¿Qué es la analítica de negocio?

Definición de análisis de negocio

Vamos a empezar diferenciando entre análisis de datos y análisis tradicionales. Los términos a menudo se utilizan indistintamente, pero sí existe una diferencia. El análisis tradicional de datos hace referencia al proceso de análisis de cantidades gigantescas de información recopilada para obtener estadísticas y predicciones. El análisis de datos de negocio (a veces denominado analítica de negocio) toma esa idea, pero la sitúa en el contexto de la información empresarial, a menudo con herramientas y contenido prediseñado que agilizan en proceso de análisis.

En concreto, la analítica de negocio hace referencia a:

• Introducción y procesamiento de datos históricos de negocio
• Análisis de los datos para identificar tendencias, patrones y causas
• Toma de decisiones empresariales basadas en datos y basadas en este conocimiento

En otras palabras, la analítica de datos es más una descripción general del proceso de análisis moderno. La analítica de negocio implica un enfoque más reducido y ha aumentado la funcionalidad y la importancia de las organizaciones de todo el mundo, a medida que ha aumentado el volumen total de datos.

Gracias a las herramientas de análisis en la nube, las organizaciones pueden consolidar datos de diferentes departamentos: ventas, marketing, RR. HH. y finanzas para obtener una vista unificada que muestre cómo los números de un departamento pueden influir en los demás. Además, las herramientas, como la visualización, las estadísticas predictivas y el modelado de escenarios, ofrecen todo tipo de información única en toda la organización.

Uso de herramientas de análisis de negocio

La analítica de datos de negocio tiene muchos componentes individuales que funcionan conjuntamente para proporcionar información clave. Aunque las herramientas de análisis de negocio gestionan los elementos de la generación de datos y la creación de estadísticas a través de informes y visualización, el proceso realmente comienza con la infraestructura para incorporar esos datos. Un flujo de trabajo estándar para el proceso de análisis de negocio es el siguiente:

Recopilación de datos: dondequiera que procedan los datos, ya sean dispositivos IoT, aplicaciones, hojas de cálculo o redes sociales, deben agruparse y centralizarse para el acceso. El uso de una base de datos en la nube facilita considerablemente el proceso de recopilación.

Minería de datos: una vez que la información llega y se almacena (normalmente en un al lago de datos), se deben ordenar y procesar. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden acelerar esto reconociendo patrones y acciones repetibles, como el establecimiento de metadatos para datos procedentes de fuentes específicas, lo que permite a los científicos de datos centrarse más en extraer información clave en lugar de tareas logísticas manuales.

Análisis descriptivo: ¿Qué sucede y por qué? La analítica de datos descriptiva responde a estas preguntas para crear una mayor comprensión de la historia detrás de los datos.

Análisis predictivo: con datos suficientes y con el procesamiento adecuado de análisis descriptivo, las herramientas de análisis de negocio pueden comenzar a construir modelos predictivos basados en tendencias y contexto histórico. Por lo tanto, estos modelos pueden utilizarse para fundamentar las decisiones futuras relativas a las opciones de negocio y organizacionales.

Visualización y generación de informes: las herramientas de visualización e informes pueden ayudar a desglosar los números y los modelos para que el ojo humano pueda entender fácilmente lo que se presenta. Esto no solo facilita las presentaciones, sino que este tipo de herramientas puede ayudar a cualquier persona, desde científicos de datos experimentados hasta usuarios comerciales, a descubrir rápidamente nuevos conocimientos.

Análisis de negocio vs. inteligencia de negocio

A primera vista, puede parecer que no hay mucha diferencia entre la analítica de negocio y la inteligencia de negocio. Existe cierta superposición entre ambas, pero si se compara con la inteligencia de negocio, aún se crea una brecha que necesita alguna explicación.

Sin duda, los términos están sumamente conectados, pero la inteligencia de negocio utiliza datos históricos y actuales para comprender lo que pasó en el pasado y lo que sucede ahora. La analítica de negocio, por otro lado, se basa en lo fundamental de la inteligencia de negocio e intenta realizar predicciones informadas sobre lo que podría ocurrir en el futuro. Para realizar predicciones basadas en datos sobre la probabilidad de resultados futuros, la analítica de negocio utiliza tecnología de última generación, como aprendizaje automático, la visualización de datos y la consulta de lenguaje natural.

Ventajas de los análisis de negocio

Los beneficios de la analítica de negocio impactarán a toda tu organización Cuando los datos entre departamentos se consolidan en un único origen, eso los sincroniza a todos en un proceso integral. Esto garantiza que no haya lagunas en la información ni en la comunicación, con lo que se descubren beneficios como:

Decisiones basadas en datos: con la analítica de negocio, las decisiones difíciles se convierten en más inteligentes, en referencia a que que están respaldadas en información. La cuantificación de las causas fundamentales y la identificación clara de tendencias crea una forma más inteligente de ver el futuro de una organización, ya sean presupuestos de recursos humanos, campañas de marketing, necesidades de fabricación y cadena de suministro o programas de divulgación de ventas.

Visualización sencilla: el software de análisis de negocio puede tomar cantidades incontroladas de datos y convertirlos en visualizaciones sencillas y eficaces. Esto permite dos cosas. En primer lugar, hace que las estadísticas sean mucho más accesibles para los usuarios profesionales con solo unos pocos clics. En segundo lugar, al poner los datos en un formato visual, las nuevas ideas se pueden descubrir simplemente visualizando los datos en un formato diferente.

Modelado del escenario de simulación: el análisis predictivo crea modelos para que los usuarios busquen tendencias y patrones que afectarán a los resultados futuros. Este era el dominio de científicos de datos con experiencia, pero con software de análisis de negocio basado en aprendizaje automático, estos modelos se pueden generar en la plataforma. Esto permite a los usuarios comerciales modificar rápidamente el modelo creando escenarios hipotéticos con variables ligeramente diferentes sin necesidad de crear algoritmos sofisticados.

Objeto aumentado: todos los puntos anteriores consideran las formas en que la analítica de negocio acelera la información basada en el usuario. Sin embargo, cuando el software de analítica de negocio se basa en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se libera el poder de la analítica aumentada. La analítica aumentada utiliza la capacidad de autoaprendizaje, adaptación y procesamiento de cantidades masivas de datos para automatizar los procesos y generar estadísticas sin sesgos humanos.

Casos de uso de análisis de negocio

Cada vez más departamentos intentan comprender mejor cómo sus decisiones y presupuestos afectan a la empresa en general. Con el software de analítica de negocio, es posible utilizar los datos para tomar decisiones estratégicas, independientemente de la tarea o el departamento:

Marketing: análisis para identificar el éxito y el impacto
¿Qué clientes tienen más probabilidades de responder a una campaña por correo electrónico? ¿Cuál fue el ROI de la última campaña? Cada vez son más los departamentos de marketing que intentan entender mejor cómo afectan sus programas al conjunto de la empresa. Con el análisis potenciado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es posible utilizar los datos para tomar decisiones estratégicas de marketing. Más información

Recursos humanos: analítica para buscar y compartir información sobre el talento
¿Qué impulsa realmente las decisiones de los empleados con respecto a su carrera? Cada vez son más los líderes de RRHH que intentan entender mejor cómo afectan sus programas al conjunto de la empresa. Si disponen de las capacidades analíticas adecuadas, los líderes de RRHH pueden cuantificar y predecir resultados, comprender los canales de contratación y revisar las decisiones de los empleados en masa. Más información

Ventas: análisis para optimizar las ventas
¿Cuál es el momento en el que una oportunidad se convierte en venta? La analítica en profundidad puede desglosar el ciclo de ventas, teniendo en cuenta todas las diferentes variables que conducen a una compra. El precio, la disponibilidad, la ubicación geográfica, la temporada y otros factores pueden ser el punto de inflexión en el recorrido del cliente, y analítica ofrece la herramienta para descifrar ese momento clave. Más información

Finanzas: análisis para impulsar presupuestos organizativos predictivos
¿Cómo puedes aumentar los beneficios? Las finanzas tienen que ver con todos los departamentos, ya sea el de RRHH o el de ventas. Esto significa que la innovación siempre es clave, especialmente porque los departamentos de finanzas se enfrentan a grandes volúmenes de datos. Con la analítica, es posible llevar las finanzas al futuro con los modelos predictivos, los análisis detallados y los conocimientos del aprendizaje automático. Más información

Casos de éxito de análisis de datos empresariales

Empresas de todos los tamaños e industrias pueden transformar sus operaciones, toma de decisiones y proyecciones utilizando la analítica de negocio. Estas son algunas historias sobre cómo nuestras soluciones en la nube de análisis de negocio líderes en el sector ayudaron a las empresas a mejorar sus resultados.

Western Digital, por ejemplo, puede acceder a los datos tres veces más rápido en sus aplicaciones empresariales más importantes, como ERP, EPM y SCM, lo que les permite centrarse en las estadísticas estratégicas, la innovación y una experiencia de cliente mejorada en lugar de en cómo integrar sistemas puntuales para analizar datos.

Adventist Health: Adventist Health tiene como objetivo proporcionar atención sanitaria de persona completa, una estrategia respaldada por su enfoque de software integral para implementar una nube unificada que incluya Oracle Cloud EPM, ERP, HCM y Analytics, junto con la planeación y gestión de datos empresariales.

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