En este artículo conoceremos cuáles son los principales tipos de analítica de negocios que existen, así como las herramientas que las empresas utilizan para llevar a cabo sus análisis de forma efectiva para mejorar su rendimiento, reducir costos y tomar decisiones más informadas para lograr negocios rentables y exitosos.
¿Qué es la analítica de negocios?
La analítica de negocios es una disciplina que se enfoca en el uso de datos para comprender y mejorar el rendimiento empresarial y organizacional, mediante la recolección, el procesamiento, el análisis y la visualización de datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
Esta disciplina se aplica en distintas áreas productivas como finanzas, marketing, recursos humanos, logística y ventas, entre otras. Su objetivo principal es ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas, basadas en datos y no en intuiciones o suposiciones.
La analítica de negocios es especialmente relevante en un mundo en el que los datos son cada vez más abundantes y complejos. Las empresas y las organizaciones que utilizan la analítica de negocios de manera efectiva pueden obtener ventajas competitivas y mejorar su rendimiento, y superar dificultades de mercado con estrategias fundamentadas en evidencia empírica.
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¿Por qué es importante la analítica para los planes de negocios?
La analítica de negocios es una disciplina que ofrece numerosas ventajas para las organizaciones , más allá de los sectores productivos o los rubros en los que se aplique.
Primeramente, y como ya se ha mencionado, permite tomar decisiones informadas basadas en datos, lo que posibilita la elaboración de estrategias a medida a partir del reconocimiento de tendencias y patrones.
A su vez, esto ayuda a las empresas a identificar áreas de mejora en su rendimiento. Al analizar datos, se pueden identificar cuellos de botella, problemas de eficiencia y oportunidades de optimización, todo lo cual repercute directamente en la rentabilidad de los negocios.
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Otra ventaja de la analítica de negocios aplicada es la de realizar un seguimiento del progreso y medir el impacto de las decisiones tomadas. Al establecer métricas y controlar regularmente sus avances, las empresas pueden ver sus progresos hacia el cumplimiento de sus objetivos.
Todos estos factores se conjugan para otorgar ventajas competitivas únicas. Quienes utilizan la analítica de negocios logran ubicarse a la vanguardia de las oportunidades comerciales frente a sus competidores, identificando tendencias de mercado y en el comportamiento de sus clientes, para adaptarse mejor y más rápidamente a los cambios.
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¿Cuáles son los principales tipos de analítica de negocios?
Existen varios tipos de analítica de negocios, cada uno con un enfoque y un objetivo específico. En el libro Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results (2010) los autores Thomas H. Davenport, Jeanne G. Harris y Robert Morison efectúan una clasificación global de los principales tipos de analítica de negocios, identificando las siguientes cuatro categorías esenciales.
Analítica de negocios descriptiva
El análisis descriptivo de negocios se enfoca en exponer lo sucedido en el pasado, lo que permite observar la evolución de datos históricos para comprender las situaciones que se desencadenan a partir de ellos.
Analítica de negocios diagnóstica
El análisis diagnóstico de negocios se deriva del descriptivo, y se enfoca en identificar las causas de los problemas o las tendencias allí observadas. Por ejemplo, se puede analizar por qué disminuyó el rendimiento de las ventas el mes pasado respecto a los anteriores. El análisis diagnóstico complementa al descriptivo para reconocer causas en fenómenos puntuales.
Analítica de negocios predictiva
El análisis predictivo de negocios utiliza modelos matemáticos para pronosticar lo que puede suceder en el futuro. Por ejemplo, se puede usar para prever el volumen de ventas del próximo trimestre. Estos análisis sirven para planificar y definir estrategias a futuro.
Analítica de negocios prescriptiva
Finalmente, el análisis prescriptivo de negocios se enfoca en sugerir acciones específicas para mejorar el rendimiento de la empresa. Estos análisis permiten optimizar y mejorar de forma continua los procesos empresariales.
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¿Cuáles son las herramientas más utilizadas en la analítica de negocios?
Las herramientas y las tecnologías empleadas en la analítica de negocios han evolucionado significativamente en los últimos años, ofreciendo un aumento exponencial en la capacidad y la velocidad de procesamiento y análisis.
Autores como Dinesh Kumar en su libro Business Analytics: The Science of Data-driven Decision Making (2020), o Dean Abbott en Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional Data Analyst (2022), se enfocan especialmente en enumerar y describir cuáles son las principales herramientas para la analítica de negocios.
En general, se emplean aquí herramientas de visualización y minería de datos, de análisis de texto, de gestión de bases de datos, de inteligencia artificial y aprendizaje automático y de automatización de procesos. Para estas distintas funcionalidades, los autores mencionados recomiendan especialmente las herramientas de analítica de negocios que se exponen a continuación.
Google Analytics
Esta es una herramienta gratuita de analítica web para recopilar y analizar datos de un sitio web, que proporciona información sobre el tráfico, el comportamiento del usuario y la eficacia de las campañas de marketing. Brinda informes detallados sobre el rendimiento del sitio web, incluyendo el número de visitantes, la duración promedio de las sesiones, las páginas vistas y las conversiones (acciones realizadas por los usuarios dentro del sitio web).
Google Analytics permite crear objetivos y embudos de conversión, hacer análisis de segmentos, y vincular la herramienta con otras plataformas de Google, como Google Ads y Google Search Console. Es un recurso indispensable para la analítica de negocios en entornos digitales.
Tableau
Tableau es una plataforma para analizar y visualizar grandes conjuntos de datos de manera sencilla e intuitiva. Permite generar visualizaciones interactivas, cuadros de mando y paneles de control personalizados para comprender mejor los datos.
Ofrece una amplia gama de herramientas y posibilidades, como conectarse a múltiples fuentes de datos, producir gráficos personalizados y utilizar herramientas de análisis avanzado, tales como los predictivos y los de series de tiempo.
IBM Cognos Analytics
Esta es una plataforma de analítica empresarial para crear informes, paneles y análisis de datos avanzados. Posee diversas características y funcionalidades, incluyendo la alimentación desde múltiples fuentes de datos, la creación de modelos personalizados y los análisis avanzados, tanto predictivos como de minería de datos.
IBM Cognos Analytics posee una interfaz de usuario intuitiva y fácil de usar para crear visualizaciones de datos personalizadas, y colaborar con otros miembros del equipo en tiempo real. La plataforma también cuenta con herramientas de seguridad que garantizan la protección y la privacidad de los datos.
SAS Analytics
Se trata de una plataforma de analítica empresarial para recopilar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos. Sus características y funcionalidades incluyen también la conexión a múltiples fuentes de datos y los análisis avanzados de minería y predicción.
SAS Analytics es una plataforma escalable y segura que les permite a las empresas analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Cuenta con una interfaz de usuario intuitiva que facilita la creación de informes y visualizaciones de datos personalizadas.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI es otra de las plataformas de recopilación, análisis y visualización de datos más utilizadas por empresas para la analítica de negocios. Al igual que las anteriores, permite conectarse a múltiples fuentes de datos, crear modelos personalizados y emplear herramientas de análisis avanzado.
Esta plataforma hace particular hincapié en sus características de seguridad aplicadas a la privacidad y la protección de datos sensibles, especialmente ante su uso en red por parte de distintos miembros del equipo.
QlikView
Esta plataforma de analítica de datos empresariales comparte las características básicas de las plataformas anteriormente mencionadas al momento de recopilar, analizar y visualizar grandes volúmenes de información proveniente de distintas fuentes. Es útil para trabajar con herramientas avanzadas para la minería de datos y el análisis predictivo de negocios.
QlikView suele recomendarse por su velocidad para manipular datos de forma instantánea, con requisitos de hardware sumamente económicos con relación a sus potentes capacidades.
Apache Hadoop
Esta es una plataforma de procesamiento y análisis de datos de código abierto, que brinda la posibilidad de trabajar con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de forma distribuida y es altamente escalable.
Una de las principales ventajas de Apache Hadoop es su capacidad para procesar datos en paralelo en múltiples servidores, lo que permite una mayor velocidad y eficiencia en el procesamiento de datos. También cuenta con una amplia variedad de herramientas de análisis de datos y lenguajes de programación, como MapReduce, Hive y Pig.
Lenguajes R y Python
Finalmente, se encuentran los lenguajes de programación R y Python, muy populares en la analítica de negocios por su eficiencia y versatilidad para trabajar con grandes conjuntos de datos.
El lenguaje R se especializa en estadística y análisis de datos. Tiene una gran cantidad de bibliotecas y paquetes estadísticos que les permiten a los usuarios realizar análisis avanzados y modelado predictivo. Además, se trata de una herramienta gratuita y de código abierto muy valorada y utilizada en la comunidad académica y empresarial.
Por su parte, Python es un lenguaje de programación generalista que se utiliza para una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la analítica de negocios. Posee una gran cantidad de bibliotecas y paquetes de análisis de datos, como Pandas y NumPy, y es también un lenguaje de código abierto con una comunidad muy activa que contribuye continuamente a su desarrollo.
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Consejos para empresas y emprendedores para aprovechar al máximo la analítica de negocios
Para finalizar, enumeraremos una serie de consejos para aprovechar al máximo la analítica de negocios para empresas y emprendedores.
- Identificar los objetivos: Es importante tener claro qué es lo que se quiere lograr con la analítica de negocios. Reconocer objetivos ayuda a definir las preguntas clave disparadoras y qué tipos de análisis se deberán ejecutar con los datos correspondientes.
- Definir las métricas clave: Resulta fundamental identificar las métricas clave para medir el rendimiento empresarial. Esto puede incluir métricas financieras, de ventas, de marketing y de productividad, entre otras.
- Recopilar y limpiar los datos: Para realizar análisis eficaces es necesario contar con datos de alta calidad. Hay que asegurarse de recopilar los datos adecuados y de limpiarlos y prepararlos antes de ejecutar cualquier análisis.
- Elegir las herramientas adecuadas: Si bien existen muchas herramientas de analítica de negocios de similares características, deben elegirse las que mejor se adapten a los objetivos y las necesidades específicas de cada empresa.
- Interpretar los resultados: Tras los análisis de los datos, deben estudiarse e interpretarse a conciencia sus resultados, considerando factores como el contexto y las limitaciones de los datos iniciales.
- Comunicar los resultados:Es importante compartir los resultados con los miembros pertinentes de la empresa para crear una comprensión colectiva del rendimiento empresarial y fomentar la colaboración en la toma de decisiones.
Los distintos tipos de analítica de negocios y las diversas herramientas disponibles están cambiando la forma en la que empresas y organizaciones compiten, crecen y se posicionan. Su uso profesional y meticuloso es fundamental para marcar la diferencia en un mercado cada vez más exigente.
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