El Análisis de datos sé a convertido en la actualidad en una de las herramientas fundamentales para la creación de estrategias competitivas y en la forma más eficiente para tomar decisiones acertadas. En concreto, Business Analytics (Análisis empresarial) ha sido una pieza fundamental para el éxito de la mayoría de las empresas más grandes del mundo.
Uno de tantos ejemplos del potencial del Análisis empresarial es el caso de Amazon, empresa gigantesca y una de las marcas que más invierte en la innovación. Gracias al Business Analytics fueron capaces de automatizar la gestión de su inventario, Mejorar la recomendación eficiente de productos a clientes y crear estrategias logísticas para mejorar el desempeño interno de la empresa.
Y no solo ellos están valiéndose del Análisis de datos empresariales para crecer y ser más competentes, otras marcas como Coca Cola, BBVA, Apple, Carrefour y muchas más también lo hacen y cosechan los resultados. Por eso, en ESEID Business School, exploraremos en profundidad el fascinante mundo del Business Analytics, abordando qué es, los diferentes tipos de análisis, las ventajas que ofrece y las diferencias clave entre ellos.
Asimismo, abordaremos las diferencias fundamentales entre los tipos de Business Analytics, destacando cómo se utilizan, qué métodos se aplican y qué resultados se esperan de cada uno. Comprender estas diferencias es crucial para seleccionar la estrategia de análisis adecuada para una situación empresarial específica.
¿Qué es el Business Analytics?
El Business Analytics o también conocido como análisis empresarial, es el proceso de explorar, analizar y utilizar datos empresariales para obtener información valiosa y tomar decisiones estratégicas fundamentadas. Un experto en esta materia utiliza diferentes técnicas y herramientas analíticas para identificar patrones y las relaciones ocultas entre ellos para así utilizar los datos como una ventaja significativa para la competitividad de la empresa.
Uno de los ejemplos más conocidos del análisis de datos empresariales es el que llevó a cabo Henry Ford en su primera fabrica de autos. Él midió con exactitud el tiempo en el que sus trabajadores se tardaban en sus labores individuales para optimizar su línea de ensamblaje. Esto permitió que el tiempo de producción de un auto se redujera de 12 horas a solo 93 minutos. Gracias a esto, Ford conseguía ensamblar más de 1000 autos por día con una sola linea y ya para 1914, Ford produjo 308.162 autos, más que todos los demás fabricantes de autos en la época juntos.
Sin embargo, esta empresa no fue la primera en aplicar este concepto. La analítica en los negocios se remonta a los esfuerzos de gestión implementados por Frederick Winslow Taylor a fines del siglo XIX. Claro que no fue hasta la década de 1960 que la analítica empezó a recibir mayor atención, coincidiendo con la utilización de computadoras en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
Desde entonces, la analítica ha experimentado cambios significativos y se ha moldeado junto con el desarrollo de herramientas y procesos de software, como los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y los almacenes de datos. Estos avances tecnológicos han llevado la analítica empresarial a un nuevo nivel, generando innumerables posibilidades.
El objetivo principal del Business Analytics es convertir los datos en conocimientos accionables que impulsen el crecimiento y el éxito empresarial. Al analizar los datos, las empresas pueden comprender mejor su desempeño pasado, predecir resultados futuros, optimizar procesos, identificar oportunidades de crecimiento, mitigar riesgos y tomar decisiones informadas basadas en evidencia. El Business Analytics abarca una amplia gama de técnicas y a continuación vamos a analizar los más utilizados.
¿Cuáles son los tipos de Business Analytics?
Existen 4 tipos de Business Analytics que se utilizan para abordar distintos aspectos del análisis empresarial. Ninguno de estos tipos son más importantes que otros, sino que cada uno sirve para un tipo específico de análisis. A continuación, se presentan los principales tipos de Business Analytics.
Analítica Descriptiva
El primer tipo de análisis empresarial que vamos a mostrarte es el Análisis descriptivo. Este se centra en describir y resumir los datos históricos para comprender qué ha sucedido en el pasado. De esta manera, las empresas cuentan con un resumen sencillo que describe el Historial de la marca. La analítica descriptiva utiliza técnicas como tablas, gráficos, medidas de tendencia central y distribución para visualizar y resumir los datos de manera comprensible.
Contar con una visión retrospectiva del rendimiento empresarial permite identificar patrones o tendencias pasadas. Es una herramienta muy útil que los expertos en análisis pueden utilizar para mejorar los procesos, conseguir más clientes, hacer que la empresa sea más rentable, etc. Claro que esta técnica no es la única, ya que todavía nos quedan 3 tipos de Business Analytics por describir.
Analítica Predictiva
El segundo tipo de análisis que te vamos a mostrar es el conocido como analítica predictiva, la cual, utiliza modelos y algoritmos estadísticos para predecir eventos futuros o resultados. Se basa en datos históricos y utiliza técnicas como regresión, series temporales y minería de datos para identificar patrones y construir modelos predictivos. La analítica predictiva ayuda a las organizaciones a anticipar tendencias, pronosticar demanda, predecir riesgos y tomar decisiones informadas basadas en escenarios futuros.
Este tipo de análisis es crucial para las empresas, ya que proporciona información útil para construir estrategias y tener ventajas frente a la competencia del sector. Por eso, es vital que conozcas esta forma de análisis para poder aumentar la competitividad de tu marca.
Analítica Prescriptiva
El siguiente tipo de análisis que vamos a mostrarte es la analítica prescriptiva. Esta va más allá de la predicción o el análisis de historial empresarial, si no que se centra en recomiendar acciones específicas para optimizar los resultados deseados. Sin duda, una excelente herramienta para elaborar estrategias a seguir para conseguir resultados concretos.
Empleando estas técnicas los profesionales Utilizan técnicas de optimización, simulación y modelado para evaluar diferentes escenarios y encontrar la mejor solución posible. La analítica prescriptiva ayuda a las organizaciones a tomar decisiones estratégicas, como determinar precios óptimos, asignar recursos eficientemente y optimizar procesos empresariales.
Analítica de Texto
Este tipo de análisis se enfoca en extraer información valiosa de fuentes de texto no estructurado, como comentarios de clientes, redes sociales, correos electrónicos y documentos. La analítica de texto utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y minería de texto para comprender y analizar el contenido textual. Ayuda a las organizaciones a obtener información de los sentimientos de los clientes, identificar temas emergentes, realizar análisis de opinión y mejorar la toma de decisiones basada en el texto.
Estos conceptos solo son generales, el mundo del Business Analytics es mucho más amplio, de modo que te invitamos a leer el resto de los contenido que tenemos en nuestro sitio Web. Teniendo en cuenta toda esta información, ahora vamos a ver como el Análisis de datos influye en la toma de desiciones comerciales.
¿Cómo influye el análisis de datos en las decisiones comerciales?
El análisis de datos desempeña un papel crucial en las decisiones comerciales y su influencia es muy alta, ya que proporciona información valiosa y confiable para respaldar la toma de decisiones. Al recopilar, analizar y verificar datos confiables, las empresas pueden desarrollar estrategias y tácticas efectivas que impulsan el éxito empresarial.
En concreto podemos destacar las siguientes areas donde el Business Analytics interviene en la toma de desiciones:
- Toma de decisiones informadas: El análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones fundamentadas en lugar de basarse en suposiciones o intuiciones. Proporciona una visión clara de la situación actual, identifica patrones y tendencias, y evalúa el rendimiento pasado para respaldar la toma de decisiones estratégicas.
- Identificación de oportunidades: El análisis de datos ayuda a identificar nuevas oportunidades de crecimiento y mejora. Al examinar los datos, las empresas pueden descubrir patrones emergentes, identificar nichos de mercado, comprender las preferencias de los clientes y detectar áreas de mejora en los procesos empresariales.
- Optimización de procesos: Al analizar los datos, las empresas pueden identificar ineficiencias y cuellos de botella en los procesos comerciales. Esto permite realizar ajustes y optimizar los recursos disponibles para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y aumentar la productividad.
- Evaluación del rendimiento: El análisis de datos permite evaluar el rendimiento de la empresa en función de métricas clave y objetivos establecidos. Permite realizar un seguimiento de los indicadores de rendimiento clave (KPI, por sus siglas en inglés), identificar áreas de bajo rendimiento y tomar medidas correctivas para mejorar los resultados.
- Pronóstico y planificación: El análisis de datos proporciona la capacidad de realizar pronósticos y escenarios futuros. Al utilizar técnicas de modelado y análisis predictivo, las empresas pueden predecir tendencias, demanda futura, riesgos y oportunidades, lo que facilita la planificación estratégica y la toma de decisiones anticipadas.
El uso del análisis de datos en las decisiones comerciales ofrece numerosos beneficios. En primer lugar, se ha demostrado que las empresas que emplean este enfoque generan mayores ingresos y tienen acceso a nuevas oportunidades comerciales. Según IDG, el 64% de los responsables de la toma de decisiones en tecnología de la información afirman que la recopilación y el análisis de datos han transformado la forma en que se hacen negocios en los últimos tres años.
Al aprovechar el análisis de datos, las empresas pueden obtener una comprensión profunda de sus clientes, mercados, competidores y tendencias del sector. Esto les permite identificar oportunidades de crecimiento, optimizar la eficiencia operativa, mejorar la toma de decisiones estratégicas y anticiparse a los cambios en el mercado. Además, el análisis de datos ayuda a identificar áreas de mejora, descubrir patrones y tendencias significativas, y respaldar la toma de decisiones basadas en evidencia sólida.
Comparativa entre Business Analytics vs. Data Analytics | ¿Cuál es mejor?
La respuesta corta es que ambas son excelentes tecnicas de análisis de datos. En esta carrera, no hay ninguna disiplina mejor que otra, todas tienen su funcion especifica y este caso no es la esepción. Por ejemplo, Business Analytics se enfoca en aplicar técnicas analíticas y herramientas para comprender mejor el desempeño y los procesos empresariales. Se centra en el análisis de datos relacionados con el negocio, como ventas, marketing, operaciones y finanzas. El objetivo principal de Business Analytics es obtener una visión estratégica y tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia y el rendimiento de la empresa en general. Incluye elementos como el análisis predictivo, la visualización de datos y la modelización empresarial.
Por otro lado, Data Analytics se centra en el análisis y proceso de datos en sí mismo. Se trata de recopilar, limpiar, organizar y analizar datos para identificar patrones, tendencias y conocimientos relevantes. Data Analytics utiliza diversas técnicas y herramientas para extraer información significativa de los datos, como estadísticas, minería de datos y aprendizaje automático. Su objetivo principal es comprender los datos y proporcionar información que pueda respaldar la toma de decisiones en diferentes áreas, como marketing, operaciones, recursos humanos, entre otras.
Comparativa entre Business Analytics vs. Data Science | ¿Cuál es mejor?
Este es otro caso donde las disiplinas se complementan la una a la otra, por un lado, el Business Analytics se enfoca en utilizar técnicas analíticas y herramientas para comprender el desempeño y los procesos empresariales. Se centra en el análisis de datos relacionados con el negocio, como ventas, marketing, operaciones y finanzas. El objetivo principal de Business Analytics es obtener una visión estratégica y tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia y el rendimiento de la empresa en general.
Por otro lado, Data Science es un campo más amplio que abarca habilidades y conocimientos en programación, estadísticas, matemáticas y dominio de herramientas y técnicas de análisis de datos. Los científicos de datos se dedican a recopilar, limpiar, organizar y analizar datos complejos para extraer conocimientos y patrones significativos. Utilizan métodos como el aprendizaje automático, la minería de datos y la visualización de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones fundamentadas.
Para resumir, mientras que Business Analytics se enfoca en el análisis de datos relacionados con el negocio, Data Science abarca un enfoque más amplio y está centrado en el análisis de datos en general, independientemente del contexto empresarial. Los científicos de datos pueden trabajar en áreas como la investigación, la medicina, la tecnología, entre otras. De forma que uno depende del otro para funcionar.
¿Cuál es la demanda de profesionales de Business Analytics?
Una de las ventajas que tienen las personas que quieran estudiar esta carrera es que, al tener las empresas la necesidad de procesar datos, siempre hay una gran demanda de profesionales en la materia. De hecho, se espera que la demanda de profesionales de Business Analytics tenga un crecimiento significativo en los siguientes años.
Estamos en la era digital actual y las empresas generan y recopilan grandes cantidades de datos. Análizarlos, procesarlos y utilizarlos a su favor requiere de profesionales capacitados en Business Analytics así que si te llama la atención estas a tiempo. El Bureau of Labor Statistics de EE.UU. proyecta un crecimiento del 15% para los analistas de negocios entre 2020 y 2030, un aumento más rápido que el promedio de todas las ocupaciones. Estos profesionales son fundamentales para comprender los patrones, identificar tendencias, realizar pronósticos y tomar decisiones basadas en evidencia.
Además, la adopción cada vez mayor de herramientas y tecnologías de análisis de datos ha impulsado la demanda de profesionales de Business Analytics. Las empresas buscan expertos que puedan utilizar estas herramientas de manera efectiva y aplicar técnicas analíticas para resolver problemas comerciales complejos. Otro dato a tener en cuenta es el sueldo que puedes ganar, tan solo en España La remuneración adicional para un puesto de Business Analyst osila en 3054 € aproximadamente. Estos datos son estimaciones en base a 1628 testimonios anonimos en Glassdoor de expertos Business Analyst en España.
Se prevé que la demanda de profesionales de Business Analytics abarque una amplia gama de industrias, incluyendo finanzas, marketing, salud, tecnología, manufactura y logística, entre otras. Estos profesionales pueden desempeñar roles como analistas de datos, científicos de datos, consultores de análisis empresarial, gerentes de inteligencia empresarial y directores de análisis, entre otros.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del Business Analytics?
El Business Analytics ofrece varias ventajas y desventajas que vale la pena considerar. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cada una:
Ventajas del Business Analytics:
- Toma de decisiones fundamentada: El Business Analytics proporciona información basada en datos, lo que permite tomar decisiones informadas y fundamentadas en lugar de basarse en suposiciones o intuiciones.
- Identificación de oportunidades: Mediante el análisis de datos, el Business Analytics puede ayudar a identificar nuevas oportunidades de crecimiento, identificar nichos de mercado, mejorar la eficiencia operativa y optimizar los procesos internos.
- Anticipación de tendencias y cambios: El análisis de datos permite detectar patrones y tendencias en los datos, lo que ayuda a anticipar cambios en el mercado y adaptar las estrategias empresariales en consecuencia.
- Mejora de la eficiencia: Al analizar los datos, se pueden identificar ineficiencias y cuellos de botella en los procesos empresariales, lo que permite tomar medidas para mejorar la eficiencia y optimizar los recursos disponibles.
- Ventaja competitiva: El Business Analytics puede ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva al proporcionar información y conocimientos valiosos que les permiten tomar decisiones más rápidas y precisas que sus competidores.
Desventajas del Business Analytics:
- Dependencia de la calidad de los datos: El análisis de datos requiere datos precisos y confiables. Si los datos de entrada son incorrectos o incompletos, los resultados del análisis pueden ser inexactos o sesgados.
- Complejidad técnica: El análisis de datos a menudo implica el uso de herramientas y técnicas sofisticadas, lo que puede requerir habilidades técnicas y conocimientos especializados para realizar análisis efectivos.
- Costos y recursos: Implementar una infraestructura de Business Analytics eficiente puede requerir inversiones significativas en recursos tecnológicos, capacitación del personal y contratación de expertos en análisis de datos.
- Privacidad y seguridad de los datos: Al analizar grandes volúmenes de datos, es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de los datos empresariales y la información confidencial de los clientes.
- Interpretación y toma de decisiones: El análisis de datos proporciona información valiosa, pero la interpretación y la toma de decisiones aún requieren la participación humana. Es importante comprender y contextualizar los resultados del análisis para tomar decisiones efectivas.
En general, el Business Analytics ofrece muchas ventajas en términos de toma de decisiones informada, identificación de oportunidades y mejora de la eficiencia. Sin embargo, también presenta desafíos relacionados con la calidad de los datos, la complejidad técnica y los aspectos de privacidad y seguridad. Al abordar estas consideraciones, las empresas pueden aprovechar al máximo el potencial del Business Analytics.
