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Cómo predecir los resultados del negocio con analítica empresarial

La aplicación de la analítica empresarial puede resultar crucial al momento de identificar tendencias y predecir resultados comerciales.

La analítica empresarial es la aplicación práctica de tecnologías y análisis estadísticos en datos empresariales para identificar y anticipar tendencias y predecir resultados empresariales. Gartner la define como la integración de “soluciones utilizadas para construir modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros”.

Como tal, la analítica empresarial es un subconjunto de la analítica de datos, pero enfocada en impulsar mejores decisiones empresariales. El análisis de datos es aplicable a todas las disciplinas del conocimiento con el objetivo de identificar tendencias y resolver problemas mediante la minería de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos, el modelado de datos y más.

Analítica empresarial versus business intelligence

La analítica empresarial y la inteligencia empresarial (Business Intelligence o BI) tienen propósitos similares y a menudo se usan como términos intercambiables, pero BI puede considerarse un subconjunto de la analítica empresarial. BI se centra en el análisis descriptivo, la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, la gestión del conocimiento y el análisis para evaluar los datos comerciales anteriores y comprender mejor la información conocida actualmente.

Mientras que BI estudia datos históricos para guiar la toma de decisiones comerciales, la analítica empresarial se trata de mirar hacia adelante. Utiliza la minería de datos, el modelado y el aprendizaje automático para responder “por qué” sucedió algo y predecir lo que podría suceder en el futuro.

Técnicas para la analítica empresarial

Según Harvard Business School Online, hay tres tipos principales de análisis de negocios :

  1. Análisis descriptivo: ¿Qué está sucediendo en su negocio en este momento? El análisis descriptivo utiliza datos históricos y actuales para describir el estado actual de la organización identificando tendencias y patrones. Este es el ámbito de BI.
  2. Análisis predictivo : ¿Qué es probable que suceda en el futuro? El análisis predictivo es el uso de técnicas como el modelado estadístico, la previsión y el aprendizaje automático para realizar predicciones sobre resultados futuros.
  3. Análisis prescriptivo: ¿qué debemos hacer? La analítica prescriptiva es la aplicación de pruebas y otras técnicas para recomendar soluciones específicas que brindarán los resultados comerciales deseados.

La empresa de formación en habilidades digitales Simplilearn añade una cuarta técnica :

  1. Análisis de diagnóstico: ¿por qué está sucediendo? El análisis de diagnóstico utiliza técnicas de análisis para descubrir los factores o las razones del desempeño pasado o actual.

Beneficios de la analítica empresarial

Simplilearn dice que la analítica empresarial puede ayudar a su empresa de seis formas:

  1. Mejorar la eficiencia operativa a través de las actividades diarias
  2. Ayudándole a comprender a sus clientes con mayor precisión
  3. Proporcionar visualizaciones de datos que ofrecen proyecciones de resultados futuros.
  4. Proporcionar información para ayudar en la toma de decisiones y la planificación para el futuro.
  5. Medir el desempeño e impulsar el crecimiento
  6. Descubrir tendencias ocultas, generar clientes potenciales y ayudarlo a escalar su negocio en la dirección correcta.

A continuación, algunos ejemplos de la analítica empresarial al servicio del negocio.

Microsoft impulsa la colaboración

A partir de 2016, el grupo de análisis del lugar de trabajo de Microsoft trabajó con la empresa de bienes raíces comerciales CBRE para estudiar cómo el espacio de trabajo físico fomenta la colaboración . Basó su nuevo diseño de lugar de trabajo en los conocimientos del proyecto de análisis. Microsoft estima que los cambios que realizó como resultado ahorraron un total de 100 horas de trabajo a la semana entre 1.200 empleados, lo que a su vez generó un ahorro de costos estimado de $ 520.000 por año en tiempo de los empleados y una mayor colaboración dentro de los equipos.

Uber mejora la atención al cliente

En 2018, Uber creó Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) , una herramienta que aprovecha el aprendizaje automático y las técnicas de procesamiento del lenguaje natural para ayudar a sus agentes a brindar una mejor atención al cliente. Las versiones posteriores utilizarían el aprendizaje profundo y las pruebas A / B para mejorar aún más COTA. A través de las pruebas A / B, la compañía determinó que la implementación de la versión 2 de COTA mejoraría el servicio al cliente y le ahorraría millones de dólares al agilizar el proceso de resolución de tickets.

Blue Apron pronostica pedidos

Blue Apron utiliza análisis predictivos para pronosticar la demanda de sus kits de comida para optimizar el inventario y reducir el deterioro, así como para optimizar la dotación de personal determinando cuánta gente necesitará para enviar la mercadería.

Herramientas de análisis empresarial

Los profesionales de la analítica empresarial deben dominar una variedad de herramientas y lenguajes de programación. Según el programa Harvard Business Analytics, las principales herramientas para los profesionales de la analítica empresarial son:

  • SQL es la lengua franca del análisis de datos. Los profesionales de la analítica empresarial utilizan consultas SQL para extraer y analizar datos de bases de datos de transacciones y desarrollar visualizaciones.
  • Idiomas estadísticos. Los profesionales de la analítica empresarial suelen utilizar R para el análisis estadístico y Python para la programación general.
  • Software estadístico. Los profesionales de la analítica empresarial utilizan con frecuencia software que incluye SPSS, SAS, Sage, Mathematica y Excel para administrar y analizar datos.

Componentes del panel de análisis empresarial

Según la empresa de plataformas de análisis OmniSci, los componentes principales de un panel de análisis de negocios típico incluyen:

  • Agregación de datos. Antes de que se pueda analizar, los datos deben recopilarse, organizarse y filtrarse.
  • Procesamiento de datos. La minería de datos clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y establecer relaciones.
  • Asociación e identificación de secuencias. Se deben identificar las acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones o secuencialmente.
  • Extracción de textos. La minería de texto se utiliza para explorar y organizar grandes conjuntos de datos no estructurados para análisis cualitativos y cuantitativos.
  • La previsión analiza datos históricos de un período específico para hacer estimaciones informadas que predigan eventos o comportamientos futuros.
  • Analítica predictiva. La analítica empresarial predictiva utiliza una variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una variedad de resultados organizacionales.
  • Una vez que se han identificado las tendencias y se han realizado las predicciones, se pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.
  • Visualización de datos. La visualización de datos proporciona representaciones visuales de tablas y gráficos para un análisis de datos fácil y rápido.

Adaptación del artículo de Thor Olavsrud en CIO.com

Entusiasta seguidor de la tecnología y las innovaciones que cambian el mundo. Director Editorial y COO en The HAP Group.