¿Qué es Business Analytics?

Para entender cómo y por qué está creciendo el campo del análisis de negocios, podemos responder a la pregunta: «¿qué hace el análisis de negocios?»

Veamos los objetivos y tareas manejados por un Analista de Negocios. El análisis de negocios es un campo que impulsa cambios prácticos y basados en datos en un negocio. Es una aplicación práctica del análisis estadístico que se centra en proporcionar recomendaciones procesables. Los analistas en este campo se centran en cómo aplicar los conocimientos que obtienen de los datos. Su objetivo es sacar conclusiones concretas sobre un negocio respondiendo preguntas específicas sobre por qué sucedieron las cosas, qué sucederá y qué se debe hacer.

El análisis de negocios combina los campos de administración, negocios e informática. El aspecto comercial implica tanto una comprensión de alto nivel del negocio como las limitaciones prácticas que existen. La parte analítica implica una comprensión de los datos, la estadística y la informática. Esta combinación de campos permite a los analistas de negocios cerrar la brecha entre la gestión y la tecnología. La comunicación efectiva y la resolución de problemas también son elementos del análisis de negocios para traducir los conocimientos de los datos a la información que se comunica fácilmente a los ejecutivos.

La inteligencia empresarial es un campo relacionado que también utiliza datos para ayudar a comprender e informar a una empresa. ¿Cuál es la diferencia en los objetivos de la analítica de negocios en comparación con la inteligencia de negocios? Aunque ambos campos utilizan datos para responder preguntas, la inteligencia empresarial tiene como objetivo comprender lo que ha sucedido en una organización para llegar a donde se encuentra. Esto incluye medir y rastrear indicadores clave de rendimiento (KPI). El análisis de negocios, por otro lado, tiene como objetivo informar los cambios en un negocio a través de la utilización de modelos predictivos que proporcionan información sobre el resultado de los cambios propuestos.

El análisis de negocios utiliza big data, análisis estadístico y Visualización de datos para implementar cambios en la organización. El análisis predictivo es un aspecto importante de este trabajo, ya que involucra los datos disponibles para crear modelos estadísticos. Estos modelos se pueden utilizar para predecir resultados e informar la toma de decisiones. Al aprender de los datos existentes, el análisis de negocios puede hacer recomendaciones concretas para resolver problemas y mejorar las empresas.

El análisis de negocios tiene aplicaciones en una amplia gama de negocios diferentes. Algunas empresas están desarrollando formas innovadoras de utilizar big data para mejorar la experiencia de sus clientes y maximizar las ganancias. Aquí hay un ejemplo de la vida real de análisis de negocios:

Las empresas de comida rápida han comenzado a implementar análisis de negocios para racionalizar sus restaurantes. ¿Quién quiere tener una experiencia lenta en un drive-thru de comida rápida? Al monitorear qué tan ocupado está el drive-thru, estas empresas pueden aumentar la eficiencia durante las horas pico. Cuando la línea se hace larga, los tableros de pedidos digitales cambian. Comienzan a resaltar los elementos que se pueden preparar rápidamente. Esto conduce a pedidos más simples que se pueden completar rápidamente. Cuando las líneas son cortas, se presentan elementos más lentos con márgenes más altos. De esta manera, la tienda puede responder a las necesidades en tiempo real para mejorar la eficiencia.

Otros tipos de aplicaciones de análisis de negocios hacen más que solo responder a la situación actual. Estas técnicas ayudan a las empresas a predecir qué clientes tienen menos probabilidades de regresar. Luego pueden dirigir publicidad y promociones a estos clientes para mejorar la retención. Estos son algunos ejemplos de análisis predictivo en los negocios:

Los casinos utilizan análisis de negocios para mejorar sus ganancias y hacer que los clientes vuelvan. Aunque la casa gana la mayor parte del tiempo, los jugadores generalmente necesitan ganar lo suficiente para divertirse y seguir jugando. De lo contrario, los jugadores pueden perder interés y dejar de volver. Al rastrear el gasto de los jugadores, los casinos pueden saber de qué clientes ganan más dinero. Pueden ofrecer mayores incentivos a estos grandes gastadores para que regresen. Los datos recopilados también ayudan a estos resorts a comprender qué servicios son los más populares.

Existen herramientas de análisis de datos que se pueden utilizar en el análisis de negocios para agilizar la canalización de big data.

Las herramientas para su uso en análisis de negocios varían sustancialmente en complejidad. Las herramientas de análisis de autoservicio proporcionan una interfaz simplificada, a menudo son servicios pagos que pueden realizar tareas básicas de análisis de datos de una manera fácil de usar. Alternativamente, las herramientas avanzadas de análisis estadístico requieren habilidades de programación e ingeniería de software para usarse de manera efectiva. Muchas de estas herramientas son de código abierto y están disponibles de forma gratuita para los usuarios.

Las herramientas más conocidas tanto en análisis de datos como en análisis de negocios son lenguajes de programación de código abierto que proporcionan herramientas estadísticas. Dos opciones ampliamente utilizadas son R y Pitón (con la biblioteca de pandas). Cualquier tarea de procesamiento o análisis de datos se puede automatizar utilizando estos lenguajes. R y Python tienen grandes comunidades que proporcionan soporte y muchos paquetes y bibliotecas que proporcionan funcionalidad adicional y métodos estadísticos. Estos incluyen herramientas de visualización de datos, algoritmos estadísticos avanzados, herramientas de raspado de datos y mucho más.

También hay lenguajes de programación estadística pagados. Estos incluyen SAS, SPSS y MATLAB. Estos idiomas tienen la ventaja de soporte pagado y desarrollo profesional. Sin embargo, normalmente se utilizan con menos frecuencia que las soluciones de código abierto.

No todas las herramientas de análisis estadístico requieren programación. Hay muchas opciones para el análisis estadístico con una interfaz gráfica de usuario (GUI). Estas herramientas generalmente son pagadas e incluyen Cuadro, Qlik, Sisense y SAP. Estas son herramientas de análisis de autoservicio que pueden tomar datos sin procesar y convertirlos en gráficos fáciles de usar con el clic de un botón. Este flujo de trabajo fácil de usar permite visualizar rápidamente la información más útil.

Seleccionar la herramienta adecuada implica equilibrar los costos financieros, los costos de tiempo, la complejidad de los datos y la facilidad de uso.

El análisis de negocios puede ayudar a proporcionar una amplia gama de beneficios

El análisis de negocios proporciona una forma para que las empresas planifiquen para el futuro. Al modelar las tendencias en las ventas, ganancias y otras métricas clave de una empresa, estos indicadores se pueden proyectar hacia el futuro. Comprender los cambios que es probable que ocurran estacionalmente, anualmente o en cualquier escala permite a las empresas prepararse mejor. Esto puede significar disminuir el gasto en preparación para una temporada lenta o invertir en nuevas campañas de marketing para compensar. Los grandes proveedores pueden utilizar estos datos para predecir el volumen de pedidos y minimizar el desperdicio en sus almacenes. La planificación de eventos futuros proporciona una gran ventaja a todas las empresas.

El análisis de negocios también puede permitir nuevos tipos de campañas de marketing. Los datos recopilados por las empresas brindan información sobre el comportamiento del cliente que ayuda a las empresas a comprender la efectividad de las campañas publicitarias con diferentes audiencias. Dirigirse a audiencias que tienen más probabilidades de responder a campañas o productos específicos aumenta la eficiencia en general. Además, comprender los hábitos de consumo puede ayudar a las empresas a mejorar la retención de clientes. Al identificar a los clientes que tienen menos probabilidades de regresar, las empresas pueden ofrecer promociones específicas. Esto proporciona una forma rentable de ganar la lealtad del cliente.

Las aplicaciones de análisis de negocios son amplias y los beneficios de análisis de negocios son claros: Las empresas basadas en datos tienen una ventaja competitiva en casi todas las industrias.

Última actualización: abril de 2022