Introducción

¿Qué es la analítica de negocio?

La analítica de negocio es un conjunto de prácticas automatizadas de análisis de datos, herramientas y servicios que le ayudan a entender qué está sucediendo en su negocio y por qué, para mejorar la toma de decisiones y ayudarle a planificar el futuro. El término "analítica de negocio" se utiliza a menudo asociado con la analítica de Big Data y Business Intelligence (BI).

¿Cuáles son las ventajas de las soluciones de analítica de negocio?

Tome decisiones más rápidas y seguras

A medida que aumentan los volúmenes de datos, es casi imposible procesar de forma rápida y precisa los datos empresariales y detectar tendencias ocultas, patrones y motores de negocio. Las soluciones modernas de analítica de planificación pueden ayudar a los clientes a experimentar un tiempo de proceso un 80 % más rápido.

Reduzca costes y aumente la velocidad

Combine datos de todas las fuentes para poner en práctica la información más rápidamente, y automatice los procesos de planificación y análisis para ahorrar tiempo y mano de obra. Los clientes que utilizan soluciones de análisis de planificación han ahorrado más de 1 millón de USD con la optimización de su proceso de elaboración de presupuestos.

Anticípese y responda a lo inesperado

La analítica predictiva permite pronosticar y optimizar los resultados. Pruebe los escenarios antes de implementar los planes para ver el impacto potencial de sus decisiones. Las soluciones de analítica de negocio ofrecen agilidad para modificar los planes y responder a los cambios con facilidad.

Evolución

La IA y la evolución de la analítica de negocio

La recopilación y el análisis de datos son fundamentales para la analítica de negocio. En los noventa, se necesitaban conocimientos de programación para identificar los datos disponibles en una organización, conectarse a una infinidad de fuentes de datos, convertir los datos en bruto a un formato utilizable y generar informes periódicos.

En la siguiente década, las empresas innovadoras empezaron a analizar datos de negocios utilizando lenguajes de programación como Python y R. Esto permitió ver qué estaba sucediendo en su organización, y tal vez incluso por qué. No obstante, estas prácticas dejaban mucho que desear para aquellos que querían entender los verdaderos motores del rendimiento anterior, predecir los próximos eventos y planificar el futuro, y ciertamente estas prestaciones no estaban disponibles para el trabajador medio.

En la última década, los programas de analítica de negocio de autoservicio, IA y software de gestión de datos en cloud permiten que casi cualquier persona (independientemente de su nivel de conocimientos) pueda analizar y visualizar las tendencias en tiempo real, detectar problemas empresariales y tomar decisiones empresariales informadas. La analítica de negocio ya no se limita al dominio de los profesionales de la informática. Es una herramienta común en sectores de finanzas, fabricación, atención sanitaria, ventas, marketing, cadena de suministro y operaciones, entre otros. Si desea obtener información útil de sus datos, necesita la analítica de negocio.

Hoy en día, las habilidades de analítica de negocio se enseñan en las principales escuelas de negocios y son una parte importante de muchos programas universitarios. Los estudiantes de escuelas de negocios aprenden a aplicar sus habilidades en situaciones del mundo real como, por ejemplo, operaciones de negocios, donde identifican métricas clave y aplican un enfoque basado en datos para resolver los problemas.

Vaya más allá del qué y llegue al por qué y a cuáles son los siguientes pasos con las soluciones de analítica de negocio.

Ciclo de vida de la analítica de negocio

El ciclo de vida de la analítica de negocio permite a las organizaciones utilizar los datos y la tecnología de la información para identificar qué ha ocurrido, por qué y qué hacer a continuación

Analítica de planificación

Se empieza por un plan. Ya sea un plan corporativo, un plan financiero o uno de los muchos planes de departamento, la analítica de planificación extrae información útil de los datos históricos para informar sobre los planes actuales y optimizar el futuro.Muchas empresas dependen de las hojas de cálculo de Microsoft Excel para la planificación, pero este proceso requiere mucho tiempo y es propenso a errores.Las soluciones modernas facilitan la creación de planes de negocio de forma colaborativa y responden rápidamente al rendimiento empresarial real.

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IBM Planning Analytics with Watson

Análisis descriptivo

Las herramientas de business intelligence de autoservicio permiten que todos, desde el colaborador individual al ejecutivo, obtengan una instantánea del rendimiento empresarial. Sin embargo, es fundamental saber que puede confiar en sus herramientas de visualización de datos y evitar actuar a partir de información falsa. A medida que aumenta el tamaño de los conjuntos de datos, los analistas experimentados utilizan herramientas automatizadas para ejecutar consultas SQL, limpiar y combinar distintos conjuntos de datos. La visualización de datos se utiliza para compartir tendencias y hacer un seguimiento de ICR.

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IBM Cognos Analytics

Análisis de diagnóstico

Las técnicas de análisis exploratorio de datos permiten encontrar las relaciones que se ocultan en los datos e identificar los motores de negocio reales.Descubra qué ha ocurrido y, a continuación, determine exactamente por qué. Las soluciones de business intelligence basadas en IA permiten a los usuarios empresariales, analistas de negocio y analistas de datos aplicar fácilmente algoritmos de ciencia de datos, encontrar información imparcial a gran velocidad y mejorar la toma de decisiones.

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IBM Cognos Analytics

Analítica predictiva

Las herramientas de análisis de autoservicio aprovechan la IA y el machine learning para ayudar a los usuarios empresariales y analistas de negocio, además de a los científicos de datos, a prever lo que sucederá a continuación mediante el análisis de datos históricos y la identificación de patrones. El análisis estadístico, la programación Python y la minería de datos son solo algunas de las técnicas avanzadas de analítica de negocio utilizadas para prever los resultados.

Analítica prescriptiva

La analítica prescriptiva permite gestionar y asignar recursos de forma más eficiente y eficaz, aprovechando la potencia de los motores de optimización y los métodos estadísticos para cribar millones de posibles alternativas y recomendar la mejor decisión. Cuando complete el ciclo de vida de analítica de negocio varias veces, empezará a conseguir nuevas innovaciones basadas en los datos.

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IBM Decision Optimization

¿Por qué utilizar IBM para la analítica de negocio?

Acelere su análisis con IA

La creación automática de modelos, el procesamiento de lenguaje natural y la ayuda cognitiva permiten utilizar datos para tomar decisiones más rápidas y seguras.

Nuestros productos son mejores juntos

Nuestros productos de análisis están diseñados para colaborar como un conjunto más amplio de soluciones de analítica de negocio y conectarse fácilmente a sus sistemas de información empresarial.

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Nuestros productos están disponibles en el entorno local, en cloud, en IBM Cloud Pak® for Data o como una opción híbrida.

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