¿Qué es la analítica de negocios?

Usar datos para pronosticar resultados de negocio

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La analítica de negocios es la aplicación práctica de tecnologías y análisis estadísticos sobre datos de negocio, para identificar y anticipar tendencias y predecir resultados de negocio. La firma de investigación Gartner define la analítica de negocios como «soluciones que se utilizan para construir modelos de analítica y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros”.

Analítica de negocios versus analítica de datos
La analítica de negocios es un subconjunto de la analítica de datos. La analítica de datos se utiliza en todas las disciplinas para encontrar tendencias y resolver problemas mediante la minería de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos, el modelado de datos y más. La analítica de negocios también implica la minería de datos, el análisis estadístico, el modelado predictivo y similares, pero se centra en impulsar mejores decisiones de negocio.

Analítica de negocios versus inteligencia de negocios
La analítica de negocios y la inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés) tienen propósitos similares y, a menudo, se utilizan como términos intercambiables, pero la BI puede considerarse un subconjunto de la analítica de negocios. BI se centra en el análisis descriptivo, la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, la gestión del conocimiento y el análisis de datos, para evaluar los datos comerciales pasados y comprender mejor la información conocida actualmente. Mientras que la BI estudia datos históricos para guiar la toma de decisiones de negocios, en la analítica de negocios se trata de mirar hacia el futuro. Utiliza la minería de datos, el modelado y el aprendizaje automático para responder «por qué» sucedió algo y pronosticar lo que podría suceder en el futuro.

Técnicas de analítica de negocios
Según Harvard Business School Online, existen tres tipos principales de analítica de negocios:

  • Analítica descriptiva: ¿Qué está sucediendo en su negocio en este momento? La analítica descriptiva utiliza datos históricos y actuales para describir el estado actual de la organización, identificando tendencias y patrones. Este es el ámbito de la BI.
  • Analítica predictiva: ¿Qué es probable que suceda en el futuro? La analítica predictiva es el uso de técnicas como el modelado estadístico, la previsión y el aprendizaje automático para realizar predicciones sobre resultados futuros.
  • Analítica prescriptiva: ¿Qué debemos hacer? La analítica prescriptiva es la aplicación de pruebas y otras técnicas para recomendar soluciones específicas que brindarán los resultados comerciales deseados.

La empresa de capacitación en habilidades digitales, Simplilearn, agrega una cuarta técnica:

  • Analítica de diagnóstico: ¿Por qué está sucediendo? La analítica de diagnóstico utiliza técnicas de analítica para descubrir los factores o las razones del desempeño pasado o actual.

Beneficios de la analítica de negocios
Simplilearn afirma que la analítica de negocios puede ayudarle a su empresa de seis formas:

  • Mejorando la eficiencia operativa mediante las actividades diarias.
  • Ayudándole a comprender a sus clientes con mayor precisión.
  • Proporcionando visualizaciones de datos que ofrecen proyecciones de resultados futuros.
  • Proporcionando información que ayudará en la toma de decisiones y la planificación para el futuro.
  • Midiendo el desempeño e impulsando el crecimiento.
  • Descubriendo tendencias ocultas, generando clientes potenciales y ayudándole a incrementar la escala de su negocio en la dirección correcta.
  • Ejemplos de analítica de negocios
    Microsoft impulsa la colaboración: A partir del 2016, el grupo de analítica del centro laboral de Microsoft trabajó con la empresa de bienes raíces comerciales CBRE para estudiar cómo el espacio de trabajo físico fomenta la colaboración. Microsoft basó el nuevo diseño de su centro laboral en los conocimientos del proyecto de analítica. Microsoft estima que los cambios que realizó como resultado ahorraron un total de cien horas de trabajo a la semana entre 1.200 empleados, lo que a su vez generó un ahorro de costos estimado de 520 mil dólares anuales en tiempo de los empleados, y una mayor colaboración dentro de los equipos.
  • Uber mejora la atención al cliente: En el 2018, Uber creó Customer Obsession Ticket Assistant (COTA), una herramienta que aprovecha el aprendizaje automático y las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, para ayudar a sus agentes a brindar una mejor atención al cliente. Las versiones posteriores utilizarían el aprendizaje profundo y las pruebas A/B para mejorar aún más COTA. A través de las pruebas A/B, la compañía determinó que la implementación de la versión 2 de COTA mejoraría el servicio al cliente, y le ahorraría millones de dólares al agilizar el proceso de resolución de tickets.
  • Blue Apron pronostica pedidos: Blue Apron utiliza la analítica predictiva para pronosticar la demanda de sus kits de comida con el fin de optimizar el inventario y reducir el deterioro, así como para optimizar la dotación de personal determinando la cantidad de personal que se necesitará para enviar la mercancía.
  • Herramientas de analítica de negocios
    Los profesionales de la analítica de negocios deben dominar una variedad de herramientas y lenguajes de programación. Según el programa Harvard Business Analytics, las principales herramientas para los profesionales de la analítica de negocios son:
  • SQL es la lengua franca del análisis de datos. Los profesionales de la analítica de negocios utilizan consultas SQL para extraer y analizar datos de bases de datos de transacciones y desarrollar visualizaciones.
  • Idiomas estadísticos. Los profesionales de la analítica de negocios suelen utilizar R para la analítica estadística, y Python para la programación general.
  • Software estadístico. Los profesionales de la analítica de negocios utilizan con frecuencia software que incluye SPSS, SAS, Sage, Mathematica y Excel para administrar y analizar datos.

Componentes del panel de analítica de negocios
Según la empresa de plataformas de analítica, OmniSci, los componentes principales de un panel de analítica de negocios típico incluyen:

  • Agregación de datos. Antes de que se pueda analizar, los datos deben recopilarse, organizarse y filtrarse.
  • Procesamiento de datos. La minería de datos clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y establecer relaciones.
  • Asociación de identificación de secuencias. Se deben identificar las acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones o secuencialmente.
  • Extracción de textos. La minería de texto se utiliza para explorar y organizar grandes conjuntos de datos no estructurados para análisis cualitativo y cuantitativo.
  • Previsión. Analiza datos históricos de un período específico para realizar estimaciones informadas que predigan eventos o comportamientos futuros.
  • Analítica predictiva. La analítica de negocios predictiva utiliza una variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una variedad de resultados organizacionales.
  • Pruebas: Una vez que se han identificado las tendencias y se han hecho las predicciones, se pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.
  • Visualización de datos. La visualización de datos proporciona representaciones visuales de tablas y gráficos para un análisis de datos fácil y rápido.

Thor Olavsrud CIO.com

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