¿Qué es la analítica de negocios (BA)?

Cómo funciona la analítica empresarial

Antes de realizar cualquier análisis de datos, la analítica empresarial comienza con varios procesos fundamentales:

• Determinar el objetivo de negocio del análisis.
• Selección de una metodología de análisis.
• Obtener datos comerciales para respaldar el análisis, a menudo de varios sistemas y fuentes.
• Limpieza e integración de datos en un único repositorio, como un almacén de datos o un mart de datos.

El análisis inicial se realiza normalmente en un conjunto de datos de muestra más pequeño. Las herramientas de análisis van desde hojas de cálculo con funciones estadísticas hasta aplicaciones complejas de minería de datos y modelado predictivo. Se revelan patrones y relaciones en los datos sin procesar. Luego se formulan nuevas preguntas y el proceso analítico se repite hasta que se cumple el objetivo comercial.

La implementación de modelos predictivos para la analítica empresarial implica un proceso estadístico conocido como puntuación y utiliza registros que normalmente se encuentran en una base de datos. Las puntuaciones ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas y en tiempo real dentro de las aplicaciones y los procesos empresariales.

La analítica empresarial también respalda la toma de decisiones tácticas en respuesta a eventos imprevistos. A menudo, la toma de decisiones se automatiza mediante inteligencia artificial para respaldar las respuestas en tiempo real.

Tipos de analítica empresarial

Los diferentes tipos de analítica empresarial incluyen los siguientes:

• El análisis descriptivo rastrea los indicadores clave de rendimiento (KPI) para comprender el estado actual de una empresa.
• El análisis predictivo analiza datos de tendencias para evaluar la probabilidad de resultados futuros.
• El análisis prescriptivo utiliza el rendimiento pasado para generar recomendaciones para manejar situaciones similares en el futuro.

Algunas escuelas de pensamiento incluyen un cuarto enfoque, el análisis de diagnóstico. Es similar al análisis descriptivo, ya que analiza el estado de una empresa y diagnostica por qué sucedieron ciertos eventos y resultados.

Analítica empresarial versus inteligencia de negocios

Los términos inteligencia empresarial (BI) y analítica empresarial suelen utilizarse indistintamente. Sin embargo, existen diferencias clave.

Las empresas suelen empezar con la inteligencia empresarial antes de implementar la analítica empresarial. La inteligencia empresarial analiza las operaciones empresariales para determinar qué prácticas han funcionado y dónde se encuentran las oportunidades de mejora. Para ello, utiliza el análisis descriptivo.

Por el contrario, la analítica empresarial se centra en el análisis predictivo, que genera información procesable para los responsables de la toma de decisiones. En lugar de resumir puntos de datos pasados, la analítica empresarial apunta a predecir tendencias.

Los datos recopilados mediante BI sientan las bases para BA. A partir de esos datos, las empresas pueden elegir áreas específicas para analizarlas más a fondo mediante analítica empresarial.

Analítica empresarial versus análisis de datos

El análisis de datos es el análisis de conjuntos de datos para extraer conclusiones sobre la información que contienen. El análisis de datos no tiene por qué utilizarse necesariamente para alcanzar objetivos o conocimientos empresariales. Es una práctica más amplia que incluye el análisis empresarial.

La analítica empresarial implica el uso de herramientas de análisis de datos para obtener información empresarial fundamental. Sin embargo, como se trata de un término general, a veces se utiliza el análisis de datos como sinónimo de análisis empresarial.

Analítica empresarial versus ciencia de datos

La ciencia de datos utiliza la analítica para fundamentar la toma de decisiones. Los científicos de datos exploran los datos mediante métodos estadísticos avanzados. Permiten que las características de los datos guíen su análisis. Las áreas más avanzadas de la analítica empresarial se parecen a la ciencia de datos, pero existe una distinción entre lo que hacen los científicos de datos y los analistas empresariales.

Incluso cuando se aplican algoritmos estadísticos avanzados a conjuntos de datos, no significa necesariamente que se utilice ciencia de datos. La verdadera ciencia de datos utiliza códigos personalizados y explora respuestas a preguntas abiertas. Por el contrario, el análisis empresarial se destaca en la solución de una pregunta o un problema específicos.

Beneficios de la analítica empresarial

El principal beneficio de la analítica empresarial es que puede ayudar a las organizaciones a identificar patrones en los datos y generar nuevos conocimientos. Con esta información, pueden mejorar los procesos existentes e identificar nuevas estrategias. Algunos otros beneficios del análisis empresarial incluyen los siguientes:

• Toma de decisiones mejorada. La analítica empresarial proporciona información útil que impulsa a las organizaciones a tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
• Optimización empresarial. La analítica empresarial puede identificar y ayudar a mitigar problemas recurrentes que impiden que los procesos funcionen sin problemas, como pasos de un flujo de trabajo que demoran más de lo debido. Además, se puede monitorear la asignación y el uso de recursos para identificar formas de reducir costos.
• Ventaja competitiva. Los datos sobre las tendencias del mercado se pueden analizar para identificar patrones y tendencias que conduzcan a mejores estrategias para llegar a los clientes y responder rápidamente a las tendencias de la demanda.
• Atención al cliente y márketing personalizados. La analítica empresarial proporciona métricas sobre diferentes tipos de clientes y sus preferencias de compra que se pueden utilizar para crear estrategias de márketing y atención al cliente más personalizadas que mejoren la interacción con el cliente y proporcionen una mejor experiencia al cliente.

Desafíos comunes del análisis empresarial

Las empresas pueden enfrentar desafíos tanto de analítica empresarial como de BI al intentar implementar una estrategia de análisis de negocios:

• Demasiadas fuentes de datos. Existe un espectro cada vez más amplio de dispositivos conectados a Internet que generan datos comerciales. En muchos casos, generan distintos tipos de datos que deben integrarse en una estrategia de análisis. Sin embargo, cuanto más complejo se vuelve un conjunto de datos, más difícil resulta utilizarlo como parte de un marco de análisis.
• Falta de habilidades. La demanda de empleados con las habilidades de análisis de datos necesarias para procesar datos de BA ha aumentado. Algunas empresas, en particular las pequeñas y medianas, pueden tener dificultades para contratar personas con la experiencia y las habilidades que necesitan.
• Limitaciones del almacenamiento de datos. Antes de que una empresa pueda empezar a decidir cómo procesará los datos, debe decidir dónde almacenarlos. Por ejemplo, un lago de datos puede utilizarse para capturar grandes volúmenes de datos no estructurados.

Herramientas de analítica empresarial

Existen varias herramientas de inteligencia empresarial y analítica empresarial que pueden automatizar funciones avanzadas de análisis de datos. En muchos casos, requieren pocas habilidades especializadas o conocimientos profundos de los lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos.

Estas herramientas ayudan a las empresas a organizar y utilizar las enormes cantidades de datos que generan las aplicaciones de la nube y la Internet de las cosas modernas. Forman parte de las aplicaciones de gestión de la cadena de suministro, planificación de recursos empresariales y gestión de relaciones con los clientes.

Las herramientas de análisis empresarial se utilizan de muchas maneras. Por ejemplo, pueden identificar a los clientes que tienen probabilidades de cancelar una suscripción a una oferta de servicio. Una empresa tomaría primero datos agregados de las aplicaciones empresariales, utilizando una plataforma de análisis DataOps como DataKitchen. Luego, utilizaría una herramienta de analítica empresarial para presentar esos datos a los empleados y ayudarlos a identificar a los clientes que corren el riesgo de cancelar un contrato o de perder su compromiso con la empresa.

Al elegir una herramienta de analítica empresarial, las organizaciones deben considerar lo siguiente:

• Las fuentes de donde provienen sus datos.
• El tipo de datos que se están analizando.
• Qué tan fácil es utilizar la herramienta.

Una buena herramienta de analítica empresarial es intuitiva y fácil de usar. También ofrece un conjunto completo de funciones para realizar análisis más avanzados.

Una muestra de herramientas de análisis empresarial compiladas por Gartner incluye Amazon QuickSight, Domo, Google Looker, Microsoft Power BI, MicroStrategy, Qlik Sense, SAP BusinessObjects BI Suite, Sisense Fusion Analytics y Tableau.

Funciones y responsabilidades de un analista de negocios

La principal responsabilidad de los profesionales de análisis de negocios es recopilar y analizar datos para influir en las decisiones estratégicas que toma una empresa. Algunas de las iniciativas para las que pueden realizar análisis incluyen las siguientes:

• Identificación de oportunidades estratégicas a partir de patrones de datos.
• Identificar problemas potenciales que enfrenta la empresa y proponer soluciones.
• Creación de un presupuesto y previsión de negocio.
• Seguimiento del progreso de las iniciativas empresariales.
• Informar a las partes interesadas sobre el progreso de los objetivos comerciales.
• Comprender los KPI.
• Comprender los requisitos reglamentarios y de presentación de informes.

Los analistas empresariales deben tener una combinación de habilidades técnicas y blandas. Un analista empresarial no necesita tener conocimientos profundos de TI, pero sí necesita entender cómo funcionan los sistemas en conjunto. Algunos analistas empresariales comienzan su carrera en un puesto centrado en TI y luego pasan a un puesto de análisis de negocios.

A la hora de contratar personal para estos puestos, los empleadores suelen buscar personas que se fijen en los detalles y tengan buenas dotes de comunicación. Deben tener capacidades en algunas o todas estas áreas: análisis de costos y beneficios, modelado de procesos, análisis de las partes interesadas, resolución analítica de problemas y sistemas informáticos, en particular bases de datos, visualización de datos, gestión de datos, analítica e inteligencia empresariales.

Certificaciones y cursos de analítica empresarial

Las certificaciones para analistas empresariales y carreras relacionadas incluyen las siguientes:

• Certificación  Axelos Information Technology Infrastructure Library 4.
• Certificación Entry Certificate in Business Analysis del Instituto Internacional de Análisis de Negocios (IIBA).
• Certificación IIBA de Capacidad en Análisis de Negocios.
• Certificación de Análisis Agile IIBA.
• Certificado en Análisis de Negocios de Nivel Básico emitido por la Junta Internacional de Calificación para Analistas de Negocios.
• Certificado Profesional en Ingeniería de Requisitos por la Junta Internacional de Ingeniería de Requisitos.
• Profesional en Análisis de Negocios por el Project Management Institute (PMI).
• Agile Scrum Master, PMI Disciplined

Existen varias formas de prepararse para los exámenes de certificación en analítica empresarial. Una opción es tomar un curso en línea ofrecido por sitios de aprendizaje autodirigido, como Udemy. Los usuarios pueden suscribirse a estos sitios para acceder a contenido educativo, incluidos cursos estructurados de bootcamp. El tiempo necesario para completar estos cursos varía de días a meses.

Otra vía para obtener la certificación es cursar una maestría en analítica empresarial. Esta vía es más costosa y demanda más tiempo, ya que se tarda uno o dos años en completarla.

Tendencias de carrera y salarios en la analítica empresarial

Existen varias trayectorias profesionales para una persona con experiencia en analítica empresarial. Algunos puestos de trabajo y salarios anuales comunes a partir de 2024, según PayScale y Salary.com, incluyen los siguientes:

• Analista de negocios sénior. El salario anual promedio de un analista de negocios sénior según PayScale es de US$89.966. Salary.com publica un salario promedio de US$89.853.
• Analista de sistemas empresariales. El salario anual promedio de un analista de sistemas empresariales según PayScale es de US$73.362. Salary.com publica US$66.320.
• Analista de negocios. El salario anual promedio de PayScale para un analista de negocios general es de US$67.149. Salary.com publica un rango que va desde US$60.300 a US$74.203.
• Analista de datos de BI. El salario anual promedio de un analista de datos de BI es de US$74.071. Salary.com publica US$70.017.
• Analista de negocios júnior. El salario anual promedio de un analista de negocios júnior es de US$54.682. Salary.com publica US$66.860.

El futuro del mercado laboral de la analítica empresarial

Dado el auge de big data, los analistas empresariales seguirán siendo importantes en los próximos años. Más datos significan una mayor necesidad de análisis, lo que prácticamente garantiza la seguridad laboral en este campo.

La Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) de Estados Unidos no recopila datos sobre los puestos de analítica empresarial. Sin embargo, sí supervisa los puestos de analista relacionados, como el analista de investigación de operaciones y el analista de sistemas informáticos. Se espera que los puestos de investigación de operaciones crezcan un 23 %, de 109.900 en 2022 a 134.600 en 2032, según la BLS. Se espera que los puestos de analista de sistemas informáticos crezcan un 10 %, de 531.400 a 582.500 en ese mismo período. Ambos son índices de crecimiento superiores a la media, según la BLS.