La inteligencia empresarial, que existe desde hace muchos años, implica el uso de datos al alcance para tomar decisiones importantes que repercutan en toda la organización. La inteligencia empresarial suele entenderse como el acto de identificar y almacenar datos para utilizarlos en la toma de decisiones.

El análisis empresarial¹ (enlace externo a ibm.com) lleva la inteligencia empresarial un paso más adelante, ya que utiliza esos datos para hacer y responder preguntas específicas sobre lo que sucedió en el pasado que a) puede suceder en el futuro exactamente de la misma manera o b) sucederá de manera diferente debido a contextos nuevos o diferentes.

Proporciona un panorama completo del negocio, lo que le permite a las organizaciones explicar el comportamiento de los usuarios de manera más eficaz. Además, el análisis empresarial también puede pronosticar lo que vendrá en el futuro y prever cambios en los resultados empresariales. 

El análisis empresarial beneficia a científicos de datos y analistas de datos avanzados, ya que les permite proporcionar un análisis estadístico avanzado. Entre algunos ejemplos de análisis estadístico, se incluyen el análisis de regresión, como el uso de datos de ventas anteriores para calcular 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 de negocio brindan beneficios para todos los departamentos, incluidos los de finanzas, recursos humanos, cadena de suministro, marketing, ventas o tecnología de la información, y todas las industrias, incluidas las de atención médica, servicios financieros y bienes de consumo.

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

• Modelado predictivo: las empresas a menudo diseñan o desarrollan nuevos productos, ingresan en nuevos mercados o exploran nuevas oportunidades en las que tienen poca experiencia previa o datos históricos para extraer. Aquí es donde se destacan el modelado predictivo y el análisis predictivo. 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 herramienta se averiará e intervenir antes de que suceda o saber cuándo cambiar datos demográficos o psicográficos afectará de forma positiva o negativa sus líneas de productos. 
• Minería de datos: este es un componente extremadamente importante del análisis empresarial, donde la mayoría de las herramientas automatizadas revelan y explican los datos sin procesar para identificar patrones y, de este modo, generan información clave. La creciente importancia de big data hace que la minería de datos, también conocida como “descubrimiento de conocimiento en datos” (KDD), sea un componente crítico de toda empresa moderna. Sin embargo, a las empresas a menudo les cuesta escalar sus actividades de minería de datos a medida que buscan descubrir más información.
  
• Ciencia de datos: es el estudio de la forma en que los datos generan información empresarial, mediante la incorporación de 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 las grandes empresas de EE. UU., y las organizaciones dependen cada vez más de ella para generar información procesable que impacte en los resultados empresariales.

El análisis empresarial resulta útil para cada tipo de unidad de negocio a la hora de comprender los datos que tiene y ayudar a generar información específica que impulse una toma de decisiones más inteligente.

• Planificación financiera y operativa: el análisis 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.
• Planning Analytics: Planning Analytics es un enfoque de planificación empresarial integrado que combina hojas de cálculo y tecnología de bases de datos para tomar decisiones comerciales eficaces sobre temas como la generación de demanda y clientes potenciales, los costos operativos y los requisitos tecnológicos. Muchas organizaciones han utilizado históricamente herramientas como Excel para la planificación empresarial, pero algunas están pasando a utilizar 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. Las organizaciones buscan crear planes y previsiones de ingresos precisos, y obtener una mayor visibilidad de sus datos de marketing y ventas mediante el análisis empresarial para asignar fácilmente recursos en función del rendimiento o los cambios en la demanda a fin de cumplir con los objetivos empresariales.
• Planificación integrada de desempeño del personal: a medida que las organizaciones se someten a una transformación digital y reaccionan de otra manera a los cambios en el entorno, deben asegurarse de que el personal tenga las habilidades adecuadas. Sobre todo en un mundo donde es más probable que los empleados dejen una empresa por un nuevo trabajo. La planificación de desempeño del personal ayuda a las organizaciones a comprender los requisitos de personal, identificar y abordar las brechas de habilidades, y reclutar y retener mejor a los candidatos para satisfacer las necesidades de la organización ahora y en el futuro.

Las empresas que buscan aprovechar los datos empresariales probablemente deban mejorar las habilidades de los empleados existentes o contratar nuevos empleados, y crear nuevas descripciones de puestos. Las organizaciones basadas en datos necesitan empleados que tengan excelentes habilidades analíticas y de comunicación.

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

• Científicos de datos: estos empleados suelen ser responsables a la hora de gestionar los algoritmos y modelos que impulsan los programas de análisis empresarial del negocio. Los científicos de datos de las organizaciones aprovechan los algoritmos de las bibliotecas de código abierto, como NTLK, para utilizar o crear los suyos a fin de realizar análisis de datos. Se destacan en la resolución de problemas y generalmente deben 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 que se utilizarán en un modelo. En los últimos años, cada vez más universidades ofrecen másteres o licenciaturas en ciencia de datos, donde los estudiantes cursan una carrera que les enseña ciencia informática, modelado estadístico y otras aplicaciones matemáticas.
• Ingenieros de datos: crean y mantienen sistemas de información que recopilan datos de diferentes lugares que se limpian, clasifican e implementan 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. Según el 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 poder tomar decisiones rápidas para competir en un mundo que cambia velozmente, donde aparecen nuevos competidores cada año y los hábitos de los clientes cambian de forma constante. Las organizaciones que priorizan el análisis empresarial tienen varias ventajas sobre los competidores que no lo hacen.

• Decisiones más fundamentadas: tener una visión flexible y amplia 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 indican que las ventas de una determinada línea de productos disminuyen precipitadamente, puede decidir interrumpirla. Si el riesgo climático afectará la cosecha de una materia prima de la que depende otra organización, es posible que deba buscar un nuevo material en otro lugar. Es particularmente útil cuando se evalúan estrategias de precios. La forma en que una empresa asigna precios a sus productos o servicios se basa en miles de puntos de datos, muchos de los cuales no se mantienen 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. En el caso de las organizaciones que desean incorporar precios dinámicos, el análisis empresarial les permite utilizar miles de puntos de datos para reaccionar a tendencias y eventos externos a fin de identificar el precio más rentable con la frecuencia necesaria.
• Vista de la información en un solo panel: aumenta la colaboración entre departamentos y usuarios de línea de negocio porque todos tienen los mismos datos y hablan en función del mismo manual de estrategias. De este modo, se pueden exponer más patrones invisibles, permitir que los diferentes departamentos entiendan el enfoque holístico de la empresa y aumentar la capacidad de una organización de responder a los cambios en el mercado.
• Mejor atención al cliente: si conocen lo que quieren los clientes y cuándo y cómo lo quieren, las organizaciones tendrán clientes más satisfechos y, por lo tanto, obtendrán mayor fidelidad. Además, al poder tomar decisiones más inteligentes sobre la asignación de recursos o la fabricación, es probable que las organizaciones puedan ofrecer esos productos o servicios a un precio más asequible.