Cada vez más en el mundo empresarial, el tener acceso a la información precisa y oportuna, es un factor clave para tomar decisiones estratégicas. Y cómo no, ahora es posible obtener enormes cantidades de datos y sus respectivos análisis, gracias a la tecnología. En este artículo podrás conocer de forma detallada sobre la inteligencia analítica y sus usos.
Así que, a continuación, podrás conocer de qué se trata la inteligencia analítica, sus tipos y cuál es su importancia para las empresas.
¿Qué es la inteligencia analítica o business analytics?
Lo primero que queremos que conozcas es qué es Bussiness Analytics o la inteligencia analítica. ¿En qué momento invertir?, o ¿cuál es el mejor momento para lanzar un producto? Estas son preguntas que en algún momento habrán pasado por tu cabeza y que quizás en ese instante no tuviste o no encontraste la mejor respuesta.
Pues bien, la inteligencia analítica es el mejor aliado que podrías tener para responder a estos cuestionamientos. El Business Analytics es un proceso de recolección, procesamiento, análisis y clasificación de datos de un negocio. Lo anterior se hace con el objetivo de obtener información comercial clave y llegar de una forma efectiva al público objetivo.
Una de las grandes finalidades de la inteligencia analítica es la de reducir los riesgos de cualquier organización por medio de la recolección de datos. Al tener estos últimos y analizarlos con herramientas como análisis estadísticos o minería de datos, el producto obtenido será información valiosa para la toma de decisiones.
En pocas palabras, la analítica de negocios sirve para que en una empresa se tomen decisiones más inteligentes basadas en datos. Es claro, hoy en el mundo abunda la información, pero la clave está en tomar la que es realmente útil y sacarle el máximo provecho.
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Proceso de la inteligencia analítica
Tras definir qué es la inteligencia analítica, nos parece indicado descubrir un poco más sobre sus herramientas. Ya en su definición pudiste darte cuenta de que la información es fundamental, pero esta no sirve de mucho si no es bien analizada. Para esto hay diferentes elementos que ayudarán a obtener lo mejor de estos grandes volúmenes de datos.
Estos son los pasos que se dan en los diferentes procesos de la inteligencia analítica:
1. Recopilación de datos
También conocido como agregación de datos, en este proceso, antes del análisis se reúne la información, se organiza y luego se filtra. Lo anterior se hace por medio de datos voluntarios o a través de acciones como los registros transaccionales.
2. Minería de datos
Quizás ya habrás escuchado este término, pero no te alcanzas a imaginar lo importante que es. La minería de datos se encarga de clasificar grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y hasta machine learning. Con esto se busca identificar tendencias y establecer relaciones.
3. Identificación
Ahora, lo que se ejecuta es la identificación de asociaciones y secuencias dentro de los datos. Esto es reconocer acciones predecibles, las cuales se realizan en asociación con tras acciones o se desarrollan de una forma secuencial.
4. Minería de textos
Si ya hemos hablado que hay minerías de datos, es también necesario indicar que existe minería de textos. A través de esta acción se exploran y se organizan grandes conjuntos de datos de texto no estructurados. Esto con el fin de efectuar análisis de tipo cuantitativo y cualitativo.
5. Predicción con datos históricos
Las estadísticas muchas veces sirven para decirnos qué podría pasar en el futuro y esta no es la excepción. En la predicción se analizan datos históricos de un periodo específico para hacer estimaciones informadas. Estas últimas pueden ser predictivas para determinar eventos o comportamientos futuros.
6. Análisis predictivo de negocios
Como fue mencionado en la explicación de qué es la inteligencia analítica, hay varias herramientas para este tipo de procesos. El análisis predictivo utiliza variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos. En estos se extrae información de conjuntos de datos, se identifican patrones y se califican con una puntuación predictiva.
7. Simulación de escenarios
Una vez identificadas las tendencias y realizadas las predicciones por medio de herramientas que emplean técnicas de estadística, ahora es posible hacer simulaciones. De esta manera, las compañías pueden probar diferentes escenarios y así tener claro cuál o cuáles pueden ser los mejores.
8. Visualización de datos
Por último, una parte muy importante, luego del análisis y los diferentes análisis predictivos con datos, es la visualización de los mismos. A través de representaciones visuales como tablas o gráficos, los profesionales tendrán la posibilidad de efectuar reflexiones de una manera fácil y rápida.
Estos fueron los ocho pasos o los ocho procesos que intervienen en un completo ejercicio de inteligencia analítica.
Tipos de inteligencia analítica
Si aún no te queda claro qué es la inteligencia analítica, hay ejemplos con los que podrás hacerte a una idea más clara. Como ya fue mencionado, el Business Analytics no es uno solo o no se ejecuta de una sola manera. Por esta razón, en este punto te daremos los tipos de inteligencia analítica que puedes encontrar.
1. Análisis de negocios descriptivo
El primer tipo de inteligencia analítica se centra en la interpretación de datos históricos y KPIs para así identificar tendencias y patrones. Esto da la posibilidad de contar con una visión global de lo acontecido y de lo que ocurre utilizando técnicas de agregación y extracción de datos.
Son muchas las empresas que hacen uso de la analítica descriptiva, pero ¿qué hacen con ella? Bien, lo que buscan es profundizar en el comportamiento de los clientes, además de la forma en la que dirigirán las estrategias de marketing a esos mismos consumidores.
2. Análisis de negocios de diagnóstico
En segundo lugar, está el análisis que se enfoca en realizar un diagnóstico. Este identifica el rendimiento que la empresa tuvo en el pasado para determinar qué elementos influyen en tendencias específicas. Para hacerlo, hace uso del desglose, el descubrimiento de datos y la correlación para revelar la causa de eventos.
El objetivo es alcanzar una comprensión de la probabilidad y de por qué motivo puede ocurrir un evento. Este se facilita gracias a la utilización de algoritmos, los cuales aportar en la clasificación y la regresión de la información.
3. Análisis de negocios predictivo
Esto fue mencionado hace unos párrafos y es el hecho de utilizar la estadística para predecir y evaluar resultados futuros. Esto es realizado por medio de modelos estadísticos y algunas técnicas de Machine Learning. Los análisis de este tipo suelen tomar resultados de la analítica descriptiva.
Con esta última se crean modelos que determinen la probabilidad de unos resultados específicos. Como gran ejemplo de esto, los equipos de ventas y mercado acostumbran a usarlos. ¿Con qué objetivo? Lo que buscan es predecir las opiniones de los clientes específicos basados en datos de redes sociales.
4. Análisis de negocios prescriptivo
Por último, está el análisis prescriptivo de negocios, el cual usa los datos del rendimiento para recomendar cómo gestionar situaciones similares en el futuro. Eso sí, este tipo de inteligencia analítica empresarial no solo determina los resultados, ya que también recomienda acciones específicas para obtener el mejor resultado posible.
¿En qué área o actividad se puede ver este tipo de análisis? Este se emplea a menudo para adaptar varias opciones a las necesidades en tiempo real de un consumidor. Acá se da lo que conocemos como «ensayo y error», haciendo pruebas y otras prácticas para identificar el escenario de mejores resultados.
Los anteriores son los cuatro tipos de inteligencia analítica empresarial. Como puedes observar, estos se diferencian en las etapas en que son empleados o el objetivo que la empresa busca.
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Business analytics vs. Business intelligence
Otro punto clave que nos parece valioso mencionar es que la inteligencia analítica o el Business Inteligence (BI) puede ser confundido con otros términos. Y aquí no culparemos a nadie, ya que en la actualidad se habla tanto de Inteligencia Artificial, que se le asocia con casi todo.
En este caso, vale la pena diferenciar el Business Analytics (BA) del Business Intelligence. Es evidente, por las palabras que componen ambos términos, es normal que se les confunda. También hay que decir que ambos analizan, visualizan y recolectan data, además de poder trabajar juntos.
Sin embargo, hay diferencias puntuales que se deben tener en cuenta. Por ejemplo, el BA está enfocado en el análisis predictivo por medio de la minería de datos, lo que permite anticipar desarrollos y realizar cambios para el éxito de un negocio. En cambio, el BA se centra en lo que es el análisis descriptivo.
¿Qué quiere decir esto? Que el Business Intelligence responde a las preguntas «¿cómo?, y ¿qué?», para que cada negocio pueda hacer variaciones en sus procesos y replicar todo aquello que funciona. El BI entonces está orientado a verificar lo que ha sucedido en el pasado, examinando informes históricos de la empresa para comprender su desarrollo.
El Business Analytics, mientras tanto, tiene su mirada hacia el futuro, facilitando así la creación de una visión que se basa en el modelo predictivo. De esta manera, influye en la planificación y ejecución de nuevas estrategias y caminos. Este no estudia estadísticas internas, sino que se sirve de diferentes fuentes.
Business analytics vs. Big Data
Y ya que estamos en el momento de hacer aclaraciones y diferenciaciones, esta no se podía quedar por fuera. La inteligencia analítica también se suele vincular con el Big Data, a tal punto de confundirse con este. Esto es algo razonable, pero cabe aclarar que no son lo mismo, pues una no existiría sin la otra.
Cuando se habla de Business Analytics y Business Intelligence es necesario incluir al Big Data. Este último se basa en el almacamiento y procesamiento de cantidades enormes de datos. Los antes mencionados se encargan de examinar dicha información y usarla para optimizar decisiones.
Es claro, sin el Big Data no existiría la inteligencia analítica y tampoco la inteligencia de negocios. Una forma clara de comprender ambas metodologías puede ser la de indicar los perfiles profesionales que las aplican. En Business Analytics los equipos de trabajo se conforman usualmente por expertos en marketing, administradores, economistas, entre otros.
En el Big Data lo que podrás encontrar en cuanto a equipos de colaboradores, son grupos de ingenieros, matemáticos, además de estadísticos. Esto refleja que, mientras una puede ser de carácter más cualitativo, la otra va directo a todo aquello que se puede cuantificar.
Importancia de la Inteligencia Analítica para las empresas
Por último, antes de terminar este artículo sobre el Business Analytics y para qué sirve, es hora de hablar de por qué es importante la intelifencia analítica. Puede que ya hayas podido deducir de qué se trata con lo especificado en los párrafos anteriores, pero hay algo más allá de eso.
El análisis de datos, en general, es un recurso que es fundamental para la toma de decisiones estratégicas. Por solo citar un ejemplo, aquellas personas que tengan un emprendimiento digital, podrán realizar un análisis para determinar cuál es la red social en la que se deben enfocar para llegar a su público objetivo.
De igual forma, todo va en el camino hacia mejorar el nivel de ingresos. ¿Por qué? Porque las organizaciones que invierten en BA y por ende, en Big Data, incrementan su nivel y tasa de ganancias, puesto que ahora realizan sus diferentes operaciones con mayor efectividad.
Es simple, el hecho de evitar o reducir errores es sinónimo de ahorro para las empresas. Estas, al conocer que un gasto es inoficioso, ahora invertirán en otros temas en los que sí se pueden ver mejores resultados. Es así como estas marcas logran tener una mayor consolidación y mejores estrategias de negocios orientadas.
Las operaciones comerciales también se verán beneficias, ya que estas van a la par de beneficios económicos. En ese sentido, las compañías emplean análisis predictivos para prevenir diferentes tipos de inconvenientes operativos o de mantenimiento. Las empresas se ven ayudadas por el BA, el BI y el Big Data, encontrnado nuevas oportunidades de negocio y de desarrollo.
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Palabras finales
El Bussines Analytics se ha convertido en una herramienta de gran valor para las empresas en esta era digital. Con el crecimiento exponencial de la difusión de datos, sumado a la necesidad de tomar decisiones fundamentadas, el escenario está dado para que las organizaciones se enfoquen en este tipo de desarrollos.
Por supuesto, se verán beneficiadas, pues disminuirán el porcentaje de fracaso en las diferentes decisiones que deban tomar. Sin embargo, la implementación exitosa de estas herramientas no se trata solo de contar con tecnología avanzada. Esto debe ir más allá, pues también implica una cultura organizativa que valore y emplee todos los datos.
Además, la organización debe garantizar que los colaboradores y profesionales deben estar capacitados para interpretar y saber utilizar los datos. Así que, esperamos que a través de este artículo hayas podido entender ¿qué significa la inteligencia analítica? y de qué manera podrías aplicarla en tu proyecto empresarial.
