Analítica de negocios

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El análisis empresarial ( BA ) se refiere a las habilidades, tecnologías y prácticas para la exploración e investigación iterativas del desempeño empresarial pasado para obtener información e impulsar la planificación empresarial. El análisis empresarial se centra en el desarrollo de nuevos conocimientos y comprensión del desempeño empresarial basándose en datos y métodos estadísticos . Por el contrario, la inteligencia empresarial tradicionalmente se centra en el uso de un conjunto consistente de métricas para medir el desempeño pasado y guiar la planificación empresarial. En otras palabras, la inteligencia empresarial se centra en la descripción, mientras que el análisis empresarial se centra en la predicción y la prescripción. ^[1]

La analítica empresarial hace un uso extensivo del modelado analítico y el análisis numérico, incluidos el modelado explicativo y predictivo [ ^2] y la gestión basada en hechos para impulsar la toma de decisiones . Por lo tanto, está estrechamente relacionada con la ciencia de la gestión . La analítica puede utilizarse como insumo para las decisiones humanas o puede impulsar decisiones totalmente automatizadas . La inteligencia empresarial incluye consultas , informes , procesamiento analítico en línea (OLAP) y "alertas".

En otras palabras, las consultas, los informes y el OLAP son herramientas de alerta que pueden responder a preguntas como qué sucedió, cuántos eventos ocurrieron, con qué frecuencia, dónde está el problema y qué acciones se requieren. El análisis de negocios puede responder a preguntas como por qué está sucediendo esto, qué sucede si estas tendencias continúan, qué sucederá a continuación (predecir) y cuál es el mejor resultado que puede darse (optimizar). ^[3]

En el ámbito de la atención sanitaria, el análisis empresarial puede utilizarse para gestionar y gestionar sistemas de información clínica. Puede transformar los datos médicos de una confusa variedad de métodos analíticos en información útil. El análisis de datos también puede utilizarse para generar sistemas de informes contemporáneos que incluyan los últimos indicadores clave del paciente, tendencias históricas y valores de referencia. ^[4]

• Análisis de decisiones: respalda las decisiones humanas con análisis visuales que el usuario modela para reflejar el razonamiento. ^[5]
• Análisis descriptivo: obtiene información de datos históricos con informes , cuadros de mando, agrupamiento , etc.
• Análisis predictivo : emplea modelos predictivos utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático .
• Análisis prescriptivo : recomienda decisiones mediante optimización, simulación, etc.

• Análisis de comportamiento
• Análisis de cohorte
• Análisis de la competencia
• Análisis del recorrido del cliente
• Análisis cibernético
• Optimización empresarial
• Análisis de servicios financieros
• Análisis de fraude
• Análisis de la atención sanitaria
• Indicadores clave de rendimiento (KPI)
• Análisis de la cesta de la compra
• Análisis de marketing
• Análisis de precios
• Análisis de ventas minoristas
• Análisis de riesgo y crédito
• Análisis de la cadena de suministro , un área que se destaca por su "creciente importancia". DeAngelis hace referencia a múltiples interpretaciones del término "análisis de la cadena de suministro". ^[6] Westerveld señala que la importancia del análisis de la cadena de suministro radica en la importancia de alinear la estrategia corporativa y la ejecución de la cadena de suministro. ^[7]
• Análisis de talento
• Telecomunicaciones
• Análisis de transporte

La analítica se ha utilizado en los negocios desde que Frederick Winslow Taylor puso en marcha los ejercicios de gestión a finales del siglo XIX. Henry Ford midió el tiempo de cada componente en su recién creada línea de montaje. Pero la analítica empezó a captar más atención a finales de los años 1960, cuando se empezaron a utilizar ordenadores en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones . Desde entonces, la analítica ha cambiado y se ha formado con el desarrollo de los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), los almacenes de datos y una gran cantidad de otras herramientas y procesos de software. ^[3]

En los últimos años, la analítica empresarial ha experimentado un gran auge con la introducción de las computadoras. Este cambio ha llevado la analítica a un nivel completamente nuevo y ha generado posibilidades infinitas. En lo que respecta a la evolución de la analítica en la historia y al campo actual de la analítica, muchas personas nunca pensarían que la analítica comenzó a principios del siglo XX con el propio Ford.

El análisis de negocios depende de volúmenes suficientes de datos de alta calidad. La dificultad para garantizar la calidad de los datos es integrar y conciliar los datos de diferentes sistemas y luego decidir qué subconjuntos de datos poner a disposición. ^[3]

Anteriormente, la analítica se consideraba un tipo de método de previsión del comportamiento del consumidor a posteriori , examinando la cantidad de unidades vendidas en el último trimestre o el último año. Este tipo de almacenamiento de datos requería mucho más espacio de almacenamiento que velocidad. Ahora, la analítica empresarial se está convirtiendo en una herramienta que puede influir en el resultado de las interacciones con los clientes. ^[8] Cuando un tipo específico de cliente está considerando una compra, una empresa que habilita la analítica puede modificar el discurso de venta para atraer a ese consumidor. Esto significa que el espacio de almacenamiento para todos esos datos debe reaccionar extremadamente rápido para proporcionar los datos necesarios en tiempo real.

Thomas Davenport , profesor de tecnología de la información y gestión en Babson College, sostiene que las empresas pueden optimizar una capacidad empresarial específica mediante la analítica y, de ese modo, competir mejor. Davenport identifica las siguientes características de una organización que son aptas para competir en materia de analítica: ^[3]

• Uno o más ejecutivos de alto nivel que abogan firmemente por la toma de decisiones basada en hechos y, específicamente, en el análisis.
• Uso generalizado no sólo de estadísticas descriptivas , sino también de modelos predictivos y técnicas de optimización complejas.
• Uso sustancial de análisis en múltiples funciones o procesos comerciales
• Movimiento hacia un enfoque a nivel empresarial para gestionar herramientas analíticas, datos y capacidades y habilidades organizacionales

• Análisis de negocios
• Analista de negocios
• Descubrimiento de procesos de negocio
• Dinámica del cliente
• Prueba y aprende

• Davenport, Thomas H. ; Jeanne G. Harris (marzo de 2007). Competir en el ámbito de la analítica: la nueva ciencia de ganar . Harvard Business School Press. ISBN 9781422103326.