Business Analytics: la clave para decisiones inteligentes

La gran competitividad que hay en los mercados exige a las empresas tomar decisiones rápidas y acertadas, de ahí surge la necesidad de usar herramientas de Business Analytics.

Este procedimiento, basado en técnicas estadísticas y sistemas de inteligencia artificial, estudia datos históricos y se encarga de hacer predicciones que facilitan la toma de decisiones inteligentes. 

Las organizaciones deben anticiparse a predecir tendencias y destacar entre la competencia, por ello, en este artículo sabrás todo acerca del Business Analytics y por qué es la clave para garantizar la viabilidad de tu empresa. 

¿Qué es Business Analytics?

El Business Analytics, o análisis de negocio, es la práctica de usar los datos de tu compañía para anticipar tendencias y resultados. Esta incluye la minería de datos, análisis estadístico y modelo predictivo para la toma de decisiones. 

Por otro lado, el data analytics es el proceso técnico que se realiza para la extracción de datos, limpieza, transformación y construcción de sistemas para gestionar los mismos. 

El Business Analytics nos sirve para responder a la pregunta “por qué” para que las predicciones sean más informadas sobre lo que pasará. 

Diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics

Los términos Business Analytics y Business Intelligence son vistos como sinónimos, ya que ambos se tratan sobre la eficiencia de la empresa; sin embargo, tienen algunas diferencias importantes. 

La principal radica en cuál es la información que se recopila y cómo se utiliza. 

El Business Intelligence analiza cómo ha ido creciendo la empresa y los objetivos que ha alcanzado hasta este momento. Esta información es la base para conocer los puntos de mejora, corregir procedimientos y revisar la estrategia que se está implementando. 

El análisis de esta información sirve para que se puedan mejorar los procesos y tener un mayor desempeño. 

Ahora, el Business Analytics utiliza los datos estadísticos para elaborar modelos predictivos que busquen aumentar la competitividad y productividad de la organización. 

La tecnología Big Data junto con la IA emplean algoritmos para poder pronosticar situaciones y basándose en la probabilidad, se hacen proyecciones que tienen mínimos márgenes de error. 

Ambos procesos de BI y BA ayudan a potenciar la validez de los datos. 

Tipos de Business Analytics

El objetivo de todo Business Analytics es la eficiencia operativa aunque existen algunos tipos cuya forma de trabajo es distinta en cuanto a la interpretación y gestión de datos. Vamos a desglosar cada uno de ellos:

1. Análitica descriptiva

Se trata de una interpretación de datos a lo largo del tiempo que determina los KPI y aplica técnicas de extracción de datos. Asimismo, identifica tendencias y patrones para poder tener una visualización de la situación actual de la empresa. 

Este tipo de Business Analytics se usa para conocer a profundidad el comportamiento de los clientes y tener estrategias de marketing más acertadas. 

2. Análisis de diagnóstico

Se enfoca en evaluar el rendimiento de la compañía en un periodo y lo hace utilizando algoritmos para el desglose y cruce de datos que permiten conocer las causas de algunos eventos. 

Estos sirven para valorar la probabilidad de que estas situaciones vuelvan a suceder y accionar.

3. Análitica predictiva

Este tipo de Business Analytics se encarga de emplear modelos estadísticos y técnicas de machine learning para hacer un pronóstico de resultados futuros.

Con estos, se pueden crear modelos de probabilidad que ayuden a los equipos de ventas y marketing. 

4. Análitica prescriptiva 

Estudia los datos del rendimiento para recomendar acciones específicas y tener resultados excelentes. 

Cómo funciona el Business Analytics

El Business Analytics funciona extrayendo y procesando cantidades enormes de datos y determina cuáles son útiles para aumentar ingresos, eficiencia y productividad en la organización. 

Estas son las fases por las que pasa un proceso de BA para poder tomar decisiones inteligentes:

Consolidación y organización de datos

En esta fase, el objetivo es reunir la mayor cantidad de datos posible desde fuentes internas y externas. Esta etapa garantiza que la información se depure y se organice de manera eficiente, sentando la base para los análisis posteriores.

Análisis de patrones mediante data mining

Con el uso de técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning, el data mining clasifica grandes volúmenes de datos para encontrar relaciones ocultas y patrones que permitan entender el comportamiento de los clientes y las operaciones empresariales.

Identificación y análisis de secuencias predictivas

Aquí se identifican patrones recurrentes en las acciones de los usuarios o en las operaciones, permitiendo anticipar eventos futuros basados en secuencias de comportamientos pasados.

Procesamiento y análisis de textos no estructurados

Mediante minería de textos, se recopilan datos de fuentes no estructuradas, como comentarios en redes sociales o reseñas, proporcionando tanto insights cualitativos como cuantitativos.

Modelos y simulaciones predictivas

Utilizando datos históricos, se desarrollan modelos que ayudan a prever tendencias y eventos futuros. Esto se complementa con simulaciones de escenarios, donde diferentes situaciones hipotéticas se analizan para preparar estrategias ante posibles escenarios empresariales.

Beneficios de usar herramientas de Business Analytics

Veamos cuáles son los principales beneficios de implementar herramientas de Business Analytics para conocer qué áreas necesitan mejorar. 

Apoya la toma de decisiones

Toda decisión debe basarse en datos, y las empresas que los usan tienen tres veces más probabilidad de mejorar los procesos de toma de decisiones en cuanto a gestión de inventario, estrategias de precios, entre otros aspectos.

Se pueden segmentar audiencias 

Con el BA se pueden dividir a las audiencias en distintos grupos y desarrollar mejor el customer experience, pues se detectan a tiempo sus necesidades.

Reduce costos

Ayuda a reducir y ahorrar costos porque se puede determinar la cantidad óptima de un recurso comercial y de inventario, así como optimizar flujos de componentes y materias primas en las líneas de producción, para saber el momento de reponer la cadena de suministro. 

Identifica oportunidades comerciales

El Business Analytics ayuda a identificar nuevas oportunidades comerciales que son poco visibles y que pueden aumentar la rentabilidad de la empresa. Los modelos informáticos permiten ver a buen tiempo el comportamiento de los clientes y ajustar estrategias. 

Mejora la atención al cliente

Con el Business Analytics existe mucha información que puede usarse para generar análisis predictivos que optimicen la experiencia de los clientes, pues con el uso de sus herramientas puedes examinar su comportamiento como hábitos de compra y navegación en internet. 

Reduce fraudes y riesgos

Empresas como las entidades financieras utilizan herramientas de Business Analytics para identificar compras que puedan ser fraudulentas. Asimismo, el análisis predictivo sirve para observar los perfiles de los clientes y medir el nivel de riesgo que presentan. 

Toma decisiones eficaces con London Consulting Group

El Business Analytics es un tecnología que mejora el rendimiento de las organizaciones y optimiza procesos.

Por ello, en London Consulting Group impulsamos a tu empresa para que tome decisiones basadas en datos mediante análisis exhaustivos de tus procesos y realizando capacitaciones a tus colaboradores para que sepan utilizar las herramientas informáticas. 

Nuestra estrategia se basa en ayudar a los empleados a saber interpretar y analizar los datos con metodologías de recopilación, procesamiento e interpretación. 

En London Consulting Group, nos adaptamos a los objetivos de tu negocio para crear soluciones personalizadas. Contáctanos y comienza a tener una cultura enfocada en datos.