Los avances en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y automatización están cambiando el panorama empresarial a un ritmo meteórico. Sólo en 2021, las empresas gastarán 215 mil millones de dólares. Grandes datos y análisis de negocios, como Se menciona por analistas de IDC. Sin embargo, invertir en soluciones basadas en datos no es suficiente si los datos no se escalan de manera eficiente para generar valor.
Aquí es donde la analítica empresarial entra en escena.
Es una colección de disciplinas y tecnologías que ayudan a resolver problemas comerciales del mundo real. A menudo se utiliza junto con análisis de big data e inteligencia empresarial (BI), e incluye ejercicios y herramientas de análisis de datos automatizados que brindan transparencia a las operaciones comerciales. Ayuda a los profesionales a tomar decisiones informadas para minimizar los riesgos potenciales. El resultado final es una fuerza laboral que promueve el uso de la información o una cultura de la información específica reconociendo sus beneficios, valores y prácticas.
Las recompensas son obviamente enormes. Así que profundicemos en el funcionamiento de este dominio y comprendamos qué lo hace tan importante para las organizaciones hoy en día.
Para expresar Este, necesitamos comprender la evolución que está más estrechamente relacionada con la IA. En el año En la década de 1990, la programación informática ayudó a las organizaciones a generar datos que podrían utilizarse para recopilar, transformar y analizar datos. Avancemos rápidamente hasta la siguiente década, cuando lenguajes de programación como Python y R comenzaron a proporcionar información más profunda sobre los flujos de trabajo y a determinar las causas fundamentales de los resultados generados. Sin embargo, faltaba algo.
Aunque se han logrado grandes avances en el campo de la programación, no ha existido una herramienta que proporcione una visión más holística: una forma de comprender el desempeño pasado, predecir problemas futuros y planificar los mismos. Sólo en la última década el software de gestión de la nube y la IA han hecho posible visualizar tendencias en tiempo real, visualizar problemas empresariales y tomar decisiones informadas sobre el futuro. Desarrollo de Esta tecnología Es tan descriptivo que ahora se puede resumir en una frase: si desea obtener información valiosa de sus datos, necesita análisis de negocio.
En el mundo empresarial, la analítica es una entidad viva que respira. Y como cualquier otro organismo vivo, la analítica empresarial también pasa por un ciclo de vida. En pocas palabras, existe una secuencia definida de prácticas que componen este campo. Ayuda a las organizaciones a implementar lo mismo para obtener valor de los datos.
1: análisis de planificación
Todo comienza con un plan, plan financiero, plan corporativo o plan departamental. El análisis de planificación utiliza datos históricos para validar los planes actuales y prepararse para el futuro. La colaboración y las respuestas rápidas son clave para el análisis de planificación moderno y pueden mejorar significativamente el rendimiento empresarial.
2: Análisis descriptivo
La visualización de datos es fundamental para el análisis descriptivo y evita que los tomadores de decisiones confíen en información falsa sobre datos. Hoy en día, cualquier persona, desde colaboradores individuales hasta ejecutivos, puede utilizar herramientas de autoservicio de inteligencia empresarial para obtener una visión general del rendimiento empresarial, realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y compartir tendencias. En el caso de grandes cantidades de datos, las herramientas automatizadas ayudan a limpiar y combinar múltiples conjuntos de datos, y el lenguaje de consulta estructurado (SQL) resuelve consultas relacionadas.
3: análisis de diagnóstico
Los análisis de diagnóstico son extremadamente útiles para determinar los verdaderos impulsores del desempeño empresarial y descubrir relaciones ocultas en los datos. Estas técnicas de análisis exploratorio, combinadas con soluciones basadas en IA, permiten que los algoritmos de ciencia de datos obtengan rápidamente información procesable y agilicen los flujos de trabajo.
4: análisis predictivo
Al leer sobre análisis empresarial, es fácil identificar una de las principales fortalezas: permite a las organizaciones mejorar para el futuro. Para implementar esto, el análisis empresarial utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar patrones existentes. Otras herramientas avanzadas incluyen Python, minería de datos y análisis estadístico, todas las cuales permiten a los tomadores de decisiones predecir resultados futuros.
5: Análisis preliminar
Los análisis escritos previamente ayudan con la gestión de la eficiencia y la asignación de recursos. Utilizando el poder de las estadísticas y los motores de optimización, los analistas de negocios pueden filtrar opciones y elegir el método de operación más apropiado.
En pocas palabras, el análisis empresarial ayuda a las empresas a tomar decisiones comerciales informadas. A medida que aumenta el volumen de datos, resulta cada vez más difícil procesarlos, identificar tendencias e identificar impulsores comerciales. de acuerdo a IBMEl ciclo de vida de la analítica empresarial moderna está diseñado para hacer que el proceso sea un 80% más rápido.
Además de mejorar la velocidad, el análisis empresarial también puede permitir que las empresas sean más rentables. La automatización de los procesos de planificación y análisis ahorra costes laborales, así como tiempo, y ayuda a los profesionales a tomar medidas rápidas y optimizar los presupuestos.
La capacidad de predecir tendencias futuras y optimizar los resultados en consecuencia es sin duda el mayor beneficio de la analítica empresarial. Ayuda a implementar planes de manera efectiva y permite a las partes interesadas probar los resultados potenciales de sus decisiones. Si es necesario, las empresas pueden cambiar los planes existentes y responder fácilmente a situaciones predecibles.
El impacto de la analítica en las decisiones empresariales es innegable. Además de los beneficios mencionados anteriormente, la analítica empresarial tiene un impacto significativo en la fuerza laboral en su conjunto. Una cultura laboral basada en datos fomenta el análisis empresarial: colaboración, confianza, exploración y curiosidad. Permite a los usuarios fortalecer su compromiso con la empresa e involucrar a cada parte interesada con un sentido de responsabilidad.
Los profesionales de análisis de negocios tienen una gran demanda. Les gusta identificar y resolver problemas y tienen habilidades de comunicación ejemplares. Sin embargo, en un mundo impulsado por la tecnología, sin importar el puesto, algunas habilidades duras son de gran ayuda en la búsqueda del éxito. Veamos cinco de esas habilidades que son fundamentales para el análisis empresarial.
1: alfabetización en datos
La alfabetización en datos se refiere a la familiaridad con el lenguaje de los datos, sus tipos, fuentes y las herramientas y técnicas analíticas involucradas. La alfabetización en datos es fundamental para el análisis empresarial y desempeña un papel importante en la resolución de los desafíos empresariales cotidianos. Es especialmente útil cuando se trabaja en equipo, ya que ayuda a comunicarse en un idioma común y trabajar hacia un objetivo común.
2: conjunto de datos
El primer paso en el análisis de datos, la recopilación de datos, es el proceso de recopilar conjuntos de datos a partir de los cuales se pueden extraer inferencias para obtener información. En ausencia de un conjunto de datos, los profesionales generan muestras de datos con la ayuda de encuestas, investigaciones y grupos focales, entre otros. La conciencia sobre la recopilación de datos es esencial para evitar datos sesgados o inexactos.
3: análisis estadístico
La capacidad de analizar e interpretar datos es la columna vertebral del análisis empresarial y requiere sólidas habilidades de análisis estadístico. Existen varios métodos que pueden ayudar con este proceso, incluida la prueba de hipótesis, el análisis de regresión lineal para dos variables y el análisis de regresión múltiple, que se utiliza para determinar la relación entre tres o más variables. Al utilizarlos, los profesionales pueden tomar decisiones bien informadas sobre cómo buscar oportunidades rentables y mitigar riesgos potenciales.
4: vista de datos
Una organización está dirigida por profesionales de diferentes áreas, algunos de los cuales pueden no tener tanto conocimiento de datos como otros. Por lo tanto, los hallazgos del conjunto de datos deben presentarse de una manera comprensible que transmita sólo la información relevante a las partes interesadas. Visualización de datos También permite a los expertos extraer las principales vías de los hallazgos, lo que resulta especialmente útil cuando se trata con la alta dirección.
Debido a que están tan estrechamente relacionados, es un error común utilizar análisis de negocios y ciencia de datos de manera intercambiable. Sin embargo, hay varios factores que diferencian a ambos. El análisis empresarial se refiere al estudio estadístico de datos comerciales para obtener información y tratar principalmente con datos estructurados. La ciencia de datos incluye datos estructurados y no estructurados y los estudia con la ayuda de algoritmos, estadísticas y tecnología.
Otro indicador importante es el uso de código. La ciencia de datos depende en gran medida de la codificación, combinando técnicas analíticas convencionales con conocimientos informáticos sofisticados. El análisis empresarial está más orientado a las estadísticas y no implica mucha codificación.
La transformación digital ha revolucionado el espacio empresarial. Desde el comercio minorista hasta la atención sanitaria, es difícil ignorar el papel de la analítica empresarial. En crisis políticas sin precedentes, desastres naturales y desastres provocados por el hombre, la analítica puede ayudar a salvar empresas y, a su vez, salvar vidas. El foco del campo en Gestión de riesgos Es un motor fundamental del crecimiento. Hace que la información sea accesible y utilizable en tiempo real. En sus inicios, la analítica empresarial prometía cambiar el mundo, una promesa que ha cumplido.
Ahora ya sabe qué es la analítica empresarial y qué le depara el futuro a este campo. Si está interesado en aprender más sobre análisis empresarial o desea desarrollarse en este campo, consulte algunos cursos de análisis empresarial en línea.
