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Mujer usando software de analíticas

¿Qué son las analíticas?

Las organizaciones, las personas y las cosas generan cantidades masivas de datos todos los días. En un período de 24 horas, enviamos en conjunto 294.000 millones de correos electrónicos y 500 millones de twits. Realizamos 3.500 millones de búsquedas en Google. Nuestros automóviles conectados generan la impresionante cantidad de cuatro petabytes de datos. Incluso nuestros relojes, refrigeradores y televisores están creando y compartiendo datos constantemente.

 

Detrás de todos estos datos se encuentra la información estratégica que puede activar el crecimiento explosivo del negocio. El desafío es encontrarla, y aquí es donde entran en juego las analíticas.

Una definición básica de analíticas

Las analíticas son un campo de la informática que usa matemáticas, estadísticas y machine learning para descubrir patrones significativos en los datos. Las analíticas –o análisis de datos– implican buscar a través de conjuntos masivos de datos para descubrir, interpretar y compartir información estratégica y conocimientos nuevos.

 

¿Qué son las analíticas de negocio?

 

En pocas palabras, las analíticas de negocio son analíticas que se aplican a los datos de negocio. Se centran en las implicaciones comerciales de los datos, las decisiones que deben tomarse y las acciones que deben realizarse como consecuencia.

La importancia de las analíticas de negocio

En la actualidad, el uso del software de análisis de negocios es, a menudo, el factor decisivo que distingue a los ganadores de los perdedores de la industria. Las empresas líderes usan las analíticas para monitorear y optimizar todos los aspectos de sus operaciones –desde el marketing hasta la cadena de suministro– en tiempo real. Dependen de las analíticas para tomar decisiones más rápidas impulsadas por los datos, hacer crecer los ingresos, establecer nuevos modelos de negocio, brindar experiencias cinco estrellas al cliente, obtener una ventaja competitiva y muchísimo más. Las empresas sin analíticas –o sin buenas analíticas– toman decisiones y hacen negocios según sus instintos y experiencias solamente.

 Las organizaciones líderes de cada industria están usando los datos y las analíticas como armas de competencia. 

Gartner

Los beneficios principales de las analíticas son:

  • Mayor eficiencia y productividad
  • Toma de decisiones más rápida y más efectiva
  • Mejor rendimiento financiero
  • Identificación y creación de nuevos flujos de ingresos
  • Mejor adquisición y retención de clientes

Las analíticas empresariales forman uno de los mercados de crecimiento más rápido en el espacio del software empresarial. Recientemente, este crecimiento se aceleró aún más debido a la pandemia de la COVID-19, que forzó a muchas empresas a encontrar nuevas formas de generar dinero, reducir costos y navegar las turbulencias de la "nueva normalidad". Según Gartner1, las analíticas, business intelligence (BI), y la ciencia de los datos son los casos de uso más comunes que se aceleraron debido a la pandemia incrementando el uso del internet de las cosas (IoT) y las aplicaciones en la nube . Las capacidades predictivas y de resolución de problemas de las analíticas están ayudando a las organizaciones a manejar los desafíos urgentes relacionados con la pandemia, tales como la proyección precisa de la demanda, la protección de los empleados de riesgo y la identificación de potencias interrupciones de la cadena de suministro.

94

%

de las empresas sostienen que las analíticas son importantes para su crecimiento y su transformación digital1

59

%

de la organizaciones están usando actualmente analíticas avanzadas y predictivas1

65

%

de las empresas globales planean aumentar su gasto en analíticas en 20201

Cuatro tipos de analíticas

Cuatro tipos de analíticas que se basan en el valor y la complejidad

Los cuatro tipos de analíticas se basan en el valor y la complejidad

  1. Analíticas descriptivas
    Las analíticas descriptivas responden a la pregunta de "¿Qué sucedió?". Esta forma sencilla de analíticas usa conceptos matemáticos básicos, tales como promedios y cambios porcentuales, para mostrar qué ha ocurrido en una empresa. Las analíticas descriptivas, también conocidas como business intelligence (BI) tradicional, son el primer paso en el proceso de análisis, y crean un punto para dar el salto a futuras investigaciones.
  2. Analíticas de diagnóstico
    Las analíticas de diagnóstico responden a la pregunta de "¿Por qué algo sucedió?". Llevan a las analíticas descriptivas un paso más allá, ya que usan técnicas como el descubrimiento, el desglose y las correlaciones de datos para profundizar los datos e identificar las causas principales de ciertos eventos y comportamientos.
  3. Analíticas predictivas
    Las analíticas predictivas responden a la pregunta de "¿Qué es probable que suceda en el futuro?". Esta rama de las analíticas avanzadas usa los hallazgos de las analíticas descriptivas y de diagnóstico –junto con técnicas de modelado predictivo sofisticado, machine learning y deep learning– para prever qué sucederá a continuación.
  4. Analíticas prescriptivas
    Las analíticas prescriptivas responden a la pregunta de "¿Qué medida debemos tomar?". Este tipo de analíticas de última generación desarrolla los hallazgos de las analíticas descriptivas, de diagnóstico y predictivas, y usa herramientas y técnicas altamente avanzadas para evaluar las consecuencias de posibles decisiones y determinar el mejor curso de acción en un escenario específico.

Software de analíticas que muestra los datos de ventas para diferentes líneas de productos.

Componentes comunes de las analíticas de negocio

Las analíticas de negocio son un campo amplio con muchos componentes y herramientas diferentes. Algunas de las más comunes incluyen:

  • Agregación de datos: antes de poder analizar los datos, se deben recopilar de muchas fuentes diferentes, organizarlos y depurarlos. Una estrategia sólida de  gestión de los datos y un almacén de datos moderno son fundamentales para las analíticas.
  • Minería de datos: la minería de datos usa análisis estadísticos y algoritmos de machine learning para buscar en grandes bases de datos, analizar datos desde múltiples ángulos e identificar tendencias, patrones y relaciones desconocidos.
  • Analíticas de Big Data: las analíticas de Big Data usan técnicas avanzadas –incluidas la minería de datos, analíticas predictivas y machine learning– para analizar conjuntos masivos de datos estructurados y no estructurados en bases de datos, almacenes de datos y sistemas Hadoop.
  • Minería de textos: la minería de textos explora los conjuntos de datos de texto no estructurados, tales como documentos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, comentarios en blogs, guiones de call centers y otras fuentes basadas en texto, para realizar análisis cualitativos y cuantitativos.
  • Proyección y analíticas predictivas: la proyección usa datos históricos para hacer cálculos sobre resultados futuros, y las analíticas predictivas usan técnicas avanzadas para determinar la probabilidad de que ocurran estos resultados.  
  • Simulación y análisis hipotético: una vez que se han creado las proyecciones y predicciones, las simulaciones y los análisis hipotéticos pueden probar diferentes escenarios y optimizar las decisiones potenciales antes de que sean tomadas.
  • Visualización de los datos y narración: las visualizaciones de los datos –como diagramas y gráficos– ofrecen una manera fácil de entender y comunicar tendencias, valores atípicos y patrones en los datos. Estas visualizaciones pueden unirse para contar una historia más grande de datos y guiar la toma de decisiones.

Software de analíticas que muestra los 100 clientes principales que están atrasados con los pagos.

Ejemplos de analíticas

Las empresas de todos los tamaños, en todas las industrias –desde el comercio minorista hasta la atención médica y los deportes– usan las analíticas. Muchas soluciones analíticas están adaptadas a una industria, o a un propósito o línea de negocio específicos. A continuación, presentamos algunos ejemplos de las analíticas en la actualidad:

 

Analíticas financieras

 

Tradicionalmente, las analíticas financieras se usaban para generar un conjunto de informes estándar. Pero ahora que las finanzas han adoptado una función más estratégica en la empresa, las analíticas financieras han evolucionado –y combinan datos financieros y operativos con fuentes de datos externas para abordar una amplia gama de preguntas de negocio–. Estas preguntas incluyen desde "¿Estamos invirtiendo en las oportunidades correctas?" hasta "¿Cómo se verán afectados nuestros márgenes futuros por las decisiones que tomamos hoy en día?"

Los software de analíticas pueden usarse para dar soporte al cierre financiero –como ya se vio en esta certificación de ingresos–.

Analíticas de marketing

 

Las analíticas de marketing conectan datos de múltiples canales –redes sociales, web, correo electrónico, dispositivo móvil, y más– para dar a los profesionales de marketing una información estratégica integral de cómo le está yendo a sus programas. Los usuarios pueden minar millones de filas de datos para mejorar la efectividad de las campañas, hiperpersonalizar los mensajes de marketing, analizar las opiniones en las redes sociales, dirigirse a clientes potenciales en el momento exacto, y mucho más.

 

Analíticas de la cadena de suministro

 

La explosión del e-commerce, el aumento de la volatilidad del mercado, la globalización y otras fuerzas han hecho que las cadenas de suministro sean extremadamente complejas. Las analíticas de la cadena de suministro ayudan a las organizaciones a evitar interrupciones, mantener el flujo de bienes y mejorar la resiliencia y agilidad de la cadena de suministro . Usan datos en tiempo real de varias fuentes –incluidos los sensores de internet de las cosas– para optimizar toda la cadena, desde el abastecimiento, la producción y el inventario, hasta el transporte y la logística.

Tecnologías de analíticas modernas

En la actualidad, el almacenamiento casi ilimitado de datos y las velocidades relámpago de procesamiento han marcado el inicio de la era de la inteligencia artificial (IA) y machine learning. Estas tecnologías están "aumentando" las analíticas –al hacerlas infinitamente más poderosas que nunca–.

 

Las analíticas de IA y machine learning pueden detectar patrones, encontrar valores atípicos y hacer conexiones en Big Data mucho más rápido y con mayor precisión que antes. A través de la nube, pueden obtener más datos de más fuentes –incluidas las redes sociales y los sensores de internet de las cosas– y descubrir información estratégica, oportunidades y riesgos que, de otro modo, permanecerían ocultos. 

 

Los algoritmos de machine learning también pueden automatizar algunos de los pasos más complicados del proceso de análisis, lo que significa que los usuarios de negocio con poca capacitación –y no solo los científicos de datos– pueden usar las analíticas avanzadas y predictivas. El procesamiento de lenguaje natural (NLP), un tipo de inteligencia artificial, lleva al autoservicio un paso más allá, y permite a los usuarios hacer preguntas de negocio sobre sus datos (y obtener respuestas) de un modo fácil y coloquial –del mismo modo que escribir una consulta en Google y hacerle una pregunta a Siri–.

 

Y, por supuesto, todo esto está disponible en los dispositivos móviles –de modo que los usuarios pueden obtener respuestas a sus consultas aleatorias sin importar dónde se encuentren.

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Analíticas avanzadas es un término general que se refiere a un tipo de analíticas que usan herramientas y técnicas sofisticadas para explorar datos de manera autónoma (o semiautónoma). Estas herramientas y técnicas, en general, están más allá de as capacidades de la BI tradicional, e incluyen modelado predictivo, minería de datos y texto, análisis de opiniones, machine learning, redes neurales, algoritmos estadísticos, procesamiento de eventos complejos y más.

Las analíticas de Big Data son un tipo de analíticas avanzadas que examinan conjunto de datos muy grandes –incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados– de una amplia variedad de fuentes. Mediante el uso de herramientas y técnicas complejas, como el modelado predictivo, el análisis hipotético y los algoritmos de machine learning, las analíticas de Big Data pueden descubrir tendencias ocultas, correlaciones desconocidas y otras informaciones estratégicas significativas en conjuntos de datos de que demasiado grandes o diversos como para ser manejados por analíticas tradicionales.

Las analíticas aumentadas son analíticas que han sido "aumentadas" con tecnologías de inteligencia artificial, como machine learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Estas poderosas analíticas impulsadas por IA no solo son capaces de encontrar mejor información estratégica de manera más rápida, sino que también democratizan las analíticas avanzadas automatizando procesos complejos y permitiendo a los usuarios hacer preguntas y entender las respuestas con una capacitación mínima.

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