¿Qué es »Business Analytics»?
La analítica empresarial, una solución de gestión de datos y un subconjunto de la inteligencia empresarial, hace referencia al uso de metodologías como la minería de datos, el análisis predictivo y el análisis estadístico para analizar y transformar los datos en información útil, identificar y anticipar tendencias y resultados y, en última instancia, tomar decisiones empresariales más inteligentes y basadas en datos.
Los principales componentes de un cuadro de mando típico de análisis empresarial son los siguientes
- Agregación de datos: antes del análisis, los datos deben reunirse, organizarse y filtrarse primero, ya sea a través de datos voluntarios o registros transaccionales.
- Minería de datos: la minería de datos para el análisis empresarial clasifica grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para identificar tendencias y establecer relaciones.
- Identificación de asociaciones y secuencias: la identificación de acciones predecibles que se realizan en asociación con otras acciones o de forma secuencial.
- Minería de textos: explora y organiza grandes conjuntos de datos de texto no estructurados con el fin de realizar análisis cualitativos y cuantitativos.
- Predicción: analiza los datos históricos de un periodo específico para hacer estimaciones informadas que son predictivas para determinar eventos o comportamientos futuros.
- Análisis predictivo: el análisis predictivo de negocios utiliza una variedad de técnicas estadísticas para crear modelos predictivos, que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una serie de resultados organizativos.
- Optimización: una vez identificadas las tendencias y realizadas las predicciones, las empresas pueden utilizar técnicas de simulación para probar los mejores escenarios.Visualización de datos: proporciona representaciones visuales como tablas y gráficos para un análisis de datos fácil y rápido.
Los elementos esenciales de la analítica empresarial se suelen clasificar como análisis descriptivo, que analiza los datos históricos para determinar cómo puede responder una unidad a un conjunto de variables; análisis predictivo, que examina los datos históricos para determinar la probabilidad de determinados resultados futuros; o análisis prescriptivo, la combinación del proceso de análisis descriptivo, que proporciona una visión de lo que ha sucedido, y el proceso de análisis predictivo, que proporciona una visión de lo que podría suceder, proporcionando un proceso mediante el cual los usuarios pueden anticipar lo que sucederá, cuándo sucederá y por qué sucederá.
Algunos ejemplos de análisis empresarial son el funcionamiento y la gestión de los sistemas de información clínica en el sector sanitario, el seguimiento del gasto de los jugadores y el desarrollo de esfuerzos de retención en los casinos, y la racionalización de los restaurantes de comida rápida mediante el control de las horas punta de los clientes y la identificación de cuándo deben prepararse determinados alimentos en función del tiempo de montaje.
Business Analytics vs Data Analysis
La analítica de datos es un término general que se refiere a la ciencia del análisis de datos en bruto para transformar esos datos en información útil a partir de la cual se pueden revelar tendencias y métricas. Mientras que tanto la analítica de negocio como los cuadros de mando de la analítica de datos tienen como objetivo mejorar la eficiencia operativa, la analítica de negocio está orientada específicamente a los usos empresariales y la analítica de datos tiene un enfoque más amplio: tanto la inteligencia de negocio como la elaboración de informes y el procesamiento analítico en línea (OLAP) se engloban en la analítica de datos.
Los científicos de datos, los analistas de datos y los ingenieros de datos trabajan juntos en el proceso de análisis de datos para recopilar, integrar y preparar los datos para el desarrollo, la prueba y la revisión de los modelos analíticos, garantizando la precisión de los resultados. La analítica de datos con fines empresariales se caracteriza por centrarse en cuestiones específicas de las operaciones empresariales.
Business Analytics vs Data Science
La ciencia de los datos es un campo multidisciplinar que utiliza sistemas, métodos y algoritmos científicos para estudiar los datos estructurados y no estructurados con el fin de determinar de dónde procede la información, qué significa y cómo puede transformarse en un recurso valioso en el desarrollo de estrategias de tecnología de la información.
La ciencia de los datos combina el análisis de datos, la estadística, el aprendizaje automático y la metodología relacionada para gestionar y comprender el diluvio de datos asociado a la aparición de la tecnología de la información. Los científicos de datos se encargan de presentar la información digital de forma que represente su valor práctico en la toma de decisiones basada en datos; sin embargo, no suelen esforzarse por resolver preguntas específicas de la forma en que lo hacen los analistas de negocio cuando buscan ideas de análisis empresarial.
Business Intelligence vs Business Analytics
Aunque la inteligencia empresarial y la analítica empresarial tienen propósitos similares, y los términos pueden usarse indistintamente, estas prácticas difieren en su enfoque fundamental. La analítica de la inteligencia empresarial se centra en la analítica descriptiva, combinando la recopilación de datos, el almacenamiento de datos y la gestión del conocimiento con el análisis de datos para evaluar los datos pasados y proporcionar nuevas perspectivas a la información actualmente conocida. Por ejemplo, en la industria del petróleo y el gas y de los recursos renovables, la inteligencia empresarial energética puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre nuevas inversiones, mientras que la analítica energética puede ayudar a impulsar la expansión del mercado.
La analítica empresarial se centra en el análisis prescriptivo, utilizando la minería de datos, la modelización y el aprendizaje automático para determinar la probabilidad de resultados futuros. Esencialmente, la inteligencia empresarial responde a las preguntas «¿Qué ha pasado?» y «¿Qué tiene que cambiar?» y la analítica empresarial responde a las preguntas «¿Por qué está pasando esto?», «¿Y si esta tendencia continúa?», «¿Qué pasará después?» y «¿Qué pasará si cambiamos algo?». Las herramientas de business analytics y de business intelligence suelen coincidir en su estructura y propósito.
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