¿Qué es Business Analytics y por qué lo necesita para tener éxito?

Cuando se trata de palabras de moda utilizadas por las empresas, el análisis debe estar en la parte superior de la lista de los más utilizados.

Gracias a Internet y todas las formas en que la tecnología está cambiando, el análisis y la extracción de datos nunca han sido más importantes. Y si bien los datos son excelentes, es lo que se hace con ellos lo que puede hacer o deshacer una empresa.

Ahí es donde entra la analítica empresarial.

Cuando se usa correctamente, BA se puede aprovechar para predecir con precisión eventos futuros que están relacionados con las acciones de los consumidores, las tendencias del mercado y también ayudar a crear procesos más eficientes que podrían generar un aumento en los ingresos.

Fundamentos de la analítica empresarial

El análisis empresarial tiene muchos casos de uso, pero cuando se trata de organizaciones comerciales, BA generalmente se usa para:

• Analizar datos de una variedad de fuentes. Esto podría ser cualquier cosa, desde aplicaciones en la nube hasta herramientas de automatización de marketing y software CRM.
• Use análisis y estadísticas avanzados para encontrar patrones dentro de los conjuntos de datos. Estos patrones pueden ayudarlo a predecir tendencias en el futuro y acceder a nuevos conocimientos sobre el consumidor y su comportamiento.
• Supervise los KPI y las tendencias a medida que cambian en tiempo real. Esto facilita que las empresas no solo tengan sus datos en un solo lugar, sino que también lleguen a conclusiones de forma rápida y precisa.
• Apoyar las decisiones basadas en la información más actualizada. Con BA proporcionando una gran cantidad de datos que puede usar para respaldar sus decisiones, puede estar seguro de que está completamente informado no para uno, sino para varios escenarios diferentes.

Si bien estos son los casos de uso más comunes, existen cuatro métodos principales de análisis empresarial. Se implementan por etapas, comenzando por la más simple. Un método no es más importante que otro, todo depende de cuál sea su objetivo final al usar BA.

Cuando utiliza estos cuatro tipos de análisis, sus datos se pueden limpiar, diseccionar y absorber de una manera que hace posible crear soluciones sin importar los desafíos que pueda enfrentar su organización.

1. Analítica descriptiva: Interpretación de datos históricos y KPIs para identificar tendencias y patrones. Esto permite una visión general de lo que sucedió en el pasado y lo que está sucediendo actualmente utilizando técnicas de agregación de datos y minería de datos.
   
   Muchas empresas utilizan el análisis descriptivo para profundizar en el comportamiento de los clientes y cómo pueden dirigir las estrategias de marketing a esos clientes.
2. Análisis de diagnóstico: se centra en el rendimiento anterior para determinar qué elementos influyen en tendencias específicas.
   
   Esto se hace mediante desglose, descubrimiento de datos, extracción de datos y correlación para revelar la causa de eventos específicos. Una vez que se llega a un entendimiento sobre la probabilidad del evento y por qué puede ocurrir un evento, se utilizan algoritmos para la clasificación y la regresión.
3. Análisis predictivo: utiliza estadísticas para pronosticar y evaluar resultados futuros utilizando modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático. Esto a menudo toma los resultados del análisis descriptivo para crear modelos que determinan la probabilidad de resultados específicos.
   
   Los equipos de ventas y marketing suelen utilizar este tipo para pronosticar opiniones de clientes específicos en función de los datos de las redes sociales.
4. Análisis prescriptivo: utiliza datos de rendimiento anteriores para recomendar cómo manejar situaciones similares en el futuro. Este tipo de análisis empresarial no solo determina los resultados, sino que también puede recomendar las acciones específicas que deben ocurrir para obtener el mejor resultado posible. Esto a menudo se logra mediante el aprendizaje profundo y redes neuronales complejas.
   
   Este tipo de análisis comercial se usa a menudo para hacer coincidir varias opciones con las necesidades en tiempo real de un consumidor.

Decidir qué método elegir dependerá de la situación comercial en cuestión.

Ahora que hemos acotado cómo funciona, analicemos todos los componentes que intervienen en el análisis empresarial y qué métodos utiliza para encontrar sus valiosas conclusiones.

El método que decida seguir cuando se sumerja profundamente en BA dependerá del objetivo final que establezca antes de comenzar el proceso. Cualquiera que sea el método que elija, seguramente encontrará información procesable esperándolo en la línea de meta.

Procesamiento de datos

La minería de datos es la estrategia de tamizar conjuntos de datos masivos para descubrir patrones, tendencias y otras verdades sobre los datos que inicialmente no son visibles mediante el aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. Hay varias técnicas de minería de datos de las que puede extraer el análisis empresarial, incluida la regresión, la agrupación en clústeres y la detección de valores atípicos.

Este es un elemento útil del análisis empresarial, ya que conduce a una toma de decisiones más rápida y eficiente.

Por ejemplo, a través de la minería de datos, una empresa puede ver qué clientes están comprando productos específicos en ciertas épocas del año. Estos datos se pueden usar para segmentar a esos clientes.

Extracción de textos

La minería de texto es el proceso de extraer información de alta calidad del texto en las aplicaciones y en toda la World Wide Web.

Las empresas utilizan la minería de texto para recopilar información textual de sitios de redes sociales, comentarios de blogs e incluso guiones de centros de llamadas. Luego, estos datos se utilizan para mejorar el servicio y la experiencia del cliente, desarrollar nuevos productos y revisar el desempeño de sus competidores.

Agregación de datos

El proceso de agregación de datos consiste en recopilar y recopilar los datos, que luego se presentan en un formato resumido. Esencialmente, antes de que pueda analizarse, debe recopilarse, centralizarse, limpiarse y luego filtrarse para eliminar cualquier imprecisión o redundancia.

Este es un paso crucial para el análisis empresarial porque la precisión con la que puede recopilar información de los datos está directamente relacionada con el tipo de resultados relevantes y procesables que obtendrá al final del proceso.

Un ejemplo de agregación de datos sería cómo un equipo de marketing utiliza datos como la demografía y las métricas de los clientes (edad, ubicación, número de transacciones, etc.) para personalizar sus mensajes y ofertas.

Pronóstico

Cuando se utilizan análisis de negocios para analizar procesos que ocurrieron durante un período o temporada específica, las empresas obtienen un pronóstico de eventos o comportamientos futuros, gracias a los datos históricos.

El pronóstico se puede usar para varias cosas diferentes, como las ventas minoristas en días festivos específicos y los picos en búsquedas específicas de Internet en torno a ciertos eventos, como una entrega de premios o el Super Bowl.

Jackie Jeffers, estratega de análisis de Portent, destaca la importancia de utilizar la previsión como una parte importante de su estrategia. "La previsión basada en datos históricos es útil para establecer objetivos anuales y predecir el comportamiento de los usuarios en línea, como el tráfico y las conversiones. El análisis del recorrido del cliente le permite identificar las interacciones de primer contacto con un cliente potencial, hasta el paso de la conversión. Tener visibilidad a todos los puntos de contacto en el proceso de crianza le permite optimizar los pasos intermedios y mejorar el recorrido del usuario".

El análisis empresarial no solo ayuda a construir su embudo de clientes potenciales, sino que también afecta sus resultados de otras maneras. Pronosticar el volumen de llamadas, por ejemplo, puede ayudar a optimizar los recursos de personal en un centro de llamadas. Tener la capacidad de recopilar y analizar datos no solo es beneficioso sino fundamental para tomar decisiones informadas y basadas en datos".

Visualización de datos

Para todos los aprendices visuales, la visualización de datos es una parte imprescindible del análisis empresarial. Toma a la perfección la información y los conocimientos extraídos de sus datos y los presenta en un gráfico o cuadro interactivo.

El software de visualización de datos correcto es crucial para este proceso para ayudar a rastrear las métricas comerciales y los KPI en tiempo real para que pueda comprender mejor el rendimiento y los objetivos. Si no está seguro de qué opción de software es la adecuada para su empresa, eche un vistazo a los cientos de reseñas imparciales que le ofrece G2.

¿Por qué es importante el análisis de negocios?

Hay muchas partes móviles que intervienen en el análisis empresarial, pero puede no estar claro por qué BA es importante para su organización en primer lugar.

Para empezar, el análisis empresarial es la herramienta que su empresa necesita para tomar decisiones precisas. Es probable que estas decisiones afecten a toda su organización, ya que le ayudan a mejorar la rentabilidad, aumentar la cuota de mercado y proporcionar un mayor rendimiento a los accionistas potenciales.

No se puede negar que muchas empresas se ven afectadas por la tecnología, pero cuando se usa correctamente, BA tiene la oportunidad de impactar a su empresa para mejor, ya que proporciona una ventaja competitiva a una variedad de empresas.

Si bien algunas empresas no están seguras de qué hacer con grandes cantidades de datos, el análisis empresarial funciona para combinar estos datos con información útil para mejorar las decisiones que toma como empresa.

Además, dado que estos datos se pueden presentar en cualquier formato, la persona que toma las decisiones en su organización se sentirá informada de una manera que funcione para ellos y los objetivos que estableció al comienzo del proceso.

Esencialmente, las cuatro formas principales en que el análisis empresarial es importante, sin importar la industria, son:

• Mejora el rendimiento al brindarle a su empresa una imagen clara de lo que funciona y lo que no.
• Proporciona decisiones más rápidas y precisas.
• Minimiza los riesgos, ya que ayuda a una empresa a tomar las decisiones correctas con respecto al comportamiento, las tendencias y el rendimiento del consumidor.
• Inspira el cambio y la innovación respondiendo preguntas sobre el consumidor

Ejemplos de análisis de negocios

El análisis empresarial tiene casos de uso en una amplia gama de industrias y organizaciones. A medida que la tecnología se vuelve más avanzada, más y más empresas están desarrollando nuevas formas de utilizar Big Data en su beneficio para maximizar sus ganancias y mejorar la experiencia del cliente.

Por ejemplo, supongamos que dirige un restaurante de comida rápida. Puede utilizar el análisis empresarial para acelerar el proceso de pedido de sus clientes mediante el servicio de autoservicio. Cuando use BA para monitorear el tráfico que recibe el drive-thru, podrá conocer sus horas pico y cuándo aumentar la eficiencia.

Cuando sabe que la fila está a punto de alargarse, puede moverse entre su personal para que más empleados trabajen en el carril de acceso directo, o incluso hacer que recomienden pedidos que se puedan completar rápidamente. Cuando las líneas son más cortas, los empleados pueden recomendar artículos con márgenes más altos que son más caros y toman más tiempo para crear.

El popular servicio de entrega de kits de comidas, Blue Apron, usó análisis comerciales para pronosticar la demanda de sus pedidos y recetas. Cada semana, enviaban a sus suscriptores un menú mixto de comidas para comprar y, gracias al análisis predictivo, pudieron usar varios conocimientos de datos para evitar el deterioro del producto y cumplir con los pedidos.

Para hacer esto, Blue Apron analizó los conocimientos relacionados con el cliente que consistían en datos históricos de la frecuencia con la que un cliente realizaba pedidos específicos. También hubo datos relacionados con recetas que se centraron en la preferencia de un cliente por recetas en el pasado. Finalmente, observaron las tendencias estacionales para ver si había patrones de compra de tarifas de pedido más altas o más bajas para una época específica del año.

Gracias al análisis predictivo, Blue Apron pudo comprender mejor a sus clientes, mejorar la experiencia del usuario, predecir cambios en las preferencias e incluso identificar cómo cambian los gustos en las comidas con el tiempo.

El director ejecutivo de Growth Hackers, Jonathan Aufray, se tomó el tiempo para compartir cómo utilizan el análisis empresarial. "En Growth Hackers, utilizamos análisis de negocios para rastrear nuestras fuentes de tráfico y la cantidad de clientes potenciales que generamos. Esto nos permite comprender qué estrategias de marketing funcionan y cuáles no, lo que nos permite optimizar las de menor rendimiento, descartar algunas, y duplique los canales de marketing que dan los mejores resultados".

También utilizamos análisis de negocios para los clientes a los que ayudamos. Es esencial poder realizar un seguimiento de sus acciones y recopilar datos para seguir mejorando sus estrategias. Sin datos, no puede saber qué está funcionando y cómo optimizar su estrategia. Creo que todas las empresas deberían usar análisis para su marketing, generación de oportunidades, ventas y experiencia del cliente".

Beneficios de la analítica de negocios

No importa el tamaño de su negocio o la industria en la que opera, el análisis de negocios brinda una variedad de beneficios.

Uno de los principales beneficios es que le permite a su empresa planificar lo inesperado. BA puede modelar las tendencias en las ventas, las ganancias y otras métricas clave de una organización mientras las proyecta para el futuro. Esto permite a las empresas ver los cambios que pueden ocurrir anualmente, estacionalmente o en cualquier escala, lo que brinda la oportunidad de prepararse y planificar con anticipación.

Tal vez necesite reducir el gasto para prepararse para una temporada lenta o invertir en nuevas campañas de marketing. BA puede facilitar que las empresas más grandes predigan el volumen de pedidos y minimicen el desperdicio.

El análisis empresarial también le permite a su organización probar nuevas campañas de marketing. Dado que BA le brinda datos sobre el comportamiento del cliente, puede comprender mejor la efectividad de sus campañas publicitarias en diferentes audiencias y datos demográficos. Además, cuando pueda identificar que es menos probable que el cliente regrese, puede considerar ofrecer promociones específicas para recuperar su negocio.

Cuando utilice BA a su favor, tendrá una ventaja competitiva sobre la competencia, sin importar su industria.

Retos de la analítica empresarial

El análisis empresarial tiene algunos obstáculos potenciales que deberá superar.

Para empezar, encontrará el mayor éxito cuando todas las partes dentro de su empresa apoyen completamente su adopción y ejecución. Siempre necesitará la aceptación del liderazgo senior y una estrategia corporativa clara.

Conseguir que todos los miembros de la alta dirección aprueben una estrategia de BA puede ser difícil, así que asegúrese de presentar los análisis empresariales como apoyo a las estrategias que ya existen. Esto también debe incluir metas claras y medibles para ayudar a quienes tardan en convencerse de los beneficios de BA.

Además de la propiedad ejecutiva, el análisis de negocios también requiere la participación de TI, lo que significa que se debe contar con la infraestructura y las herramientas tecnológicas adecuadas para manejar los datos. Los equipos de negocios y de TI deben trabajar juntos para que el análisis de negocios realmente tenga éxito. Mientras lo hace, asegúrese de tener el software de gestión de proyectos adecuado para implementar modelos predictivos y adoptar un enfoque ágil.

Durante los primeros meses de un proyecto de análisis, es importante mantener el compromiso con el resultado final. Si bien el costo del software de análisis puede ser alto y el retorno de la inversión no es inmediato, manténgase dedicado. Los modelos analíticos se desarrollarán con el tiempo y las predicciones solo mejorarán. Una empresa que no puede superar el período de inversión probablemente abandonará todo el concepto.

Una vez que se presenten sus análisis, también necesitará la aceptación del usuario final.

Los usuarios finales deben participar en la adopción de análisis de negocios y participar en el modelo predictivo que se desarrolló. Con eso viene la gestión de cambios de primer nivel, ya que su organización debe estar preparada para los cambios que estos conocimientos traerán a las operaciones comerciales y tecnológicas actuales.

Carreras en análisis de negocios

Una carrera en análisis de negocios es una opción popular entre aquellos que disfrutan trabajar con números. Para comenzar a trabajar en una carrera en BA, necesitará una licenciatura en análisis comercial, ciencia de datos, gestión de la información, inteligencia comercial, marketing, estadísticas o un campo relacionado.

Algunas de las trayectorias profesionales más populares relacionadas con el análisis empresarial son:

• Analista de datos o científico de datos: como científico de datos, recopilaría, analizaría y organizaría datos de una manera que proporcione a la organización información valiosa que todos los departamentos puedan utilizar. Un analista de datos presenta estos datos a la alta dirección mediante tablas, gráficos y otros tipos de informes.
• Analista de inteligencia comercial: un analista de inteligencia comercial es diferente en la forma en que recopilará y analizará información para obtener una ventaja sobre las organizaciones competidoras. Presentarán a la alta gerencia exactamente dónde se encuentra su negocio, sus fortalezas y debilidades, y cómo pueden generar mayores ganancias.
• Especialista en análisis de big data: utilizando los últimos avances en tecnología y ciencia de datos, los especialistas en análisis de big data resuelven los desafíos que surgen cuando se trabaja en una industria digital. A menudo se les pedirá que evalúen varias decisiones utilizando los conocimientos adquiridos a través de los datos y deben poder respaldar sus conclusiones con evidencia fáctica.
• Analista o consultor de gestión: el papel de un analista de gestión consiste en trabajar con las operaciones comerciales y asegurarse de que funcionen sin problemas y de manera efectiva. Trabajará con varios otros departamentos para delimitar qué procesos comerciales deben mejorarse y, al mismo tiempo, encontrar una manera de mejorar la eficiencia.
• Gerente de marketing : aquellos que elijan la ruta de un gerente de marketing deberán idear las estrategias de marketing de la organización. Ya sea que se trate de supervisar campañas de marketing, recopilar análisis minoristas, trabajar directamente con los equipos de ventas y marketing o informar a la alta gerencia, es probable que dependa del tipo de organización y la industria.
• Analista de investigación de operaciones: los analistas de investigación de operaciones trabajan para analizar datos operativos utilizando tecnología de la información para ejecutar un análisis y desarrollar soluciones para mejorar la eficiencia en varios departamentos.
• Analista de investigación de mercado: aquellos que elijan ser analistas de investigación de mercado trabajarán directamente con datos de marketing. Este tipo de información ayudará a identificar clientes potenciales, evaluar la conveniencia del producto y desarrollar rangos de precios específicos para aumentar los ingresos con el tiempo.
  

salario analista de datos

Si necesita un lugar para comenzar dentro de la industria de análisis de negocios, uno de los caminos más comunes es el rol de analista de datos. No se puede negar que este trabajo tiene una gran demanda, especialmente cuando se considera que cada organización está comenzando a ver el valor que un analista de datos agregará a su personal.

Si va por este camino, es posible que se pregunte si vive en una ciudad que paga más para convertirse en una. Aquí están las cinco principales ciudades que pagan:

Habilidades de análisis de negocios

Para tener una carrera en uno de los roles enumerados anteriormente, necesitará un conjunto de habilidades específicas para tener éxito.

• Pensamiento crítico: una parte importante de trabajar con análisis de negocios es saber qué datos pueden ser útiles para tomar decisiones y pensar críticamente sobre las implicaciones de los datos que se recopilan.
• Resolución de problemas: el objetivo general de recopilar datos suele ser resolver un punto problemático específico dentro de la organización, por lo que tener esta habilidad hace que sea más fácil conectar los puntos y sacar conclusiones en el camino.
• Comunicación: Ya sea que esté trabajando con otros en su equipo o comunicando los hallazgos a la alta gerencia, ser un comunicador fuerte a través de la escritura y la presentación es clave.
• Curiosidad: trabajar con análisis de negocios significa tener curiosidad sobre cómo funcionan las cosas, cómo encajan y cómo cambian con el tiempo.
• Orientado a los detalles: dado que los que trabajan en este campo con datos tan complejos, es crucial prestar atención a los muchos detalles de estos datos y las recomendaciones que pueden presentar.
  

Analítica empresarial frente a inteligencia empresarial

No es raro que la inteligencia empresarial (BI) a menudo se confunda con el análisis empresarial y viceversa, ya que los dos son similares. BI también se ocupa de los datos históricos, pero estos datos tienden a compilarse desde varios lugares, como el software CRM de una empresa, los sistemas ERP y las herramientas de automatización de marketing.

Tanto con BA como con BI, los datos se recopilan, clasifican y muestran mediante un software de visualización de datos para que los ejecutivos de negocios puedan tener una representación visual de cualquier pico o punto débil que pueda descubrirse.

Sin embargo, hay una diferencia principal entre los dos:

La inteligencia comercial se preocupa más por informar el desempeño de una empresa y su posición en las métricas clave. Brinda contexto a lo que sucedió en el pasado, por qué pudo haber sucedido y qué está sucediendo ahora.

El análisis empresarial toma el contexto proporcionado por la inteligencia empresarial y aplica análisis estadístico, extracción de datos, modelado predictivo y otras técnicas. Estos métodos son más avanzados y proporcionarán más contexto de lo que se espera en el futuro , también conocido como previsión.

Puede ser complicado determinar qué método es el adecuado para su negocio. Utilice la inteligencia empresarial si:

• Necesita visualizar el desempeño pasado o presente de su empresa.
• Está menos preocupado por la predicción que por agregar y visualizar métricas importantes.
• Le gustaría que más usuarios conozcan los datos. Esto es posible gracias a la inteligencia empresarial de autoservicio, una solución dirigida a usuarios menos técnicos para que puedan generar gráficos e informes.
• Se siente cómodo tomando decisiones basadas en los datos.

Por otro lado, utilice análisis de negocios si:

• Necesita una forma de visualizar el rendimiento futuro de su empresa.
• La predicción es clave para el éxito de su empresa.
• Tiene analistas de datos para explorar y manipular los datos que también pueden visualizar los resultados para un pronóstico preciso.
• Preferiría tomar decisiones basadas en los resultados de la extracción de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo.

Analítica empresarial frente a ciencia de datos

Al igual que la inteligencia empresarial, a veces no está claro en qué se diferencia el análisis empresarial de la ciencia de datos. Ambos implican la recopilación de datos, el modelado y la obtención de diversos conocimientos.

La diferencia entre los dos radica en que BA es específico para problemas relacionados con el negocio, como costos y ganancias, y puede predecir lo que podría suceder en el futuro.

La ciencia de datos es el más grande o el superconjunto de los dos, ya que su enfoque principal es responder preguntas relacionadas con las preferencias del cliente, los factores estacionales y la geografía dentro del negocio. Combina datos con la construcción de algoritmos y la tecnología para responder a estas preguntas.

En resumen, la ciencia de datos es la ciencia de estudiar datos utilizando estadísticas, algoritmos y tecnología. BA es el estudio estadístico de los datos comerciales.

Consideremos un ejemplo de la vida real.

Digamos que abres una heladería. Compras todos los ingredientes y equipos necesarios, e incluso se te ocurre un nombre pegadizo.

El análisis empresarial lo ayudará a responder preguntas como:

• ¿Es rentable mi negocio?
• ¿Cómo puedo hacer que mi negocio sea aún más rentable?
• Si no es rentable, ¿qué estoy haciendo mal?
• ¿Qué artículo está causando la falta de rentabilidad?
• ¿Debo vender mi helado a un precio más alto o más bajo?

La ciencia de datos puede ayudarlo a responder preguntas como:

• ¿Cuál es el perfil demográfico típico del consumidor medio de helados?
• ¿Reproducir la música de los 40 mejores en la radio hará que mis clientes den más propinas?
• ¿Cuál es la mejor ubicación geográfica para abrir otra heladería?
• ¿En qué mes del año vendo más helados?

Mejores prácticas de análisis empresarial

Implementar la estrategia de análisis empresarial adecuada no es algo que una empresa pueda hacer de la noche a la mañana. Sin embargo, cuando se implementan las mejores prácticas específicas, puede estar seguro de que la información que recibe permitirá que su empresa tenga el mayor éxito posible. Estas mejores prácticas incluyen:

• Definición de su caso de uso empresarial y el objetivo antes de utilizar el análisis empresarial
• Decidir sobre criterios específicos para el éxito y el fracaso
• Validación de modelos utilizando sus criterios de éxito y fracaso
• Crear una metodología, reducir sus datos y determinar los factores internos y externos que intervienen para hacer una predicción precisa

Cuando se toma el tiempo para realizar estas cuatro prácticas, puede estar seguro de que su empresa se beneficiará al máximo de la toma de decisiones basada en datos.

Vamos a ir al grano

Cuando su organización elige usar análisis de negocios, está obligado a tomar mejores decisiones con respecto a los ingresos, la experiencia del cliente y la eficiencia general.

Estos métodos a menudo se consideran una joya escondida, ya que pueden revelar formas de obtener una ventaja sobre sus competidores. Establece tu objetivo, no pierdas de vista el premio y te sorprenderá gratamente lo que encuentres.

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