Analítica de negocios: herramientas, técnicas y habilidades esenciales para el éxito basado en datos

Introducción: ¿Qué hace el análisis de negocios?

Para muchas organizaciones, la analítica de negocios es su herramienta de referencia para ayudar a responder preguntas como “¿Qué está sucediendo?”, “¿Por qué está sucediendo?”, “¿Qué es probable que suceda después?” y “¿Qué deberíamos hacer al respecto?” El trabajo de analítica de negocios es la práctica de usar datos, métodos estadísticos, análisis y tecnología para obtener información que fundamente las decisiones de negocio y mejore el rendimiento empresarial.

A diferencia de los métodos tradicionales, el business analytics permite a las organizaciones resolver problemas empresariales mediante el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo. Los componentes principales de este trabajo incluyen el análisis de datos, los métodos estadísticos, la visualización de datos y los algoritmos de machine learning, que transforman los datos en su forma cruda en información procesable.

Los analistas de negocios suelen trabajar con:

• Fuentes de datos: Ventas, marketing, finanzas, cadena de suministro, operaciones y datos de clientes.
• Herramientas de análisis: Plataformas de business intelligence (BI), Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R, sistemas CRM y ERP que permiten a las organizaciones crear dashboards y obtener información valiosa a partir del big data.
• Técnicas: Visualización de datos, estadística, modelado y experimentación.

La analítica de negocios moderna implica recopilar y analizar datos históricos para identificar tendencias, predecir resultados futuros y tomar decisiones informadas. Ayuda a identificar oportunidades y riesgos, aumenta la eficiencia y la rentabilidad, alinea la estrategia con los datos del mundo real y mejora la calidad de las decisiones.

Los cuatro tipos principales de analítica de negocios

Análisis descriptivo: comprender el rendimiento pasado

El análisis descriptivo convierte los datos crudos en información empresarial comprensible mediante la organización, la agregación, el resumen y la visualización de información histórica. Se utiliza para explicar “¿Qué sucedió?”. utilizando la agregación de datos, visualizaciones, análisis estadístico y minería de datos para analizar patrones de datos históricos.

Herramientas como Microsoft Excel y Google Sheets permiten un análisis descriptivo básico, mientras que el análisis de negocios avanzado y las herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI ofrecen capacidades de procesamiento de datos más profundas para ayudar a los líderes de negocios a interpretar los datos y crear tableros. Las bases de datos, los almacenes de datos y SQL se utilizan para agregar datos históricos y agrupar, filtrar y resumir grandes conjuntos de datos. Las herramientas de programación y análisis de datos como Python y R se pueden utilizar para la generación de informes descriptivos automatizados y una limpieza de datos más compleja antes de la visualización.

El análisis descriptivo se utiliza comúnmente para producir informes de ventas, análisis de sitios web, tableros y tiempo de respuesta promedio. Crea una comprensión compartida del rendimiento y ayuda a detectar patrones y anomalías.

Analítica de diagnóstico: descubrir por qué ocurrieron los eventos

El análisis de diagnóstico explora las causas, las relaciones y los impulsores detrás de los resultados mediante el análisis de conjuntos de datos y puntos de datos para comprender los resultados del negocio. Convierte los informes en información valiosa y ayuda a los equipos a solucionar problemas y replicar el éxito.

La analítica de diagnóstico utiliza métodos estadísticos y técnicas de minería de datos para ayudar a los analistas de datos a identificar las causas raíz. Implica análisis de desglose, comparaciones, correlaciones y segmentación. Se encuentra en la intersección de las buenas prácticas de gestión de datos con las habilidades analíticas para interpretar los datos de manera eficaz. Antes de que el diagnóstico sea posible, las prácticas de gestión de datos como la integración, la limpieza, la estandarización y la gobernanza garantizan que los datos sean confiables y utilizables.

La analítica en tiempo real permite obtener información de diagnóstico inmediata para una toma de decisiones más rápida. Las organizaciones suelen querer entender por qué los procesos de negocio tuvieron un rendimiento inferior o éxito, por qué cayeron las ventas o disminuyó el tráfico del sitio web.

Análisis predictivo: pronóstico de tendencias futuras

El análisis predictivo utiliza machine learning, modelado predictivo y análisis estadístico para pronosticar resultados futuros a partir de datos no estructurados y big data. Los científicos y analistas de datos emplean diversas técnicas, como el análisis de regresión, el modelado predictivo y otros métodos estadísticos, para generar información que respalde aplicaciones empresariales críticas, como la previsión de ventas, la planificación de la demanda y del negocio, y la gestión de riesgos. Las soluciones de análisis predictivo aprovechan los modelos de machine learning para ofrecer capacidades de pronóstico precisas en todos estos casos de uso.

Análisis prescriptivo: recomendación de acciones óptimas

La analítica prescriptiva combina datos históricos, técnicas estadísticas, analítica de negocios, IA y machine learning para predecir lo que es probable que suceda en el futuro y recomendar acciones específicas para mejorar los resultados y el rendimiento del negocio.

El análisis de datos históricos ayuda a identificar patrones y tendencias históricas, y el modelado estadístico y las capacidades de aprendizaje automático impulsan aplicaciones de analítica prescriptiva avanzada para hacer pronósticos de probabilidad.

La analítica predictiva ayuda a mejorar los procesos de negocio, cuantificar el riesgo y la oportunidad, optimizar las operaciones de la cadena de suministro y fundamentar decisiones de negocio proactivas. Se utiliza comúnmente para pronosticar ventas, predecir la rotación de clientes, estimar el tráfico futuro del sitio web, identificar clientes potenciales y anticipar la demanda de inventario.

Herramientas y tecnologías de analítica de negocios

Desde las hojas de cálculo hasta las plataformas de analítica avanzada

Las organizaciones han evolucionado desde el modelado manual en hojas de cálculo de Excel para el análisis individual hacia herramientas sofisticadas de analítica de negocios que permiten la toma de decisiones automatizada, escalable y colaborativa. La entrada manual de datos de Excel está limitada en volumen de datos, control de versiones, automatización y gobernanza, y es difícil de escalar entre equipos.

A medida que los volúmenes de datos crecen, Excel se vuelve insuficiente para las organizaciones. Los datos se trasladaron a bases de datos relacionales y data warehouses para manejar conjuntos de datos más grandes, y SQL se convirtió en el lenguaje para una agregación y segmentación más rápidas. Las herramientas de datos modernas admiten datos tanto estructurados como no estructurados de múltiples conjuntos de datos, y los datos centralizados son más confiables para el análisis. Excel a menudo se convirtió en un front-end para los datos consultados.

Las pilas de análisis actuales son ecosistemas integrados, no herramientas únicas. Las plataformas de inteligencia de negocios integran capacidades de almacenamiento de datos, gestión de datos y visualización de datos, y los tableros de BI impulsados por IA transforman la forma en que las organizaciones visualizan y analizan los datos. Reemplazaron los informes mensuales de Excel, la creación manual de gráficos y las solicitudes únicas de analistas con tableros automatizados, desgloses y filtros, KPI estandarizados, acceso basado en roles e informes casi en tiempo real.

Capacidades de visualización y generación de informes

Las herramientas de visualización de datos transforman el análisis de datos complejos en información clara, interactiva y procesable. Permiten a los usuarios presentar conjuntos de datos complejos a través de tablas, gráficos, dashboards e informes, lo que facilita la comprensión y comunicación de patrones, tendencias y anomalías para que los líderes empresariales puedan identificar tendencias y tomar decisiones informadas.

Las herramientas de visualización se conectan directamente a bases de datos, data warehouses, lakehouses, fuentes de datos de streaming, API y plataformas en la nube para respaldar el análisis de datos en tiempo real para una business intelligence inmediata. Una arquitectura de data lakehouse proporciona una base unificada para el análisis y la IA. Un lakehouse almacena datos crudos, semiestructurados y estructurados en una única plataforma centralizada, al tiempo que aplica la exigencia de esquemas, las transacciones ACID, el data governance y la seguridad, y las consultas de alto rendimiento para permitir que varias cargas de trabajo de análisis operen con los mismos datos confiables.

Las herramientas de analítica web y minería de datos amplían y mejoran las herramientas tradicionales de analítica de negocios al agregar detalles de comportamiento, escala, señales en tiempo real y un descubrimiento de patrones más profundo. El detalle del comportamiento añade contexto a las métricas de negocio y la minería de datos revela patrones ocultos. En conjunto, estas herramientas respaldan todo el espectro de la analítica descriptiva, de diagnóstico, predictiva y prescriptiva.

Fundamentos de la recopilación y gestión de datos

Enfoques estratégicos de recopilación de datos

La recopilación estratégica de datos garantiza que las organizaciones recopilen datos con un propósito, lo que permite mejores análisis, conocimientos más sólidos y decisiones más inteligentes, a la vez que se evitan la complejidad y el riesgo innecesarios. La recopilación de datos requiere una planificación y ejecución deliberadas para garantizar que sea relevante, de alta calidad, ética y que esté alineada con los objetivos empresariales. Puede implicar la recopilación de datos de ventas, del comportamiento del cliente, de datos financieros y de fuentes de la cadena de suministro.

Las organizaciones exitosas recopilan datos sistemáticamente para mejorar los procesos de negocio. Comienza con los objetivos de negocio y define las decisiones que los datos respaldarán. Integra datos de múltiples fuentes, como estados financieros, datos históricos y fuentes de datos internas y externas en tiempo real.

Las estrategias de ingesta de datos estratégicas permiten la recopilación de datos eficiente y automatizada a escala. Priorizan la precisión, la consistencia, la privacidad, la ética y el cumplimiento. Eso implica una evaluación y optimización continuas con auditorías y ajustes regulares a medida que cambian los objetivos.

Mejores prácticas de gestión de datos

Una buena gestión de datos garantiza la calidad, seguridad y accesibilidad de los datos para las actividades de análisis de datos. Las prácticas de gestión de datos deben validar los datos en el momento de la ingesta, limpiar y normalizar los datos regularmente y monitorear la calidad de los datos con verificaciones automatizadas. Utilice convenciones de nomenclatura consistentes y defina claramente los KPI y las métricas para que todos interpreten los datos de la misma manera.

El big data crea potentes oportunidades para la analítica, pero también presenta desafíos significativos que afectan la forma en que se recopilan, gestionan, analizan e interpretan los datos. El big data implica conjuntos de datos masivos de datos estructurados y no estructurados, actualizados a alta velocidad desde múltiples fuentes de datos, lo que hace que el almacenamiento, el procesamiento y la consulta sean más complejos.

Los fundamentos de la arquitectura de datos proporcionan una estructura para una gestión de datos eficaz en la era del big data. Para admitir los crecientes volúmenes de datos no estructurados y la analítica de big data, su arquitectura de datos debe centralizar los datos en un data warehouse, un data lake o un lakehouse que utilice plataformas de almacenamiento y procesamiento escalables y habilite canalizaciones de datos (data pipelines) automatizadas que se actualicen para reducir el manejo manual de datos. Un sistema de datos unificado puede organizar y almacenar datos de múltiples fuentes para la automatización eficiente de procesos y el análisis de datos en toda la organización.

Habilidades esenciales para la analítica de negocios

Habilidades técnicas y analíticas

El análisis de negocios requiere un equilibrio de habilidades técnicas (manejo de datos, herramientas y sistemas) y habilidades analíticas (pensamiento, interpretación y comunicación) para convertir los datos en valor empresarial accionable.

Las habilidades técnicas incluyen la gestión y preparación de datos, conocimientos de SQL/Python y bases de datos, dominio de la visualización de datos y herramientas de BI, y fórmulas de Excel y Power Query para análisis ad hoc. Los conocimientos de informática permiten trabajar con el procesamiento de datos y los algoritmos de machine learning.

Las habilidades analíticas principales incluyen análisis estadístico, minería de datos, interpretación de datos, resolución de problemas y pensamiento crítico, conocimiento del negocio y del dominio, y comunicación y narración de historias (storytelling). Los fundamentos de negocio combinados con las capacidades de la ciencia de datos crean analistas de datos integrales

La capacitación para analistas de datos desarrolla competencias analíticas y técnicas esenciales.

Habilidades de comunicación y estratégicas

Los analistas de negocios deben tender un puente entre el análisis técnico y la estrategia de negocio. Las habilidades de comunicación son esenciales para traducir análisis de datos complejos en información procesable. Traducir el análisis de datos complejos en acciones requiere una narración clara (storytelling), mensajes adaptados a la audiencia, elementos visuales potentes y recomendaciones procesables. Requiere comprender el contexto del negocio y enmarcar el análisis en torno a los objetivos del negocio. La narración (storytelling) enfocada en el negocio conecta los hallazgos de los datos con los resultados, los riesgos y las oportunidades.

La comunicación estratégica de datos se adapta a la audiencia y enfatiza la claridad, la simplicidad y las visualizaciones adecuadas para proporcionar información y los siguientes pasos a los líderes de negocio y fundamentar las decisiones de negocio. Las habilidades de toma de decisiones estratégicas involucran perspicacia para los negocios, el encuadre del problema y la formulación de preguntas, y la gestión de las partes interesadas y la confianza para ayudar a resolver los problemas de negocio de manera eficaz.

Desarrollo de la experiencia en business analytics

Para desarrollar experiencia en analítica de negocios, concéntrate primero en los componentes básicos de la analítica para comprender la analítica descriptiva, de diagnóstico, predictiva y prescriptiva. Los elementos del programa deben incluir análisis de datos, métodos estadísticos y de interpretación, visualización de datos y machine learning.

Desarrolle habilidades prácticas con herramientas de datos (SQL, Excel, herramientas de BI, Python o R). Trabaje con problemas empresariales reales y refuerce sus conocimientos empresariales y de dominio. Nada supera la experiencia práctica con conjuntos de datos y problemas empresariales para desarrollar habilidades analíticas y aprender de los comentarios y la iteración.

Participe en el aprendizaje continuo a través de los programas de Harvard Business School, cursos universitarios, cursos en línea y certificaciones profesionales. Los programas de certificación de Databricks validan la experiencia en análisis de negocios y ciencia de datos.

Aplicaciones en el mundo real y valor profesional

Aplicaciones en la industria en todos los sectores

En todos los sectores, la analítica de datos permite a las organizaciones pasar de decisiones basadas en la intuición a estrategias basadas en la evidencia, mejorando el rendimiento, la eficiencia y los resultados. Cada sector utiliza la analítica adaptada a sus objetivos y datos. Por ejemplo:

• La analítica de la gestión de la cadena de suministro en las empresas manufactureras utiliza la analítica predictiva y el análisis de datos para reducir el tiempo de inactividad, mejorar la eficiencia y disminuir los costos.
• Los servicios financieros aprovechan el business analytics para la gestión de riesgos, la detección de fraudes, el trading algorítmico y el análisis de la rentabilidad de los clientes para mejorar el cumplimiento y ofrecer servicios financieros personalizados.
• Las organizaciones minoristas usan soluciones de análisis de retail que incorporan datos de ventas, análisis del comportamiento del cliente, segmentación de clientes y personalización, pronóstico de la demanda, análisis de precios y sistemas de recomendación para impulsar los resultados empresariales.
• Los centros de atención médica utilizan el análisis para predecir enfermedades y riesgos, optimizar recursos y analizar los resultados de los pacientes y las reclamaciones por fraude para mejorar la atención y reducir los costos.

Conclusión

El business analytics tiene una gran demanda para transformar la manera en que las organizaciones toman decisiones empresariales a través de información basada en datos. Las organizaciones que implementan con éxito el business analytics obtienen información valiosa para mejorar los resultados empresariales.

Los profesionales deben comprender los cuatro tipos de análisis —descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo— que conforman un marco analítico integral. Las habilidades esenciales para el análisis de negocios incluyen habilidades técnicas, habilidades analíticas, habilidades de comunicación y fundamentos de negocios. El éxito requiere combinar las capacidades técnicas de análisis de datos con la comprensión estratégica del negocio. Inteligencia de negocios vs. análisis aclara cómo estas disciplinas se complementan entre sí.

Las herramientas del oficio van desde Microsoft Excel hasta plataformas avanzadas de inteligencia de negocios que permiten el análisis de datos a todas las escalas. Y el campo continúa evolucionando con el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis de big data que expanden las posibilidades.

Preguntas frecuentes

• ¿Qué hace el business analytics? El business analytics analiza datos para proporcionar información que fundamenta las decisiones empresariales, mejora el rendimiento del negocio y resuelve problemas empresariales a través de métodos descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos.
• ¿Cuáles son los 4 tipos de business analytics? Los cuatro tipos son el análisis descriptivo (comprender el rendimiento pasado), el análisis de diagnóstico (descubrir por qué ocurrieron los eventos), el análisis predictivo (pronosticar tendencias) y el análisis prescriptivo (recomendar acciones).
• ¿Qué habilidades se requieren para el análisis de negocios? Las habilidades analíticas esenciales incluyen análisis estadístico, minería de datos, visualización de datos, habilidades de comunicación, fundamentos de negocios y dominio de herramientas de análisis de negocios como Microsoft Excel y plataformas avanzadas.

¿Vale la pena una carrera en analítica de negocios? Sí, las carreras en analítica de negocios ofrecen sólidas oportunidades de crecimiento, una remuneración competitiva y una alta demanda, ya que las organizaciones dependen cada vez más de las decisiones basadas en datos para mejorar los resultados del negocio.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original