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.

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.

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.

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.

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.