¿Qué son las analíticas?
Las analíticas de negocios se enfocan en las implicaciones de los datos en esa área –y en las decisiones y acciones resultantes–.
Resumen sobre analíticas
Organizaciones, personas y 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 tuits. Realizamos 3500 millones de búsquedas en Google. Nuestros autos conectados generan la impresionante cantidad de cuatro petabytes de datos. Incluso nuestros relojes, neveras y televisores crean y comparten datos constantemente.
Detrás de todos estos datos hay información estratégica que puede activar un 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 analíticas de datos– implican buscar entre data sets masivos para descubrir, interpretar y compartir nueva información estratégica y conocimientos.
¿Qué son las analíticas de negocios?
En pocas palabras, las analíticas de negocios son aquellas que se aplican a los datos de la empresa. Se enfocan en las implicaciones de los datos en esa área –y en las decisiones y acciones resultantes–.
La importancia de las analíticas de negocios
Hoy, el uso de software para analíticas de negocios suele ser el factor decisivo que distingue a las organizaciones que ganan de las que pierden en 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 ellas para tomar decisiones más rápidas impulsadas por datos, hacer crecer los ingresos, establecer nuevos modelos de negocio, brindar experiencias de cliente cinco estrellas, obtener una ventaja competitiva, y muchísimo más. Las empresas sin analíticas –o sin buenas analíticas– toman decisiones y hacen negocios basándose solo en su instinto y experiencia.
"Las organizaciones líderes de todas las industrias utilizan datos y analíticas como armas competitivas".
Los principales beneficios de las analíticas son:
Mayor eficiencia y productividad
Toma de decisiones más rápida y efectiva
Mejor rendimiento financiero
Identificación y creación de nuevos flujos de ingresos
Mejor adquisición y retención de clientes
Las analíticas empresariales son uno de los mercados con crecimiento más rápido en el espacio del software empresarial. Este crecimiento se aceleró aún más debido a la pandemia de COVID-19, porque forzó a muchas empresas a encontrar nuevas formas de generar dinero, reducir costos, y navegar por la turbulenta "nueva normalidad". Según Gartner1, analíticas, business intelligence (BI) y ciencia de los datos son los casos de uso más comunes que se aceleraron debido a la pandemia –desbordando el uso de internet de las cosas (IoT) y las aplicaciones en la nube– . Las capacidades predictivas y de resolución de problemas de las analíticas ayudaron a las organizaciones a manejar los desafíos urgentes relacionados con la pandemia, tales como proyección precisa de la demanda, protección del personal en riesgo, e identificación de potenciales disrupciones en la cadena de suministro.
94
%
de las empresas dicen que las analíticas son importantes para su crecimiento y su transformación digital1
59
%
de las 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
Los cuatro tipos de analíticas se basan en su valor y complejidad
- Analíticas descriptivas Estas responden a la pregunta "¿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 analítico, y crean un punto de inicio para futuras investigaciones.
- Analíticas de diagnóstico Estas responden a la pregunta "¿Por qué sucedió?". Llevan a las analíticas descriptivas un paso más allá, ya que usan técnicas como descubrimiento, desglose y correlación de datos para ahondar en ellos e identificar las causas principales de ciertos eventos y comportamientos.
- Analíticas predictivas Estas responden a la pregunta "¿Qué es probable que suceda en el futuro?". Esta rama de las analíticas avanzadas utiliza los hallazgos de las descriptivas y diagnósticas –junto con sofisticadas técnicas de modelado predictivo, machine learning y deep learning– para prever qué sucederá a continuación.
- Analíticas prescriptivas Estas responden a la pregunta "¿Qué acciones debemos realizar?". Este tipo de analíticas de última generación desarrolla los hallazgos de las analíticas descriptivas, diagnósticas 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.
Imagen de software de analíticas mostrando datos de ventas de diferentes líneas de productos.
Componentes comunes de las analíticas de negocios
Las analíticas de negocios son un campo amplio con muchos componentes y herramientas diferentes. Algunos de los más comunes incluyen:
Agregación de datos: antes de poder analizar los datos, hay que recopilarlos desde 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 estadístico y algoritmos de machine learning para buscar en grandes bases de datos, analizar la información desde múltiples ángulos, e identificar tendencias, patrones y relaciones antes desconocidos.
Analíticas de Big Data: las analíticas de Big Data usan técnicas avanzadas –incluyendo minería de datos, analíticas predictivas y machine learning– para analizar conjuntos masivos de datos estructurados y no estructurados en bases y almacenes de datos y en sistemas Hadoop.
Minería de texto: ella explora data sets de texto no estructurados, tales como documentos, correos electrónicos, posteos en redes sociales, comentarios de blogs, scripts de centros de llamadas, 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 dichos resultados ocurran.
Simulación y análisis hipotético: una vez que se han creado proyecciones y pronósticos, las simulaciones y análisis hipotéticos pueden probar diferentes escenarios y optimizar las decisiones potenciales antes de que sean tomadas.
Visualización y storytelling de datos: las visualizaciones de datos –tales como diagramas y gráficos– ofrecen una manera fácil de entender y comunicar tendencias, valores atípicos y patrones de los datos. Estas visualizaciones pueden unirse para contar una historia más grande sobre los datos y guiar la toma de decisiones.
Imagen de software de analíticas mostrando los 100 clientes principales que están atrasados con los pagos.
Ejemplos de analíticas
Empresas de todos los tamaños, en todas las industrias –desde comercio minorista hasta cuidado de la salud y deportes– usan analíticas. Muchas soluciones analíticas están adaptadas a una industria, propósito o línea de negocio específicos. Aquí presentamos algunos ejemplos de las analíticas hoy:
Analíticas financieras
Tradicionalmente, las analíticas financieras se usaban para generar un conjunto de informes estándar. Pero ahora que Finanzas ha adoptado una función más estratégica en la empresa, estas analíticas han evolucionado –y combinan datos financieros y operativos con fuentes externas para abordar una amplia gama de preguntas de negocios–. Estas van desde "¿Estamos invirtiendo en las oportunidades correctas?" hasta "¿Cómo se verán afectados nuestros márgenes futuros por las decisiones que tomamos hoy?"
El software de analíticas puede usarse para dar soporte al cierre financiero –como ya se vio arriba en esta certificación de ingresos–.
Analíticas de marketing
Las analíticas de marketing conectan datos provenientes de múltiples canales –redes sociales, web, correo electrónico, dispositivos móviles, y más– para darles a estos profesionales información estratégica integral sobre el rendimiento de sus programas. Los usuarios pueden minar millones de filas de datos para mejorar la efectividad de las campañas, hiperpersonalizar mensajes de marketing, analizar sentimientos en redes sociales, dirigirse a los prospectos 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 disrupciones, mantener el flujo de bienes, y mejorar la resiliencia y agilidad de la cadena de suministro. Usan datos en tiempo real provenientes de varias fuentes –incluyendo sensores de internet de las cosas– para optimizar todo, desde abastecimiento, producción e inventario, hasta transporte y logística.
Tecnologías de analíticas modernas
Hoy, 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 –incluyendo 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 analítico, lo cual significa que los usuarios de negocios con poca capacitación técnica –y no solo los científicos de datos– pueden usar 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 o 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 específicas sin importar dónde estén–.
Preguntas frecuentes sobre analíticas
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