Toda empresa exitosa hace uso de sus datos para impulsar la toma de decisiones en su negocio. El Business Analytics (BA) es la nueva disciplina tecnológica que muchas pequeñas y medianas empresas de Chile están comenzando a utilizar para resolver sus problemas comerciales mediante el análisis de datos, los modelos estadísticos y otros métodos que requieren de un análisis en profundidad.
A continuación, una guía completa sobre el Business Analytics y cómo aporta en el crecimiento de las empresas:
Introducción al Business Analytics: Uso en sistemas, tecnología y empresas
Cualquier acción en un negocio, por más pequeño que sea, genera al menos uno o un conjunto de datos a diario: desde el volumen de ventas en el año, las tendencias de compra de sus clientes hasta la época del año en donde aumenta o disminuye el consumo y las ventas. Toda esta información forma un conjunto de datos que en inglés es conocida como Big Data y son cada vez más las empresas que tratan a ese conjunto de información como un activo comercial.
Buscando la forma de convertir esos datos en una ventaja competitiva, las empresas comenzaron a utilizar el Business Analytics para adquirir la mayor cantidad de datos disponibles y, junto a sus mejores profesionales, obtener estadísticas y tendencias financieras que puedan impulsar su negocio y tomar mejores decisiones empresariales.
¿Qué significa Business Analytics en el contexto empresarial y tecnológico?
Esencialmente, las compañías hacen uso del Business Analytics para obtener respuestas a preguntas específicas relacionadas con sus actividades utilizando los datos que recopilan sobre sí mismas. Según una publicación de la empresa IBM, la mayoría de esa información puede ser pública o privada y estar alojada de forma local en sus gabinetes de trabajo, como así también en una nube digital.
Grandes y pequeñas compañías emplean este tipo de análisis empresarial para resolver problemas comerciales, monitorear el comportamiento de distintas variables e identificar nuevas oportunidades de crecimiento. Este trabajo es realizado por analistas, quienes interpretan los resultados obtenidos por el área TI de la empresa para identificar dichas tendencias y dar algunos indicios sobre lo que se puede hacer.
Definición y significado de BA en sistemas y tecnología
Para acceder a la información con la que el analista de negocios trabaja, las empresas necesitan hacerse de un equipo TI con sus mejores recursos computacionales y talento profesional para dar sentido al Big Data.
En el área de sistemas, el BA utiliza exploración de datos, visualización de datos y paneles de control integrados para permitir a los analistas financieros trabajar con esa información y darles una utilidad a los datos compilados.
El Proceso de Business Analytics
En un entorno empresarial cada vez más sumido por los datos, el Business Analytics aparece como una herramienta única para desentrañar patrones y tendencias que el vasto conjunto de datos de una compañía contiene.
Para llevar a cabo esta tarea, el área de negocios de una compañía precisa de distintos talentos que adecuarán sus procesos de trabajo, según las necesidades de cada empresa o los objetivos que busca concretar.
Roles y responsabilidades en el proceso de Business Analytics
- Científico de datos: Expertos en la gestión de algoritmos y modelos que impulsan los programas de análisis empresarial. Se destacan por utilizar la analítica en la resolución de problemas y suelen tener conocimientos en varios lenguajes de programación como SQL, para extraer datos de bases de datos; o Python, para acceder a algoritmos de aprendizaje automático.
- Ingeniero de datos: Se centra en la creación y mantenimiento de sistemas de información que recopilan datos de diversas fuentes. Luego de limpiarlos y clasificarlos, estos datos son almacenados en una base de datos centralizada. Su tarea es asegurar que los datos estén disponibles y sean accesibles para las partes interesadas.
- Analista de datos: Desempeñan un papel crucial en la comunicación de conocimiento a las partes interesadas. Dependiendo del tamaño de la empresa, participan en la recopilación y análisis de datos, así como en la creación de visualizaciones; o bien enfocarse en narrar de manera efectiva las conclusiones basadas en el trabajo de otros científicos de datos.
Educación y programas de estudio en Business Analytics en Chile
Dada la importancia que el BA está teniendo para sacar el mayor provecho posible a el Big Data que generan industrias como la minería, agricultura y la manufactura; formarse profesionalmente en esa área de trabajo es una posibilidad, gracias a los cursos, diplomados y magísteres que distintas instituciones educativas de Chile ofrecen. Entre ellas, se destacan las siguientes:
- Pontificia Universidad Católica de Chile: Cuenta actualmente con el Curso Business Analytics para Líderes, el cual busca desarrollar habilidades orientadas a conocer el valor de proyectos de analíticas de negocios con aplicaciones al mundo real.
- Además, quienes deseen sumar nuevos conocimientos a su currícula profesional, pueden inscribirse en el Magíster en Business Analytics, orientado a profesionales y licenciados que tengan el interés en desarrollarse profesionalmente en la analítica de negocios de organizaciones y empresas públicas y privadas.
- Universidad Autónoma de Chile: El Diplomado en Business Analytics con Inteligencia Artificial de la UAC otorga a sus estudiantes las mejores capacidades y competencias para una eficiente implementación de la analítica de negocios junto a la IA Generativa, una herramienta alternativa que es de suma utilidad al momento de trabajar con grandes cantidades de datos.
- Universidad de Los Andes: Los ingenieros de datos profesionales que buscan adquirir nuevas habilidades de Business Analytics y Data Science pueden anotarse al Diplomado en Business Analytics & Data Science de la Universidad de los Andes, donde aprenderán lo mejor de la optimización empresarial, toma de decisiones informada y aplicaciones versátiles de esta tecnología.
- Universidad de Chile: Con el Magíster en Analítica de Negocios, los egresados de la Universidad de Chile contarán con las capacidades suficientes para administrar el manejo, análisis y gestión de grandes volúmenes de datos dentro del entorno de la gestión estratégica de organizaciones públicas y privadas, para la toma de decisiones en el ámbito de la economía y los negocios.
Decisiones empresariales impulsadas por Business Analytics
La utilización de Business Analytics en las empresas ha revolucionado la forma en que se toman decisiones estratégicas. Desde optimizar procesos hasta identificar oportunidades de mercado, compañías públicas y privadas emplean un sinfín de técnicas y herramientas de análisis para convertir sus datos en información relevante que orientará sus acciones y rendimiento a futuro.
Business Analytics en las finanzas
Establecer reglas para la gestión de la cadena de suministro, integrar datos entre funciones y mejorar la previsión de la demanda a través del estudio de los datos es una buena forma de aplicar Business Analytics a una planificación financiera en corto o largo plazo.
Planifique a futuro con el Análisis de Negocio
Muchas organizaciones utilizan Microsoft Excel para la planificación empresarial, aunque existen otros software que combinan el uso de hojas de cálculo con tecnología de bases de datos para tomar decisiones comerciales efectivas sobre asuntos como la demanda y la generación de oportunidades de venta, costos operativos y requisitos tecnológicos.
Campañas de Marketing y ventas a través del Business Analytics
Business Analytics transforma el marketing y las ventas al examinar datos anteriores y actuales para generar hipótesis sobre tendencias futuras. Desde la segmentación de clientes, pasando por la mejora de campañas publicitarias, facilita decisiones estratégicas basadas en datos y asegura una estrategia más precisa y eficiente para atraer, conservar y comprender mejor a los clientes.
Evalúe el desempeño laboral con ayuda de Big Data
La planificación del rendimiento de la fuerza laboral ayuda a las empresas a comprender sus demandas y necesidades. Mediante la utilización del Business Analytics, los ejecutivos de una compañía pueden detectar y resolver deficiencias de habilidades, así como reclutar y capacitar nuevos talentos de manera más efectiva para cumplir con los requisitos actuales y futuros de la organización.
Explorando las herramientas de Business Analytics
Existen múltiples herramientas del Business Analytics que ayudan a las empresas a trabajar con sus datos alojados en la nube, organizar la información y darle sentido para ser aplicada en distintas situaciones laborales, tales como la gestión de la cadena de suministro, planificar una serie de recursos empresariales y gestionar la relación con sus clientes.
Tipos y funciones de las herramientas utilizadas en Business Analytics
- Modelado predictivo: Cuando una empresa desarrolla nuevos productos o interviene en un nuevo mercado, es propensa a experimentar problemas. Mediante el uso de análisis estadísticos y resultados conocidos, el modelado predictivo ayuda a las organizaciones a evitar problemas en los resultados futuros.
- Minería de datos: Esta herramienta es de suma importancia para el BA, dado que ayuda a las empresas a descubrir y dar sentido a la información sin procesar de la Big Data para identificar patrones y producir información clave en su negocio a partir de herramientas en su mayoría automatizadas.
- Ciencia de datos: Es un campo de estudio dentro del análisis empresarial que utiliza matemáticas, estadísticas e informática para transformar datos en información empresarial relevante. Con el crecimiento del Big Data, la ciencia de datos se ha vuelto vital para las empresas al generar conocimiento para impulsar sus resultados comerciales.
Comparación entre Business Analytics y Data Analytics
Tanto el Business Analytics como el Data Analytics (DA) desempeñan roles fundamentales en la toma de decisiones de una compañía. Mientras que el análisis de datos se enfoca en examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones, el análisis de negocios va más allá y utiliza herramientas específicas para obtener información empresarial importante.
Si bien suelen utilizarse ambos términos de manera intercambiable, es importante reconocer que el BA se centra específicamente en el contexto empresarial, mientras que el DA puede abarcar una gama más amplia de aplicaciones y no tiene por qué utilizarse para alcanzar objetivos o conocimientos empresariales.
Diferencias entre Business Analytics y Data Science
La Ciencia de Datos (DS por sus siglas en inglés) juega un papel crucial en el análisis de datos de una empresa, pero se diferencia del BA en su enfoque y metodología de trabajo: Mientras que la Data Science emplea métodos estadísticos avanzados para explorar datos y encontrar respuestas a hipótesis abiertas, el Business Analytics se centra en resolver problemas específicos para una compañía o industria en particular.
Si bien ambas disciplinas pueden trabajar en base a algoritmos y el análisis de conjuntos de información, la ciencia de datos tiende a descubrir patrones ocultos, generar conocimiento que puedan impulsar la innovación y la exploración de datos para descubrir perspectivas más amplias; mientras que el análisis de negocio se centra únicamente en obtener insights prácticos para la toma de decisiones empresariales.
Tipos de Business Analytics y aplicaciones prácticas
Gracias al progreso tecnológico en la era digital, las empresas hacen uso de la Big Data y sus datos en bruto para convertirlos en información procesable, impulsando así sus finanzas, atrayendo nuevos clientes y evitando problemas antes de que ocurran. Parte de este trabajo se realiza a partir de tres aplicaciones analíticas que el sitio Amazon Web Services describe de la siguiente manera:
Análisis descriptivo
Los científicos de datos exploran la información disponible para comprender su contexto actual y pasado. Este enfoque se distingue por el uso de herramientas de visualización, tales como gráficos circulares y de barras, tablas y narraciones generadas automáticamente.
Análisis predictivo
El análisis predictivo emplea datos históricos para proyectar tendencias futuras con precisión. Utiliza técnicas avanzadas como Machine Learning, la previsión e identificación de patrones, donde los sistemas informáticos aprenden de los datos para anticipar resultados.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo lleva el análisis predictivo un paso más allá: Además de predecir eventos, evalúa las implicaciones de diferentes opciones y recomienda la mejor acción a seguir. Utiliza métodos como análisis de gráficos, simulación y procesamiento de eventos complejos para ofrecer soluciones claras y eficaces.
Casos de uso y ejemplos prácticos de Business Analytics en la industria chilena
El valor que el análisis de datos está cobrando para las empresas no tiene precedentes y muchas de las marcas más importantes de Chile están implementando esta tecnología o bien potenciando sus habilidades como Start-ups para ofrecer servicios a compañías más pequeñas en el mercado.
Desde el retail hasta las ventas de seguro, el Business Analytics tiene algo que aportar. Descubre a continuación el caso de dos empresas chilenas. ¿Cómo hacen del BA una herramienta de trabajo?
Falabella
En una entrevista con Analytics10, el director regional de Data Insights en Falabella, Karim Touma, se refirió a su trabajo como un “orquestador de la capacidad de la compañía para crear valor desde los datos y lograr mayor eficiencia, mejor experiencia del cliente y creación de productos digitales que ofrezcan mayor rentabilidad”. El análisis de negocio de Falabella está dividido en dos áreas: Captura de Valor y Creación de Valor.
- “Captura de Valor“ se enfoca en emplear los datos para solucionar problemas históricos de la empresa. Esto implica desde mejorar la información disponible para la toma de decisiones hasta optimizar procesos mediante la automatización y la aplicación de Machine Learning e Inteligencia Artificial;
- “Creación de Valor” se centra en que los datos generen valor por sí mismos. Por ejemplo, proporcionando a los vendedores información clave para mejorar su gestión y llegar a más clientes.
Georesearch
También conocida como Xbrein, esta empresa oriunda de Santiago de Chile es una start up que funciona desde el año 2011 y se especializa en la toma de decisiones comerciales y de localización en lo que ellos denominan geointeligencia. Su servicio se compone por cuatro verticales:
- Gbrein: Ayuda a sus clientes de retail, inmobiliario y consumo masivo a tomar decisiones con mayor claridad y responder preguntas de negocio complejas con la utilización de más de 1000 bases de información demográficas, algoritmos geoestadísticos y cartografía digital.
- Tbrein: Inteligencia de Business Analytics que ayuda a las empresas a acelerar su estrategia comercial y adquirir nuevos clientes cruzando sus datos históricos de consumidores con los datos demográficos de Xbrein para ejecutar campañas online y buscar público nuevo.
- Dbrein: Esta vertical es una Interfaz de Programación de Aplicaciones (API por sus siglas en inglés) que normaliza y georreferencia direcciones de manera automática. Esto ayuda a reducir errores en la ubicación y permite una georreferenciación eficiente de las direcciones.
- Ibrein: Plataforma de análisis de riesgo para la industria de seguros. Esta vertical optimiza la búsqueda de cotizaciones de seguro para las empresas que lo contratan; optimizando los flujos de trabajo y generando una visualización actualizada del mercado de seguros.
Funcionamiento de Business Analytics
Antes de llevar a cabo un proceso de análisis de negocio, las empresas necesitan dar con una serie de procedimientos que son fundamentales para obtener los resultados deseados y saber qué servicio contratar para alcanzar sus metas:
- Determinar el objetivo comercial del Business Analytics;
- Seleccionar una metodología de trabajo con datos;
- Obtener datos comerciales de distintas fuentes públicas y privadas;
- Integrar todos los activos digitales de la compañía en un único repositorio.
Proceso y metodología detrás de Business Analytics
En un primer vistazo, los expertos en análisis de negocios realizan un trabajo general con un conjunto de datos más pequeño que la muestra, utilizando hojas de cálculo con funciones estadísticas hasta aplicaciones más complejas que se encargan de minar datos y realizar modelos predictivos.
Una vez que el Business Analytics revela patrones en los datos y entabla una cierta relación con la información que aún no ha sido procesada, la herramienta de trabajo vuelve a formular preguntas relacionadas con el objetivo comercial de la compañía y el proceso análitico se repite hasta alcanzar la meta deseada.
En las finanzas, el Business Analytics permite a directores y gerentes financieros obtener un balance general de los ingresos, costos y márgenes de beneficio de su línea de trabajo; comparar los resultados con otra área de trabajo podría demostrar qué servicio es más rentable o generar hipótesis acerca de si es posible discontinuar un producto por falta de utilidad.
Para el área de recursos humanos, el Business Analytics es de suma utilidad para interpretar patrones de desempleo, deserción laboral en la propia compañía e incluso analizar métricas sobre la cantidad de empleados en proceso de selección, filtrar candidatos por experiencia o desarrollar una aplicación capaz de seleccionar al mejor solicitante para un empleo en particular.
Comparación entre Business Analytics y Business Intelligence
En ocasiones, el área de negocios opta por hacer Business Intelligence antes que Business Analytics, ya que su objetivo principal es convertir grandes volúmenes de datos en información procesable que ayude a las empresas a comprender su desempeño, identificar patrones en sus datos mesurables, oportunidades de negocio, problemas a resolver; y tomar decisiones con más seguridad implementando una estrategia determinada.
Ocasionalmente, los términos Business Intelligence (BI) y Business Analytics se utilizan como sinónimos, pero presentan diferencias cruciales:
- Business Intelligence se enfoca en analizar los datos de las operaciones comerciales pasadas y detectar oportunidades de mejora utilizando análisis descriptivos.
- Business Analytics, por el contrario, se centra en el análisis predictivo para brindar conocimientos prácticos y prever tendencias futuras, apoyándose en los datos recopilados previamente por la Business Intelligence.
La importancia de los datos en el análisis empresarial
Tanto en Chile como en toda Latinoamérica, la perspectiva que se tiene para con la inversión en TI y el uso de los datos para beneficio de las empresas es muy positiva. De acuerdo con la consultora IDC, se estima que este año el mercado latinoamericano supere con creces a otros mercados TI más desarrollados, como es el caso de Estados Unidos: US$ 81.2 mil millones para 2024, el equivalente a un 11.1% más que en 2023.
Cómo los datos impulsan el análisis empresarial y la toma de decisiones
Según las predicciones de IDC, Chile tendrá un crecimiento del 11% en relación con su industria TI dado que las nuevas tecnologías empresariales vinieron para quedarse y son una estrategia importante a desarrollar si lo que las compañías quieren es adaptarse a un entorno digitalizado y en constante evolución.
Para impulsar el análisis empresarial a partir de la explotación de los datos, el área TI de las 5.000 empresas más importantes de Latinoamérica destinarán cerca de un 25% de sus recursos en el desarrollo de la Inteligencia Artificial, lo que generará un aumento de 2 puntos en la tasa de innovación de productos y procesos para 2027.
Estas decisiones a futuro están fundamentadas bajo distintos objetivos, entre los cuales se destacan:
- Buscar una mejor satisfacción al cliente;
- Automatizar procesos de trabajo;
- Optimizar el flujo de trabajo para reducir errores y mejorar la eficiencia operativa;
- Promover una cultura de aprendizaje y capacitación en materia de datos.
La relevancia de la calidad de los datos en el éxito del análisis empresarial
En un área donde los datos son el activo más valioso, su precisión y confiabilidad son cruciales a la hora de trabajar con ellos. Los datos de alta calidad garantizan que las decisiones comerciales proporcionadas con Business Analytics se basen en información precisa y confiable, lo que lleva a resultados más precisos y efectivos.
Para eso, se debe priorizar la calidad de sus datos: Darles un orden, alojarlos en una misma base de datos, mantenerlos actualizados y en constante uso, que tengan una coherencia y no estén duplicados. Solo así se puede aprovechar al máximo el análisis empresarial y tomar decisiones basadas en datos informadas y estratégicas que impulsen el éxito del negocio. La calidad de los datos no solo es una prioridad estratégica, sino también un diferenciador clave en un mercado cada vez más digitalizado y competitivo.
Las empresas invierten significativamente en tecnologías y estrategias para mejorar la calidad de sus datos y maximizar el valor de su análisis. Esto incluye la implementación de Programas de Gestión de la Calidad de Datos (DQM por sus siglas en inglés), que garantizan la integridad de los datos al verificar su validez, tipo y consistencia con el contexto de trabajo. Estos programas pueden incluso corregir los datos al proporcionar valores faltantes, formatear números, fechas y agregar nuevos códigos según sea necesario.
