Hoy en día existen más metodologías que nunca para llevar a tu empresa al siguiente nivel. Una de ellas es el Business Analytics, un conjunto de herramientas que te ayudarán a mejorar la toma de decisiones para el futuro de tu negocio.
Si aún no sabes qué es la analítica de negocios y cómo puedes implementarla en tu empresa, aquí te contamos todo lo que debes saber para
Índice
1. ¿Qué es Business Analytics?
2. La importancia del Business Analytics
3. Business Analytics (BA) vs. Business Intelligence (BI)
4. Big Data vs. Business Analytics
5. Business Analytics y Business Intelligence: Ejemplos
6. Herramientas de Business Analytics
1. ¿Qué es Business Analytics?
La empresa de software MicroStrategy define Business Analytics como el proceso de recopilación, clasificación, procesamiento y estudio de datos comerciales para obtener información comercial.
En pocas palabras, lo que busca el Business Analytics es reducir los riesgos de cualquier negocio a través de la recolección de información que puede ser de utilidad para el futuro. ¿Cómo? A través de herramientas como la minería de datos, análisis estadístico y modelos predictivos que ayudan a tomar decisiones más informadas.
“El objetivo del análisis empresarial es determinar qué conjuntos de datos son útiles y cómo se pueden aprovechar para resolver problemas y aumentar la eficiencia, la productividad y los ingresos”, añade MicroSrategy.
Según el experto en marketing Matt Gavin de Harvard Business Review, existen tres tipos de análisis de negocios que forman parte del trabajo de Business Analytics.
1. Análisis descriptivo
Consiste en la interpretación de data histórica para identificar tendencias y patrones.
2. Análisis predictivo
Se centra en tomar esa información y usarla para pronosticar resultados futuros.
3. Análisis prescriptivo
Consiste en emplear pruebas y otras técnicas para determinar qué resultado producirá el mejor resultado en un escenario dado.
Para entender mejor qué es la analítica de negocios revisemos el siguiente ejemplo de la empresa de comida Blue Apron mencionado el artículo "3 ejemplos de Business Analytics en acción" de Harvard Business Review.
Análitica de negocios en acción
Foto: Luke Chesser para Unsplash
Según cuenta la revista especializada en negocios, Blue Apron recurrió a la analítica de negocios para mejorar su servicio de entrega de comida por delivery con la intención de entender a profundidad el comportamiento y las preferencias de sus clientes.
Para descubrir qué tipos de comida son los que sus clientes más requerían, emplearon análisis predictivos para pronosticar la demanda y así evitar el deterioro de los productos que utilizan en la elaboración de sus menús (la empresa se encarga de enviar kit de comidas con ingredientes y recetas para armar en casa).
Blue Apron tomó en cuenta esta información para realizar los análisis predictivos.
- Características relacionadas con el cliente: datos históricos que representan la frecuencia de pedidos de un usuario determinado.
- Características relacionadas con recetas: preferencias de recetas que los suscriptores han pedido en el pasado.
- Características de estacionalidad: patrones de compra que tienen en cuenta la relación de los pedidos y las épocas del año.
“A través del análisis de regresión, un método estadístico utilizado para examinar la relación entre las variables, el equipo de ingeniería de Blue Apron logró medir la precisión de sus modelos de pronóstico”, cuenta Harvard Business Review.
Y es que gracias a la analítica de negocios, la empresa descubrió que el error cuadrático medio (la diferencia entre los valores pronosticados y observados) de su proyección de pedidos es consistentemente menor al 6%. ¿Qué significa esto? Significa que su pronóstico de deliveries tiene un alto nivel de precisión.
Este es solo un ejemplo para resaltar todo lo que es posible lograr teniendo en cuenta el poder de la data de una empresa. Lo interesante es que, más allá del rubro, la analítica de negocios permite lograr grandes resultados en distintos tipos de compañías.
2. La importancia del Business Analytics
Foto: Adeolu Eletu para Unsplash.
Según el artículo "Analítica de negocios: ¿qué es y por qué es importante?" de Harvard Business Review, existen tres razones por las que una empresa debería tener en cuenta la importancia de Business Analytics.
1. Permite tomar decisiones más informadas
“La analítica empresarial puede ser un recurso valioso al abordar una decisión estratégica importante”, explica Harvard Business Review.
Por ejemplo, como mencionamos anteriormente con el ejemplo de Blue Apron, la compañía de comida recurrió a análisis de regresión para determinar si sus opciones de delivery eran las más adecuadas para sus clientes. Y, gracias a esos análisis, logró ir por el camino correcto.
2. Ayuda a generar más ingresos
“La investigación realizada por McKinsey muestra que las organizaciones que invierten en big data producen un aumento promedio de seis por ciento en las ganancias, que aumenta a nueve por ciento para inversiones que abarcan cinco años”, resalta la revista de negocios.
Aparentemente, las compañías que aprovechan su propia data son las que más experimentan retornos importantes de dinero ya que son las más capaces de consolidar mejores estrategias de negocios.
3. Logra mejorar las operaciones comerciales
A la par de los beneficios económicos, no hay duda de la importancia de la analítica de negocios para ajustar las operaciones comerciales. Según un informe de KPMG de 2019, las empresas utilizan análisis predictivos para anticipar problemas operativos y de mantenimiento antes de que se conviertan en problemas mayores.
3. Business Analytics vs. Business Intelligence
Una de las grandes dudas que existe en el universo del Business Analytics (BA) es su comparación con el Business Intelligence (también conocido como inteligencia de negocios o BI). Si bien ambos recolectan, analizan y visualizan data, y pueden trabajar en conjunto para lograr mejores resultados en una empresa, también tienen algunas diferencias puntuales que hay que tener en cuenta.
Una forma sencilla de entender ambas diferencias es que la analítica de negocios ayuda a predecir lo que va ocurrir en el futuro, mientras que la inteligencia de negocios se centra en datos existentes para mejorar los resultados actuales. Incluso, se considera la analítica de negocios es un subconjunto de la inteligencia de negocios.
Aquí lo explicamos mejor:
La analítica de negocios (BA) se centra en el análisis predictivo
A través de la minería de datos, BA determina la probabilidad de resultados futuros. “Con BA, puede anticipar desarrollos y hacer los cambios necesarios para tener éxito”, explica la empresa de software de visualización de datos Tableau.
La inteligencia de negocios (BI) se centra en el análisis descriptivo
“BI prioriza el análisis descriptivo, que proporciona un resumen de los datos históricos y actuales para mostrar lo que sucedió o lo que está sucediendo actualmente”, añade Tableau. Es decir, Business Intelligence responde las preguntas "qué" y "cómo" para que cada empresa pueda replicar lo que funciona y cambiar lo que no.
4. Business Analytics y Business Intelligence: Ejemplos
Para comprender mejor las diferencias, pongamos un ejemplo. Imagina que tienes una tienda de postres en el Perú y que ofreces postres de forma online. La inteligencia de negocios te dice que el pye de limón es uno de los postres que más vendes en la ciudad A. Como resultado, tú decides llevar más ingredientes para que nunca falte el pye de limón en la ciudad A.
Por otro lado, la analítica de negocios te preguntas: "¿Por qué el pye de limón despegó en la ciudad A?". Entonces, registra la data de tu página web y descubre que el tráfico llegó a raíz del post de una fashion blogger de la ciudad A. Esta información te permite conocer la relación de la viralización de un post y el incremento de tus ventas.
Si bien con la inteligencia de negocios sabes que debes tener más stock en la ciudad A (porque la data de las ventas así lo evidencian), con la analítica de negocios sabes que también debes obsequiarle postres a diferentes influencers para mantener el flujo de tus ventas en la ciudad A, y que esa debe ser una práctica para mantener el crecimiento a futuro.
5. Big Data vs. Business Analytics
Imagen: Big Data International Campus
Uno de los conceptos que tampoco puedes perder de vista para entender Business Analytics y Business Intelligence es el Big Data. Según información de la escuela Big Data International Campus, “el Big Data se focaliza en la captura y procesamiento de los datos, mientras que el Business Analytics y el Business Intelligence examinan esta información y la utilizan con el fin de optimizar las decisiones”.
Es decir, no podemos tener en cuenta que el Big Data es un término aislado, ya que se podría decir que los datos sirven como fuentes tanto para BA como para BI. De hecho: si una empresa pone igual de atención a ambas le será aún más fácil triunfar.
Según la escuela IEBS Business School, es importante tener en cuenta los perfiles profesionales que trabajan analizando data, ya que también nos permitirá entender porque estas dos metodologías trabajan de forma separada.
- Big Data: en sus equipos de trabajo aparecen perfiles como ingenieros, estadísticos y matemáticos.
- Business Intelligence: sus equipos de trabajo están integrados por expertos en administración de empresas, economistas, expertos en marketing y, de nuevo, ingenieros y técnicos.
Big Data y datos no estructurados
Para cerrar este punto, es importante tener en cuenta que Big Data trabaja con “una gran cantidad de datos provenientes de varias fuentes, siendo éstos estructurados y no estructurados” ( Big Data International Campus), mientras que la analítica de negocios y la inteligencia de negocios trabajan con datos estructurados.
¿Qué son datos no estructurados? Como explica el blog de Kyocera, “generalmente son datos binarios que no tienen estructura interna identificable. Es un conglomerado masivo y desorganizado de varios objetos que no tienen valor hasta que se identifican y almacenan de manera organizada”.
En vista de que el exceso de data puede ser bastante abrumador, la analítica de negocios y la inteligencia de negocios pone todas sus fuerzas en apostar por datos estructurados para obtener mejores.
Además, uno de los objetivos de la analítica de negocios es "determinar qué conjuntos de datos son útiles y cómo se pueden aprovechar para resolver problemas y aumentar la eficiencia, la productividad y los ingresos" ( MicroStrategy). Es decir, apostar por qué datos estructurados valen la pena.
6. Herramientas de Business Analytics
Para ayudar a los analistas a procesar la información y poder generar propuestas de mejora, la analítica de negocios cuenta con muchas metodologías y software especializados en encontrar soluciones. Según MicroStrategy, estas son algunas de las herramientas de Business Analytics más populares -y potentes- del momento.
📈Birt
También conocido como “Business Intelligence and Reporting Tools”, este software de código abierto se usa para crear visualizaciones de datos e informes. “Requiere conocimientos prácticos de Java, scripts y formato”, puntualiza MicroStrategy.
📈Apache Zeppelin
Cuaderno web que ayuda a manejar datos, y analizar datos interactivos y documentos colaborativos con SQL, Scala y más. Es ideal para el trabajo colaborativo.
📈OmniSci
Plataforma abierta que une los flujos de trabajo de análisis, ciencia de datos e inteligencia de ubicación. Te permite fusionar datos por ubicación y hora para saber lo que está sucediendo y dónde está sucediendo de forma más especializada. Algunas empresas que utilizan este software son Pfizer y Ericsson.
📈SpagoBI
Herramienta muy popular de inteligencia de negocios que cubre todas las áreas analíticas de los proyectos gracias a cuadros interactivos, minería de datos, opciones de reportes, inteligencia de ubicación, entre otras novedades.
📈Matomo Analytics
Utilizada por empresas como Huawei y Red Bull, Matomo es una plataforma de análisis web premium diseñada para brindarle la información más precisa al usuario. Es considerada una alternativa a “Google Analytics” e, incluso, un software más seguro.
📈Metabase
Esta herramienta de inteligencia de negocios de código abierto es sumamente cercana con sus usuarios, ya que les permite hacer preguntas sobre los datos de entrada y muestra las respuestas en tablas detalladas o gráficos de barras para facilitar la presentación de informes.