En esencia, la analítica empresarial es la exploración de los datos de una empresa, con un fuerte énfasis en el análisis estadístico y en cómo se seleccionan las mejores prácticas y los sistemas individuales para cada negocio.
Cada vez más, más empresas se basan en datos, ya que las empresas de todos los tamaños son cada vez más conscientes de que sus datos son uno de sus activos más valiosos para aprovecharlos como una ventaja sobre la competencia.
Una vez que se entiende un objetivo final del análisis, se elige la metodología de análisis y se seleccionan los datos de la empresa para respaldar el análisis. Por lo general, esto implica una alimentación de múltiples fuentes de datos y sistemas, para luego limpiarse e integrarse en un espacio unificado, como un almacén de datos.
El éxito de la analítica empresarial depende de forma inherente tanto de la calidad de los datos (buena entrada de datos, buena salida de datos) como de la experiencia del analista que comprende los matices de una empresa individual, así como de la tecnología sobre la que se basa todo.
El desafío de múltiples fuentes
Muchas empresas utilizan una variedad de soluciones y plataformas comerciales diferentes, que pueden ser excelentes individualmente, pero se ven sofocadas por su incapacidad para comunicarse de forma colaborativa entre sí, o al menos, fluir hacia el mismo lugar. Cuando también agrega fuentes de datos heredadas en papel a la mezcla, es fácil ver por qué, en muchas organizaciones, se dedica mucho tiempo simplemente a tratar de encontrar información, y mucho menos a hacer algo constructivo con ella.
Puede ser difícil obtener múltiples fuentes de datos en un solo feed uniforme, especialmente cuando se considera una variedad de formatos, sistemas heredados, tiempos de exportación y disponibilidad a los que se enfrentan muchas empresas.
El desafío de la analítica empresarial en tiempo real
Como ejemplo, el análisis de datos en tiempo real se ha utilizado en el comercio financiero desde hace bastante tiempo y ahora incorpora más flujos de datos que nunca.
Para ser útiles, las aplicaciones de análisis en tiempo real deben tener una buena disponibilidad junto con tiempos de respuesta bajos. Los sistemas también deben poder administrar grandes cantidades de datos, pero aún así se debe esperar que devuelvan consultas en segundos.
Cuanto mejor sepa su empresa dónde está ahora, mejor podrá pronosticar dónde debe estar.
La analítica predictiva es una parte de la analítica e inteligencia empresarial que se está incrementando cada vez más con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, mediante el uso de estadísticas y modelos para determinar el rendimiento futuro y concluir los resultados potenciales, basados en datos históricos y actuales.
Esto permite a las organizaciones decidir dónde concentrar mejor los recursos, y así poder hacer predicciones inteligentes sobre el futuro. Se podría argumentar que este nivel de conocimiento es tan valioso que los sistemas que lo hacen posible pueden pagarse fácilmente por sí mismos en poco tiempo.
Las aplicaciones exactas varían de una industria a otra, sin embargo, la capacidad de realizar pronósticos inteligentes sobre eventos futuros tiene aplicaciones casi ilimitadas.
Advanced Business Analytics ya se utiliza en una variedad de industrias, incluidas telecomunicaciones, farmacéutica, defensa, logística, seguros, servicios financieros y mucho más.
Cuáles son ¿Cuáles son las principales diferencias entre Business Analytics e Business Intelligence?
Es (comprensiblemente) bastante común que las personas confundan BA (Business Analytics) con BI (Business Intelligence), ya que ambos suenan inherentemente similares.
Tanto BA como BI requieren que los datos se recopilen, limpien y representen visualmente a través de un software de visualización de datos para obtener una narración convincente y obtener información a partir de los datos.
Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre ellos:
BI se ocupa de datos históricos, pero los datos tienden a recopilarse de varias fuentes, por ejemplo. Software CRM o herramientas de marketing automatizadas. La función principal de Business Intelligence es la de reportar el desempeño de una empresa, en base a métricas clave. Proporciona contexto a lo que ocurrió anteriormente en el pasado, por qué pudo haber ocurrido y qué está sucediendo actualmente.
Por otro lado, Business Analytics toma el contexto deducido de Business Intelligence y aplica modelos predictivos, minería de datos, análisis estadístico y más. Estos métodos son más avanzados, por lo que son más indicativos de lo que puede esperar en el futuro.
¿Cómo puede ayudar Business Analytics a su organización?
Tome mejores decisiones basadas en datos
Por lo general, esta es la razón más importante por la que las organizaciones utilizan aplicaciones de ciencia de datos: para comprender mejor sus datos (cuantificables) y darles un buen uso.
La capacidad de identificar mejor las oportunidades
Otra capacidad de las herramientas y el análisis de la ciencia de datos es la identificación de oportunidades. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden potenciar el análisis predictivo para identificar mejor los patrones en los datos que pueden determinar la probabilidad de que surjan en el futuro. Esto permite a las organizaciones decidir dónde concentrar mejor los recursos, y así poder hacer predicciones inteligentes sobre el futuro. Mediante el uso de datos de mercado históricos y proyectados, se pueden tomar decisiones y predicciones para determinar si es probable que una nueva empresa / producto / servicio o inversión tenga un ROI saludable.
Para asegurarse de reclutar a las mejores personas
Mediante el uso de algoritmos únicos, la ciencia de datos puede tomar los datos de los CV y determinar si vale la pena considerar un candidato para pasar a la siguiente etapa.
Para comprender mejor las intenciones del cliente
Como ejemplo, las empresas ahora pueden usar la ciencia de datos para comprender mejor la naturaleza de la consulta de un cliente de una manera más autónoma, gracias en gran parte a los avances en NLP (procesamiento del lenguaje natural), impulsado por la ciencia de datos.
Los últimos avances en análisis empresarial
Advanced Business Analytics funciona con bases de datos aceleradas por GPU que permiten a los usuarios visualizar y consultar instantáneamente de forma interactiva miles de millones de líneas de datos. Sin embargo, los sistemas basados en CPU más antiguos se basan en procesos manuales, como la reducción de resolución y la indexación. Puede llevar una gran cantidad de tiempo y mano de obra cuando se utilizan estos sistemas heredados, por lo que muchas empresas saben que el caso comercial para actualizar a sistemas más nuevos basados en GPU es un caso comercial verdaderamente convincente.
En resumen
Cuando su empresa decide lanzarse al mundo de Business Analytics, es casi seguro que estará tomando mejores decisiones como empresa en general.
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