En las últimas décadas, la creciente adopción de la transformación digital por parte de las empresas ha impulsado el desarrollo de soluciones innovadoras, siendo la analítica avanzada un pilar fundamental en esta evolución. Esta metamorfosis implica procesos automatizados, la implementación de Business Intelligence (BI) y, crucialmente, el uso de la analítica avanzada.
Las innovaciones en el análisis de datos han sido catalizadores para que las organizaciones se posicionen estratégicamente. Dentro de este marco, extrae conocimiento valioso del vasto volumen de Big Data que hoy inunda los negocios.
El rol estratégico de la analítica avanzada y BI
La analítica de datos engloba las destrezas tecnológicas y las aplicaciones empleadas para sondear e indagar en vastas cantidades de datos. Al aprovechar las diversas técnicas de analítica de datos de forma integrada, las empresas pueden obtener el máximo rendimiento y eficacia de sus procesos internos. Gracias a esto, se adquiere la información necesaria que impulsa la planificación estratégica del negocio.
Podemos dividir la analítica en dos áreas principales que se complementan mutuamente: la Inteligencia de Negocio y la Analítica Avanzada. Ambas son esenciales para una comprensión profunda y una gestión proactiva de cualquier organización.
Big Data: El combustible para la toma de decisiones
Frecuentemente escuchamos el término Big Data, pero ¿qué implica realmente? Se refiere a conjuntos de datos de un volumen y complejidad muy grandes. Por lo que los métodos tradicionales de procesamiento no son suficientes para gestionarlos o analizarlos.
¿Cuál es su importancia? A través de Big Data, las empresas descubren respuestas a preguntas que ni siquiera sabían que tenían. Esto les permite identificar problemas de manera más sencilla y con mayor claridad. La recopilación de datos a gran escala ha posibilitado que los negocios operen de forma más ágil, fluida y eficiente. Con el fin de detectar y eliminar áreas problemáticas antes de que afecten sus beneficios o su reputación.
Big Data se caracteriza por las 5 Vs, que optimizan los procesos de negocio:
- Volumen: Se refiere a la inmensa cantidad de datos generados.
- Velocidad: Describe la alta velocidad de creación y movimiento de los datos, lo que dificulta su gestión con software convencional.
- Variedad: Implica la gestión de información proveniente de diversas fuentes y formatos.
- Valor: Destaca la importancia real de los datos para su futura utilización estratégica por parte de la empresa.
- Veracidad: Asegura que los datos provienen de fuentes confiables, garantizando su fiabilidad para el análisis.
Con estas características, resulta más sencillo comenzar a analizar la información de una manera fiable. Su principal finalidad es ser el cimiento sobre el cual se realizan análisis más complejos, a menudo habilitados por la analítica avanzada.
Analítica de datos: distinción entre BI y analítica avanzada
Para aprovechar al máximo el potencial de los datos, es crucial entender las diferencias y sinergias entre Business Intelligence (BI) y la Analítica Avanzada.
Business Intelligence (BI): mirando al pasado para comprender
Business Intelligence (BI) se compone de herramientas utilizadas frecuentemente para apoyar la toma de decisiones, transformando la información en conocimiento práctico. Si bien la toma de decisiones siempre ha recaído en las personas, el enorme volumen de datos actual exige herramientas adicionales para optimizar estas elecciones.
El BI se encarga de medir el desempeño pasado de la empresa y sirve como guía para la planificación futura. Es decir, se centra en mirar al pasado, produciendo informes y consultas a través de modelos de datos. Estos sirven de base para crear gráficos de métricas o KPIs, mostrados comúnmente en los populares Dashboards.
Analítica avanzada: prediciendo y prescribiendo el futuro
Por su parte, el dominio de la Analítica Avanzada va un paso más allá. Aprovecha el conocimiento de los datos para predecir con exactitud lo que ocurrirá en el futuro. Como resultado, facilita la capacidad de optimizar y tomar las mejores decisiones de negocio frente a problemas complejos. Se divide en tres fases clave:
- Analítica Descriptiva: Demuestra lo que ha ocurrido en la empresa mediante el histórico de datos, observando los eventos pasados de una forma sencilla de comprender.
- Analítica Predictiva: Transforma las métricas descriptivas en un conjunto de previsiones y tendencias que indican lo que probablemente ocurrirá en la empresa en un futuro.
- Analítica Prescriptiva: Tiene la facultad de reconocer las decisiones óptimas. Considerando una gran cantidad de datos, variables y limitaciones históricas. En consecuencia, deduce el impacto que tendrían las posibles acciones a seguir y cuáles ofrecerían el mayor Retorno de la Inversión (ROI). Incluso puede automatizar la toma de decisiones.
Aplicación y valor de la analítica avanzada en empresas
Hoy en día, muchas empresas tienen implementadas aplicaciones de BI en su desarrollo de negocio, aprovechando el potencial que les proporcionan los datos. Con el propósito de comprender cómo progresa la organización y qué áreas requieren mejora.
En contraste, la adopción de la analítica avanzada aún no es tan generalizada. Sin embargo, su valor es inmenso, ya que ayuda a comprender el futuro y, basándose en ello, permite mejorar operaciones. Adicionalmente, impulsar las ventas, disminuir costes y suavizar riesgos en diversas áreas empresariales.
La transformación digital nos impulsa a invertir en tecnologías que nos permitan alcanzar nuestros objetivos, examinando los datos disponibles para delimitar una estrategia sólida. En tal sentido, que posibilite incorporar otras fuentes de datos y profundizar en el conocimiento de los clientes, los competidores y las fortalezas internas de la propia organización. En este panorama dinámico, la analítica avanzada se consolida como un diferenciador clave para el éxito empresarial.
