¿Qué es el análisis de negocio? El análisis de negocio se refiere a los métodos estadísticos y las tecnologías para procesar, extraer y visualizar datos para descubrir patrones, relaciones e insights que permitan una mejor toma de decisiones comerciales para la empresa. El análisis de negocio o empresarial involucra a las compañías que emplean datos creados por sus operaciones o datos disponibles públicamente para: Resolver problemas empresariales Monitorear lo más importante de su negocio Identificar nuevas oportunidades de crecimiento Servir mejor a sus clientes Utiliza la exploración de datos, la visualización de datos, los paneles integrados y más para proporcionar a los usuarios acceso a datos aplicable en la práctica e insights empresariales. Las últimas novedades e insights sobre IA Descubra insights y noticias de expertos sobre IA, la nube y mucho más en el boletín semanal Think. Diferencia entre análisis de negocio e inteligencia empresarial Business intelligence (BI) permite tomar mejores decisiones empresariales basadas en datos empresariales. El análisis de negocios (BA) es un subconjunto de la inteligencia comercial (business intelligence), en el que el análisis de negocio proporciona el análisis, mientras que la infraestructura general de inteligencia de negocios incluye las herramientas para la identificación y el almacenamiento de los datos que se emplearán para la toma de decisiones. Business intelligence recopila, administra y utiliza tanto los datos de entrada sin procesar como también el conocimiento resultante y las insights aplicables en la práctica generadas por los datos. El propósito continuo del análisis empresarial o de negocio es desarrollar nuevos insights para aumentar la inteligencia comercial total de una empresa. El análisis empresarial también puede utilizarse para responder a preguntas sobre lo ocurrido en el pasado, hacer predicciones y prever los resultados. 1 Una organización puede obtener una imagen más completa de su negocio, lo que le permitirá entender el comportamiento de los usuarios de forma más eficaz. Los científicos de datos y los analistas de datos avanzados emplean analytics para proporcionar un análisis estadístico avanzado. Algunos ejemplos de análisis estadístico incluyen el análisis de regresión, que emplea datos de ventas anteriores para estimar el valor de vida del cliente, y el análisis de cluster para analizar y segmentar a los usuarios de alto y bajo uso en un área particular. Las soluciones de análisis de negocios brindan beneficios a todos los departamentos, incluidos finanzas , recursos humanos , cadena de suministro , marketing , ventas o tecnología de la información , además de todas las industrias, incluida la atención médica , los servicios financieros y los bienes de consumo . Decodificación de la IA: Resumen semanal de noticias Únase a nuestro panel de ingenieros, investigadores, responsables de producto y otros profesionales de talla mundial que se abren paso entre el revuelo de la IA para ofrecerle las últimas noticias e insights al respecto. Metodologías de análisis de negocio El análisis de negocio utiliza analytics, la acción de obtener insights de los datos, para impulsar aumentos en el rendimiento de la empresa. Comúnmente se utilizan 4 tipos: Análisis descriptivo Como lo indica el nombre, este tipo de análisis describe los datos incluidos. Un ejemplo sería un gráfico circular que desglose los datos demográficos de los clientes de una empresa. Análisis de diagnóstico Ayudan a identificar la causa principal de un evento. Puede ayudar a responder preguntas como: ¿Cuáles son la serie de eventos que influyeron en los resultados comerciales? ¿Dónde reside la verdadera correlación y causalidad dentro de un marco de tiempo histórico dado? ¿Cuáles son los controladores detrás de los hallazgos? Por ejemplo, los fabricantes pueden analizar un componente defectuoso en una línea de montaje y determinar la razón detrás de su fallo. Análisis predictivo El análisis predictivo extrae datos existentes, identifica patrones y ayuda a las compañías a predecir lo que podría ocurrir en el futuro basado en esos datos. Emplea modelos predictivos que formulan hipótesis sobre comportamientos o resultados futuros. Por ejemplo, una organización podría hacer predicciones sobre el cambio en las ventas de abrigos si se proyecta que la próxima temporada de invierno tendrá temperaturas más cálidas. El modelado predictivo 2 también ayuda a las organizaciones a evitar problemas antes de que ocurran, como saber cuándo un vehículo o una herramienta se romperá y intervenir antes de que eso ocurra, o saber cuándo los cambios demográficos o psicográficos afectarán positiva o negativamente sus líneas de productos. Análisis prescriptivo Estos análisis ayudan a las organizaciones a tomar decisiones sobre el futuro en función de la información y los recursos existentes. Todas las empresas pueden utilizar analítica prescriptiva revisando sus datos existentes para hacer suposiciones lo que sucederá a continuación. Por ejemplo, las organizaciones de marketing y ventas pueden analizar las tasas de éxito de clientes potenciales de contenido reciente para determinar qué tipos de contenido deben priorizar en el futuro. Las empresas de servicios financieros lo utilizan para la detección de fraude mediante el análisis de los datos existentes para tomar decisiones en tiempo real sobre si alguna compra es potencialmente fraudulenta. Herramientas y técnicas del análisis de negocio Las prácticas incluyen varias herramientas que ayudan a las empresas a comprender los datos que recopilan y utilizarlos para convertirlos en insights. Estas son algunas de las herramientas, disciplinas y enfoques más comunes. Administración de datos La administración de datos es la práctica de ingerir, procesar, asegurar y almacenar los datos de una organización. Luego se utiliza para la toma de decisiones estratégicas con el fin de mejorar los resultados del negocio. La disciplina de administración de datos se ha convertido en una prioridad cada vez mayor, ya que la expansión de los almacenes de datos ha creado desafíos significativos, como silos de datos, riesgos de seguridad y cuellos de botella generales para la toma de decisiones. Minería de datos o KDD La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos y es un componente importante de big data analytics. La creciente importancia del big data hace que la minería de datos sea un componente crítico de cualquier negocio moderno, ayudando a las compañías a transformar sus datos sin procesar en conocimiento útil. Almacenamiento de datos Un almacén de datos, o almacén de datos empresarial (EDW), es un sistema que agrega datos de diferentes fuentes, incluidas aplicaciones, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales y hojas de cálculo en un único almacén de datos central y coherente para respaldar el análisis de datos, la minería de datos, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML). Un sistema de almacén de datos permite a una organización ejecutar análisis potentes en grandes cantidades de datos (petabytes) de maneras que una base de datos estándar no puede. Visualización de datos La representación de datos mediante el uso de gráficos como cuadros, diagramas, infografías e incluso animaciones. Estas presentaciones visuales de información comunican relaciones de datos complejas e insights basados en datos de una manera más fácil de entender, siendo especialmente útiles para que el personal no técnico comprenda los conceptos de analytics y ayudando a mostrar patrones en múltiples puntos de datos. La visualización de datos también puede ayudar con la generación de ideas, la ilustración de ideas o el descubrimiento visual. Esta herramienta toma datos históricos y las condiciones actuales del mercado y luego hace predicciones sobre la cantidad de ingresos que una organización puede esperar generar en los próximos meses o años. Los pronósticos se ajustan a medida que se dispone de nueva información. Cuando las empresas adoptan datos y analytics con mejores prácticas de planificación y forecasting bien establecidas, mejoran la toma de decisiones estratégicas y pueden ser recompensadas con planes más precisos y forecast más oportunos. Algoritmos de machine learning Un algoritmo de machine learning es un conjunto de reglas o procesos empleados por un sistema de IA para realizar tareas, la mayoría de las veces para descubrir nuevos insights y patrones de datos, o para predecir valores de resultados a partir de un conjunto determinado de variables de entrada. Los algoritmos de machine learning permiten que el machine learning aprenda, lo que brinda el poder de analizar datos, identificar tendencias y predecir problemas antes de que ocurran. La analítica empresarial funciona con el combustible de los datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. El software de informes Enterprise puede extraer información de varias aplicaciones utilizadas por una empresa, analizar los datos y generar informes. Análisis estadístico El análisis estadístico permite a una organización extraer insights procesables de sus datos. Los procedimientos Advanced de análisis estadístico ayudan a garantizar una alta precisión y calidad en la toma de decisiones. El ciclo de vida de analytics incluye la preparación de datos y administración de datos hasta el análisis y el reporting. Análisis de texto Identifica patrones y tendencias textuales dentro de datos no estructurados mediante el uso de machine learning, estadísticas y lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado a través de la minería de textos y el análisis de textos , se pueden encontrar más insights cuantitativos. Beneficios del análisis de negocio Las organizaciones modernas deben poder tomar decisiones rápidas para competir en un mundo que cambia velozmente, donde aparecen nuevos competidores con frecuencia y los hábitos de los clientes cambian de forma constante. Las organizaciones que priorizan el análisis empresarial tienen varias ventajas sobre los competidores que no lo hacen. Decisiones más rápidas y mejor informadas Disponer de una visión flexible y amplia de todos los datos que posee una organización puede eliminar la incertidumbre, recibir una instrucción a la organización para tomar medidas más rápidamente y mejorar los procesos empresariales. Si los datos de una organización sugieren que las ventas de una determinada línea de productos están disminuyendo vertiginosamente, podría decidir interrumpir esa línea. Si el riesgo climático afecta a la cosecha de una materia prima de la que depende otra organización, ésta podría tener que abastecer de un nuevo material en otro lugar. Es particularmente útil cuando se evalúan estrategias de precios. La forma en que una compañía fija el precio de sus bienes o servicios se basa en miles de puntos de datos, muchos de los cuales no permanecen estáticos a lo largo del tiempo. Ya sea que una compañía tenga una estrategia de precios fija o dinámica, poder acceder a datos en tiempo real para generar datos de precios más inteligentes a corto y largo plazo es crítico. Para las organizaciones que desean incorporar precios dinámicos, el análisis de negocio les permite usar miles de puntos de datos para reaccionar a eventos y tendencias externas e identificar el precio más rentable con la frecuencia necesaria.

Información en una sola ventana El aumento de la colaboración entre departamentos y usuarios de línea de negocio significa que todo el mundo dispone de los mismos datos y habla desde el mismo Playbook. Contar con ese único panel de vidrio muestra más patrones invisibles, lo que permite a los distintos departamentos comprender el enfoque holístico de la compañía y aumentar la capacidad de una organización para responder a los cambios del mercado. Mejora de la atención al cliente Al saber lo que quieren los clientes, cuándo y cómo lo quieren, las organizaciones fomentan clientes más satisfechos y generan una mayor fidelidad. Además de mejorar la experiencia del cliente , al poder tomar decisiones más inteligentes sobre la asignación de recursos o la fabricación, es probable que las organizaciones puedan ofrecer esos bienes o servicios a un precio más asequible. Roles en el análisis de negocios Las empresas que buscan aprovechar los datos empresariales probablemente deban mejorar las habilidades de los empleados existentes o contratar nuevos empleados, y crear nuevas descripciones de puestos. Las organizaciones basadas en datos necesitan empleados que tengan excelentes habilidades prácticas analíticas y de comunicación. He aquí algunos de los empleados que necesitan beneficiarse de todo el potencial: Científicos de datos Estas personas son responsables de administrar los algoritmos y modelos que potencian los programas de análisis de negocios. Los científicos de datos organizacionales utilizan bibliotecas de código abierto, como el kit de herramientas de lenguaje natural (NTLK) para algoritmos o construyen las suyas propias para analizar datos. Sobresalen en la resolución de problemas y, por lo general, necesitan conocer varios lenguajes de programación, como Python, que ayuda a acceder a algoritmos de aprendizaje automático listos para usar, y SQL , que ayuda a extraer datos de bases de datos para introducirlos en un modelo. En los últimos años, cada vez más universidades ofrecen másters o licenciaturas en ciencia de datos, donde los estudiantes cursan una carrera que les enseña ciencia informática, modelado estadístico y otras aplicaciones matemáticas. Ingenieros de datos Crean y mantienen sistemas de información que recopilan datos de diferentes fuentes, los limpian, clasifican y colocan en una base de datos principal. A menudo son responsables de ayudar a garantizar que los stakeholders puedan recopilar y acceder fácilmente a los datos para proporcionar a las organizaciones una visión unificada de sus operaciones. Analistas de datos Desempeñan un papel fundamental en la comunicación de insight a los stakeholders externos e internos. Dependiendo del tamaño de la organización, podrían recopilar y analizar los conjuntos de datos y crear las visualizaciones de datos, o podrían tomar el trabajo creado por otros científicos de datos y centrar en la construcción de una narración estable para las conclusiones clave. Cómo funciona del análisis de negocio Para maximizar los beneficios, es necesario limpiar y conectar sus datos, crear visualizaciones de datos y proporcionar insights sobre la situación actual de la compañía, al tiempo que se ayuda a predecir lo que ocurrirá mañana. Esto suele implicar estos pasos: Recopilación de datos En primer lugar, las organizaciones deben identificar todos los datos que tienen disponibles y qué datos externos desean incorporar para comprender qué oportunidades tienen. Limpieza de datos Desafortunadamente, gran parte de los datos de una empresa permanecen sin limpiar, lo que los hace inútiles para un análisis preciso hasta que se aborden. Estas son algunas de las razones por las que los datos de una organización pueden necesitar una limpieza: Campos de datos incorrectos: debido a la entrada manual o transferencias de datos incorrectas, una organización puede tener datos erróneos mezclados con datos precisos. Si hay datos incorrectos en el sistema, esto podría considerarse dañando todo el conjunto. Valores de datos obsoletos: es posible que algunos conjuntos de datos, incluyendo la información del cliente, deban editarse debido a que los clientes se van, las líneas de productos se suspenden o hay otros datos históricos que ya no son pertinentes. Datos faltantes: es posible que las empresas hayan modificado la forma en que recopilan datos o los datos que recopilan, lo que significa que las entradas históricas podrían carecer de datos importantes para el análisis empresarial futuro. Puede que las empresas que se encuentran en esta situación deban invertir en la entrada manual de datos o identificar formas de usar algoritmos o machine learning para prever cuáles deben ser los datos correctos. Silos de datos: si los datos existentes de una organización están en varias hojas de cálculo u otros tipos de bases de datos, es posible que sea necesario fusionar los datos para que estén todos en un solo lugar. Si bien la base de cualquier enfoque de analytics es los datos de primera parte (datos que la compañía recopiló de los stakeholders y que posee), es posible que quieran agregar datos de terceros (datos que compraron u obtenido de otras organizaciones) para hacer coincidir sus datos con insights de externos. Análisis de datos Las compañías ahora pueden consultar y analizar rápidamente gigabytes o terabytes de datos rápidamente con computación en la nube . Los científicos de datos pueden analizar los datos de forma más eficaz mediante el uso del machine learning, los algoritmos, la inteligencia artificial (IA ) y otras tecnologías. Hacerlo puede producir insights aplicable en la práctica basada en los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una organización. Visualización de datos Los programas de análisis empresariales pueden ahora tomar rápidamente enormes cantidades de esos datos analizados para crear cuadros de mando, visualizaciones y paneles en los que los datos pueden almacenar, visualizar, ordenar, manipular y enviar a los stakeholders. Entre las mejores prácticas de visualización de datos, se incluyen comprender qué imagen se ajusta mejor a los datos que utiliza una organización y a los puntos clave que espera destacar, mantener la imagen lo más limpia y sencilla posible, y proporcionar las explicaciones y el contenido adecuados para ayudar a garantizar que la audiencia comprenda lo que está viendo. Gestión de datos La gestión de datos continua se lleva a cabo en conjunto con lo mencionado anteriormente. Una organización que adopta la analítica empresarial debe crear una estrategia integral para mantener sus datos limpios, especialmente a medida que incorpora nuevas fuentes de datos. Casos de uso de análisis de negocio Los análisis empresariales resultan útiles para cada tipo de unidad de negocio a la hora de comprender los datos que tiene y ayudar a generar insights específicos que impulsen una toma de decisiones más inteligente. Planificación financiera y operativa La analítica empresarial proporciona información valiosa para ayudar a las organizaciones a alinear su planificación financiera y sus operaciones perfectamente. Para ello, establece reglas para la gestión de la cadena de suministro , integra los datos en todas las funciones y mejora los analytics de la cadena de suministro y el pronóstico de la demanda. Planning analytics Un enfoque integrado de planeación empresarial que combina hojas de cálculo y tecnologías de bases de datos para tomar decisiones empresariales eficaces sobre temas como la demanda y la generación de clientes potenciales, la optimización de los costos operativos y los requisitos tecnológicos basados en métricas estables. Muchas organizaciones han utilizado históricamente herramientas como Microsoft Excel para la planificación empresarial, pero algunas están pasando a utilizar herramientas como IBM Planning Analytics . Planificación integrada de ventas y marketing La mayoría de las organizaciones tienen datos históricos sobre su generación de clientes potenciales, conversiones de ventas y tasas de retención del cliente. Las organizaciones que buscan crear planes y previsiones de ingresos más precisos y obtener una visibilidad más profunda de sus datos de marketing y ventas están empleando la analítica empresarial para asignar recursos en función del rendimiento o la demanda cambiante para cumplir los objetivos empresariales. Planificación integrada del rendimiento de la fuerza laboral A medida que las organizaciones se someten a la transformación digital y reaccionan a los escenarios cambiantes, es posible que deban asegurarse de contar con la fuerza laboral adecuada con las habilidades analíticas adecuadas. Esto es particularmente cierto en un mundo donde los empleados tienden a abandonar más fácilmente una empresa en busca de un nuevo trabajo. La planificación de desempeño del personal ayuda a las organizaciones a comprender los requisitos de personal, identificar y abordar las brechas de habilidades, y reclutar y retener mejor a los candidatos para satisfacer las necesidades de la organización ahora y en el futuro. Utilice el poder de los analytics y la business intelligence para planificar, pronosticar y dar forma a los resultados futuros que mejor beneficien a su empresa y a sus clientes. Obtenga insights únicos del panorama en evolución de las soluciones ABI, en el que se destaquen las principales conclusiones, suposiciones y recomendaciones para los líderes de datos y analytics. Simplifique el acceso a los datos y automatice su gobernanza. Descubra el poder de integrar una estrategia de lakehouse de datos en su arquitectura de datos, incluida la optimización de costos de sus cargas de trabajo y el escalado de IA y analytics, con todos sus datos, en cualquier lugar. Explore la guía del líder de datos para crear una organización basada en datos e impulsar la ventaja empresarial. Descubra cómo un enfoque de lakehouse de datos abierto puede proporcionar datos fiables y una ejecución más rápida de los proyectos de analytics e IA. Vincule su estrategia de datos y analytics a los objetivos empresariales al seguir estos 4 pasos clave. Analice en profundidad por qué pueden persistir los retos de la business intelligence y qué significa para los usuarios de una organización. Con el fin de prosperar, las empresas deben utilizar los datos para fidelizar a sus clientes, automatizar los procesos empresariales e innovar con soluciones impulsadas por IA. Desbloquee el valor de los datos empresariales con IBM Consulting y cree una organización impulsada por insights que ofrezca ventajas empresariales. Presentamos Cognos Analytics 12.0: insights impulsados por IA para una mejor toma de decisiones. Con el fin de prosperar, las empresas deben utilizar los datos para fidelizar a sus clientes, automatizar los procesos empresariales e innovar con soluciones impulsadas por IA. Explorar las soluciones de analytics Descubra los servicios de analytics 1 Business intelligence versus business analytics , Harvard Business School. 2 How predictive analytics can boost product development , McKinsey, 16 de agosto de 2018.