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La analítica de negocio es un campo multidisciplinar que se centra en el proceso de transformar los datos en información valiosa que permita tomar mejores decisiones empresariales. En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones recopilan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, y la analítica empresarial es la clave para liberar el potencial oculto en estos datos.
¿Qué es la analítica de negocio?
Business Analytics es el proceso de utilizar el análisis de datos y las técnicas de análisis estadístico, cuantitativo y operativo para transformar los datos en información valiosa y mejorar la toma de decisiones empresariales. Implica recopilar, limpiar, organizar y analizar datos de diversas fuentes para extraer información y tendencias significativas que puedan ayudar a las organizaciones a mejorar sus operaciones, optimizar procesos y alcanzar sus objetivos estratégicos.
Los aspectos clave de la analítica empresarial incluyen:
- Gestión de datos
- Análisis de datos
- Visualización de datos
- Modelización predictiva
- Informar
- Apoyo a la toma de decisiones
- Gestión de datos: Consiste en recopilar y preparar datos de diversas fuentes, garantizar su calidad e integridad y organizarlos de forma que sean adecuados para el análisis.
- Análisis de datos: Los profesionales de Business Analytics utilizan métodos estadísticos, modelos matemáticos y técnicas de minería de datos para analizar datos y descubrir patrones, correlaciones y perspectivas.
- Visualización de datos: Para que los datos sean más comprensibles y procesables, Business Analytics suele implicar la creación de visualizaciones como cuadros, gráficos y paneles de control.
- Modelización predictiva: El análisis predictivo se utiliza para pronosticar tendencias y resultados futuros basándose en datos históricos. Puede resultar especialmente útil para predecir ventas, el comportamiento de los clientes o las tendencias del mercado.
- Elaboración de informes: Los profesionales de Business Analytics crean informes que comunican los resultados de sus análisis a las partes interesadas, incluidos los líderes empresariales, los ejecutivos y los responsables de la toma de decisiones.
- Apoyo a la toma de decisiones: El objetivo último de Business Analytics es proporcionar a los responsables de la toma de decisiones la información que necesitan para tomar decisiones informadas y basadas en datos que puedan conducir a mejores resultados empresariales.
¿Cuál es la definición de análisis empresarial?
La analítica empresarial hace referencia a las habilidades, tecnologías, prácticas, exploración iterativa continua e investigación del rendimiento empresarial pasado para obtener información e impulsar la planificación empresarial.
Se centra en el uso de datos y métodos estadísticos para analizar datos históricos, identificar tendencias, generar ideas y tomar decisiones empresariales fundamentadas. El objetivo de la analítica empresarial es mejorar los procesos de negocio, aumentar la eficiencia y lograr mejores resultados aprovechando los conocimientos basados en datos.
Este campo abarca diversas técnicas y herramientas, como la minería de datos, el análisis estadístico, el modelado predictivo y la visualización de datos, entre otras, para ayudar a las organizaciones a extraer información procesable de los datos e impulsar la toma de decisiones estratégicas.
¿Qué tipos de análisis empresarial existen?
Los principales tipos de análisis empresarial son
- Análisis descriptivo
- Análisis de diagnóstico
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Análisis descriptivo: El análisis descriptivo consiste en examinar datos históricos para comprender el rendimiento y los acontecimientos pasados de la empresa. Proporciona información sobre lo que ocurrió en el pasado, a menudo a través de estadísticas resumidas, visualización de datos e informes. El análisis descriptivo ayuda a las organizaciones a obtener una comprensión básica de sus operaciones.
- Análisis de diagnóstico: El análisis de diagnóstico va un paso más allá al investigar por qué se produjeron determinados acontecimientos o tendencias en el pasado. Implica un análisis de la causa raíz para identificar los factores que contribuyeron a resultados o problemas específicos. El análisis de diagnóstico ayuda a las organizaciones a comprender las razones de sus resultados y anomalías.
- Análisis predictivo: El análisis predictivo utiliza datos históricos y modelos estadísticos para predecir acontecimientos o tendencias futuros. Se trata de construir modelos predictivos que puedan hacer conjeturas sobre lo que podría ocurrir basándose en datos pasados. Este tipo de análisis es útil para anticipar el comportamiento de los clientes, prever la demanda y evaluar riesgos.
- Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo lleva el análisis predictivo un paso más allá al recomendar acciones o estrategias específicas para optimizar los resultados. No sólo predice escenarios futuros, sino que también sugiere el mejor curso de acción para lograr los resultados deseados. El análisis prescriptivo suele utilizarse para optimizar decisiones, asignar recursos y mejorar procesos.
¿Cuál es la diferencia entre business intelligence vs. data analytics vs. data science?
Diferencia entre inteligencia empresarial, análisis de datos y ciencia de datos:
1. Enfoque principal
- La inteligencia empresarial se centra principalmente en la elaboración de informes y la visualización de datos históricos para apoyar la toma de decisiones empresariales. Responde a preguntas como "¿Qué ha pasado?" y "¿Cómo hemos actuado en el pasado?".
- El análisis de datos es un campo más amplio que abarca diversas técnicas de examen de datos para descubrir ideas, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos. Responde a preguntas como "¿Por qué ha ocurrido?" y "¿Qué podemos hacer al respecto?".
- La ciencia de los datos es un campo altamente especializado que combina conocimientos de programación, estadística y dominio para extraer ideas, construir modelos predictivos y crear soluciones basadas en datos. Responde a preguntas como "¿Qué ocurrirá a continuación?" y "¿Cómo podemos hacer que ocurra?".
2. Estructura
- La inteligencia empresarial maneja datos estructurados procedentes de bases de datos, almacenes de datos y hojas de cálculo. No suele manejar datos no estructurados o semiestructurados.
- La analítica de datos puede manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Es más versátil a la hora de tratar distintos tipos de datos.
- La ciencia de datos trabaja con fuentes de datos diversas y a menudo no estructuradas, incluidos los macrodatos. Requiere un preprocesamiento y una limpieza de datos significativos.
3. Herramientas
- Las herramientas de inteligencia empresarial están diseñadas para crear informes, cuadros de mando y cuadros de mando. Las herramientas de BI más comunes son Tableau, Power BI y QlikView.
- Las herramientas de análisis de datos incluyen software estadístico, lenguajes de programación como Python y R, y herramientas como Excel. También puede utilizar algunas herramientas de BI para la visualización.
- La ciencia de datos emplea una amplia gama de herramientas, incluidos lenguajes de programación como Python y R, bibliotecas de aprendizaje automático y tecnologías de big data como Hadoop y Spark.
¿Cuáles son los retos habituales de la analítica empresarial?
Los retos comunes de la analítica empresarial son:
- Calidad de los datos
- Integración de datos
- Seguridad y privacidad de los datos
- Escalabilidad
- Déficit de competencias
- Coste
- Complejidad
- Gestión del cambio
- Calidad de los datos: La mala calidad de los datos puede dar lugar a análisis imprecisos y percepciones erróneas. Los datos pueden contener errores, incoherencias o valores omitidos, lo que puede dificultar la eficacia de los análisis.
- Integración de datos: Las organizaciones suelen tener datos almacenados en varios sistemas y formatos. La integración de estos datos para su análisis puede resultar compleja y laboriosa, y exigir su limpieza y transformación.
- Seguridad y privacidad de los datos: El manejo de datos sensibles requiere medidas de seguridad sólidas para protegerse contra las infracciones. El cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos, como GDPR o HIPAA, es una preocupación fundamental.
- Escalabilidad: A medida que crecen los volúmenes de datos, la infraestructura y las herramientas utilizadas para el análisis deben escalar en consecuencia. Esto puede plantear retos en términos de hardware, software y potencia de procesamiento.
- Falta de cualificación: Encontrar y retener analistas de negocio, analistas de datos y científicos de datos cualificados puede ser todo un reto. La demanda de profesionales analíticos suele ser superior a la oferta.
- Coste: implantar y mantener herramientas e infraestructuras analíticas puede ser costoso. Las licencias, los gastos de hardware y los costes de mantenimiento continuo son factores a tener en cuenta.
- Complejidad: Los proyectos analíticos pueden llegar a ser complejos, especialmente cuando se trata de técnicas avanzadas como el aprendizaje automático. Garantizar que los análisis sean comprensibles y procesables puede ser todo un reto.
- Gestión del cambio: La adopción de decisiones basadas en datos puede exigir un cambio cultural en la organización. Los empleados pueden necesitar formación y apoyo para adaptarse a las prácticas basadas en datos.
¿Cuáles son ejemplos de análisis empresarial?
Los ejemplos de análisis empresarial son:
- Segmentación de clientes: Las empresas utilizan la analítica para segmentar su base de clientes en grupos distintos en función de sus características demográficas, su comportamiento o sus patrones de compra. Esto ayuda a adaptar las estrategias de marketing y las ofertas de productos a segmentos específicos de clientes para lograr un mayor compromiso y mayores tasas de conversión.
- Predicción de bajas: La analítica puede identificar a los clientes que corren el riesgo de cancelar suscripciones o interrumpir servicios. Analizando los datos históricos y el comportamiento de los clientes, las empresas pueden tomar medidas proactivas para retenerlos.
- Previsión de ventas: La analítica empresarial se utiliza para prever las tendencias futuras de las ventas y la demanda de productos o servicios. Esta información es esencial para la gestión de inventarios, la planificación de la producción y la asignación de recursos.
- Análisis de la cesta de la compra: Los minoristas utilizan la analítica para analizar los patrones de compra de los clientes y descubrir asociaciones entre productos. Esto ayuda a la colocación de productos, la venta cruzada y las recomendaciones personalizadas.
- Optimización de la cadena de suministro: La analítica desempeña un papel crucial en la optimización de las operaciones de la cadena de suministro mediante el análisis de los datos relacionados con los niveles de inventario, los costes de transporte y las fluctuaciones de la demanda. Esto garantiza una logística eficiente y un ahorro de costes.
- Evaluación del riesgo crediticio: Las entidades financieras emplean la analítica para evaluar la solvencia de los solicitantes de préstamos. Los modelos predictivos analizan el historial crediticio y otras variables para determinar la probabilidad de impago.
¿Cuáles son las funciones y responsabilidades en el análisis empresarial?
Las responsabilidades en el análisis empresarial son:
- Recopilar y analizar datos para comprender los procesos y problemas empresariales.
- Traducir los requisitos empresariales en soluciones basadas en datos.
- Crear y mantener informes, cuadros de mando y visualizaciones.
- Identificar tendencias, patrones y perspectivas en los datos.
- Colaborar con las partes interesadas para definir los objetivos y resultados del proyecto.
- Formule recomendaciones basadas en datos para mejorar las operaciones empresariales.
- Supervisar y evaluar el impacto de las soluciones aplicadas.
¿Cómo funciona la analítica de negocio?
Los pasos de trabajo de la analítica empresarial son:
- Recogida de datos
- Preprocesamiento de datos
- Exploración de datos (análisis descriptivo)
- Análisis de datos (análisis de diagnóstico)
- Modelización predictiva (análisis predictivo)
- Modelización prescriptiva (análisis prescriptivo)
- Visualización de datos
- Comunicación e informes
1. 1. Recogida de datos
- El proceso comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo, aplicaciones web, sensores, etc.
- Los datos pueden ser estructurados (por ejemplo, tablas de bases de datos) o no estructurados (por ejemplo, documentos de texto, publicaciones en redes sociales).
- La recogida de datos puede implicar su extracción, integración y transformación para garantizar su calidad y coherencia.
2. Preprocesamiento de datos
- El preprocesamiento de datos consiste en limpiarlos y prepararlos para el análisis.
- Este paso incluye el tratamiento de los valores que faltan, la eliminación de duplicados, la normalización de los formatos de los datos y el tratamiento de los datos atípicos.
- Los datos también pueden transformarse para garantizar que se ajustan a los objetivos del análisis (por ejemplo, convirtiendo unidades o escalando características).
3. Exploración de datos (análisis descriptivo)
- El análisis descriptivo consiste en explorar y resumir los datos para obtener una comprensión inicial.
- Los analistas utilizan técnicas como la visualización de datos, las estadísticas resumidas y la elaboración de perfiles de datos para identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos.
4. Análisis de datos (análisis de diagnóstico)
- El análisis de diagnóstico profundiza para comprender por qué se han producido determinados eventos o patrones en los datos.
- Los analistas pueden llevar a cabo análisis de causas y pruebas de hipótesis para identificar los factores que contribuyen a resultados específicos.
5. Modelización predictiva (análisis predictivo)
- El análisis predictivo consiste en crear modelos matemáticos y algoritmos para predecir resultados futuros a partir de datos históricos.
- Para hacer predicciones se utilizan técnicas como el análisis de regresión, el análisis de series temporales y el aprendizaje automático.
6. Modelización prescriptiva (análisis prescriptivo)
- El análisis prescriptivo va más allá y recomienda acciones o estrategias específicas para optimizar los resultados.
- Ayuda a responder a preguntas como "¿Qué debemos hacer para lograr un resultado deseado?".
7. Visualización de datos
- Las herramientas y técnicas de visualización de datos se utilizan para crear representaciones visuales de los datos, como diagramas, gráficos y cuadros de mando.
- Las visualizaciones facilitan a los interesados la comprensión e interpretación de datos complejos.
8. Comunicación e informes
- Los analistas y profesionales de datos comunican sus conclusiones y conocimientos a las partes interesadas mediante informes, presentaciones y narraciones de datos.
- Una comunicación clara y concisa es esencial para orientar a los responsables de la toma de decisiones.
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