Definition

Analítica de negocios (BA)

Contribudor(es): Margaret Rouse

La analítica de negocios (Business Analytics, BA) es la práctica de exploración iterativa y metódica de los datos de una organización, con énfasis en el análisis estadístico. La analítica empresarial es utilizada por compañías comprometidas con la toma de decisiones basada en datos.

La BA se utiliza para obtener información que ayude a la toma decisiones de negocios y para automatizar y optimizar procesos de negocios. Las empresas basadas en datos tratan sus datos como un activo corporativo y los aprovechan para obtener una ventaja competitiva. El análisis de negocios exitoso depende de la calidad de los datos, analistas expertos que entienden las tecnologías y el negocio, y un compromiso organizacional para la toma de decisiones basada en datos.

Ejemplos de análisis de negocios

Las técnicas de análisis de negocios se dividen en dos áreas principales. La primera es la inteligencia de negocios básica. Esto implica examinar datos históricos para tener una idea de cómo se desempeñó un departamento de negocios, un equipo o un miembro del personal durante un tiempo determinado. Esta es una práctica madura de la que la mayoría de las empresas obtienen un buen desempeño.

La segunda área de análisis de negocios implica un análisis estadístico más profundo. Esto puede significar hacer análisis predictivos aplicando algoritmos estadísticos a datos históricos para hacer una predicción sobre el rendimiento futuro de un producto, servicio o cambio en el diseño del sitio web. O podría significar el uso de otras técnicas analíticas avanzadas, como el análisis de clústeres para agrupar a los clientes según las similitudes en varios puntos de datos. Esto puede ser útil en campañas de marketing dirigidas, por ejemplo.

Los tipos específicos de análisis de negocios incluyen:

  • Análisis descriptivo, que realiza un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento para comprender el estado actual de una empresa;
  • Análisis predictivo, que analiza los datos de tendencias para evaluar la probabilidad de resultados futuros; y
  • Análisis prescriptivo, que utiliza el rendimiento pasado para generar recomendaciones sobre cómo manejar situaciones similares en el futuro.

Si bien los dos componentes del análisis de negocios (inteligencia empresarial y análisis avanzado) a veces se usan indistintamente, existen algunas diferencias clave entre estas dos técnicas de análisis de negocios. Por ejemplo, la inteligencia de negocios responde a las preguntas: ¿Qué sucedió? ¿Cuándo? ¿Quién lo hizo? ¿Con qué frecuencia? Mientras que la analítica avanzada, por su parte, responde cuestionamientos como: ¿Por qué sucedió? ¿Volverá a suceder? ¿Qué pasará si modificamos el factor X? ¿Qué más nos dicen los datos que tal vez nunca se nos habría ocurrido preguntar?

Análisis de negocios vs. ciencia de datos

Las áreas más avanzadas de análisis de negocios pueden comenzar a parecerse a la ciencia de datos, pero hay una distinción. Incluso cuando los algoritmos estadísticos avanzados se aplican a conjuntos de datos, no significa necesariamente que la ciencia de datos esté involucrada. Hay una gran cantidad de herramientas de análisis de negocios que pueden realizar este tipo de funciones de forma automática, requiriendo algunas de las habilidades especiales involucradas en la ciencia de datos.

La verdadera ciencia de los datos implica más codificación personalizada y más preguntas abiertas. Los científicos de datos generalmente no intentan resolver una pregunta específica, como lo hacen la mayoría de los analistas de negocios. Más bien, explorarán los datos utilizando métodos estadísticos avanzados y permitirán que las características de los datos guíen su análisis.

Aplicaciones de análisis de negocios

Las herramientas de análisis de negocios vienen en varias variedades diferentes:

  • Herramientas de visualización de datos
  • Software de informes de inteligencia empresarial
  • Plataformas de analítica de autoservicio
  • Herramientas de análisis estadístico
  • Plataformas de grandes volúmenes de datos (big data)

El autoservicio se ha convertido en una tendencia importante entre las herramientas de análisis de negocios. Los usuarios ahora exigen un software que sea fácil de usar y que no requiera capacitación especializada. Esto ha llevado al surgimiento de herramientas fáciles de usar de compañías como Tableau y Qlik, entre otras. Estas herramientas se pueden instalar en una sola computadora para aplicaciones pequeñas o en entornos de servidor para implementaciones en toda la empresa. Una vez que están en funcionamiento, los analistas de negocios y otros con capacitación menos especializada pueden usarlos para generar informes, cuadros y portales web que rastrean métricas específicas en conjuntos de datos.

Una vez que se determina el objetivo comercial del análisis, se selecciona una metodología de análisis y se adquieren datos para respaldar el análisis. La adquisición de datos a menudo implica la extracción de uno o más sistemas empresariales, la limpieza de datos y la integración en un solo repositorio, como un almacén de datos o un data mart. El análisis se realiza típicamente contra una muestra más pequeña de datos.

Las herramientas de análisis van desde hojas de cálculo con funciones estadísticas hasta aplicaciones complejas de minería de datos y modelado predictivo. A medida que se descubren los patrones y las relaciones en los datos, se hacen nuevas preguntas y el proceso analítico se repite hasta que se alcanza el objetivo comercial.

La implementación de modelos predictivos implica la puntuación de los registros de datos, generalmente en una base de datos, y el uso de las puntuaciones para optimizar las decisiones en tiempo real dentro de las aplicaciones y los procesos de negocios. La BA también apoya la toma de decisiones tácticas en respuesta a eventos imprevistos. Y, en muchos casos, la toma de decisiones está automatizada para admitir respuestas en tiempo real.

Este contenido se actualizó por última vez en diciembre 2018

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