¿Qué es la analítica empresarial?

La analítica empresarial implica a las empresas que utilizan datos generados por sus operaciones o datos disponibles públicamente para resolver problemas empresariales, monitorizar los cimientos de su negocio, identificar nuevas oportunidades de crecimiento y mejorar su servicio a los clientes.

La analítica empresarial utiliza la exploración y la visualización de datos, los paneles de control integrados, etc., para proporcionar a los usuarios acceso a datos procesables y conocimientos empresariales.

La inteligencia empresarial (BI) permite tomar mejores decisiones empresariales basadas en datos empresariales. La analítica empresarial (BA) es un subconjunto de la inteligencia empresarial: la analítica empresarial se ocupa del análisis, mientras que la infraestructura general de inteligencia empresarial incluye las herramientas para identificar y almacenar los datos que se utilizarán para la toma de decisiones.

La inteligencia empresarial recopila, gestiona y utiliza tanto los datos de entrada sin procesar como los conocimientos resultantes procesables generados por la analítica empresarial. El propósito actual de la analítica empresarial es desarrollar nuevos conocimientos e información para aumentar la inteligencia empresarial total de una empresa.

La analítica empresarial puede utilizarse para responder a preguntas sobre lo ocurrido en el pasado, hacer predicciones y prever los resultados empresariales.¹ Una organización puede obtener una visión más completa de su negocio, lo que le permite comprender mejor el comportamiento de los usuarios.

Los científicos de datos y los analistas de datos avanzados utilizan la analítica empresarial para proporcionar análisis estadísticos avanzados. Algunos ejemplos de análisis estadístico son la regresión lineal, que utiliza datos de ventas anteriores para estimar el valor del ciclo de vida del cliente, y el análisis de conglomerados, que analiza y segmenta a los usuarios según su nivel de uso en un área determinada.

Las soluciones de análisis empresarial aportan beneficios a todos los departamentos, incluidos los de finanzas, recursos humanos, cadena de suministro, marketing, ventas o tecnologías de la información, así como a todos los sectores, incluidos los de sanidad, servicios financieros y bienes de consumo.

La analítica empresarial utiliza la analítica, es decir, la obtención de información a partir de los datos, para aumentar el rendimiento de la empresa. A menudo se utilizan cuatro tipos de análisis valiosos:

Como su nombre indica, este tipo de análisis describe los datos que contiene. Un ejemplo sería un gráfico circular que desglosa los datos demográficos de los clientes de una empresa.

El análisis de diagnóstico permite determinar la causa raíz de un suceso. Puede ayudar a responder preguntas como: ¿qué series de acontecimientos influyeron en los resultados empresariales?, ¿dónde se encuentra la verdadera correlación y causalidad dentro de un marco temporal histórico determinado?, ¿cuáles son las causas de los resultados? Por ejemplo, los fabricantes pueden analizar un componente averiado en una cadena de montaje y determinar la causa de su fallo.

El análisis predictivo extrae datos existentes, identifica patrones y ayuda a las empresas a predecir lo que podría ocurrir en el futuro basándose en ellos. Utiliza modelos predictivos que formulan hipótesis sobre posibles comportamientos o resultados futuros. Por ejemplo, una organización podría predecir la disminución de las ventas de abrigos si se prevé que la próxima temporada de invierno será más cálida.

Los modelos predictivos² también ayudan a las organizaciones a evitar problemas antes de que se produzcan, como saber cuándo se averiará un vehículo o una herramienta e intervenir antes de que ocurra algo, o saber cuándo los cambios demográficos o psicográficos afectarán positiva o negativamente a sus líneas de productos.

Estos análisis ayudan a las organizaciones a tomar decisiones sobre el futuro basándose en la información y los recursos existentes. Todas las empresas pueden utilizar la analítica prescriptiva, que consiste en analizar sus datos existentes para hacer conjeturas sobre lo que ocurrirá a continuación. Por ejemplo, las organizaciones de marketing y ventas pueden analizar las tasas de éxito de los contenidos recientes para determinar qué tipos de contenidos deben priorizar en el futuro. Las empresas de servicios financieros lo utilizan para detectar fraudes mediante el análisis de los datos existentes para tomar decisiones en tiempo real sobre compras potencialmente fraudulentas.

Las prácticas de análisis empresarial incluyen varias herramientas que ayudan a las empresas a interpretar los datos que recopilan y a convertirlos en información. Estas son algunas de las herramientas, disciplinas y enfoques más habituales:

• Gestión de datos: la gestión de datos consiste en ingerir, procesar, proteger y almacenar los datos de una organización. A continuación, estos se utilizan para la toma de decisiones estratégicas con el fin de mejorar los resultados empresariales. La disciplina de la gestión de datos se ha convertido en una prioridad cada vez mayor, ya que la expansión de los almacenes de datos ha creado importantes retos, como silos de datos, riesgos de seguridad y cuellos de botella que dificultan la toma de decisiones.
  
  
• Minería de datos o KDD: la minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en los datos (KDD, por sus siglas en inglés), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos, y es un componente significativo de la analítica de big data. La creciente importancia del big data hace de la minería de datos un componente crítico de cualquier empresa moderna, ya que le permite transformar sus datos sin procesar en conocimientos útiles.
  
  
• Almacenamiento de datos: un almacén de datos, o almacén de datos empresariales (EDW), es un sistema que agrega datos de diferentes fuentes, incluidas aplicaciones, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales y hojas de cálculo, en un único almacén de datos central y coherente para respaldar el análisis de datos, la minería de datos, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML). Un sistema de almacén de datos permite a una organización ejecutar potentes análisis sobre grandes cantidades de datos (petabytes y petabytes) de formas que una base de datos estándar no puede.

• Visualización de datos: la representación de datos mediante gráficos, como diagramas, gráficos, infografías e incluso animaciones. Estas presentaciones visuales de la información comunican relaciones de datos complejas y conocimientos basados en datos de una manera más fácil de entender, lo que resulta especialmente útil para el personal no técnico a la hora de entender los conceptos de análisis y mostrar patrones en múltiples puntos de datos. La visualización de datos también puede ayudar a generar ideas, ilustrarlas o descubrir patrones de manera visual.
  
  
• Forecasting: esta herramienta toma los datos históricos y las condiciones actuales del mercado y, a continuación, hace predicciones sobre los ingresos que una organización puede esperar obtener en los próximos meses o años. Estas previsiones se ajustan a medida que se dispone de nueva información. Cuando las empresas adoptan buenas prácticas de planificación y previsión basadas en datos y análisis, mejoran la toma de decisiones estratégicas y pueden beneficiarse de planes más precisos y previsiones más puntuales.
  
  
• Algoritmos de machine learning: un algoritmo de machine learning es un conjunto de reglas o procesos que utilizan los sistemas de IA para realizar tareas, como descubrir nuevos datos y patrones o predecir valores de salida/output a partir de un conjunto de variables de entrada/input. Los algoritmos de machine learning permiten que las máquinas aprendan, lo que les permite analizar datos, identificar tendencias y predecir problemas antes de que se produzcan.
  
  
• Elaboración de informes: la analítica empresarial funciona con datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. El software de elaboración de informes de nivel empresarial puede extraer información de varias aplicaciones utilizadas por una empresa, analizarla y generar informes.
  
  
• Análisis estadístico: el análisis estadístico permite a una organización extraer información procesable de sus datos. Los procedimientos avanzados de análisis estadístico ayudan a garantizar una alta precisión y calidad en la toma de decisiones. El ciclo de vida del análisis incluye desde la preparación y gestión de datos hasta el análisis y la elaboración de informes.
  
  
• Análisis de texto: identifica patrones y tendencias textuales dentro de datos no estructurados mediante el uso de machine learning, estadística y lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado a través de la minería y el análisis de textos, se pueden encontrar más conocimientos cuantitativos.

En un mundo en rápida evolución, con nuevos competidores que surgen con frecuencia y hábitos de clientes que cambian constantemente, las organizaciones modernas necesitan ser capaces de tomar decisiones rápidas para competir. Aquellas que dan prioridad a la analítica empresarial tienen varias ventajas respecto a sus competidores.

Decisiones más rápidas y mejor informadas: tener una visión flexible y amplia de todos los datos de una organización puede eliminar la incertidumbre, impulsar a la organización a tomar medidas con mayor rapidez y mejorar los procesos empresariales. Si los datos de una organización sugieren que las ventas de una línea de productos determinada están disminuyendo precipitadamente, podría decidir interrumpir esa línea. Si el riesgo climático afecta a la cosecha de una materia prima de la que depende otra organización, esta podría tener que buscar un nuevo proveedor. Esto es especialmente útil a la hora de considerar estrategias de fijación de precios.

La forma en que una empresa fija los precios de sus productos o servicios se basa en miles de puntos de datos, muchos de los cuales no permanecen estáticos a lo largo del tiempo. Tanto si una empresa tiene una estrategia de precios fija como dinámica, es crítico poder acceder a los datos en tiempo real para tomar decisiones más inteligentes sobre los precios a corto y largo plazo. Para las organizaciones que desean incorporar la fijación dinámica de precios, la analítica empresarial les permite utilizar miles de puntos de datos para reaccionar ante acontecimientos y tendencias externas e identificar el punto de precio más rentable con la frecuencia necesaria.

Vista de la información desde un solo panel: una mayor colaboración entre los departamentos y los usuarios de la línea de negocio significa que todos disponen de los mismos datos y utilizan la misma guía de estrategias. Disponer de un único panel muestra más patrones invisibles, lo que permite a los diferentes departamentos comprender el enfoque holístico de la empresa y aumentar su capacidad de respuesta ante los cambios del mercado.

Mejora del servicio de atención al cliente: Al conocer lo que quieren los clientes, cuándo y cómo lo quieren, las organizaciones consiguen clientes más satisfechos y fidelizarlos. Además de mejorar la experiencia del cliente, al poder tomar decisiones más inteligentes sobre la asignación de recursos o la fabricación, es probable que las organizaciones puedan ofrecer esos bienes o servicios a un precio más asequible.

Es probable que las empresas que deseen aprovechar los datos empresariales tengan que mejorar la cualificación de los empleados actuales o contratar a otros nuevos, lo que podría dar lugar a la creación de nuevos puestos de trabajo. Las organizaciones basadas en datos necesitan empleados con excelentes capacidades prácticas de análisis y comunicación.

Estos son algunos de los empleados que necesitan para beneficiarse de todo el potencial de las sólidas estrategias de análisis empresarial:

Científicos de datos: estas personas se encargan de gestionar los algoritmos y modelos que impulsan los programas de análisis empresarial. Los científicos de datos organizativos utilizan bibliotecas de código abierto, como el kit de herramientas de lenguaje natural (NTLK), para algoritmos, o crean las suyas propias para analizar datos. Destacan en la resolución de problemas y normalmente necesitan conocer varios lenguajes de programación, como Python, que facilita el acceso a algoritmos de machine learning listos para usar, y el lenguaje de consulta estructurado (SQL), que permite extraer datos de bases de datos para alimentar un modelo.

En los últimos años, cada vez más escuelas ofrecen másteres o licenciaturas en ciencia de datos, en los que los estudiantes cursan asignaturas que abarcan desde la informática hasta la modelización estadística y otras aplicaciones matemáticas.

Ingenieros de datos: crean y mantienen sistemas de información que recopilan datos de distintos lugares, los limpian y clasifican, y los colocan en una base de datos maestra. A menudo, son los responsables de garantizar que las partes interesadas puedan recopilar y acceder fácilmente a los datos para ofrecer a las organizaciones una visión unificada de sus operaciones de datos.

Analistas de datos: desempeñan un papel fundamental en la comunicación de información a partes interesadas externas e internas. Según el tamaño de la organización, pueden recopilar y analizar conjuntos de datos y crear visualizaciones, o pueden encargarse de transformar el trabajo realizado por otros científicos de datos y centrarse en construir una narración sólida para los puntos clave.

Para maximizar los beneficios de la analítica empresarial de una organización, es necesario limpiar y conectar sus datos, crear visualizaciones de los mismos y proporcionar información sobre la situación actual de la empresa, al tiempo que se ayuda a predecir lo que ocurrirá mañana. Esto suele implicar los siguientes pasos:

En primer lugar, las organizaciones deben identificar todos los datos de los que disponen y los datos externos que quieren incorporar para identificar las oportunidades de análisis empresarial.

Lamentablemente, muchos de los datos de una empresa permanecen sin limpiar, por lo que son inútiles para un análisis preciso hasta que se abordan.

A continuación se muestran algunas razones por las que los datos de una organización pueden necesitar limpieza:

• Campos de datos incorrectos: si los datos se introducen o transfieren incorrectamente, es posible que una organización tenga datos erróneos mezclados con datos exactos. Si hay datos erróneos en el sistema, el conjunto completo puede perder su sentido.
  
  
• Valores de datos obsoletos: algunos conjuntos de datos, incluida la información sobre los clientes, podrían tener que editarse debido a la baja de clientes, la interrupción de las líneas de productos u otros datos históricos que ya no son pertinentes.
  
  
• Datos faltantes: dado que las empresas pueden haber cambiado su forma de recopilar datos o los datos que recopilan, es posible que en los registros históricos falten datos cruciales para futuros análisis empresariales. En este caso, las empresas podrían tener que invertir en introducir los datos manualmente o identificar formas de utilizar algoritmos o machine learning para predecir cuáles deberían ser.
  
  
• Silos de datos: si los datos de una organización están en varias hojas de cálculo u otros tipos de bases de datos, es posible que sea necesario fusionarlos para tenerlos todos en el mismo sitio. Aunque la base de cualquier enfoque de análisis empresarial son los datos de origen (datos que la empresa ha recopilado de las partes interesadas y que posee), es posible que desee añadir datos de terceros (datos que ha adquirido o recopilado de otras organizaciones) para cotejar sus datos con conocimientos externos.

Ahora, las empresas pueden consultar y analizar rápidamente gigabytes o terabytes de datos con más cloud computing. Los científicos de datos pueden analizar los datos con mayor eficacia mediante el uso de tecnologías como el machine learning, los algoritmos y la inteligencia artificial (IA). De este modo, pueden obtener información procesable basada en los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una organización.

Los programas de análisis empresarial pueden ahora procesar grandes volúmenes de datos analizados rápidamente para crear paneles de control, visualizaciones y paneles en los que los datos pueden almacenarse, visualizarse, ordenarse, manipularse y enviarse a las partes interesadas.

Las buenas prácticas en la visualización de datos consisten en saber cuál es el elemento visual que mejor se adapta a los datos que utiliza una organización y a los puntos clave que espera destacar, mantener el elemento visual lo más limpio y sencillo posible y ofrecer las explicaciones y el contenido adecuados para que el público entienda lo que está viendo.

La gestión de datos continua se lleva a cabo junto con lo mencionado anteriormente. Una organización que adopte la analítica empresarial debe crear una estrategia integral para mantener sus datos actualizados, especialmente a medida que incorpora nuevas fuentes de datos.

La analítica empresarial es útil para todo tipo de unidades de negocio, ya que les permite interpretar los datos de los que disponen y generar conocimientos específicos que impulsen una toma de decisiones más inteligente.

• Planificación financiera y operativa: la analítica empresarial proporciona información valiosa para ayudar a las organizaciones a alinear su planificación financiera y sus operaciones de manera más fluida. Para ello, establece normas para la gestión de la cadena de suministro, integra datos en todas las funciones y mejora la previsión y el análisis de la cadena de suministro y la demanda.
  
  
• Análisis de planificación: un enfoque de planificación de negocio integrada que combina hojas de cálculo y tecnologías de bases de datos para tomar decisiones empresariales eficaces sobre temas como la generación de oportunidades y demanda, la optimización de los costes operativos y los requisitos tecnológicos, basados en métricas sólidas. Históricamente, muchas organizaciones han utilizado herramientas como Microsoft Excel para la planificación de negocio, pero algunas están realizando la transición a herramientas como IBM Planning Analytics.
  
  
• Planificación integrada de ventas y marketing: la mayoría de las organizaciones dispone de datos históricos sobre la generación de oportunidades, las conversiones de ventas y las tasas de éxito en la fidelización de clientes. Las organizaciones que desean crear planes y previsiones de ingresos más precisos y obtener una visibilidad más profunda de sus datos de marketing y ventas utilizan la analítica empresarial para asignar recursos en función del rendimiento o de la evolución de la demanda, con el fin de cumplir los objetivos empresariales.
  
  
• Planificación integrada del rendimiento del personal: a medida que las organizaciones se someten a la transformación digital y reaccionan a los panoramas cambiantes, es posible que necesiten asegurarse de que cuentan con el personal adecuado con las habilidades analíticas pertinentes. Esto es especialmente cierto en un mundo en el que los empleados son más propensos a abandonar una empresa para buscar un nuevo empleo. La planificación del rendimiento del personal ayuda a las organizaciones a identificar y abordar las carencias de habilidades, contratar y retener mejor el talento y satisfacer las necesidades actuales y futuras de la organización.