Por qué es importante el análisis empresarial
Publicado: 2021-05-28En esencia, el análisis empresarial es la exploración de los datos de una empresa, con un fuerte énfasis en el análisis estadístico y cómo se seleccionan las mejores prácticas y los sistemas individuales para cada negocio.
Cada vez más empresas se están volviendo impulsadas por datos, ya que las empresas de todos los tamaños son cada vez más conscientes de que sus datos son uno de sus activos más valiosos para aprovecharlos como una ventaja sobre la competencia.
Una vez que se comprende el objetivo final del análisis, se elige la metodología de análisis y se seleccionan los datos de la empresa para respaldar el análisis. Esto generalmente involucra una fuente de múltiples fuentes de datos y sistemas, para luego ser limpiada e integrada en un espacio unificado, como un almacén de datos.
El éxito de la analítica empresarial se basa inherentemente tanto en la calidad de los datos (buenos datos entrantes, buenos datos salientes) como en la experiencia del analista que comprende los matices de un negocio individual, así como la tecnología sobre la que se construye todo.
El desafío de las fuentes múltiples
Muchas empresas utilizan una gama de diferentes soluciones y plataformas comerciales, que pueden ser excelentes individualmente, pero se ven sofocadas por su incapacidad para comunicarse de manera colaborativa entre sí, o al menos, fluir al mismo lugar. Cuando también agrega fuentes de datos heredadas en papel a la mezcla, es fácil ver por qué, en muchas organizaciones, se dedica mucho tiempo simplemente a tratar de encontrar información, y mucho menos a hacer algo constructivo con ella.
Múltiples fuentes de datos pueden ser un desafío para obtener una fuente uniforme, especialmente cuando considera una variedad de formatos, sistemas heredados, tiempos de exportación y disponibilidad que enfrentan muchas empresas.
El reto de la analítica empresarial en tiempo real
Como ejemplo, el análisis de datos en tiempo real se ha utilizado en el comercio financiero durante bastante tiempo y ahora incorpora más flujos de datos que nunca.
Para ser útiles, las aplicaciones de análisis en tiempo real deben tener una buena disponibilidad junto con tiempos de respuesta bajos. Los sistemas también deberían ser capaces de gestionar grandes cantidades de datos, pero aun así se debe esperar que devuelvan las consultas en cuestión de segundos.
Cuanto mejor sepa su empresa dónde se encuentra ahora, mejor podrá pronosticar dónde debe estar.
El análisis predictivo es una parte de la inteligencia y el análisis empresarial que aumenta cada vez más tanto con la inteligencia artificial como con el aprendizaje automático, mediante el uso de estadísticas y modelos para determinar el rendimiento futuro y concluir los resultados potenciales, en función de los datos históricos y actuales.
Esto permite a las organizaciones decidir dónde enfocar mejor los recursos y así poder hacer predicciones inteligentes sobre el futuro. Se podría argumentar que este nivel de conocimiento es tan valioso que los sistemas que lo hacen posible pueden amortizarse fácilmente en poco tiempo.
Las aplicaciones exactas varían de una industria a otra, sin embargo, la capacidad de hacer pronósticos inteligentes sobre eventos futuros tiene aplicaciones casi ilimitadas.
Advanced Business Analytics ya se utiliza en una variedad de industrias, incluidas las telecomunicaciones, la farmacéutica, la defensa, la logística, los seguros, los servicios financieros y mucho más.
¿Cuáles son las principales diferencias entre Business Analytics y Business Intelligence?
Es (comprensiblemente) bastante común que las personas confundan BA (Business Analytics) con BI (Business Intelligence), ya que ambos suenan inherentemente similares.
Tanto BA como BI requieren que los datos se recopilen, limpien y representen visualmente a través de un software de visualización de datos para obtener información y narraciones convincentes a partir de los datos.
Sin embargo, hay algunas diferencias clave entre ellos:
BI trata con datos históricos, pero los datos tienden a recopilarse de varias fuentes, p. Software CRM o herramientas de marketing automatizadas. La función principal de Business Intelligence tiene que ver con el reporte del desempeño de una empresa, basado en métricas clave. Proporciona contexto a lo que ocurrió previamente en el pasado, por qué pudo haber ocurrido y qué está sucediendo actualmente.
Business Analytics, por otro lado, toma el contexto deducido de Business Intelligence y aplica modelos predictivos, minería de datos, análisis estadístico y más. Estos métodos son más avanzados, por lo que son más indicativos de lo que puede esperar en el futuro.
¿Cómo puede Business Analytics ayudar a su organización?
- Tome mejores decisiones basadas en datos
Por lo general, esta es la razón más importante por la que las organizaciones utilizan aplicaciones de ciencia de datos: para comprender mejor sus datos (cuantificables) y darles un buen uso.
- La capacidad de identificar mejor las oportunidades
Otra capacidad de las herramientas y el análisis de la ciencia de datos es la identificación de oportunidades. AI y ML pueden potenciar el análisis predictivo para identificar mejor los patrones en los datos que pueden determinar la probabilidad de aparición futura. Esto permite a las organizaciones decidir dónde enfocar mejor los recursos y así poder hacer predicciones inteligentes sobre el futuro. Mediante el uso de datos de mercado históricos y proyectados, se pueden tomar decisiones y predicciones para determinar si es probable que una nueva empresa/producto/servicio o inversión tenga un ROI saludable.
- Para asegurarse de reclutar a las mejores personas
Mediante el uso de algoritmos únicos, la ciencia de datos puede tomar los datos de los CV y determinar si vale la pena considerar a un candidato para pasar a la siguiente etapa.
- Para obtener una mejor comprensión de las intenciones del cliente
Como ejemplo, las empresas ahora pueden usar la ciencia de datos para comprender mejor la naturaleza de la consulta de un cliente de una manera más autónoma, gracias en gran parte a los avances en NLP (procesamiento del lenguaje natural), impulsado por la ciencia de datos.
Los últimos avances en análisis empresarial
Advanced Business Analytics funciona con bases de datos aceleradas por GPU que permiten a los usuarios visualizar y consultar instantáneamente de forma interactiva miles de millones de líneas de datos. Sin embargo, los sistemas más antiguos basados en CPU dependen de procesos manuales, como la reducción de muestreo y la indexación. El uso de estos sistemas heredados puede requerir una gran cantidad de tiempo y mano de obra, por lo que muchas empresas saben que el caso comercial para actualizar a sistemas más nuevos basados en GPU es un caso comercial verdaderamente convincente.
En resumen
Cuando su empresa decide lanzarse al mundo de Business Analytics, es casi seguro que tomará mejores decisiones como empresa en general.
¿Tiene alguna idea sobre esto? Háganos saber a continuación en los comentarios o lleve la discusión a nuestro Twitter o Facebook.