En primer lugar, para conocer en profundidad qué es el business analytics, es necesario tener claro que se trata de una combinación de habilidades, tecnologías y diferentes prácticas. Este mix de cualidades permite examinar los datos y el rendimiento de una organización. Se trata de una forma de obtener información y tomar decisiones basadas en datos de cara al futuro utilizando el análisis estadístico para trazar una estrategia definida.
La analítica empresarial, una solución de datos y un subconjunto de la inteligencia empresarial, se refiere al uso de diferentes metodologías: la minería de datos, el análisis predictivo y el análisis estadístico. De esta forma, es posible analizar y transformar los datos en información útil, a la vez que identificar y anticipar todo tipo de tendencias y resultados.
Un buena forma de resumirlo es que el business analytic sirve para tomar decisiones empresariales más inteligentes en base a los datos. Así podrás saber cómo analizar el recorrido de compra de tu cliente.
El cuadro de mando de busines analytics
- Agregación de datos: antes del análisis, los datos deben reunirse, organizarse y filtrarse primero, a través de datos voluntarios o registros transaccionales.
- Minería de datos: clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y machine learning para identificar tendencias y establecer relaciones.
- Identificación de asociaciones y secuencias: consiste identificar 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: trata de analizar 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. Con esto, es posible identificar patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una serie de resultados organizativos.
- Optimización: Una vez que se han identificado las tendencias se han realizado las predicciones, las organizaciones puede utiliza técnicas de simulación para probar los mejores escenarios posibles.
- Visualización de datos: proporciona representaciones visuales como tablas y gráficos para un análisis de datos fácil y rápido.
Análisis de negocios vs data analytics
Ambas implican la recopilación de datos, la elaboración de modelos y la obtención de diferentes conocimientos. ¿Cuál es la diferencia entonces? El punto en el que difieren radica en que la business analytics es específica para los problemas relacionados con el negocio, como los costes y los beneficios, por lo que puede predecir lo que podría ocurrir de cara al futuro.
La ciencia de los datos es la más amplia. Su principal objetivo es responder a preguntas relacionadas con las preferencias de los clientes, los factores estacionales la geografía de la empresa. De esta forma, combina los datos con la creación de algoritmos y la tecnología para responder a estas preguntas.
Como conclusión, la ciencia de los datos es la ciencia que estudia los datos utilizando estadísticas, algoritmos y tecnología. Por lo tanto, el business analytics es el estudio estadístico de los datos empresariales.
Los tipos de business analytics
1. Análisis descriptivo
Es la interpretación de datos históricos y KPIs para identificar tendencias y patrones. Esto permite tener una visión global de lo ha ocurrido y de lo que está ocurriendo utilizando técnicas de agregación y extracción de datos.
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.
2. Análisis de diagnóstico
Se centra en el rendimiento que la empresa tuvo en el pasado para determinar qué elementos influyen en tendencias específicas.
Para ello se utiliza el desglose, el descubrimiento de datos, la extracción de datos y la correlación para revelar la causa de eventos específicos. Una vez que se llega a una comprensión de la probabilidad, y de por qué puede ocurrir un evento, se utilizan algoritmos para la clasificación y la regresión.
3. Análisis predictivo
Utiliza la estadística para predecir y evaluar los resultados futuros mediante modelos estadísticos y técnicas de machine learning. Este tipo de análisis suele tomar los resultados de la analítica descriptiva para crear modelos que determinen la probabilidad de resultados específicos.
Este tipo 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.
4. Análisis prescriptivo
Este tipo de análisis utiliza los datos del rendimiento para recomendar cómo manejar situaciones similares en el futuro. Este tipo de analítica empresarial no solo determina los resultados, sino que también puede recomendar las acciones específicas que deben ocurrir para tener el mejor resultado posible.
Este tipo de análisis empresarial se utiliza a menudo para adaptar varias opciones a las necesidades en tiempo real de un consumidor.
