En este artículo vamos a explicar qué es el Business Analytics y en qué consiste, los distintos tipos de Business Analytics que existen, sus usos más conocidos y algunos ejemplos relevantes.
Índice de temas
¿Qué es el Business Analytics?
También conocido como Análisis de Negocio, el Business Analytics es el conjunto de métodos, técnicas y herramientas que una empresa utiliza para:
- Recoger datos de todas las áreas de negocio, como ventas, marketing, finanzas, producción, recursos humanos, etc. y luego analizarlos.
- Una vez analizados estos datos, el resultado se convierte en información muy valiosa para que los responsables de tomar decisiones puedan tener una base sólida sobre la que trabajar.
Estas decisiones ayudan a la empresa a ser más eficiente y productiva.
¿Para qué sirve el Business Analytics? Usos principales
Gracias al análisis de datos, las empresas pueden:
- Aumentar sus ventas y ganancias.
- Reducir sus costes de producción.
- Mejora la experiencia del cliente. Aumentar la confianza del cliente y fortalecer la relación entre ambos, gracias al lanzamiento de productos más apropiados y adaptados para ellos.
- Lanzar nuevos productos y servicios para seguir fortaleciendo las relaciones con los usuarios, incluso aquellos que, en un principio, no estaban dentro de la producción de la empresa.
Imaginen una marca de alimentos, una vez analizados sus datos de venta y tendencias del mercado, se descubre que los productos orgánicos cada vez interesan más y existe una demanda creciente de alternativas de carne vegana.
Basándose en estos datos, la marca puede lanzar unas hamburguesas veganas para satisfacer la creciente demanda.
El Business Analytics aumenta la confianza de los clientes y fortalece la relación entre ambos, gracias al lanzamiento de productos más apropiados y adaptados para ellos
- Detectar y prevenir fraudes: gracias al análisis de datos, se pueden identificar patrones que ayudan a reconocer fraudes y riesgos diversos.
- Evaluación del desempeño profesional para llevar a cabo los ajustes necesarios, teniendo en cuenta los resultados obtenidos.
¿Por qué es importante este concepto?
La información es poder. Y ahora, gracias a la inteligencia artificial, y más concretamente el análisis masivo de datos o Big Data, lo es más que nunca.
Las empresas deben recoger, analizar y saber manejar los resultados para que su empresa mejore en todos los aspectos, tanto en producción, competitividad y en la relación con sus clientes.
Gracias al Business Analytics, las organizaciones toman mejores decisiones y, de este modo, mejoran su rendimiento profesional, satisfacen mejor las necesidades de sus clientes, logran situarse por encima de la competencia y saben adaptarse mejor a los cambios del mercado.
Business Analytics y Business Intelligence
El Business Analytics y el Business Intelligence son dos disciplinas distintas que, en ocasiones, tienden a confundirse.
Sin embargo, ambas tienen enfoques distintos y persiguen objetivos diferentes. Veamos con detalle esta diferencia.
Business Intelligence
El Business Intelligence se centra en el análisis descriptivo e informativo de los datos recogidos.
Las preguntas a las que pretende responder este análisis de datos son: ¿Qué está pasando en la empresa?, y ¿cómo hemos llegado a tener estos resultados?
Para ello, utiliza herramientas para presentar los datos de manera clara y concisa, como son los cuadros de mando.
El objetivo principal del Business Intelligence es darles a los integrantes de una empresa una panorámica de la situación actual de su negocio.
El cuadro de mando del Business Intelligence
El cuadro de mando, Dashboard en inglés, es una herramienta indispensable para la gestión y la toma efectiva de decisiones en el ámbito empresarial.
Para saber qué es un cuadro de mando, antes hay que estar familiarizado con el concepto de KPI.
El cuadro de mando, Dashboard en inglés, es una herramienta indispensable para la gestión y la toma efectiva de decisiones en el ámbito empresarial
Las KPI (Key Performance Indicators) de una empresa son los indicadores clave de rendimiento de una empresa, métricas cuantificables que miden el desempeño empresarial en áreas específicas.
El cuadro de mando es un panel de control que muestra, en tiempo real, todos los KPI de una empresa, permitiendo a los analistas visualizar de forma clara y precisa el estado del negocio, identificando a posteriori las zonas a mejorar, tomando las mejores decisiones posibles.
El cuadro de mando incluye, además de los KPI, gráficos, tablas y otros elementos visuales que ayudan en la compresión de los datos, además de filtros y segmentación según diferentes criterios, como departamentos o productos, así como alertas y notificaciones sobre eventos y situaciones inesperadas sobre los que se requiere acción inmediata.
Business Analytics
El Business Analytics, por el contrario, se centra en el análisis predictivo y prescriptivo de los datos, respondiendo a preguntas como ‘Qué podría pasar con la empresa en el futuro’ y ¿qué podemos hacer para mejorar?
Las herramientas que usa el Business Analytics son variadas, entre las que se encuentran la minería de datos, los análisis estadísticos y el modelado predictivo (técnica que utiliza estadísticas, algoritmos de IA y minería de datos para predecir eventos futuros con cierta probabilidad).
Tipos de Business Analytics
Estos son los principales tipos de Business Analytics que se utilizan en la actualidad.
Análisis descriptivo
Es el tipo de Business Analytics más básico y se enfoca en describir lo que ha sucedido en un tiempo pasado.
Responde a preguntas como “¿cuáles son las ventas totales de este año?”, “¿qué productos se venden más?”, “¿de dónde provienen nuestros clientes?”, etc.
Este tipo de análisis usa diferentes gráficos, informes y visualizaciones para presentar los datos de manera lógica, clara y concisa.
Análisis predictivo
Este análisis emplea datos estadísticos y técnicas de IA para predecir lo que sucederá.
Este análisis responde a preguntas como “¿cuál será el producto más demandando el año que viene?”, “¿qué tipo de clientes tienen mayor riesgo de abandonar la empresa?”, “¿cuándo se podría producir el próximo fallo en la cadena de producción?”, etc.
Análisis prescriptivo
Este es el tipo de Business Analytics más avanzado y se centra en la recomendación de acciones a tomar para mejorar el rendimiento profesional.
Responde a preguntas como “¿qué podemos hacer para aumentar las ventas?”, “¿cómo podemos mejorar las relaciones con nuestros clientes?”, “qué estrategias podemos implementar para reducir los costes de producción?”, etc.
El análisis prescriptivo es el tipo de Business Analytics más avanzado y se centra en la recomendación de acciones a tomar para mejorar el rendimiento profesional
Este tipo de análisis combina otros de tipo predictivo, junto con la simulación de posibles escenarios para identificar cuáles son las mejores acciones que tomar.
Análisis de diagnóstico
Este tipo de análisis busca comprender las causas de los problemas de la empresa.
Responde a preguntas del tipo “¿por qué las ventas de este producto determinado han disminuido?”, “¿cuáles son los factores más influyentes en la satisfacción de un cliente?”, o “¿por qué se ha retrasado la producción?”.
El análisis de diagnóstico utiliza herramientas como la minería de datos o el análisis estadístico, entre otras, para profundizar en todos los datos recogidos y descubrir patrones que permitan la identificación de problemas futuros.
Usos y ejemplos de Business Analytics
Un ejemplo práctico de la utilidad del Business Analytics: una empresa minorista de ropa que tiene un problema de inventario estancado y una baja rentabilidad, ya que tienen dificultades para predecir las tendencias de la moda.
Para solucionar este problema, la tienda implementa un modelo de Business Analytics que utiliza los datos históricos de las ventas del negocio, datos de sus redes sociales y tendencias del mercado de la moda, para pronosticar la demanda de cada uno de los artículos.
Esta acción reducirá significativamente los costos de inventario, aumentará la venta de sus artículos más populares y, en general, la tienda mejorará su rentabilidad.
Otro ejemplo, una empresa de fibra y móvil necesita optimizar la experiencia del cliente, ya que últimamente está perdiéndolos.
La solución podría estar en analizar las llamadas, como su duración, la hora y el día de la semana, qué tipo de llamada y a qué clientes, incluso su satisfacción a través del análisis del tono de voz.
También realiza encuestas masivas de satisfacción y analiza los comentarios en redes sociales para, de este modo, identificar cuáles son los puntos débiles en su servicio de atención al cliente.
El resultado de la acción podrá notarse en la implementación de mejoras en los canales de atención al cliente, la reducción de las tasas de abandono y la fidelización de estos.
Diferencias entre el Business Analytics y Data Analytics
El Business Analytics y el Data Analytics son áreas que usan grandes cantidades de datos para sacar información valiosa y relevante para el funcionamiento de una empresa. Sin embargo, existen diferencias entre ambos:
Un experto en Data Analytics comprende los datos y extrae información crucial, mientras que el experto en Business Analytics utiliza dicha información para tomar decisiones estratégicas
- El Data Analytics comprende los datos por sí mismos, usando técnicas de estadística y de minería de datos para descubrir patrones, tendencias y cómo se relacionan los datos extraídos entre sí, todo ello con el objetivo de transformar estos datos en acciones que mejoren el rendimiento profesional.
- El Business Analytics utiliza los datos para resolver los problemas de una empresa, utilizando herramientas como el modelado predictivo para transformar estos mismos datos en acciones que mejoren el negocio.
En resumidas cuentas, un experto en Data Analytics comprende los datos y extrae información crucial, mientras que el experto en Business Analytics utiliza dicha información para tomar decisiones estratégicas que mejoren el desempeño profesional.
Diferencias entre Business Analytics y Data Science
Si bien ambas disciplinas están relacionadas con el análisis y manejo de grandes cantidades de datos, ambas tienen objetivos y enfoques distintos.
El Business Analytics, como ya hemos visto, resuelve problemas específicos y mejora el rendimiento profesional a través de los datos estructurados provenientes de la empresa.
El Data Science, sin embargo, extrae información de la empresa, tanto estructurada como no estructurada, enfocándose en desarrollar nuevos modelos y algoritmos para analizar datos de fuentes diversas, tanto internas como externas.
Para ello, emplea técnicas de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, etc.
Podemos poner un ejemplo para que el lector lo entienda mejor: imaginemos que los datos son un gran bosque.
El Data Science es como un explorador que entra en el bosque por primera vez, desarrollando nuevos métodos de exploración y descubriendo especies nunca vistas
El Business Analytics podría ser el guardabosques, conoce bien el lugar, explora senderos establecidos y usa herramientas para encontrar animales que ya sabe que existen y que están allí.
Por contra, el Data Science es como un explorador que entra en el bosque por primera vez, desarrollando nuevos métodos de exploración y descubriendo especies nunca vistas.
Desafíos del Business Analytics
El Business Analytics se enfrenta en la actualidad con numerosos desafíos, como cualquier innovación tecnológica. Entre los principales encontramos:
- Datos: la gestión de grandes volúmenes de datos de procedencia diferente plantea desafíos tecnológicos y de recursos.
- La escasez de talento en la actualidad.
- Garantizar la seguridad, calidad y cumplimiento normativo de los datos.
- Es necesario evitar sesgos y garantizar la transparencia y privacidad en el uso de los datos.
