business analytics y decisiones estratégicas

Business Analytics: el nuevo método para las decisiones estratégicas

El análisis de negocios o Business Analytics es un procedimiento esencial en las empresas. Basado en técnicas estadísticas y sistemas de inteligencia artificial, estudia los datos históricos y realiza predicciones sobre las que tomar decisiones estratégicas. 

¿Qué es Business Analytics?

La globalización y la gran competitividad de los mercados mundiales impulsa a tomar decisiones rápidas y acertadas que permitan garantizar la viabilidad de las organizaciones. 

La tecnología actual recopila una ingente cantidad de datos sobre tendencias de consumo, hábitos de compra y demás actividades de los usuarios. Para que toda esta información sea realmente útil se necesitan herramientas de procesamiento de datos que ofrezcan algo más que interpretaciones sobre hechos consumados. 

Hoy día, las empresas deben anticiparse y actuar con inmediatez. Predecir tendencias futuras del mercado es clave para lograr una mejor ventaja competitiva. 

La analítica de negocio o Business Analytics es un campo todavía desconocido en muchos sectores de actividad a pesar de sus enormes posibilidades para crear oportunidades de crecimiento. 

Diferencias y similitudes entre Business Intelligence y Business Analytics

Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA), dos términos habituales al hablar de la eficiencia de la empresa, se interpretan a menudo como sinónimos. Y, aunque las diferencias entre ellos no son muchas, sí resultan relevantes. 

Ambos procesos tienen como objetivo organizar la información útil para mejorar la toma de decisiones. La principal diferencia se encuentra en qué información se recopila y cómo se utiliza.  

Business Intelligence

El Business Intelligence o BI analiza la evolución de la empresa y los objetivos alcanzados hasta ese momento.  

Esta información se toma como base para detectar puntos de mejora, corregir procedimientos y revisar la estrategia de la compañía. Los análisis buscan mejorar los resultados en la gestión del desempeño. 

El software SAP BusinessObjects Business Intelligence es la plataforma líder que ayuda a comprender las tendencias del mercado y sus causas. Gracias a su sistema de visualización gráfica y personalizada es posible obtener una visión de conjunto en tiempo real que permite evaluar riesgos, mejorar la eficiencia e identificar oportunidades. 

Business Analytics

Por su parte, el Business Analytics emplea los datos estadísticos para elaborar modelos predictivos orientados a mejorar la competitividad y la productividad de la empresa.  

Partiendo del análisis de la situación actual, la tecnología big data y la inteligencia artificial emplean algoritmos para pronosticar eventos. Basándose en la probabilidad, se realizan proyecciones de futuro con mínimos márgenes de error 

Las soluciones de Business Analytics de SAP han sido diseñadas para que cualquier empresa, sea cual sea su tamaño, pueda transformar sus datos en información inestimable. 

El análisis predictivo crea valor para las organizaciones. Esta herramienta ayuda a descubrir tendencias que sirven como punto de partida para tomar decisiones ágiles y orientadas a la innovación. 

Los procesos de BI y BA se complementan para potenciar la valía del dato aportando mayor perspectiva a este. Las herramientas de Business Analytics centralizan la información procedente de indicadores macroeconómicos, tendencias, redes sociales y otras fuentes. Sus análisis se emplean para prever comportamientos futuros y perfilar con precisión las acciones que la organización debe emprender. 

Tipos de Business Analytics

El campo de acción de la analítica de datos es muy amplio, aunque el objetivo común de todas las metodologías es mejorar la eficiencia operativa. El Business Analytics es un análisis específico de cuestiones esenciales relacionadas con el negocio, como los costes y los beneficios, para predecir eventos futuros. 

Existen diferentes tipos de BA que trabajan de formas distintas en la interpretación y gestión de datos. 

1. Analítica descriptiva

El análisis descriptivo es una interpretación de datos a lo largo del tiempo. Determinando los KPI y aplicando técnicas de extracción de datos, se identifican tendencias y patrones que proporcionan una visión global de la situación actual.  

Esta analítica se suele utilizar para profundizar en el conocimiento del comportamiento de los clientes. Con esta información es más sencillo definir las estrategias de marketing más acertadas.  

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico evalúa el rendimiento de la organización en un periodo de tiempo. Mediante algoritmos para el desglose y cruce de datos, es posible conocer las causas de determinados eventos. 

Esta información ayuda a valorar la probabilidad de que dichas situaciones se puedan volver a producir. De este modo, se pueden poner en práctica acciones preventivas.  

3. Analítica predictiva

El análisis predictivo emplea modelos estadísticos y técnicas de machine learning para pronosticar resultados futuros. 

Partiendo de los resultados del análisis descriptivo, crear modelos de probabilidad de resultados que resultan de gran valor para los equipos de ventas y marketing. 

4. Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo estudia los datos del rendimiento y, basándose en ellos, recomienda acciones específicas para obtener los mejores resultados posibles. 

Combinando todas estas posibilidades de análisis de datos, la compañía puede orientar sus estrategias y ofrecer soluciones personalizadas para cada cliente en tiempo real. 

Cómo funciona la analítica de negocios 

La analítica de negocios extrae y procesa enormes cantidades de datos para determinar cuáles resultan útiles para aumentar los ingresos, la eficiencia y la productividad de la empresa.  

Los modelos proporcionados por las herramientas de Business Analytics sirven para tomar decisiones empresariales inteligentes y basadas en información objetiva.  

El proceso por el que BA obtiene concusiones vitales para la empresa se compone de las siguientes fases:  

  • Agregación de datos. Los datos procedentes de todas las fuentes de información se recopilan, se organizan y se filtran. 
  • Minería de datos. La minería de datos o data mining clasifica grandes conjuntos de datos con técnicas estadísticas y machine learning para establecer relaciones. 
  • Identificación de secuencias. En esta fase se registran acciones predecibles que pueden ocurrir asociadas a otras acciones en forma de secuencia.   
  • Minería de textos. Los textos no estructurados, como los comentarios en redes sociales, se exploran y organizan para obtener información cualitativa y cuantitativa. 
  • Estimaciones predictivas. Cruzando toda la información histórica de un periodo específico efectúa previsiones de comportamientos futuros. 
  • Análisis predictivo. Con diferentes técnicas estadísticas se crean modelos predictivos sobre posibles eventos futuros. 
  • Simulación de escenarios. Una vez realizadas las predicciones, es posible utilizar técnicas de simulación para valorar diferentes escenarios. 

La herramienta proporciona una representación visual del conjunto de resultados obtenidos. Las tablas y gráficos permiten un análisis fácil y rápido de la situación, agilizando la toma de decisiones. 

Ventajas de emplear herramientas de Business Analytics

El potencial del big data es esencial para el crecimiento empresarial en todos los sectores de actividad porque permite aumentar el rendimiento controlando los costes. El análisis de datos proporciona una imagen completa de la organización y revela qué áreas necesitan mejorar. 

Descubra los principales beneficios de BA a continuación: 

Incrementa la competitividad

Las herramientas de analítica de negocio permiten a las empresas adaptarse a los continuos cambios del mercado y a las expectativas de los clientes. Además, proporciona información sobre la competencia, lo que favorece la toma de decisiones. 

Disminuye los riesgos

El análisis predictivo ofrece una valiosa información basada en el rendimiento y los patrones de comportamiento de los clientes. De este modo, es posible anticiparse a eventos futuros que pudieran comprometer la actividad de la empresa. 

Favorece la innovación 

La innovación es esencial para crecer en el entorno actual. La analítica permite conocer con exactitud las demandas de los consumidores y qué esperan de la compañía o de cualquier institución que opere en el sector. 

Mejora la productividad 

Evaluar los datos ayuda a comprender qué esperar de la fuerza de trabajo. Los resultados de los análisis son una fuente de información para los empleados. Al conocer la situación actual y los objetivos, el nivel de compromiso aumenta.  

En definitiva, los análisis permiten comprender las necesidades del cliente y emprender acciones encaminadas a aumentar su satisfacción. 

Cómo aprovechar la analítica de negocio para el crecimiento

El uso de soluciones de software basadas en Business Analytics incrementa las posibilidades de superar con éxito los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones. 

La calidad de los datos que proporcionan estas herramientas facilita enormemente la tarea de monitorizar el progreso de la compañía y definir con precisión los objetivos de crecimiento. 

1. Gestión de proyectos

Las mediciones son fundamentales en la gestión empresarial, ya que ayudan a aumentar la productividad de la empresa optimizando flujos de trabajo.  

Las herramientas de BI realizan comprobaciones durante diferentes etapas del proyecto para mejorar la calidad del resultado. De esta manera, se obtiene un considerable ahorro de tiempo y recursos. 

2. Optimización del ciclo de ventas

La analítica rastrea datos como el número de nuevos clientes, los embudos de ventas y las acciones más exitosas para localizar áreas potenciales de crecimiento en el ciclo de ventas. 

El seguimiento de la tasa de conversión de clientes ayuda a poner en práctica estrategias de marketing capaces de mejorar el ROI. 

3. Gestión de finanzas

Las métricas rastrean los gastos empresariales, las facturas por pagar, los ingresos, los gastos directos e indirectos, etc. El correcto seguimiento de los datos financieros garantiza una gestión adecuada del flujo de efectivo. 

Los análisis predictivos permiten optimizar los presupuestos y determinar cuándo y dónde invertir o reducir el gasto. 

En la actualidad, las organizaciones tienen acceso a ingentes cantidades de datos que proporcionan una valiosa información sobre patrones de compra y la evolución del mercado. Todos estos datos no son útiles si no se procesan adecuadamente con herramientas digitales avanzadas. 

Las soluciones basadas en Business Analytics recopilan, filtran y centralizan los datos en una sola ubicación. Esta visión de conjunto en tiempo real proporciona una base de conocimiento vital para la eficiencia de la empresa.  

 


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