El business analytics es una herramienta poderosa y transformadora, que está cambiando la forma en la que las empresas toman decisiones y establecen objetivos. En este artículo te contaremos su significado, los distintos enfoques que hay y cuál es su salida laboral, entre otros aspectos.
¿Qué es business analytics?
Definición de business analytics
Podemos definir al business analytics como un campo que combina habilidades, tecnologías y prácticas para examinar datos y el rendimiento de una empresa.
Específicamente, es un proceso de utilización de datos, análisis estadístico y técnicas de modelado para explorar patrones, predecir tendencias y tomar decisiones informadas dentro de una organización.
A su vez, también hace referencia al uso de metodologías como la minería de datos, el análisis predictivo y estadístico para analizar y transformar los datos en información útil. Es decir, es un subconjunto de la inteligencia empresarial y se centra en comprender tendencias, patrones y resultados a partir de datos. Asimismo, gracias a la capacidad de prever lo que podría suceder en el futuro y lo que sucedió en el pasado, se pueden aplicar acciones para alcanzar determinados objetivos. Esto permite tomar decisiones empresariales más inteligentes basadas en datos.
Enfoque en análisis estadístico
El enfoque en el análisis estadístico dentro del business analytics es fundamental para extraer información significativa y tomar decisiones basadas en datos. Entre las áreas clave se encuentran:
Análisis exploratorio de datos (EDA)
La EDA es una fase inicial del análisis de datos que utiliza técnicas estadísticas para explorar y visualizar los datos con el fin de identificar patrones, tendencias, relaciones y anomalías. Esto incluye desde la creación de gráficos y tablas de frecuencia, hasta histogramas y diagramas de dispersión para comprender la distribución de datos y detectar posibles problemas en los mismos.
Pruebas de hipótesis
Son técnicas estadísticas utilizadas para evaluar la validez de afirmaciones sobre los datos. Puede incluir pruebas T como las de Student, las pruebas ANOVA, entre otras.
Modelado estadístico
Implica el desarrollo de modelos matemáticos que describen la relación entre variables y permiten hacer predicciones o inferencias sobre los datos. Esto abarca técnicas como la regresión lineal y/o logística o el análisis de series temporales, las cuales se implementan para comprender cómo una variable dependiente se relaciona con una o más independientes.
Análisis de variación (ANOVA)
El análisis de variación consiste en una técnica estadística que se usa para descomponer la variación total de un conjunto de datos en distintos componentes, como la variación debido a diferentes grupos, factores o variables. Esto puede ayudar a identificar qué factores tienen un mayor impacto en el resultado de interés y cómo se comparten entre sí.
Control estadístico de procesos (SPC)
Es una metodología estadística muy popular en el monitoreo y control de calidad de un proceso empresarial mediante el análisis de datos recopilados en tiempo real. Implica el uso de gráficos de control y otras técnicas estadísticas para detectar desviaciones significativas en el proceso, como también tomar medidas correctivas cuando sea necesario.
Segmentación y clasificación
La segmentación y clasificación de datos son técnicas estadísticas utilizadas para agrupar observaciones similares en diferentes categorías o segmentos con el objetivo de comprender mejor el comportamiento de los datos y tomar decisiones más personalizadas. Esto incluye técnicas como el análisis de conglomerados y la clasificación mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Tipos de análisis: descriptivo, predictivo, prescriptivo
Dentro del business analytics se encuentran el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Cada uno cuenta con un enfoque diferente y se utilizan para responder a distintos interrogantes y objetivos empresariales.
Análisis descriptivo
Se centra en describir y resumir los datos para entender qué sucedió en el pasado y cuál es la situación actual de la empresa. Proporciona una visión retrospectiva basada en datos históricos.
En este grupo, se encuentran la creación de informes, la generación de gráficos y tablas y el cálculo de medidas resumidas como promedios, medianas y desviaciones estándar.
Análisis predictivo
Se enfoca en predecir eventos futuros o resultados con base en patrones identificados en los datos históricos. Utiliza técnicas estadísticas y de modelado avanzadas para desarrollar modelos predictivos que puedan ayudar a anticipar tendencias, comportamientos o resultados futuros.
Análisis prescriptivo
Más allá de intentar predecir lo que sucederá en el futuro, se enfoca en recomendar acciones específicas para optimizar los resultados empresariales. En esta línea, utiliza técnicas avanzadas de optimización y simulación para evaluar diferentes escenarios y determinar la mejor acción a seguir en función de los objetivos y restricciones de la empresa.
En otras palabras, el análisis busca responder preguntas como “¿Qué deberíamos hacer?” o “¿Cuál es la mejor manera de lograr un objetivo específico?”, entre otras posibilidades.
Importancia de business analytics en los negocios
El business analytics juega un papel fundamental en los negocios por varias razones clave:
Toma de decisiones informada
Les permite a las organizaciones tomar decisiones empresariales fundamentadas y basadas en evidencia al proporcionar información valiosa y análisis detallados sobre diversos aspectos de la empresa.
Identificación de oportunidades y riesgos
Las compañías pueden identificar oportunidades de mercados emergentes como también posibles riesgos y desafíos. Esto genera que puedan adaptarse rápidamente a los cambios y aprovechar al máximo las condiciones cambiantes del mercado.
Optimización de procesos y recursos
Ayuda a optimizar los procesos empresariales y asignar recursos de manera eficiente, identificando áreas de mejoras como también aquellas en las que los recursos se pueden utilizar de manera más efectiva para maximizar el rendimiento empresarial.
Mejora del rendimiento operativo
Facilita la mejora del rendimiento operativo al proporcionar información detallada sobre la eficiencia y eficacia de los procesos y actividades empresarias, lo que beneficia a las empresas, debido a que pueden identificar áreas de mejora y tomar medidas correctivas.
Personalización y segmentación
Las organizaciones personalizan sus productos, servicios y estrategias de marketing para satisfacer las necesidades y preferencias individuales de los clientes al proporcionar información detallada sobre el comportamiento y características de estos.
Mejora la competitividad
Las empresas pueden mantenerse competitivas en un mercado que cada vez está más globalizado y competitivo, ya que se proporciona información valiosa sobre sus competidores, tendencias y cambios en el mercado.
Innovación y crecimiento
Fomenta la innovación y el crecimiento empresarial, ayudando a las empresas a identificar nuevas oportunidades de negocio, desarrollar productos y servicios innovadores como también explorar nuevas formas de generar valor para los clientes.
Transformación de datos en ventaja competitiva
Los datos se transforman en una ventaja competitiva cuando una empresa puede usarlos de forma eficiente para la toma de decisiones informadas y estratégicas. Un caso se da al utilizar el análisis predictivo, ya que las empresas pueden predecir tendencias futuras, comportamientos del mercado y demanda del cliente. Esto les permite adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y tomar decisiones proactivas que anticipen las necesidades de los clientes antes que la competencia.
Otro se da mediante la implementación de la personalización porque permite a las empresas comprender mejor a sus clientes y comportamientos de compra. Al aprovechar la información, pueden ofrecer productos y servicios altamente personalizados que satisfagan las necesidades individuales de los clientes más efectivamente que la competencia.
Por otra parte, gracias al análisis de datos, las compañías pueden identificar áreas de mejora en sus procesos operativos y de negocio. Al optimizarlos, aumentan su eficiencia, reducen costos y mejoran la calidad de productos y servicios, lo que genera una ventaja competitiva en términos de tiempo y recursos.
Asimismo, los datos pueden proporcionarles a los integrantes de una organización ideas y perspectivas únicas sobre cómo mejorar productos, servicios e incluso procesos existentes. Además, las empresas, al recopilar y analizar datos relevantes, pueden gozar de una mejor gestión de los riesgos asociados con sus operaciones, protegiendo su reputación y evitando pérdidas financieras, dándoles una ventaja competitiva en términos de estabilidad y seguridad.
Finalmente, el mencionado análisis de datos proporciona retroalimentación en tiempo real sobre el rendimiento empresarial, lo que ayuda a las empresas a identificar áreas de mejora de forma simple y efectiva. Adoptando un enfoque de mejora continua basada en datos, las empresas pueden mantenerse “ágiles” y adaptarse a los cambios del mercado.
En pocas palabras, los datos se convierten en una ventaja competitiva cuando una compañía puede utilizarlos, de manera estratégica, para tomar decisiones informadas, anticiparse a las necesidades del mercado, optimizar o implementar procesos, como también fomentar la innovación y la mejora continua. De esa forma, aquellas que puedan aprovecharlos al máximo estarán mejor posicionadas para sobresalir en su industria.
Apoyo en la toma de decisiones basadas en datos
El business analytics otorga un sólido apoyo en la toma de decisiones basadas en datos al proporcionar información accesible y relevante, además de hacer análisis profundos y predicciones precisas. A su vez, permite a las organizaciones comprender mejor a sus clientes, personalizar sus productos y servicios, como también optimizar el uso de estos.
Además, ayuda a evaluar y gestionar los riesgos empresariales, como también medir el rendimiento y ajustar las estrategias, según sea necesario. De esta forma, se facilita la mejora continua del desempeño empresarial.
Funciones y responsabilidades de un profesional en business analytics
Un business analyst o analista de negocios es un profesional especializado en comprender, analizar y mejorar los procesos y sistemas dentro de una organización. Su rol consiste en actuar como intermediario entre los equipos de negocios y tecnología, traduciendo las necesidades y objetivos empresariales en soluciones prácticas y eficientes.
Dentro de las responsabilidades se encuentran:
Análisis e investigación
- Identificar y priorizar las necesidades y requisitos funcionales y técnicos de la organización.
- Estudiar la estructura de la empresa y recopilar datos para verificar el cumplimiento de los objetivos corporativos.
- Recopilar y analizar datos.
- Utilizar herramientas como SQL y Excel para analizar grandes conjuntos de datos.
- Compilar gráficos, tablas y otros elementos de visualización de datos.
Creación de modelos y documentación
- Crear modelos visuales y documentación comprensible que faciliten la comunicación entre equipos.
- Traducir conceptos técnicos en términos comprensibles para colaborar efectivamente con diferentes departamentos.
- Optimizar procesos empresariales.
- Identificar oportunidades de mejora y proponer soluciones efectivas.
- Colaborar en pruebas para garantizar la implementación exitosa de soluciones.
Diferencias entre business analytics y business intelligence
Business intelligence (BI)
La inteligencia empresarial aprovecha los datos de la siguiente forma:
- Enfoque: se centra en el análisis descriptivo.
- Datos: utiliza datos históricos y actuales para comprender el estado actual de la empresa.
- Objetivo: proporciona información sobre lo que ha sucedido y lo que está sucediendo.
- Herramientas: incluye paneles de control, informes y cuadros de mando.
- Uso: ayuda en la toma de decisiones operativas y estratégicas.
Business analytics (BA)
Con respecto a la analítica empresarial, lo hace de la siguiente manera:
- Enfoque: se centra en el análisis predictivo y prescriptivo.
- Datos: utiliza datos históricos y actuales para predecir comportamientos futuros y optimizar procesos.
- Objetivo: proporciona información sobre lo que podría suceder y cómo mejorar.
- Herramientas: incluye técnicas estadísticas, minería de datos y modelos predictivos.
- Uso: ayuda en la toma de decisiones estratégicas y en la identificación de oportunidades de crecimiento.
En otras palabras, el business intelligence se enfoca en el pasado y el presente, mientras que business analytics busca predecir el futuro y optimizar los resultados. Sin embargo, ambos son necesarios para la toma de decisiones informada en una organización.
Enfoques y aplicaciones distintas en el análisis de datos
Los enfoques pueden ser descriptivo, basado en el “qué pasó”; predictivo, el cual utiliza modelos estadísticos y algoritmos para predecir eventos futuros; y el prescriptivo, que se enfoca en acciones específicas para optimizar resultados.
En cuanto a sus aplicaciones, está la gestión de operaciones, la cual incluye la optimización de procesos, gestión de inventario y programación de la cadena de suministro. En finanzas, se aplica al análisis de riesgos, detección de fraudes y pronóstico financiero. Otra de las áreas es la de marketing, en la que hay segmentación de clientes, personalización de campañas y análisis de retorno de inversión. También se aplica a la toma de decisiones estratégicas mediante la identificación de oportunidades de crecimiento y la evaluación de escenarios futuros.
Comparación de herramientas y metodologías
Business analytics combina los campos de la gestión, negocios y la ciencia de los datos. En este ámbito, se emplean tres métodos principales de análisis. Las metodologías en business analytics varían según las necesidades y objetivos de cada organización. Entre las más utilizadas se encuentran:
- Minería de datos: clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y relaciones.
- Cuadros de mando: agregan datos, permitiendo su análisis y visualización.
- Metodologías Bill Inmon y Ralph Kimball: estas metodologías se utilizan para mejorar procesos y tomar decisiones estratégicas.
Aplicaciones y herramientas de análisis de negocio
Análisis DAFO (SWOT)
Se enfoca en la evaluación de fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de un proyecto o empresa. Ayuda a tomar decisiones estratégicas al considerar factores internos y externos. Entre sus ventajas se encuentran la versatilidad y aplicaciones en todas las fases del proyecto.
Análisis MIST
Se enfoca en la misión, objetivos, estrategias y tácticas de una organización. Identifica metas específicas y opciones para el logro de la misión empresarial. Además, en cuanto a sus ventajas tiene un enfoque descendente y aplicable a todos los niveles organizativos.
Modelado de procesos de negocio (BPM)
Comprende a los procesos actuales y futuros de una empresa. Permite identificar la brecha entre los procesos existentes y los objetivos futuros. Entre sus ventajas se encuentran la facilitación de la mejora de procesos y la alineación con los objetivos.
Herramientas de Inteligencia de Negocios (BI)
Aplicaciones como Microsoft Power permiten descubrir información relevante para la toma de decisiones.Tableu sirve para destacar por sus capacidades de visualización de datos. Otras alternativas son QlikSense, Dundas BI y Sisense.
Variedad de herramientas disponibles para el análisis de datos empresariales
Power BI
Entre sus características se destacan una lógica de negocio sólida, múltiples capacidades de visualización y su facilidad de usar. Es ideal para equipos colaborativos con plantillas y opciones de visualización.
Tableau
Se trata de una de las plataformas líderes en visualización de datos. Entre sus funciones está la creación de gráficos interactivos, el análisis de datos en tiempo real y la exploración de patrones y tendencias. Entre sus ventajas están la potencia y versatilidad para análisis avanzados.
Qlik
Es una herramienta de análisis de datos con enfoque en la exploración intuitiva. Se caracteriza por el descubrimiento guiado de datos, las visualizaciones dinámicas y la integración con múltiples fuentes, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos
La importancia de especializarse en business analytics
En el mundo empresarial actual, contar con la capacidad de aprovechar los datos y convertirlos en información valiosa es un factor clave para el éxito de cualquier organización. Con el avance tecnológico y la digitalización de los procesos empresariales, se convierte en una disciplina fundamental para la toma de decisiones estratégicas.
Relevancia en el mercado laboral actual
El BA ofrece a las empresas una ventaja competitiva significativa. Esto se debe a que, al comprender y aprovechar los datos, las empresas pueden identificar oportunidades de crecimiento, optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y anticipar tendencias del mercado.
Necesidad de expertos en análisis de datos, retención de talento
En un entorno empresarial competitivo, es clave contar con habilidades sólidas en análisis de datos y comprensión de estrategias basadas en datos. En este sentido, un MBA especializado en business analytics les proporciona a los profesionales las herramientas y técnicas necesarias para aplicar estos conocimientos en la toma de decisiones y el desarrollo de una estrategia sólida.
Cómo empezar en el campo de business analytics
Formación y habilidades necesarias
Deberás considerar obtener una educación sólida en análisis de datos, mediante opciones como programas académicos, cursos o bootcamps especializados en business analytics. Para obtener éxito, es indispensable desarrollar habilidades técnicas en áreas como estadística, programación y visualización de datos.
En paralelo, deberás mantenerte al día con las últimas tendencias y herramientas en el análisis de datos, por lo que una buena opción es asistir a conferencias, seguir blogs y participar en comunidades en línea.
Oportunidades de crecimiento profesional
En la actualidad hay muchas oportunidades de crecimiento profesional en esta disciplina. Por ejemplo, en la consultoría, podrás ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos, como también explorar y extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.
Además, podrás contribuir en la planificación estratégica de las empresas, basada en datos, como también supervisar equipos de analistas y profesionales de datos.
Conclusión
Como explicamos a lo largo de este artículo, el business analytics les ofrece una gran cantidad de ventajas a las empresas que lo aplican. A su vez, debido a esta importancia, hay una gran demanda laboral y las oportunidades de crecimiento económico y desarrollo profesional se vuelven un gran atractivo para las personas que deciden especializarse en este rubro.
