¿Qué es Business Analytics?

November 14, 2022

Productividad Marketing Digital


Business Analytics es un enfoque de análisis de datos dentro de una empresa y comúnmente se identifica como un complemento de Business Intelligence, que se enfoca en datos históricos y actuales para comprender el desempeño que la empresa está experimentando hasta ahora y ayudar en la planificación e identificación de patrones o problemas comerciales, sirve para tomar decisiones empresariales más inteligentes basadas en datos.

 

El cuadro de mando de Business Analytics

  • Agregación de datos: antes del análisis, los datos deben reunirse, organizarse y filtrarse, ya sea a través de datos voluntarios o registros transaccionales.
  • Minería de datos: la minería de datos para el análisis empresarial clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y Machine Learning para identificar tendencias y establecer relaciones.
  • Identificación de asociaciones y secuencias: esto consiste en la identificación de acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones o de forma secuencial.  
  • Minería de textos: explora y organiza grandes conjuntos de datos de texto no estructurados con el fin de realizar análisis cualitativos y cuantitativos.
  • Predicción: analiza los datos históricos de un periodo específico para hacer estimaciones informadas que son predictivas para determinar eventos o comportamientos futuros
  • Análisis predictivo: el análisis predictivo de negocios 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 serie de resultados organizativos.
  • Optimización: una vez identificadas las tendencias y realizadas las predicciones, las empresas pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.
  • Visualización de datos: proporciona representaciones visuales como tablas y gráficos para un análisis de datos fácil y rápido.

 

 

El siguiente paso para hacer un mejor uso de la gran cantidad de datos (estructurados o no estructurados) que las empresas recopilan diariamente es tomar medidas, ¿qué acciones deben tomarse y qué traerán estas acciones como resultado?

Las respuestas más asertivas, basadas en modelos predictivos se ofrecen a través de Business Analytics, que explora una gran cantidad de datos de distintas fuentes y ofrece la posibilidad de crear escenarios en base a las hipótesis desarrolladas por su empresa.

Business Analytics puede descubrir patrones y predecir tendencias considerando diferentes factores, ya sean económicos, de mercado, tecnológicos, estacionalidad u otros, tanto internos como externos a la empresa, con el objetivo principal de comprender los posibles resultados futuros de cada acción realizada, en base a datos procesados.

Algunos de los beneficios destacados del análisis de datos basado en Business Analytics son:

  • Lograr consistencia de datos en toda la empresa
  • Mejor planificación y previsión
  • Mejora en la calidad de la toma de decisiones
  • Incrementar la eficiencia operativa reduciendo errores y fallas
  • Reducción de costos

 

Análisis de negocios vs. Data Analytics

La analítica de datos o Business Analytics es un término general que se refiere a la ciencia del análisis de los datos en bruto para transformarlos en información útil a partir de la cual se pueden revelar tendencias y métricas.

Aunque tanto el Business Analytics como la analítica de datos o Data Analytics tienen como objetivo común mejorar la eficiencia operativa, esta primera está orientada específicamente a los usos empresariales mientras que la segunda tiene un enfoque más amplio: tanto la inteligencia de negocio como la elaboración de informes y el procesamiento analítico (OLAP) se incluyen en el ámbito de la analítica de datos.

La Data Analytics se caracteriza por centrarse en cuestiones específicas de las operaciones empresariales.

 

Desafíos de Business Analytics

Lograr que los líderes de la organización se sumen a una estrategia de analítica comercial puede ser un desafío, por lo que es importante comunicarla y presentarla como un complemento necesario de otras estrategias ya implementadas. 

Es posible que también haya que convencer a departamentos si está dispuesto a cambiar la infraestructura tecnológica actual y abandonar las herramientas existentes.

También es necesario que los usuarios finales se interesen y se comprometan a dedicar el tiempo necesario para desarrollar y perfeccionar los modelos analíticos, lo que se traducirá en mejores resultados.

 

Edgar Cruz Arzate

Account Manager

Licenciado en Mercadotecnia y publicidad, con experiencia en medios digitales. Actualmente Account Manager en Creative Society. Me gusta poner a prueba mi lado creativo, a veces dibujo, pinto, canto, diseño, tomo fotos y horneo... Otras veces, sólo duermo. Fanático de la naturaleza, la lluvia, la noche, el frío, lo paranormal y los conejos.