¿Qué es la analítica empresarial?

Los volúmenes de datos se disparan. Desde los puntos de contacto con los clientes hasta las redes de IoT, la enorme cantidad de datos hace que muchas empresas batallen por mantenerse al día. Las mejores herramientas actuales de analítica empresarial le brindan la potencia y la velocidad para hacer mucho más que solo gestionar esos datos. Le brindan la capacidad de analizarla y entenderla a fondo, convirtiendo toda esa información sin procesar en conocimientos claros y accionables que ayudan a su empresa a crecer y a sus equipos a tomar decisiones más rápidas e informadas. Ya sea que esté identificando una oportunidad emergente o solucionando una caída repentina del desempeño, la analítica empresarial le brinda el respaldo que necesita en cada etapa.

La analítica empresarial se define como la práctica de utilizar procesos y soluciones para analizar datos de la organización, descubrir conocimientos, evaluar el desempeño del negocio y respaldar la toma de decisiones estratégicas.

La analítica empresarial adopta distintas formas, pero la mayoría de las estrategias se agrupan en cuatro categorías principales:

1. Analítica descriptiva
   Esta forma de analítica evalúa datos históricos y da seguimiento a los Indicadores Clave de Desempeño (Key Performance Indicator, KPI) para mostrarle qué sucede en su empresa ahora mismo. Su propósito es ofrecerle una visión general de la salud de su empresa. Mediante cuadros de mando e informes periódicos, sus equipos pueden mantenerse informados y anticiparse a las tendencias emergentes.

2. Analítica diagnóstica
   Si aparece un problema atípico, como una caída repentina de las ventas o un aumento de las devoluciones, la analítica descriptiva lo señalará y permitirá investigar por qué ocurre. Puede profundizar en sus datos para comparar variables como periodo, ubicación o segmentos de clientes, lo que le permite ver correlaciones, precisar detalles y encontrar soluciones rápidas.
3. Analítica predictiva
   Como su nombre lo indica, este método mira hacia delante en lugar de hacia atrás para ayudarle a anticipar lo que sigue. Pronostica tendencias futuras mediante la combinación de datos históricos, modelos estadísticos y aprendizaje automático (ML). Con este enfoque proactivo, podrá planificar presupuestos, fijar objetivos y preparar planes de contingencia con mayor confianza.
4. Analítica prescriptiva
   Este enfoque va más allá de los métodos predictivos y recomienda los pasos siguientes. Supongamos que la analítica predictiva identifica un cuello de botella inminente en su cadena de suministro. Las herramientas prescriptivas dan el siguiente paso y sugieren estrategias para redireccionar rutas o ajustar el abastecimiento y la reasignación de recursos. Aunque puede ser complejo de implementar al principio, a la larga compensa para las empresas con modelos de negocio vulnerables.

La analítica empresarial forma parte de un contexto más amplio de ideas y términos interconectados, muchos de los cuales se superponen. Así se compara con algunos conceptos afines:

• Analítica empresarial vs. analítica de datos
  Son disciplinas relacionadas, pero la analítica de datos es una categoría más amplia que incluye la analítica empresarial. En esencia, la analítica empresarial aplica la analítica de datos a escenarios de negocio y utiliza esos resultados para impulsar la estrategia y la toma de decisiones.
• Analítica empresarial vs. inteligencia empresarial (BI)
  Por lo general, la inteligencia empresarial utiliza cuadros de mando e informes y recurre a la analítica descriptiva para ayudarle a comprender la situación actual de su organización. A partir de ese punto, la analítica empresarial utiliza técnicas predictivas y prescriptivas para anticipar lo que sigue y ofrecer recomendaciones pertinentes.
• Analítica empresarial vs. Process Mining
  Process Mining se enfoca específicamente en mejorar los procesos empresariales y es una forma valiosa y especializada de analítica. Examina los flujos de trabajo en sus procesos y sistemas, por ejemplo, su ERP. Le ayuda a detectar ineficiencias, riesgos de cumplimiento normativo y oportunidades de optimización.
• Analítica empresarial vs. ciencia de datos
  Como su nombre lo indica, la ciencia de datos abarca algoritmos fundamentales, modelos estadísticos y herramientas de software que impulsan la analítica. Estos métodos sustentan la analítica empresarial, que los emplea para detectar e interpretar patrones, hacer predicciones y ofrecer conocimientos útiles.
• Analítica empresarial vs. minería de datos
  La minería de datos es un proceso deliberadamente robusto, diseñado para descubrir conocimientos ocultos en sus datos, como correlaciones inusuales o resultados atípicos. Factores como las tendencias del mercado y el comportamiento del cliente suelen ser difíciles de acotar, por lo que la analítica empresarial se beneficia en gran medida de la minería de datos para anticiparse a lo que viene.