El ritmo acelerado que lleva este mundo en constante modernización nos obliga a tomar decisiones rápidas y al mismo tiempo acertadas. Si antes tomábamos estas decisiones al azar o basándonos en la intuición, ahora es fundamental que lo hagamos tomando en cuenta información confiable que nos permita analizar y predecir resultados. Hoy en día, gracias al Business Analytics, contamos con un sinnúmero de datos que nos ayudan a tomar decisiones estratégicas para mejorar el rendimiento de nuestra empresa.

Todos los días y a cada segundo se generan datos digitales que permiten determinar tendencias sobre tipos y preferencias de servicios, así como gustos y demás. Pero de nada nos serviría tener todos estos datos y no saber analizarlos e interpretarlos para tomar decisiones estratégicas que nos permitan optimizar la operatividad de la empresa. Por eso, en ESEID IA Business School te mostraremos la variedad de mecanismos que nos ayudan a este respecto, uno de ellos es el Business Analytics.

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¿Qué es Business Analytics?

El Business Analytics (BA) es un procedimiento de recopilación e interpretación de datos estadísticos a través de técnicas basadas en inteligencia artificial o softwares. El sistema permite recopilar, analizar e interpretar datos históricos y con base en estos llevar a cabo predicciones que nos ayudan a tomar decisiones estratégicas. Como vemos, trabajar con herramientas de Business Analytics es necesario en cualquier empresa en la actualidad, ya que permite, no solo, comprender el comportamiento del mercado en el momento, sino también a futuro. Esto a su vez es clave para tomar decisiones estratégicas e innovadoras que permitan mantenerse a la par de la competencia e incluso actuar con ventaja.

El Business Analytics no solo ayuda a hacer predicciones para asi tomar decisiones, sino que también es fundamental para detectar y corregir problemas en la empresa u organización.

Clasificación de Business Analytics

Business Analytics se puede clasificar en varios grupos dependiendo de la función para la que queremos utilizarla. Cada grupo recopila, interpreta y gestiona los datos estadísticos de manera diferente, pero con el objetivo común de mejorar la eficiencia en las operaciones empresariales para obtener óptimos resultados.

• Analítica descriptiva: Interpreta los datos del pasado con la finalidad de identificar tendencias y patrones y en base a ello ofrecer un panorama actual de la situación. Muy útil para estudiar el desenvolvimiento de los clientes y al mismo tiempo tomar decisiones para corregir y mejorar las políticas de la empresa.
• Analítica predictiva: Consiste en interpretar los datos estadísticos del pasado y del presente para poder determinar comportamientos y resultados futuros. Se emplean modelos predictivos que ayudan a tomar decisiones estratégicas que se adapten a dichas probabilidades y aumentar los casos de éxito.
• Analítica prescriptiva: Utiliza la información disponible para establecer estrategias que permitan obtener las metas propuestas. Se emplean técnicas de optimización y simulación para tal fin. Interpreta los datos de rendimiento de la empresa para posteriormente ofrecer recomendaciones destinadas a optimizar los resultados.
• Analítica de diagnóstico: Interpreta los datos disponibles en la empresa durante un lapso de tiempo. Evalúa los resultados de ese periodo y ofrece un análisis de las causas de dichos resultados. En base a ello se pueden profundizar, modificar o hasta eliminar determinadas estrategias para mejorar los resultados a futuro.

Ventajas de tomar decisiones basadas en datos

Como dijimos al principio de este artículo, la toma de decisiones basándose en la intuición o los sentimientos no ofrecen muchas probabilidades de éxito. En cambio, contar con datos estadísticos que nos permitan evaluar el comportamiento pasado y presente de la empresa nos ayuda a tomar decisiones más acertadas y con mayores probabilidades de obtener resultados positivos a corto, mediano o largo plazo. Algunas de las ventajas que nos ofrece tomar decisiones informadas son las siguientes:

• Ahorro de costos, aumento de ganancias: Las empresas que utilizan los análisis de datos para tomar decisiones, han visto sus ganancias aumentadas desde un 8 hasta un 10 por ciento y un ahorro de costos de producción del 10 %. Esto se debe a que los análisis de datos permiten evaluar los productos e identificar problemas, al mismo tiempo que permite tomar decisiones rápidas y acertadas.
• Adaptación a los cambios en el mercado: El análisis de datos también ayuda a predecir los cambios que se pueden producir en el mercado a futuro. Esto ayuda a su vez tomar decisiones rápidas que permitan sobresalir o mantenerse a la par de la competencia con productos comercializables.
• Aumento en el rendimiento laboral: Cuando el personal de la empresa se mantiene informado sobre el por qué se toman determinadas decisiones o cambios en las estrategias de producción, se sienten más motivados y esto a su vez desarrolla el sentido de compromiso, lealtad y responsabilidad al sentirse tomados en cuenta.
• Mejora la experiencia del cliente: La correcta interpretación de los datos también ayuda a entender como es la interacción con el cliente. Podemos saber cuáles son sus gustos o preferencias y en base a eso tomar decisiones que permitan mejorar esa interacción. Esto a su vez se traduce en la mejora de su experiencia y en su relación con la empresa.
• Disminución de los riesgos: Conocer los datos estadísticos también ayuda a hacer predicciones y actuar con anticipación ante futuros escenarios que pudieran afectar a la empresa.

En resumen, tomar decisiones basadas en datos estadísticos confiables ayudan a las empresas u organizaciones a mejorar su productividad y eficiencia. Este análisis permite asignar y distribuir bien los presupuestos dirigiéndolos a aquellas áreas más vulnerables y que requieran atención inmediata.

Como trabaja Business Analytics

Cada clic que se hace vía online desde cualquier navegador en un dispositivo digital, genera datos que se van almacenando y permiten a su vez determinar comportamientos y patrones que son de gran valor para cualquier empresa u organización. Business Analytics procesa todos estos datos y los transforma en información que resulta útil según sea la estrategia de negocio de la empresa. El primer paso es recopilar todos estos datos disponibles en las diferentes fuentes de información para luego organizarlas y filtrarlas. Las herramientas de Business Analytics clasifican los datos recopilados y establece relaciones entre ellos para identificar secuencias.

Posteriormente, el algoritmo cruza toda la información recopilada en un determinado periodo para poder hacer pronósticos de comportamientos futuros. Se crean modelos predictivos y se establecen posibles escenarios que son valorados minuciosamente. Se crean representaciones visuales de los diferentes escenarios por medio de tablas y gráficos que ofrecen una visión más clara. Esto a su vez agiliza la toma de decisiones estratégicas acertadas.

Conclusiones

Hoy en día las empresas tienen acceso a una gran cantidad de datos e información que pueden resultarles útiles a la hora de tomar decisiones estratégicas. Es necesario contar con herramientas digitales que permitan interpretar y analizar todos estos datos para posteriormente transformarlos en proyecciones a futuro.

El Business Analytics es ese mecanismo vital para procesar ese caudal de información y proporcionar el conocimiento necesario para la toma de decisiones que resulte en el buen desempeño y competitividad de una empresa.