¿Qué es la analítica empresarial?
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La analítica empresarial es un tipo de analítica que ayuda a las organizaciones a extraer, procesar y visualizar datos empresariales importantes y a aprovechar patrones en sus negocios que de otro modo no verían.

 

La analítica empresarial es el proceso mediante el cual las empresas utilizan los datos, ya sean creados por sus operaciones o los datos disponibles públicamente, para resolver problemas comerciales, monitorizar los fundamentos de su negocio, identificar nuevas oportunidades de crecimiento y servir mejor a sus clientes. Como dice el refrán, no se puede medir lo que no se ve.

La analítica empresarial se basa en datos individuales o conjuntos de datos almacenados de manera local o en la nube. Los conjuntos de datos que aumentan más allá de un umbral determinado se denominan comúnmente big data, lo que requiere una potencia computacional significativa para acceder y analizar. El análisis empresarial utiliza la exploración de datos, la visualización de datos, los paneles integrados y mucho más para permitir a los usuarios acceder a datos e información útiles.

A medida que las empresas digitalizan cada vez más sus negocios, la analítica empresarial es más importante que nunca. Ofrecer análisis de datos avanzados e IA con un flujo de trabajo integrado impulsa a las organizaciones a implementar decisiones más inteligentes, rápidas y precisas basadas en datos.

La analítica empresarial también ofrece estrategias de optimización empresarial que ayudan a las organizaciones a visualizar y aprovechar los patrones de sus negocios que de otro modo no verían.

El mundo cambia muy rápido y las organizaciones deben adaptarse rápidamente en función de la información. El éxito de hoy depende de muchos elementos, pero, principalmente, las organizaciones necesitan acceder a los datos e información adecuados rápidamente para que los ejecutivos puedan actuar de forma decisiva.

Aquellos que pueden tomar decisiones estratégicas rápidas con la información adecuada a menudo tienen una gran ventaja competitiva. Con el análisis empresarial, las organizaciones pueden tomar decisiones comerciales seguras basadas en métricas e información reales y eliminar las conjeturas a la hora de tomar decisiones.

Por lo tanto, muchas empresas cuentan con analistas de negocios, cuyo trabajo depende de identificar la inteligencia de negocios que puede ayudar a la empresa a tomar decisiones más inteligentes y rápidas que produzcan una ventaja sobre los competidores.

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Consultoría de datos y analítica

Análisis de negocios versus inteligencia de negocios

La inteligencia empresarial, que no es nada nuevo, implica utilizar los datos a mano para tomar decisiones empresariales importantes que afectan a toda la organización. La inteligencia empresarial se suele considerar como el acto de identificar y almacenar datos para utilizarlos en la toma de decisiones.

La analítica empresarial1(enlace externo a ibm.com) lleva la inteligencia empresarial un paso más allá al utilizar esos datos para formular y responder preguntas específicas sobre lo que ocurrió en el pasado que a) puede ocurrir exactamente igual en el futuro o b) ocurrirá de manera diferente debido a contextos nuevos o diferentes.

Proporciona una imagen completa de un negocio, lo que permite a las organizaciones explicar el comportamiento de los usuarios de manera más efectiva. No solo eso, sino que los análisis empresariales también pueden pronosticar lo que viene en el futuro, haciendo predicciones sobre los cambios en los resultados empresariales. 

La analítica empresarial beneficia a científicos y analistas de datos avanzados para proporcionar análisis estadístico avanzado. Algunos ejemplos de análisis estadístico incluyen el análisis de regresión, como el uso de datos de ventas anteriores para estimar el valor del ciclo de vida del cliente, y el análisis de clústeres, como el análisis y la segmentación de usuarios de alto y bajo uso en un área determinada.

Las soluciones de análisis empresarial proporcionan beneficios para todos los departamentos, incluidos finanzas, recursos humanos, cadena de suministro, marketing, ventas o tecnología de la información; y todos los sectores, incluidos la atención sanitaria, los servicios financieros y los bienes de consumo.

Herramientas de análisis empresarial

Las prácticas de analítica empresarial implican varias herramientas que ayudan a las empresas a dar sentido a los datos que recopilan y a utilizarlos para convertirlos en información. Estas son algunas de las herramientas, disciplinas y enfoques más comunes.

  • Modelado predictivo: las empresas a menudo diseñarán o desarrollarán nuevos productos, entrarán en nuevos mercados o explorarán nuevas oportunidades para las que tengan poca experiencia previa o datos históricos para minar. Aquí es donde el modelado predictivo y el análisis predictivo brillan. El modelado predictivo2(enlace externo a ibm.com) ayuda a las organizaciones a evitar problemas antes de que ocurran, como saber cuándo un vehículo o una herramienta se averiará e intervenir antes de que ocurra o saber cuándo los cambios demográficos o psicográficos afectarán positiva o negativamente a sus líneas de productos. 
  • Minería de datos: se trata de un componente muy importante de la analítica empresarial, en el que herramientas automatizadas desentierran y dan sentido a los datos en bruto para identificar patrones, produciendo ideas clave. La creciente importancia de los macrodatos hace que la minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en los datos (KDD), sea un componente crítico de cualquier empresa moderna. Sin embargo, las empresas a menudo tienen dificultades para ampliar sus actividades de minería de datos a medida que tratan de descubrir más información.
  • Ciencia de datos: el estudio de cómo los datos crean conocimientos de negocio, incorporando elementos de las matemáticas, la estadística y la informática. Con el aumento de las fuentes de datos y la importancia de analizar esos datos, la ciencia de datos se convierte en uno de los trabajos más importantes en Corporate America y las organizaciones dependen cada vez más de ellos para crear información procesable que afecte a los resultados empresariales.

 

 

Tipos de análisis empresarial

La analítica empresarial aprovecha la analítica, la acción de obtener conocimientos a partir de datos, para impulsar aumentos en el rendimiento empresarial. Existen tres tipos de análisis valiosos que suelen emplearse en situaciones de análisis empresarial.

Analítica descriptiva

Como implica la frase, este tipo de análisis describe los datos contenidos en ella. Un ejemplo sería un gráfico circular que desglosa los datos demográficos de los clientes de una empresa. 

Análisis predictivos

Esta forma de análisis extrae datos existentes, identifica patrones y ayuda a las empresas a predecir lo que puede ocurrir en el futuro basándose en esos datos. Utiliza modelos predictivos en los que se pueden introducir datos para formular hipótesis sobre comportamientos o resultados futuros. Por ejemplo, una organización podría hacer predicciones sobre el cambio en las ventas de abrigos si la próxima temporada de invierno proyectara temperaturas cálidas.

Analítica prescriptiva

Estos análisis3(enlace externo a ibm.com) ayudan a las organizaciones a tomar decisiones futuras basadas en información y recursos existentes. Todas las empresas pueden utilizar el análisis prescriptivo utilizando los 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 clientes potenciales de contenido reciente para determinar qué tipos de contenido deben priorizar en el futuro. Las empresas de servicios financieros la utilizan para la detección de fraudes analizando los datos existentes para tomar decisiones en tiempo real sobre si alguna compra es potencialmente fraudulenta.

Enfoque de análisis empresarial de los datos

Para maximizar el análisis empresarial de una organización, debe limpiar y conectar sus datos, crear visualizaciones de datos impresionantes y proporcionar información sobre dónde está un negocio particular hoy mientras ayuda a predecir lo que sucederá mañana. Normalmente implica los siguientes componentes:

Recopilación de datos

En primer lugar, las organizaciones deben identificar todos los datos que tienen a mano y qué datos externos desean incorporar para comprender qué oportunidades de análisis empresarial tienen.

Limpieza de datos

Desgraciadamente, muchos de los datos de los que dispone una empresa hoy en día no están "limpios", por lo que resultan inútiles para un análisis real a menos que se aborden.

Estas son algunas razones por las que los datos de una organización pueden necesitar limpieza:

  • Campos de datos incorrectos: debido a la entrada manual o a transferencias de datos incorrectas, una organización puede tener datos malos mezclados con datos buenos. Si tiene algún dato incorrecto en el sistema, posee el potencial de representar todo el conjunto sin sentido.

  • Valores de datos obsoletos: algunos conjuntos de datos, como la información del cliente, pueden necesitar edición debido a la salida de clientes, la suspensión de líneas de productos u otros datos históricos que ya no son relevantes.

  • Datos faltantes: es posible que las empresas hayan cambiado la forma en que recopilan los datos o los datos que recopilan, lo que significa que a las entradas históricas les pueden faltar datos que son cruciales para los análisis futuros. Las empresas que se encuentran en esta situación pueden tener que invertir en la introducción manual de datos o identificar formas de utilizar algoritmos o aprendizaje automático para predecir cuáles deberían ser los datos correctos.

  • Silos de datos: si los datos existentes de una organización se encuentran en varias hojas de cálculo u otros tipos de bases de datos, es posible que deba fusionarse para tener todos los datos en un solo lugar. Si bien la base de cualquier enfoque de análisis empresarial son los datos de primera parte (por ejemplo, los datos que la empresa ha recopilado de las partes interesadas y de los que es propietario), es posible que deseen añadir datos de terceros (por ejemplo, datos que hayan comprado o obtenido de otras organizaciones) para hacer coincidir sus datos con la información externa.

Análisis de datos

Las empresas ahora pueden consultar y analizar rápidamente gigabytes y terabytes de datos de forma instantánea con cómputo en la nube adicional. Los científicos de datos pueden analizar los datos de manera más eficaz utilizando aprendizaje automático (ML), algoritmos, inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías. Hacerlo puede producir información útil basada en los KPI de una organización.

Visualización de datos

Los datos de una empresa son tan buenos como los humanos. Los programas ahora pueden tomar rápidamente cantidades voluminosas de esos datos analizados para crear paneles, visualizaciones y paneles donde los datos se pueden almacenar, ver, ordenar, manipular y enviar a las partes interesadas. La visualización de datos tiene varias finalidades para las organizaciones: ayudar a las personas sin conocimientos técnicos a entender los conceptos analíticos, ayudar a otros a ver patrones en múltiples puntos de datos o demostrar el crecimiento o declive de un negocio. Pueden ayudar con la generación de ideas, la ilustración de ideas o el descubrimiento visual. Entre las mejores prácticas de visualización de datos se incluyen comprender qué imagen se ajusta mejor a los datos que utiliza una organización y a los puntos clave que espera destacar, mantener la imagen lo más limpia y sencilla posible y proporcionar las explicaciones y el contenido adecuados para garantizar que el público con el que se comparte comprende lo que está viendo.

Gestión de datos

La administración de datos se lleva a cabo en conjunto con lo anterior, una organización que adopte el análisis empresarial debe crear una estrategia integral para mantener sus datos limpios, especialmente a medida que incorpora nuevas fuentes de datos.

Casos prácticos de analítica empresarial

Los análisis empresariales son útiles para cada tipo de unidad de negocio como una forma de dar sentido a los datos que tiene y ayudar a generar información específica que impulse una toma de decisiones más inteligente.

  • Planificación financiera y operativa: la analítica empresarial ayuda a las organizaciones a alinear la planificación financiera y las operaciones de forma más fluida. Para ello, establece reglas para la gestión de la cadena de suministro, integra los datos en todas las funciones y mejora la previsión de la demanda.
  • Análisis de planificación: el análisis de planificación es un enfoque de planificación empresarial integrado que combina el uso de hojas de cálculo y tecnología de bases de datos para tomar decisiones comerciales efectivas sobre temas como la demanda y la generación de oportunidades de venta, los costos operativos y los requisitos tecnológicos. Muchas organizaciones han utilizado históricamente herramientas como Excel para la planificación empresarial, pero algunas están pasando a herramientas como IBM® Planning Analytics.
  • Planificación integrada de ventas y marketing: cada organización cuenta con datos históricos sobre su generación de clientes potenciales, conversiones de ventas y tasas de éxito de retención de clientes. Organizaciones que buscan crear planes y pronósticos de ingresos precisos y obtener una visibilidad más profunda de sus datos de marketing y ventas utilizando análisis de negocios para asignar fácilmente recursos en función del desempeño o la demanda cambiante para cumplir con los objetivos comerciales.
  • Planificación integrada del desempeño de la fuerza laboral: a medida que las organizaciones se someten a la transformación digital y reaccionan a los cambios en el panorama, deben asegurarse de contar con la fuerza laboral adecuada con las habilidades adecuadas. Es especialmente cierto en un mundo en el que los empleados tienen más probabilidades de abandonar una empresa para un nuevo trabajo. La planificación del desempeño de la fuerza laboral ayuda a las organizaciones a comprender los requisitos de su fuerza laboral, identificar y abordar las brechas de habilidades y reclutar y retener mejor el talento para satisfacer las necesidades de la organización hoy y en el futuro.
Roles de análisis empresarial

Es probable que las empresas que buscan aprovechar los datos empresariales necesiten mejorar las habilidades de los empleados existentes o contratar nuevos empleados, creando potencialmente nuevas descripciones de puestos de trabajo. Las organizaciones basadas en datos necesitan empleados con excelentes habilidades analíticas y de comunicación.

Este es el tipo de empleados que necesitarán para aprovechar todo el potencial de las sólidas estrategias de análisis empresarial.

  • Científicos de datos: estos empleados suelen ser responsables de gestionar los algoritmos y modelos que impulsan los programas de análisis empresarial de la empresa. Los científicos de datos organizacionales aprovechan las bibliotecas de código abierto, como NTLK, para usar los algoritmos o crean las suyas propias para realizar análisis de datos. Se destacan en la resolución de problemas y, por lo general, necesitan conocer varios lenguajes de programación, como Python, que ayuda a acceder a algoritmos de aprendizaje automático listos para usar, y SQL, que ayuda a extraer datos de bases de datos para incorporarlos a un modelo. En los últimos años, un número cada vez mayor de escuelas ofrecen ahora másteres o grados en ciencias de datos, en los que los estudiantes participan en cursos de un programa de grado que les enseñan ciencias de la computación, modelos estadísticos y otras aplicaciones matemáticas.
  • Ingenieros de datos: crean y mantienen sistemas de información que recopilan datos de diferentes lugares que se limpian, ordenan y colocan en una base de datos maestra. A menudo son responsables de garantizar que las partes interesadas puedan recopilar y acceder fácilmente a los datos para proporcionar a las organizaciones una vista única de sus operaciones de datos.
  • Analistas de datos: los analistas de datos desempeñan un papel fundamental en la comunicación de información a las partes interesadas externas e internas. Dependiendo del tamaño de la organización, pueden participar en la recopilación y el análisis de los conjuntos de datos y en la creación de las visualizaciones de datos, o simplemente pueden tomar el trabajo creado por otros científicos de datos y centrarse en la creación de una narración sólida para los puntos clave.
Beneficios de la analítica empresarial

Las organizaciones modernas deben ser capaces de tomar decisiones rápidas para competir en un mundo que cambia rápidamente, donde los nuevos competidores surgen cada año y los hábitos de los clientes siempre están cambiando. Las organizaciones que priorizan la analítica empresarial tienen varias ventajas sobre los competidores que no lo hacen.

  • Decisiones más informadas: tener una visión flexible y expansiva de todos los datos en los que se basa una organización puede eliminar la incertidumbre e incitar a una organización a tomar medidas más rápidamente. Si los datos de una organización sugieren que las ventas de una determinada línea de productos están disminuyendo precipitadamente, puede decidir interrumpirla. Si el riesgo climático afecta a la cosecha de una materia prima de la que depende otra organización, es posible que tenga que obtener un nuevo material de otro lugar. Es especialmente útil cuando se consideran estrategias de precios. La forma en que una empresa valora sus bienes o servicios se basa en miles de puntos de datos, muchos de los cuales no permanecen estáticos con el tiempo. Ya sea que una empresa tenga una estrategia de precios fija o dinámica, es fundamental poder acceder a datos en tiempo real para crear datos de precios más inteligentes a corto y largo plazo. Para las organizaciones que desean incorporar precios dinámicos, los análisis empresariales les permiten utilizar miles de puntos de datos para reaccionar a eventos externos y tendencias para identificar el punto de precio más rentable con la frecuencia necesaria.
  • Vista de la información desde un solo panel: aumente la colaboración entre los departamentos y los usuarios de la línea de negocio porque todos tienen los mismos datos y hablan desde el mismo manual de estrategias. Eso puede exponer más patrones invisibles, permitir que los diferentes departamentos entiendan el enfoque holístico de la empresa y aumentar la capacidad de una organización para responder a los cambios en el mercado.
  • Mejora del servicio al cliente: al saber lo que quieren los clientes y cuándo y cómo lo quieren, las organizaciones conseguirán clientes más satisfechos y, por tanto, mayor fidelidad. Además, al poder tomar decisiones más inteligentes sobre la asignación de recursos o la fabricación, es probable que las organizaciones ofrezcan esos bienes o servicios a un precio más asequible.
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¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una rama de la analítica avanzada que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.

Notas a pie de página

1 Inteligencia empresarial versus Analítica empresarial (enlace externo a ibm.com), Harvard Business School
Cómo el análisis predictivo puede impulsar el desarrollo de productos (enlace externo a ibm.com), McKinsey, 16 de agosto de 2018
¿Qué es la analítica prescriptiva? (enlace externo a ibm.com), Blog de la Escuela de Negocios de Harvard, 2 de noviembre de 2021