. Se trata de un paso importante en el análisis empresarial, ya que garantiza que los datos sean precisos y fiables. La limpieza de datos puede hacerse manualmente, pero a menudo se realiza mediante un software que puede corregir o eliminar inexactitudes automáticamente.
Organización de los datos
Uno de los elementos clave de la analítica empresarial es la organización de los datos. Esto implica organizar los datos para que sea fácil acceder a ellos y analizarlos. Al organizar los datos, es más fácil encontrar tendencias y patrones y tomar decisiones basadas en ellos.
Hay muchas formas de organizar los datos, y la mejor variará en función del tipo de datos y de las necesidades de la empresa. Algunos métodos habituales de organización de datos son:
- Tablas
- Gráficos
- Tablas dinámicas
- Almacenes de datos
Utilizando el método adecuado de organización de datos, puede facilitar a todos los miembros de la empresa el acceso a los datos y su uso.
Minería de datos
La minería de datos es el proceso de extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Esto se puede hacer mediante la identificación de patrones y tendencias en los datos y luego interpretar estos resultados para ayudarle a tomar mejores decisiones sobre cómo dirigir su negocio.
La minería de datos es un tipo más específico de análisis de datos que se utiliza para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Para ello, se identifican patrones y tendencias en los datos y, a continuación, se interpretan estos hallazgos para ayudarle a tomar mejores decisiones sobre cómo dirigir su empresa.
Identificación de asociaciones y secuencias
La asociación y la identificación de secuencias son dos métodos que pueden utilizarse para encontrar relaciones en los datos. La asociación es el proceso de identificar relaciones entre elementos de un conjunto de datos. Para ello, se buscan patrones en los datos y se utilizan para identificar relaciones entre elementos.
La identificación de secuencias es el proceso de identificar relaciones entre elementos a lo largo del tiempo. Para ello, se buscan patrones en los datos a lo largo del tiempo y se utilizan para identificar relaciones entre elementos.
Previsión
La previsión es el proceso de predecir acontecimientos futuros basándose en datos pasados. Puede hacerse utilizando datos históricos para desarrollar modelos que predigan acontecimientos futuros. La previsión puede utilizarse para predecir cosas como las ventas, el comportamiento de los clientes y otros aspectos del negocio.
La previsión es un tipo de análisis predictivo, que es el proceso de utilizar datos pasados para predecir acontecimientos futuros. El análisis predictivo puede utilizarse para predecir cosas como las ventas, el comportamiento de los clientes y otros aspectos de la empresa.
La principal diferencia entre previsión y análisis predictivo es que la previsión utiliza datos históricos para desarrollar modelos que predicen acontecimientos futuros, mientras que el análisis predictivo utiliza datos pasados para predecir acontecimientos futuros.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es un tipo de previsión que utiliza la minería de datos y el aprendizaje automático para hacer predicciones. El análisis predictivo puede utilizarse para predecir cualquier cosa, desde el comportamiento de los clientes hasta los precios de las acciones o los brotes de enfermedades.
Optimización
La optimización es el proceso de tomar decisiones que minimizan o maximizan un objetivo determinado. Esto puede hacerse encontrando la mejor solución a un problema o encontrando la mejor manera de alcanzar un determinado objetivo.
Hay muchos tipos diferentes de optimización, y la mejor manera de optimizar algo variará dependiendo de la situación. Algunos métodos comunes de optimización incluyen:
- Optimización matemática
- Optimización algorítmica
- Investigación operativa
- Optimización estadística
Cada uno de estos métodos tiene sus puntos fuertes y débiles, y el mejor método de optimización variará en función de la situación.
Visualización de datos
La visualización de datos es el proceso de presentar datos en un formato visual. Para ello, se utilizan gráficos, diagramas y otros métodos que permiten presentar los datos de forma comprensible.
La visualización de datos puede utilizarse para presentar datos de diversas maneras, entre ellas:
- Gráficos de barras
- Gráficos de líneas
- Gráficos circulares
- Gráficos de dispersión
- Gráficos de puntos
- Gráficos de burbujas
Cada uno de estos tipos de gráficos tiene sus puntos fuertes y débiles, y el mejor tipo de gráfico variará en función de la situación.
Conclusión
La analítica empresarial es un campo importante que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos y a crear estrategias basadas en datos. La extracción de datos, la previsión, el análisis predictivo y la optimización son métodos de la analítica empresarial que pueden utilizarse para mejorar la toma de decisiones en la empresa. Con la visualización de datos adecuada, incluso es posible dar a cada empleado y directivo la información que necesita para hacer su trabajo de forma más eficaz. Todos estos elementos juntos pueden ayudar a crear una cultura impulsada por los datos en la que las decisiones se tomen basándose en pruebas y datos en lugar de en intuiciones y corazonadas.
En general, se puede afirmar que el uso de la analítica de negocio permite a las empresas tomar mejores decisiones sobre cómo dirigir sus negocios y alcanzar sus objetivos.
Acerca de MoreThanDigital Insights
MoreThanDigital Insights es una plataforma de análisis empresarial que ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos a partir de una evaluación holística y neutral. La plataforma es gratuita y fácil de usar, y proporciona una variedad de herramientas para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, desde el análisis financiero hasta la madurez del negocio. MoreThanDigital Insight es una herramienta importante para las empresas que quieren tomar decisiones basadas en datos y crear estrategias basadas en datos.
