Qué es Business Analytics

Business Analytics · Data Analytics | Benefizia

Qué es Business Analytics

Qué es Business Analytics: Business Analytics es un proceso de perfeccionamiento y análisis de datos para la gestión estratégica corporativa. Es un proceso digital en el que no solo se recopilan datos masivos, sino que también se enriquecen, procesan y evalúan a través de métodos estadísticos y automáticos.

La idea de recopilar información y analizarla de manera inteligente se extendió rápidamente en la década de 1960, gracias a los primeros sistemas de soporte a la decisión (DSS, Decision Support System).

La perspectiva también ha cambiado drásticamente con el desarrollo y la proliferación de sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP, Enterprise Ressource Planning), almacenes de datos (Data Warehouse) y una gran cantidad de otras herramientas de software y procesos.

El objetivo de Business Analytics no es únicamente proporcionar información relevante sobre un proceso empresarial en particular, sino también el éxito que se puede medir después de una optimización exitosa.

Categorías de Business Analytics

Qué es Business Analytics: actualmente, Business Analytics se divide en las siguientes categorías:

  • Decision Analytics (Análisis de decisiones). Admite la toma de decisiones humanas con análisis visual de modelos de usuario para reflejar el razonamiento.
  • Descriptive Analytis (Análisis Descriptivo). Obtiene información a partir de datos históricos con informes, cuadros de mando, dashboards y clustering.
  • Predictive Analytics (Análisis Predictivo). Utiliza modelos predictivos utilizando métodos estadísticos y de aprendizaje automático (Machine Learning).
  • Prescriptive Analytics (Análisis Prescriptivo). Recomienda decisiones con optimización y simulación.

Análisis de decisiones – Decision Analytics

Decision Analytics tiene como objetivo aclarar problemas críticos en el entorno empresarial, y garantizar que se tome una decisión beneficiosa y óptima a partir de un conjunto de alternativas de acción. Al final, Decision Analytics debería conducir a una mayor racionalidad en el proceso de toma de decisiones y, sobre todo, para dar soporte a la toma de decisiones.

Análisis descriptivo – Descriptive Analytics

Descriptive Analytics se ocupa del análisis de los datos históricos. Los procedimientos representan el enfoque clásico de Business Intelligence, se utilizan para crear y evaluar cifras clave, y se preparar en forma de informes o reporting.

Descriptive Analytics recopila y prepara datos en sistemas de almacenamiento de datos clásicos. Diferentes departamentos utilizan estos datos, definiendo medidas que pueden evaluarse mediante modelos de datos relacionales o dimensionales en el Data Warehouse.

Análisis predictivo – Predictive Analytics

Predictive Analytics es un área muy especializada. El objetivo de Predictive Analytics es descubrir qué sucederá y por qué. Por lo tanto, es un procedimiento de pronóstico con el cual se determinarán eventos futuros. Los análisis se basan en datos históricos y actuales, tanto de la propia empresa como del entorno de la empresa.

En el fondo de los métodos de análisis predictivo se encuentran los procedimientos matemáticos, como las regresiones (por ejemplo, regresión logística) y el aprendizaje automático (por ejemplo, redes neuronales), para determinar tendencias (análisis de tendencias), grupos (análisis clúster) y preferencias (análisis de preferencias). Los patrones calculados se utilizan para generar pronósticos.

Analítica prescriptiva – Prescriptive Analytics

El objetivo de Prescriptive Analytics es proporcionar alternativas de acción o información extensa para tomar una decisión. Sobre todo, los datos externos que influyen en sus propios procesos y decisiones son de interés para Prescriptive Analytics. Estos datos fluyen hacia procedimientos y simulaciones de optimización y representa variables influyentes. Para el análisis, se definen los objetivos, los requisitos para el resultado y el marco de acción.

Business Analytics en la práctica

Business Analytics se puede utilizar en la práctica, por ejemplo, para los siguientes escenarios de uso:

  • Analizar grandes cantidades de datos para descubrir nuevos patrones y relaciones (Data Mining).
  • Explicación de por qué se produjo un resultado específico (análisis estadístico y cuantitativo).
  • Pruebas, para validar o confirmar decisiones anteriores (Test A/B).
  • Predecir resultados futuros (Análisis Predictivo).

Business Analytics no solo proporciona la información relevante sobre un proceso de negocio en particular, sino que también determina el éxito del proceso seleccionado. A menudo, se intenta usar Business Analytics para aumentar la productividad y optimizar procesos de negocio.