En la economía actual, el análisis y la inteligencia empresarial son un instrumento potente. Las organizaciones de todas las industrias están creando volúmenes masivos de datos, lo que ha aumentado la demanda de expertos que puedan comprender y analizar esos datos.
De acuerdo con un reciente Encuesta de MicroStrategy, las empresas de todo el mundo están aprovechando los datos para
- Mejorar la eficiencia de procesos y costos (60 por ciento)
- Elaborar estrategias e implementar el cambio (57 por ciento)
- Realizar un seguimiento y mejorar el rendimiento financiero (52 por ciento)
Según la investigación, el 71 por ciento de las organizaciones en todo el mundo esperan que sus inversiones en análisis se aceleren en los próximos tres años y más allá.
Dada esta tendencia, aprender las complejidades del análisis empresarial puede ayudarlo a desarrollar su carrera y hacer juicios más inteligentes en el trabajo.
Usar el análisis de datos para ejercer influencia en una empresa es una estrategia altamente efectiva. Antes de profundizar en los beneficios del análisis de datos, es necesario definir la frase “análisis de negocios”.
¿Qué es el análisis empresarial?
El análisis empresarial es el proceso de derivar el significado de los datos utilizando metodologías cuantitativas para tomar decisiones comerciales informadas.
El análisis de negocios se puede hacer de tres maneras:
- Analítica descriptiva: El análisis de datos históricos para detectar tendencias y patrones.
- Análisis predictivo: Este es el uso de estadísticas para estimar resultados futuros.
- Analítica prescriptiva: El uso de pruebas y otros enfoques para decidir qué resultado producirá los mejores resultados en una situación específica.
El método a utilizar está determinado por las circunstancias comerciales en cuestión. Estos son algunos ejemplos de cómo las organizaciones se han beneficiado de la adopción de Business Analytics.
Los beneficios de la analítica empresarial
#1. Toma de decisiones mejor informada
Al abordar una decisión estratégica crítica, el análisis empresarial puede ser un recurso importante.
Cuando la empresa de transporte Uber actualizó su Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) a principios de 2018. Es una herramienta que utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a los agentes a mejorar su velocidad y precisión al responder a los tickets de soporte. Usa análisis prescriptivo para determinar si la nueva versión sería más eficaz que la versión anterior.
La organización pudo identificar que el producto mejorado resultó en un servicio más rápido, recomendaciones de resolución más precisas y mayores niveles de satisfacción del cliente a través de pruebas A/B, un medio para evaluar las consecuencias de dos opciones diferentes. Estos descubrimientos no solo aceleraron el procedimiento de liquidación de boletos de Uber, sino que también le ahorraron millones de dólares a la empresa.
#2. Aumento de ingresos
Las empresas que adoptan proyectos de datos y análisis pueden beneficiarse financieramente de manera significativa.
Según la investigación de McKinsey, las empresas que invierten en macrodatos ven un aumento promedio del seis por ciento en las ganancias. Esto aumenta al nueve por ciento para las inversiones de cinco años.
En línea con esta tendencia, un estudio reciente de BARC descubrió que las organizaciones que pueden cuantificar sus ganancias a partir del análisis de datos informan un aumento promedio del 8 % en las ventas y una disminución del 10 % en los costos.
Estos hallazgos demuestran la clara recuperación financiera que puede resultar de una sólida estrategia de análisis de negocios, una de la que muchas empresas pueden beneficiarse a medida que se expande el mercado de big data y análisis.
#3. Mayor eficiencia operativa
Los análisis se pueden utilizar para mejorar las operaciones comerciales además de las ganancias financieras.
Según un análisis reciente de KPMG sobre las tendencias de infraestructura emergentes, muchas empresas ya están adoptando análisis predictivos para anticipar las preocupaciones operativas y de mantenimiento antes de que se conviertan en problemas mayores.
Un operador de red móvil encuestado afirmó que usa datos para predecir interrupciones con siete días de anticipación. Con este conocimiento, la empresa puede evitar interrupciones al programar el mantenimiento de manera más adecuada, lo que le permite no solo ahorrar en costos operativos, sino también garantizar que los activos funcionen de manera óptima.
¿Por qué deberías estudiar Business Analytics?
Tomando un enfoque basado en datos para los negocios puede tener enormes beneficios, sin embargo, muchas empresas informan sobre la escasez de personal con experiencia en áreas de análisis.
LinkedIn enumera el análisis comercial como una de las principales habilidades que necesitan los empleadores en 2019, y tLa Oficina de Estadísticas Laborales espera que el empleo de analistas de investigación de operaciones crezca a una tasa del 27 por ciento hasta 2026, mucho más rápido que el promedio nacional para todas las ocupaciones.
Muchas personas pueden procesar estadísticas, pero creo que estarán en posiciones bastante limitadas a menos que puedan ayudar a comprender esos hallazgos en el contexto en el que compite el negocio. Si desea capitalizar la demanda de profesionales basados en datos, completar un curso en línea puede ayudarlo a mejorar su conjunto de habilidades y avanzar en su carrera.
Puede construir un marco analítico que se puede utilizar en su toma de decisiones diaria. Además, puede ayudar a que su empresa prospere aprendiendo a detectar tendencias, probar hipótesis y sacar conclusiones a partir de muestras de población.
“Si no utiliza los datos, se retrasará”, dijo Hammond. “Las personas con esas cualidades, así como el conocimiento de los entornos comerciales, agregarán el mayor valor y tendrán el mayor impacto”.
Ejemplos de análisis de negocios
Business Analytics tiene aplicaciones en una amplia gama de industrias. Algunas empresas están ideando métodos novedosos para aprovechar los grandes datos para mejorar la experiencia del cliente y maximizar las ganancias. Aquí hay un ejemplo de análisis de negocios en acción:
Las corporaciones de comida rápida han comenzado a utilizar BA para mejorar la eficiencia de sus ubicaciones. ¿Quién quiere perder el tiempo en un drive-thru de comida rápida? Estas empresas pueden mejorar la eficiencia durante las horas pico al monitorear qué tan ocupado está el drive-thru. Cuando hay una fila larga, los tableros de pedidos digitales fluctúan. Comienzan enfatizando los productos que se pueden preparar rápidamente. Esto da como resultado pedidos más simples que pueden completarse más rápidamente. Los artículos más lentos con márgenes más grandes se muestran cuando las líneas son cortas. Como resultado, la tienda puede adaptarse a las necesidades en tiempo real y aumentar la eficiencia.
Otros tipos de aplicaciones de BA van más allá de simplemente reaccionar ante las circunstancias actuales. Estos métodos ayudan a las empresas a predecir qué clientes tienen menos probabilidades de regresar. Luego pueden enfocar la publicidad y las promociones a estos clientes para aumentar la retención de clientes. Estos son algunos ejemplos de análisis predictivo en el lugar de trabajo:
Los casinos emplean BA para aumentar las ganancias y retener a los consumidores. Aunque la casa suele ganar la mayor parte del tiempo, los jugadores necesitan ganar lo suficiente para divertirse y seguir jugando. De lo contrario, los jugadores pueden perder interés y dejar de regresar. Los casinos pueden descubrir qué clientes gastan más dinero mediante el seguimiento de sus gastos. Pueden proporcionar más incentivos a estos clientes que gastan mucho para que sigan regresando. Los datos obtenidos también ayudan a estos resorts a determinar qué servicios son los más populares.
Análisis de datos frente a análisis empresarial
El análisis de datos es una palabra general amplia que se refiere a la ciencia de analizar datos sin procesar para transformar esos datos en información significativa a partir de la cual se pueden exponer tendencias y métricas. Si bien tanto el análisis comercial como el análisis de datos tienen como objetivo mejorar la eficiencia operativa, el análisis comercial se centra más en las aplicaciones comerciales. Mientras que el análisis de datos tiene un enfoque más amplio, tanto la inteligencia comercial como los informes, así como el procesamiento analítico en línea (OLAP), se encuentran bajo el paraguas del análisis de datos.
En el proceso de análisis de datos, los científicos de datos, los analistas de datos y los ingenieros de datos colaboran para adquirir, integrar y preparar datos para el desarrollo, prueba y revisión de modelos analíticos, lo que garantiza resultados precisos. El enfoque del análisis de datos para fines comerciales está en preguntas específicas de operaciones comerciales.
Ciencia de datos frente a análisis empresarial
La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que estudia datos estructurados y no estructurados utilizando sistemas, métodos y algoritmos científicos para determinar de dónde proviene la información, qué significa y cómo se puede transformar en un recurso valioso en el desarrollo de estrategias de tecnología de la información.
Una buena programa del curso de ciencia de datos le enseñará cómo integrar análisis de datos, estadísticas, aprendizaje automático y metodologías relacionadas para administrar y comprender la avalancha de datos que ha resultado del auge de la tecnología de la información. Los científicos de datos son responsables de presentar la información digital de una manera que demuestre su valor práctico en la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, a menudo no se esfuerzan por responder preguntas particulares de la misma manera que lo hacen los analistas de negocios cuando buscan información de análisis de negocios.
Analítica empresarial frente a inteligencia empresarial
Si bien la inteligencia comercial y el análisis comercial realizan funciones comparables y pueden utilizarse indistintamente, ambos métodos difieren fundamentalmente en su enfoque. El análisis de inteligencia empresarial se centra en el análisis descriptivo, que combina la recopilación de datos, el almacenamiento y la gestión del conocimiento con el análisis de datos para revisar datos anteriores y proporcionar nuevas vistas sobre la información disponible actualmente.
Analítica prescriptiva es el énfasis del análisis empresarial, que emplea la extracción de datos, el modelado y el aprendizaje automático para predecir resultados futuros. Inteligencia de Negocio esencialmente responde a las preguntas, "¿Qué pasó?" y “¿Qué necesita cambiar?” Y el análisis empresarial responde a la pregunta: "¿Por qué sucede esto?" “¿Qué pasa si esta tendencia continúa?” "¿Qué pasará después?" y "¿Qué pasa si alteramos algo?" La estructura y el propósito de las soluciones de Business Analytics e Business Intelligence tienden a superponerse.
Preguntas frecuentes sobre Business Analytics
¿Cuál es el alcance de la analítica empresarial en el futuro?
Se prevé que el análisis empresarial tenga un impacto sustancial, entre otras cosas, en el marketing, las ventas, la experiencia del cliente, las finanzas, la gestión de riesgos, los recursos humanos y las operaciones en las redes sociales. Las personas que entienden estos análisis en profundidad están mejor posicionadas para ser líderes de la industria.
¿La analítica empresarial es fácil de aprender?
Aprovechar el poder de la analítica en los negocios ahora es más fácil que nunca gracias a los avances tecnológicos y al aumento de los datos disponibles.
¿Hay muchas matemáticas en el análisis de negocios?
Contrariamente a la opinión común, el análisis empresarial no requiere una formación sustancial en codificación, matemáticas o informática. Es una excelente carrera para aquellos que aprecian enfrentar desafíos complejos y brindar soluciones prácticas basadas en datos de empresas del mundo real.
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