Cuando se trata de palabras de moda utilizadas por las empresas, la analítica debe estar en la parte superior de la lista más utilizada.
Gracias a Internet y a todas las formas en que la tecnología está cambiando, el análisis y la minería de datos nunca han sido más importantes. Y si bien los datos son excelentes, lo que se hace con ellos es lo que puede hacer o deshacer una empresa.
Ahí es donde entra en juego la analítica empresarial. Te contamos aquí qué es, sus elementos, beneficios y desafíos.
Indice
¿Qué es la analítica empresarial?
La analítica empresarial (BA) es la combinación de habilidades, tecnologías y prácticas que se utilizan para examinar los datos y el rendimiento de una organización como una forma de obtener conocimientos y tomar decisiones basadas en datos en el futuro mediante el análisis estadístico. El objetivo de BA es delimitar qué conjuntos de datos son útiles y cuáles pueden aumentar los ingresos, la productividad y la eficiencia.
Cuando se usa correctamente, BA se puede aprovechar para predecir con precisión eventos futuros relacionados con las acciones de los consumidores, las tendencias del mercado y también ayudar a crear procesos más eficientes que podrían conducir a un aumento en los ingresos.
Fundamentos
La analítica empresarial tiene muchos casos de uso, pero cuando se trata de organizaciones comerciales, BA se utiliza normalmente para:
- Analizar datos de una variedad de fuentes. Esto podría ser cualquier cosa, desde aplicaciones en la nube hasta herramientas de automatización de marketing y software CRM.
- Utilizar análisis y estadísticas avanzados para encontrar patrones dentro de los conjuntos de datos. Estos patrones pueden ayudarlo a predecir tendencias en el futuro y acceder a nuevos conocimientos sobre el consumidor y su comportamiento.
- Supervisar los KPI y las tendencias a medida que cambian en tiempo real. Esto facilita que las empresas no solo tengan sus datos en un solo lugar, sino que también lleguen a conclusiones de manera rápida y precisa.
- Apoyar decisiones basadas en la información más actual. Dado que BA proporciona una gran cantidad de datos que puede utilizar para respaldar sus decisiones, puede estar seguro de que está completamente informado no para uno, sino para varios escenarios diferentes.
Tipos
Si bien estos son los casos de uso más comunes, existen cuatro métodos principales de análisis empresarial. Se implementan en etapas, comenzando por las más simples. Un método no es más importante que otro, todo depende de cuál sea su objetivo final al usar BA.
Cuando usa estos cuatro tipos de análisis , sus datos se pueden limpiar, diseccionar y absorber de una manera que hace posible crear soluciones para cualquier desafío que pueda enfrentar su organización.
Analítica descriptiva
Interpretación de datos históricos y KPI para identificar tendencias y patrones. Esto permite tener una visión general de lo que sucedió en el pasado y lo que está sucediendo actualmente utilizando técnicas de agregación de datos y minería de datos.
Muchas empresas utilizan el análisis descriptivo para una mirada más profunda al comportamiento de los clientes y cómo pueden orientar las estrategias de marketing a esos clientes.
Análisis de diagnóstico
Se centra en el rendimiento pasado para determinar qué elementos influyen en tendencias específicas.
Esto se hace mediante el desglose, el descubrimiento de datos, la minería de datos y la correlación para revelar la causa de eventos específicos. Una vez que se llega a un entendimiento con respecto a la probabilidad del evento y por qué puede ocurrir un evento, se utilizan algoritmos para la clasificación y regresión.
Análisis predictivo
Utiliza estadísticas para pronosticar y evaluar resultados futuros mediante modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático. Esto a menudo toma los resultados de análisis descriptivos para crear modelos que determinan la probabilidad de resultados específicos.
Los equipos de ventas y marketing suelen utilizar este tipo para pronosticar opiniones de clientes específicos en función de los datos de las redes sociales.
Análisis prescriptivo
Utiliza datos de rendimiento pasados para recomendar cómo manejar situaciones similares en el futuro. Este tipo de análisis empresarial no solo determina los resultados, sino que también puede recomendar las acciones específicas que deben realizarse para obtener el mejor resultado posible. Esto a menudo se logra mediante el aprendizaje profundo y redes neuronales complejas.
Este tipo de análisis de negocios se usa a menudo para hacer coincidir varias opciones con las necesidades en tiempo real de un consumidor.
Decidir qué método utilizar dependerá de la situación comercial en cuestión.
Elementos
Ahora que hemos delimitado cómo funciona, analicemos todos los componentes que forman parte de la analítica empresarial y qué métodos utiliza para encontrar sus valiosas conclusiones.
El método que decida utilizar cuando se sumerja en profundidad en BA dependerá del objetivo final que establezca antes de comenzar el proceso. Cualquiera que sea el método que elija, seguramente encontrará información útil que lo estará esperando en la línea de meta.
Procesamiento de datos
La minería de datos es la estrategia de examinar conjuntos de datos masivos para descubrir patrones, tendencias y otras verdades sobre los datos que inicialmente no son visibles mediante el aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. Existen varias técnicas de minería de datos de las que puede extraerse el análisis empresarial, incluida la regresión, la agrupación en clústeres y la detección de valores atípicos.
Este es un elemento útil de la analítica empresarial, ya que conduce a una toma de decisiones más rápida y eficiente.
Por ejemplo, a través de la minería de datos, una empresa puede ver qué clientes están comprando productos específicos en determinadas épocas del año. Estos datos se pueden utilizar para segmentar a esos clientes.
Extracción de textos
La minería de texto es el proceso de extraer información de alta calidad del texto en aplicaciones y en toda la World Wide Web.
Las empresas utilizan la minería de texto para recopilar información textual de sitios de redes sociales, comentarios de blogs e incluso scripts de centros de llamadas. Luego, estos datos se utilizan para mejorar el servicio y la experiencia del cliente, desarrollar nuevos productos y revisar el desempeño de sus competidores.
Agregación de datos
El proceso de agregación de datos consiste en recopilar y recopilar los datos, que luego se presentan en un formato resumido. Esencialmente, antes de que se pueda analizar, debe recopilarse, centralizarse, limpiarse y luego filtrarse para eliminar cualquier inexactitud o redundancia.
Este es un paso crucial para la analítica empresarial porque la precisión con la que puede recopilar información a partir de los datos está directamente relacionada con el tipo de resultados relevantes y procesables que obtendrá al finalizar el proceso.
Un ejemplo de agregación de datos sería cómo un equipo de marketing usa datos como la demografía y métricas de los clientes (edad, ubicación, número de transacciones, etc.) para personalizar sus mensajes y ofertas.
Previsión
Cuando la analítica empresarial se utiliza para analizar procesos que ocurrieron durante un período o temporada específicos, las empresas reciben un pronóstico de eventos o comportamientos futuros, gracias a datos históricos.
La previsión se puede utilizar para varias cosas diferentes, como ventas minoristas en días festivos específicos y picos en búsquedas específicas en Internet en torno a ciertos eventos, como una entrega de premios o el Super Bowl.
La analítica empresarial no solo ayuda a construir su embudo de clientes potenciales, sino que también afecta sus resultados finales de otras maneras. La previsión del volumen de llamadas, por ejemplo, puede ayudar a optimizar los recursos de personal en un centro de llamadas. Tener la capacidad de recopilar y analizar datos no solo es beneficioso sino fundamental para tomar decisiones informadas y basadas en datos.
Visualización de datos
Para todos los aprendices visuales, la visualización de datos es una parte imprescindible de la analítica empresarial. Toma sin problemas la información y los conocimientos extraídos de sus datos y los presenta en un gráfico o cuadro interactivo.
El software de visualización de datos adecuado es fundamental para este proceso a fin de ayudar a realizar un seguimiento de las métricas comerciales y los KPI en tiempo real para que pueda comprender mejor el rendimiento y los objetivos.
¿Por qué es importante la analítica empresarial?
Hay muchas partes móviles que intervienen en la analítica empresarial, pero puede que no esté claro por qué BA es importante para tu organización.
Para empezar, la analítica empresarial es la herramienta que tu empresa necesita para tomar decisiones precisas. Es probable que estas decisiones afecten a toda tu organización, ya que te ayudarán a mejorar la rentabilidad, aumentar la participación de mercado y brindar un mayor rendimiento a los accionistas potenciales.
No se puede negar que muchas empresas se ven afectadas por la tecnología, pero cuando se usa correctamente, BA tiene la oportunidad de tener un impacto positivo en tu empresa, ya que proporciona una ventaja competitiva a una variedad de empresas.
Si bien algunas empresas no están seguras de qué hacer con grandes cantidades de datos, la analítica empresarial funciona para combinar estos datos con conocimientos prácticos para mejorar las decisiones que toma como empresa.
Además, dado que estos datos se pueden presentar en cualquier formato, el tomador de decisiones en tu organización se sentirá informado de una manera que funcione para ellos y los objetivos que establezca al comienzo del proceso.
Esencialmente, las cuatro formas principales en las que la analítica empresarial es importante, sin importar la industria, son:
- Mejora el rendimiento al brindarle a tu empresa una imagen clara de lo que funciona y lo que no
- Proporciona decisiones más rápidas y precisas
- Minimiza los riesgos, ya que ayuda a una empresa a tomar las decisiones correctas con respecto al comportamiento, las tendencias y el rendimiento del consumidor.
- Inspira el cambio y la innovación respondiendo preguntas sobre el consumidor.
Ejemplos de analítica empresarial
La analítica empresarial tiene casos de uso en una amplia gama de industrias y organizaciones. A medida que la tecnología se vuelve más avanzada, más y más empresas están desarrollando nuevas formas de utilizar Big Data en su beneficio para maximizar sus ganancias y mejorar la experiencia del cliente.
Por ejemplo, digamos que tienes un restaurante de comida rápida. Puedes utilizar análisis comerciales para acelerar el proceso de pedido de tus clientes mediante el drive-thru. Cuando uses BA para monitorizar el tráfico que recibe el drive-thru, podrás saber sus horas pico y cuándo aumentar la eficiencia.
Cuando sepas que la fila está a punto de alargarse, puedes mover al personal para que más empleados trabajen en el carril del drive-thru, o incluso hacer que recomienden pedidos que se pueden completar rápidamente.
El popular servicio de entrega de kits de comida, Blue Apron, utilizó análisis comerciales para pronosticar la demanda de sus pedidos y recetas. Cada semana, enviaban a sus suscriptores un menú mixto de comidas para la compra y, gracias al análisis predictivo, pudieron utilizar varios conocimientos de datos para evitar el deterioro del producto y cumplir con los pedidos.
Para hacer esto, Blue Apron analizó la información relacionada con el cliente que consistía en datos históricos de la frecuencia con la que un cliente realizaba pedidos específicos. También hubo datos relacionados con recetas que se centraron en la preferencia de un cliente por recetas en el pasado. Finalmente, observaron las tendencias estacionales para ver si había patrones de compra de tarifas de pedidos más altas o más bajas para una época específica del año.
Gracias al análisis predictivo, Blue Apron pudo comprender mejor a sus clientes, mejorar la experiencia del usuario, predecir las preferencias cambiantes e incluso identificar cómo cambian los gustos en las comidas con el tiempo.
Beneficios
Independientemente del tamaño de su empresa o de la industria en la que operes, la analítica empresarial ofrece una variedad de beneficios.
Uno de los principales beneficios es que permite a tu empresa planificarse para lo inesperado. BA puede modelar las tendencias en las ventas, las ganancias y otras métricas clave de una organización mientras las proyecta para el futuro. Esto permite a las empresas ver los cambios que pueden ocurrir anualmente, estacionalmente o en cualquier escala, lo que brinda la oportunidad de prepararse y planificar con anticipación.
Quizás debas reducir el gasto para prepararte para una temporada lenta o invertir en nuevas campañas de marketing. BA puede facilitar que las empresas más grandes puedan predecir el volumen de pedidos y minimizar el desperdicio.
La analítica empresarial también permite que tu organización pruebe nuevas campañas de marketing. Dado que BA proporciona datos sobre el comportamiento del cliente, puedes comprender mejor la efectividad de tus campañas publicitarias en diferentes audiencias y datos demográficos. Además, cuando puedas identificar que es menos probable que el cliente regrese, puede considerar ofrecer promociones específicas para recuperar su negocio.
Cuando utilizas BA a tu favor, tendrás una ventaja competitiva sobre la competencia, sin importar tu industria.
Desafíos
La analítica empresarial tiene algunos problemas potenciales que deberá superar.
Para empezar, encontrarás el mayor éxito cuando todas las partes dentro de tu empresa apoyen plenamente su adopción y ejecución. Siempre necesitarás la participación de los líderes senior y una estrategia corporativa clara.
Conseguir que todos los miembros de la alta dirección aprueben una estrategia de BA puede ser difícil, así que asegúrate de presentar la analítica empresarial como apoyo de las estrategias ya implementadas. Esto también debe incluir metas claras y mensurables para ayudar a aquellos que tardan en convencerse de los beneficios de BA.
Además de la propiedad ejecutiva, la analítica empresarial también requiere la participación de TI, es decir, la infraestructura tecnológica y las herramientas adecuadas para manejar los datos. Los equipos de negocios y de TI deben trabajar juntos para que la analítica comercial realmente tenga éxito. Mientras lo hace, asegúrate de tener el software de gestión de proyectos adecuado para implementar modelos predictivos y adoptar un enfoque ágil.
Durante los primeros meses de un proyecto de análisis, es importante permanecer comprometido con el resultado final. Si bien el coste del software de análisis puede ser alto y el ROI no es inmediato, mantente dedicado. Los modelos analíticos se desarrollarán con el tiempo y las predicciones solo mejorarán. Una empresa que no pueda superar el período de inversión probablemente abandonará todo el concepto.
Una vez que se presenten sus análisis, también necesitarás la participación del usuario final.
Los usuarios finales deben participar en la adopción de análisis de negocios y tener interés en el modelo predictivo que se desarrolló. Con eso viene una gestión de cambios de primer nivel, ya que tu organización debe estar preparada para los cambios que estos conocimientos traerán a las operaciones comerciales y tecnológicas actuales.
Carreras en analítica empresarial
Una carrera en analítica empresarial es una opción popular entre quienes disfrutan trabajar con números. Para comenzar a trabajar hacia una carrera en BA, necesitarás una licenciatura en análisis de negocios, ciencia de datos, administración de información, inteligencia comercial, marketing, estadísticas o un campo relacionado.
Algunas de las trayectorias profesionales más populares relacionadas con la analítica empresarial son:
Analista de datos o científico de datos
Como científico de datos, recopilarás, analizarás y organizarás los datos de una manera que proporcione a la organización información valiosa que todos los departamentos pueden utilizar. Un analista de datos presenta estos datos a la alta dirección mediante tablas, gráficos y otros tipos de informes.
Analista de inteligencia empresarial
Un analista de inteligencia empresarial es diferente en la forma en que recopilará y analizará la información para obtener una ventaja sobre las organizaciones de la competencia. Le presentarán a la alta dirección exactamente dónde se encuentra su negocio, sus fortalezas y debilidades, y cómo pueden generar mayores ganancias.
Especialista en análisis de Big Data
Utilizando los últimos desarrollos en tecnología y ciencia de datos, los especialistas en análisis de Big Data resuelven los desafíos que surgen cuando se trabaja dentro de una industria digital. A menudo se les pedirá que opinen sobre varias decisiones utilizando los conocimientos adquiridos a través de los datos y deben poder respaldar sus conclusiones con evidencia fáctica.
Analista de gestión o consultor
La función de un analista de gestión consiste en trabajar con las operaciones comerciales y asegurarse de que funcionen sin problemas y de manera eficaz. Trabajará con varios otros departamentos para delimitar qué proceso empresarial debe mejorarse y, al mismo tiempo, encontrará una manera de mejorar la eficiencia.
Gerente de marketing
Aquellos que elijan la ruta de un gerente de marketing deberán idear las estrategias de marketing de la organización. Ya sea que se trate de supervisar campañas de marketing, trabajar directamente con los equipos de ventas y marketing o informar a la alta dirección, es probable que dependa del tipo de organización y de la industria.
Analista de investigación de operaciones
Los analistas de investigación de operaciones trabajan para analizar datos operativos utilizando tecnología de la información para ejecutar un análisis y desarrollar soluciones para mejorar la eficiencia en los distintos departamentos.
Analista de investigación de mercado
Aquellos que elijan ser analistas de investigación de mercado trabajarán directamente con datos de marketing. Este tipo de información ayudará a identificar clientes potenciales, evaluar la conveniencia del producto y desarrollar rangos de precios específicos para aumentar los ingresos con el tiempo.
Habilidades de analítica empresarial
Para tener una carrera en uno de los roles enumerados anteriormente, necesitarás un conjunto de habilidades específicas para tener éxito.
- Pensamiento crítico: una parte importante de trabajar con análisis de negocios es saber qué datos pueden ser útiles para tomar decisiones y pensar críticamente sobre las implicaciones de los datos que se recopilan.
- Resolución de problemas: el objetivo general de la recopilación de datos suele ser resolver un problema específico dentro de la organización, por lo que tener esta habilidad hace que sea más fácil conectar los puntos y sacar conclusiones a lo largo del camino.
- Comunicación: ya sea que trabajes con otros miembros de tu equipo o comuniques los hallazgos a la alta gerencia, ser un comunicador sólido a través de la escritura y la presentación es clave.
- Curiosidad: trabajar con análisis de negocios significa tener curiosidad por saber cómo funcionan, encajan y cambian las cosas con el tiempo.
- Orientado a los detalles: dado que aquellos en este campo trabajan con datos tan complejos, es crucial prestar atención a los muchos detalles de estos datos y a las recomendaciones que puedan presentar.
Analítica empresarial frente a inteligencia empresarial
No es raro que la inteligencia empresarial (BI) a menudo se confunda con la analítica empresarial y viceversa, ya que las dos son similares. BI también se ocupa de datos históricos, pero estos datos tienden a compilarse desde varios lugares, como el software CRM de una empresa, los sistemas ERP y las herramientas de automatización de marketing.
Tanto con BA como con BI, los datos se recopilan, clasifican y muestran mediante un software de visualización de datos para que los ejecutivos comerciales puedan tener una representación visual de los picos o puntos débiles que puedan descubrirse.
Sin embargo, hay una diferencia principal entre los dos:
La inteligencia empresarial se preocupa más por informar sobre el desempeño de una empresa y su posición en las métricas clave. Proporciona un contexto de lo que sucedió en el pasado, por qué pudo haber sucedido y qué está sucediendo ahora.
La analítica empresarial toma el contexto proporcionado por la inteligencia empresarial y aplica análisis estadístico, minería de datos, modelado predictivo y otras técnicas. Estos métodos son más avanzados y proporcionarán más contexto de qué esperar en el futuro, también conocido como pronóstico.
Puede resultar complicado determinar qué método es el adecuado para tu empresa. Utiliza inteligencia empresarial si:
- Necesitas visualizar el desempeño pasado o presente de tu empresa.
- Estás menos preocupado por la predicción que por la agregación y visualización de métricas importantes.
- Te gustaría que más usuarios conocieran los datos. Esto es posible gracias a la inteligencia empresarial de autoservicio , una solución dirigida a usuarios menos técnicos para que puedan generar gráficos e informes.
- Te sientes cómodo tomando decisiones basadas en los datos.
Por otro lado, utiliza la analítica empresarial si:
- Necesitas una forma de visualizar el desempeño futuro de tu empresa.
- La predicción es clave para el éxito de tu empresa.
- Tienes analistas de datos para explorar y manipular los datos que también pueden visualizar los resultados para una previsión precisa.
- Preferirías tomar decisiones basadas en los resultados de la minería de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo.
Análisis empresarial frente a ciencia de datos
Al igual que la inteligencia empresarial, a veces no está claro en qué se diferencia la analítica empresarial de la ciencia de datos. Ambos implican la recopilación de datos, el modelado y la obtención de diversos conocimientos.
La diferencia entre los dos se debe a que BA es específico para problemas relacionados con el negocio, como costes y ganancias, y puede predecir lo que podría suceder en el futuro.
La ciencia de datos es el más grande o el superconjunto de los dos, ya que su enfoque principal es responder preguntas relacionadas con las preferencias del cliente, los factores estacionales y la geografía dentro del negocio. Combina datos con tecnología y creación de algoritmos para responder a estas preguntas.
En resumen, la ciencia de datos es la ciencia de estudiar datos utilizando estadísticas, algoritmos y tecnología. BA es el estudio estadístico de datos comerciales.
Consideremos un ejemplo de la vida real.
Digamos que abres una heladería. Compras todos los ingredientes y equipos necesarios, e incluso se te ocurre un nombre atractivo.
La analítica empresarial te ayudará a responder preguntas como:
- ¿Mi negocio es rentable?
- ¿Cómo puedo hacer que mi negocio sea aún más rentable?
- Si no es rentable, ¿qué estoy haciendo mal?
- ¿Qué artículo está provocando la falta de rentabilidad?
- ¿Debería vender mi helado a un precio más alto o más bajo?
La ciencia de datos puede ayudarte a responder preguntas como:
- ¿Cuál es el grupo demográfico típico del consumidor medio de helados?
- ¿Poner la música top 40 en la radio hará que mis clientes den más propinas?
- ¿Cuál es la mejor ubicación geográfica para abrir otra heladería?
- ¿En qué mes del año vendo más helados?
Mejores prácticas de análisis empresarial
Implementar la estrategia de análisis empresarial correcta no es algo que una empresa pueda hacer de la noche a la mañana. Sin embargo, cuando se implementan las mejores prácticas específicas, puedes estar seguro de que los conocimientos que recibes permiten que tu negocio tenga el mayor éxito posible. Estas mejores prácticas incluyen:
- Definición de tu caso de uso empresarial y el objetivo antes de utilizar la analítica empresarial
- Decidir criterios específicos para el éxito y el fracaso.
- Validación de modelos utilizando tus criterios de éxito y fracaso.
- Crear una metodología, reducir tus datos y determinar los factores internos y externos que intervienen en hacer una predicción precisa.
Cuando te tomas el tiempo para realizar estas cuatro prácticas, puedes estar seguro de que tu empresa se beneficiará al máximo de la toma de decisiones basada en datos.