¿Te gustaría mejorar el rendimiento y la toma de decisiones de tu empresa? ¿Quieres aprovechar el potencial de los datos para optimizar tus estrategias de negocio y resolver los problemas que se presentan? Si la respuesta es sí, entonces necesitas conocer el concepto de Business Analytics y cómo puede ayudarte a alcanzar tus objetivos. En este artículo, te explicamos qué es Business Analytics, qué tipos existen y qué ventajas ofrece para empresas.
¿Qué ventajas ofrece Business Analytics?
En la era digital, las empresas generan y recopilan grandes cantidades de datos sobre sus clientes, sus productos, sus procesos y sus resultados. Sin embargo, estos datos no tienen valor si no se utilizan de forma adecuada para extraer conocimientos que permitan optimizar las estrategias de negocio y resolver los problemas que se presentan.
Aquí es donde entra en juego Business Analytics, una combinación de habilidades, tecnologías y prácticas que se utiliza para examinar los datos y el rendimiento de una organización, identificar patrones y tendencias, predecir escenarios futuros y prescribir acciones que incrementen las posibilidades de éxito.
Business Analytics puede ayudar a tu empresa a:
- Alcanzar objetivos empresariales a partir del análisis de grandes volúmenes de datos.
- Detectar oportunidades y amenazas en el mercado y en la competencia.
- Mejorar la satisfacción y la fidelización de los clientes.
- Reducir costes y aumentar ingresos.
- Innovar y diferenciarse de la competencia.
¿Qué tipos de Business Analytics existen?
Business Analytics se puede clasificar en cuatro tipos, según el objetivo y el nivel de complejidad del análisis:
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Por ejemplo, el análisis descriptivo puede responder a preguntas como: ¿Cuántas ventas se han realizado el mes pasado? ¿Qué productos son los más vendidos? ¿Qué canales de marketing son los más efectivos?
El análisis descriptivo suele utilizar técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y la visualización de datos.
Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico utiliza los datos para determinar las causas de los resultados observados. Consiste en profundizar en los datos para encontrar las variables y los factores que influyen en el rendimiento de una organización. Por ejemplo, el análisis de diagnóstico puede responder a preguntas como: ¿Por qué las ventas han disminuido el mes pasado? ¿Qué factores han afectado a la satisfacción de los clientes? ¿Qué problemas han surgido en la cadena de suministro?
El análisis de diagnóstico suele utilizar técnicas como el análisis de correlación, el análisis de varianza y el análisis de sensibilidad.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza los datos para estimar lo que puede pasar en el futuro. El análisis predictivo permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además de descubrir relaciones entre los datos que normalmente no se detectan con un análisis menos sofisticado. Por ejemplo, el análisis predictivo puede responder a preguntas como: ¿Qué ventas se esperan para el próximo mes? ¿Qué productos tendrán más demanda? ¿Qué clientes tienen más riesgo de abandonar la empresa?
El análisis predictivo suele utilizar técnicas como la minería de datos, los modelos predictivos y el aprendizaje automático.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo utiliza los datos para recomendar las mejores acciones a tomar para alcanzar los objetivos deseados. El análisis prescriptivo determina nuevas formas de operar que permitan optimizar los procesos de negocio y maximizar los beneficios. Por ejemplo, el análisis prescriptivo puede responder a preguntas como: ¿Qué precio se debe poner a un producto? ¿Qué oferta se debe hacer a un cliente? ¿Qué recursos se deben asignar a un proyecto?
El análisis prescriptivo suele utilizar técnicas como la optimización, la simulación y la inteligencia artificial.
¿Cómo se puede aplicar la IA en Business Analytics?
La relación entre Business Analytics y la Inteligencia Artificial es muy estrecha, ya que ambas se basan en el análisis de datos para generar conocimiento y valor. Si ya hemos comentado que Business Analytics es el proceso de analizar y transformar los datos en información útil para mejorar la eficiencia y el rendimiento de una organización, la Inteligencia Artificial es la capacidad que tiene una máquina de llevar a cabo tareas que reconocemos como propias de la inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento o la toma de decisiones.
Business Analytics se beneficia de la Inteligencia Artificial para crear modelos predictivos y prescriptivos que le permiten anticiparse al futuro y recomendar las mejores acciones a tomar. La Inteligencia Artificial se nutre de los datos que le proporciona Business Analytics para entrenarse y mejorar su rendimiento. Por lo tanto, se puede decir que Business Analytics y la Inteligencia Artificial se complementan y se potencian mutuamente.
La IA se puede aplicar en Business Analytics de varias formas, según el tipo y el objetivo del análisis. Algunos ejemplos son:
- Usar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para descubrir datos profundos y oportunidades ocultas.
- Usar la modelización predictiva para prever qué usuarios más probablemente van a hacer una compra o abandonar según su historial de datos.
- Usar el procesamiento de lenguaje natural, la transcripción de la analítica de voz y la visión por ordenador para el análisis de datos no estructurados.
- Usar la optimización, la simulación y la inteligencia artificial para recomendar las mejores acciones a tomar para alcanzar los objetivos deseados.
- Usar la minería de datos, los modelos predictivos y el aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones y tendencias.
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