Qué es el business analytics

El business analytics es el proceso de los datos que utiliza métodos estadísticos y cuantitativos para tomar decisiones que contribuyan a mejorar los resultados de negocios. El objetivo final de la analítica empresarial es determinar cuáles son los datos útiles y que permiten aumentar los ingresos.

La analítica empresarial proporciona a las organizaciones la información que necesitan para mejorar los procesos y realizar cambios positivos. Las organizaciones que no utilizan el business analytics están en riesgo de volverse ineficaces y obsoletas y pueden quedarse atrasadas respecto a la competencia.

Con estos análisis se pueden descubrir patrones o modelos que permiten explotar la información obtenida para extraer resultados y conclusiones y acceder a nuevas oportunidades de negocio. No obstante, para que estos datos en bruto puedan ser utilizados con fines comerciales se requerirá el uso de herramientas, tales como los lenguajes de programación o las técnicas estadísticas, para trabajar sobre un modelo de consecución de beneficios.

Para qué sirve el Business Analytics

Por qué es importante

La analítica empresarial es básica para llegar a nuevos escenarios, agilizar la toma de decisiones y obtener nuevos KPI que mejoran la competitividad empresarial. También ofrece más visibilidad del rendimiento empresarial, mayor capacidad para identificar tendencias y predecir resultados y la posibilidad de adelantarse a lo inesperado y de responder rápidamente ante imprevistos. También incluye insights que fomentan un cambio positivo e innovación.

Tipos de datos

• Datos demográficos: Información sobre la edad, género, ubicación geográfica y otros atributos de los clientes o usuarios.
• Datos de comportamiento: Comportamientos online, interacciones con el sitio web, clics, conversiones y tasas de abandono, entre otros.
• Datos de ventas: Ventas totales, ingresos, márgenes de beneficio y datos relacionados con el rendimiento de las ventas.
• Datos de marketing: Datos sobre campañas publicitarias, tasas de respuesta, costos publicitarios y retorno de la inversión en marketing.
• Datos de redes sociales: Seguimiento de la participación en redes sociales, seguidores, interacciones y métricas de compromiso.
• Datos de operaciones internas: Eficiencia operativa, productividad de los empleados, costos de producción y gestión de inventario.
• Datos de clientes: Historiales de clientes, comentarios de los clientes, valor del ciclo de vida del cliente y retención de clientes.
• Datos de satisfacción del cliente: Encuestas de satisfacción, calificaciones y retroalimentación de los clientes.
• Datos financieros: Ingresos, gastos, márgenes de beneficio y otros indicadores financieros clave.

El cuadro de mando del business analytics

Los cuadros de mando son herramientas de tratamiento y visualización de datos que resultan básicos e imprescindibles para representar índices de rendimiento (KPIs) en función de una serie de segmentos o dimensiones. El cuadro de mando pretende ofrecer una visión actualizada del estado de un negocio online, de una campaña o de un proceso determinado.

Según el IEBS, la escuela de negocio de la innovación y los emprendedores, el cuadro de mando del business analytics debe incluir:

• Agregación de datos: antes del análisis, los datos deben reunirse, organizarse y filtrarse primero
• Minería de datos: clasificación de 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: variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos basada en la extracción de información sobre un conjunto de datos que permite identificar patrones
• 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.

Tipos de business analytics

Análisis descriptivo

Se utilizan para identificar patrones y tendencias a través de datos históricos y KPIs relevantes. En este caso, las técnicas de extracción y agregación de datos son importantes porque permiten obtener una visión global de lo ocurrido en el pasado y lo que ocurre en el presente. Un ejemplo de este tipo de análisis sería el análisis de los visitantes de un sitio web en un tramo determinado de fechas.

Muchas empresas utilizan la analítica descriptiva para profundizar en el comportamiento de los clientes y en la forma de dirigir las estrategias de marketing a esos clientes.

Análisis predictivo

Gracias a la utilización de modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático, las empresas pueden realizar una predicción de lo que sucederá en el futuro. Este método requiere del análisis descriptivo para construir modelos que estimen la probabilidad de eventos futuros. También suele ser utilizado por los equipos de ventas y marketing para predecir las opiniones de clientes específicos basándose en los datos de las redes sociales.

Análisis prescriptivo

Este análisis es el siguiente paso al análisis predictivo y permite guiar acciones para mejorar las predicciones futuras. Puede recomendar las acciones específicas que deben ocurrir para tener el mejor resultado posible.

Análisis de diagnóstico

Este tipo de análisis examina el desempeño que la empresa tuvo en el pasado para identificar sus causas y entender las tendencias mediante técnicas como la minería de datos. Para ello se utiliza el desglose, el descubrimiento y la extracción de datos y la correlación para revelar la causa de eventos específicos.

Usos y ejemplos de business analytics

Hay muchos ámbitos de actividad que pueden aprovechar la analítica comercial para identificar tendencias, corregir acciones equivocadas, tomar nuevas decisiones en bases a los datos y mejorar la rentabilidad empresarial.

Entre los casos de éxito destacan:

• Southwest Airlines, compañía aérea estadounidense que utilizó la analítica comercial para ayudar a administrar los costes de la tripulación. A través de esta herramienta los programadores pudieron anticipar el cálculo entre los vuelos de reserva y los vuelos abiertos antes de tomar decisiones con respecto a las asignaciones para el día siguiente.
• Rimac Seguros: Gracias al business analytics la compañía aseguradora peruana consiguió reducir el número de horas de trabajo administrativo, monitorizar en tiempo real sus recursos y servicios data lake, depurar y estandarizar las bases de datos, implementar modelos de predictibilidad del cálculo de primas de seguros y aplicar ahorros en costes y liquidez financiera.
• Cargill: A través de sensores ubicados en las granjas de cría, la firma americana de productos de nutrición animal desarrolló una aplicación de business analytics que permitió identificar los patrones de alimentación de los camarones y reducir drásticamente la mortalidad.
• Chipotle Mexican Grill: la cadena mexicana de restaurantes modernizó su cuadro de mando tradicional con una aplicación de business analytics que le permitió crear una visibilidad centralizada de sus operaciones y un seguimiento efectivo.
• La corporación de Educación Superior de Colombia puso en marcha una solución de analítica de datos para depurar sus sistemas de control de estudiantes que propició un ahorro de 600.000 dólares.

Diferencia entre business analytics y data analytics

Aunque ambos tienen como objetivo mejorar la eficiencia operativa, el business analytics está más centrada en los usos empresariales, mientras que la segunda tiene un enfoque más global. Es decir, también se centra en el estudio de los datos, pero en un contexto global o en cuestiones específicas de las operaciones empresariales.

Diferencias entre business analytics y data science

La ciencia de los datos es un amplio campo de estudio y aplicación que almacena y procesa datos con distintos propósitos. Los problemas en los que trabaja la ciencia de los datos suelen ser complejos y exigen el desarrollo de algoritmos complejos. La analítica de los negocios es la utilización específica de herramientas de analítica de datos para interpretar datos que permitan tomar decisiones más informadas.

Por ejemplo, si una persona abre una cafetería, data science puede ayudarle a responder a preguntas como las siguientes: “¿cuál es la demografía típica del consumidor de café promedio?” y “¿en qué mes del año vendo más café?”.

La analítica comercial respondería a preguntas como las siguientes: “¿estoy generando ganancias?” y “¿qué opción del menú no se está vendiendo y debería quitarla para ahorrar dinero?”.

Desafíos del data analytics

1.- Calidad de los datos

Para poder dar el salto al mundo de la analítica empresarial es requisito imprescindible que los datos sean precisos y correctos ya que los datos incorrectos, incompletos o desactualizados pueden conducir a conclusiones erróneas y puede tener un impacto negativo en la toma de decisiones y en los resultados empresariales.

2.- Falta de talento especializado

La carencia de talento especializado está afectando a todos los ámbitos de la industria de las TI y no podía ser menos el área de los datos, donde la oferta de especialistas cada vez es más escasa. El desarrollo de políticas efectivas de retención y captación de talento tendrá efectos muy beneficiosos para las empresas, que podrán acometer procesos de transformación digital con ayuda de estos profesionales.

3.- Costes asociados

La inversión en tecnología y herramientas de análisis de datos puede incluir la adquisición de software especializado, hardware, sistemas de almacenamiento de datos, infraestructura de nube y otros recursos tecnológicos. Estos costes pueden variar según las necesidades específicas de la empresa y el alcance de los proyectos de análisis de datos.

5.- Integración de sistemas

Las empresas suelen utilizar una variedad de sistemas y fuentes de datos para gestionar diferentes aspectos de sus operaciones, como sistemas de gestión de clientes, sistemas de gestión de recursos humanos y plataformas de comercio electrónico. Esto da como resultado una diversidad de datos dispersos en diferentes formatos y ubicaciones, lo que dificulta la consolidación y el acceso eficiente a la información.

6.-Nuevas habilidades y procesos

Las empresas también tendrán que modificar sus estructuras, completando el área de datos. Por ejemplo, en 2020 el 90% de las grandes compañías crearon la figura de Chief Data Officer, según Gartner. A la vez, es imprescindible una actualización de los conocimientos de los directivos, de manera que sean capaces de establecer nuevos procesos de trabajo que integren la Inteligencia Artificial.