La Transformación Empresarial a Través de Datos y Analítica de Negocios

En los últimos años, la creación de conocimiento ha alcanzado una gran dimensión como consecuencia del flujo constante de datos que genera todo aquello que nos rodea. Este tráfico constante de datos ha transformado los datos en Big Data. La revolución copernicana no sólo derribó dos mil años de pensamiento astronómico, resultó ser la senda hacia la búsqueda de respuestas en los datos empíricos y modelos matemáticos. Surgió de manera evidente que era necesaria una interpretación matemática que revelase el conocimiento que la percepción no podía revelar.

Las herramientas de inteligencia básicas que comprenden inteligencia de negocio tradicional (basada en datos históricos) se han transformado como resultado del perfeccionamiento de manera significativa de los modelos matemáticos, surgiendo el Big Data Analytics. Una transformación que está teniendo un impacto sobre el conjunto de la sociedad y de sus elementos, y que supone un cambio trascendental en la creación del conocimiento.

Analítica de Datos vs. Analítica de Negocios vs. Inteligencia de Negocios

Vamos a empezar diferenciando entre análisis de datos y análisis tradicionales. Los términos a menudo se utilizan indistintamente, pero sí existe una diferencia. El análisis tradicional de datos hace referencia al proceso de análisis de cantidades gigantescas de información recopilada para obtener estadísticas y predicciones. En otras palabras, la analítica de datos es más una descripción general del proceso de análisis moderno.

La analítica de negocio implica un enfoque más reducido y ha aumentado la funcionalidad y la importancia de las organizaciones de todo el mundo, a medida que ha aumentado el volumen total de datos. Para muchas organizaciones, la analítica de negocios es su herramienta de referencia para ayudar a responder preguntas como “¿Qué está sucediendo?”, “¿Por qué está sucediendo?”, “¿Qué es probable que suceda después?” y “¿Qué deberíamos hacer al respecto?”

El business analytics comprende el conjunto de métodos de análisis básicos que conlleva el uso de datos para conocer qué ha pasado o qué está pasando en este momento (descriptivo), así como métodos de análisis avanzados para saber qué pasará (predictivo) o qué debería suceder en el futuro (prescriptivo). En otros términos, la analítica de negocio consiste en crear conocimiento de valor a partir del análisis de datos masivos con el propósito de extraer patrones de comportamiento sobre nuestros hábitos y costumbres, así como interpretar de forma eficiente situaciones empresariales para tomar decisiones informadas e inteligentes.

A primera vista, puede parecer que no hay mucha diferencia entre la analítica de negocio y la inteligencia de negocio. Existe cierta superposición entre ambas, pero si se compara con la inteligencia de negocio, aún se crea una brecha que necesita alguna explicación. Sin duda, los términos están sumamente conectados, pero la inteligencia de negocio utiliza datos históricos y actuales para comprender lo que pasó en el pasado y lo que sucede ahora. La analítica de negocio, por otro lado, se basa en lo fundamental de la inteligencia de negocio e intenta realizar predicciones informadas sobre lo que podría ocurrir en el futuro. La inteligencia de negocios combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos, además de prácticas recomendadas para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos. La inteligencia de negocios se centra principalmente en el análisis descriptivo, que responde a la pregunta “¿qué pasó?”.

La BI ayuda a los usuarios a extraer conclusiones a partir del análisis de datos. Los científicos de datos exploran en profundidad los aspectos específicos de los datos. El análisis de datos formula la pregunta, “¿por qué ocurrió esto y qué podría ocurrir a continuación?”. La inteligencia de negocios toma esos modelos y algoritmos y desglosa los resultados en una representación fácil de comprender. Las organizaciones de marketing y ventas pueden analizar las tasas de éxito de los contenidos recientes para determinar qué tipos de contenidos deben priorizar en el futuro.

Definiciones Clave

• Datos: Son los números, caracteres alfabéticos o símbolos que expresan condiciones, valores o estados que establecen la base de cálculo o razonamiento.
• Grandes Datos (Big Data): Comprende el conjunto de datos no estructurados (correos electrónicos / mensajes de texto, vídeos, audios, publicaciones en redes sociales, etc.), semi-estructurados (software, hojas de cálculo, informes, etc.) y estructurados, de cuya calidad de conocimiento depende superar múltiples desafíos como volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor de los datos.

El Big Data Analytics ha irrumpido de manera significativa en las organizaciones y en el conjunto de la sociedad, y más allá del concepto, su impacto y adopción por las empresas se ha convertido en una prioridad por el valor diferencial que aportan. En este sentido, las organizaciones están adoptando el término de Big Data Analytics y construyendo alrededor del concepto Data Driven su estrategia empresarial.

Componentes y Procesos de la Analítica de Negocios

La analítica de datos de negocio tiene muchos componentes individuales que funcionan conjuntamente para proporcionar información clave. Aunque las herramientas de análisis de negocio gestionan los elementos de la generación de datos y la creación de estadísticas a través de informes y visualización, el proceso realmente comienza con la infraestructura para incorporar esos datos. El trabajo de analítica de negocios es la práctica de usar datos, métodos estadísticos, análisis y tecnología para obtener información que fundamente las decisiones de negocio y mejore el rendimiento empresarial.

Proceso de Analítica de Negocios

1. Recopilación de datos: Dondequiera que procedan los datos, ya sean dispositivos IoT, aplicaciones, hojas de cálculo o redes sociales, deben agruparse y centralizarse para el acceso. Las organizaciones exitosas recopilan datos sistemáticamente para mejorar los procesos de negocio. Comienza con los objetivos de negocio y define las decisiones que los datos respaldarán. Integra datos de múltiples fuentes, como estados financieros, datos históricos y fuentes de datos internas y externas en tiempo real.
2. Minería de datos: Una vez que la información llega y se almacena (normalmente en un lago de datos), se deben ordenar y procesar. La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en los datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos, y es un componente significativo de la analítica de big data.
3. Análisis Descriptivo: ¿Qué sucede y por qué? El análisis descriptivo convierte los datos crudos en información empresarial comprensible mediante la organización, la agregación, el resumen y la visualización de información histórica. Se utiliza para explicar “¿Qué sucedió?”. utilizando la agregación de datos, visualizaciones, análisis estadístico y minería de datos para analizar patrones de datos históricos.
4. Análisis Diagnóstico: Explora las causas, las relaciones y los impulsores detrás de los resultados mediante el análisis de conjuntos de datos y puntos de datos para comprender los resultados del negocio. Convierte los informes en información valiosa y ayuda a los equipos a solucionar problemas y replicar el éxito.
5. Análisis Predictivo: Con datos suficientes y con el procesamiento adecuado de análisis descriptivo, las herramientas de análisis de negocio pueden comenzar a construir modelos predictivos basados en tendencias y contexto histórico. El análisis predictivo utiliza machine learning, modelado predictivo y análisis estadístico para pronosticar resultados futuros a partir de datos no estructurados y big data.
6. Análisis Prescriptivo: Combina datos históricos, técnicas estadísticas, analítica de negocios, IA y machine learning para predecir lo que es probable que suceda en el futuro y recomendar acciones específicas para mejorar los resultados y el rendimiento del negocio.
7. Visualización y generación de informes: Las herramientas de visualización e informes pueden ayudar a desglosar los números y los modelos para que el ojo humano pueda entender fácilmente lo que se presenta. Las herramientas de visualización de datos transforman el análisis de datos complejos en información clara, interactiva y procesable.

El análisis de negocios no debe ser un proceso lineal porque es probable que responder solo una pregunta lleve a iteraciones y preguntas de seguimiento. En su lugar, el proceso debe considerarse como un ciclo de acceso a datos, descubrimiento, exploración y uso compartido de la información.

Herramientas y Tecnologías de Analítica de Negocios

Desde las hojas de cálculo hasta las plataformas de analítica avanzada. Las organizaciones han evolucionado desde el modelado manual en hojas de cálculo de Excel para el análisis individual hacia herramientas sofisticadas de analítica de negocios que permiten la toma de decisiones automatizada, escalable y colaborativa. La entrada manual de datos de Excel está limitada en volumen de datos, control de versiones, automatización y gobernanza, y es difícil de escalar entre equipos.

Herramientas Comunes:

• Gestión de Datos: Consiste en ingerir, procesar, proteger y almacenar los datos de una organización.
• Almacenamiento de Datos: Un almacén de datos (EDW) es un sistema que agrega datos de diferentes fuentes en un único almacén de datos central y coherente.
• Visualización de Datos: Representación de datos mediante gráficos, como diagramas, gráficos, infografías e incluso animaciones.
• Forecasting: Esta herramienta toma los datos históricos y las condiciones actuales del mercado y, a continuación, hace predicciones sobre los ingresos.
• Algoritmos de Machine Learning: Un conjunto de reglas o procesos que utilizan los sistemas de IA para realizar tareas.
• Elaboración de Informes: El software de elaboración de informes de nivel empresarial puede extraer información de varias aplicaciones, analizarla y generar informes.
• Análisis Estadístico: Permite a una organización extraer información procesable de sus datos.
• Análisis de Texto: Identifica patrones y tendencias textuales dentro de datos no estructurados.

Gracias a las herramientas de análisis en la nube, las organizaciones pueden consolidar datos de diferentes departamentos: ventas, marketing, RR. HH. y finanzas para obtener una vista unificada que muestre cómo los números de un departamento pueden influir en los demás. Los analistas de negocios suelen trabajar con fuentes de datos como ventas, marketing, finanzas, cadena de suministro, operaciones y datos de clientes. Utilizan herramientas de análisis como plataformas de business intelligence (BI), Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R, sistemas CRM y ERP.

Beneficios de la Analítica de Negocios

Los beneficios de la analítica de negocio impactarán a toda tu organización. Cuando los datos entre departamentos se consolidan en un único origen, eso los sincroniza a todos en un proceso integral. La analítica predictiva ayuda a mejorar los procesos de negocio, cuantificar el riesgo y la oportunidad, optimizar las operaciones de la cadena de suministro y fundamentar decisiones de negocio proactivas.

Ventajas Clave:

• Decisiones basadas en datos: Con la analítica de negocio, las decisiones difíciles se convierten en más inteligentes, en referencia a que están respaldadas en información.
• Visualización sencilla: El software de análisis de negocio puede tomar cantidades incontroladas de datos y convertirlos en visualizaciones sencillas y eficaces.
• Modelado del escenario de simulación: El análisis predictivo crea modelos para que los usuarios busquen tendencias y patrones que afectarán a los resultados futuros.
• Objeto aumentado: Cuando el software de analítica de negocio se basa en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se libera el poder de la analítica aumentada.
• Decisiones más rápidas y mejor informadas: Tener una visión flexible y amplia de todos los datos de una organización puede eliminar la incertidumbre.
• Mejora del servicio de atención al cliente: Al conocer lo que quieren los clientes, cuándo y cómo lo quieren, las organizaciones consiguen clientes más satisfechos y fidelizarlos.
• Vista de la información desde un solo panel: Una mayor colaboración entre los departamentos y los usuarios de la línea de negocio significa que todos disponen de los mismos datos y utilizan la misma guía de estrategias.

Todas las empresas pueden utilizar la analítica prescriptiva, que consiste en analizar sus datos existentes para hacer conjeturas sobre lo que ocurrirá a continuación. Empresas de todos los tamaños e industrias pueden transformar sus operaciones, toma de decisiones y proyecciones utilizando la analítica de negocio. Western Digital, por ejemplo, puede acceder a los datos tres veces más rápido en sus aplicaciones empresariales más importantes, lo que les permite centrarse en las estadísticas estratégicas, la innovación y una experiencia de cliente mejorada en lugar de en cómo integrar sistemas puntuales para analizar datos.

Analítica de Negocios por Departamento

Cada vez más departamentos intentan comprender mejor cómo sus decisiones y presupuestos afectan a la empresa en general.

Aplicaciones Específicas:

• Marketing: Análisis para identificar el éxito y el impacto de las campañas. Con el análisis potenciado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es posible utilizar los datos para tomar decisiones estratégicas de marketing.
• Recursos Humanos: Analítica para buscar y compartir información sobre el talento. Si disponen de las capacidades analíticas adecuadas, los líderes de RRHH pueden cuantificar y predecir resultados, comprender los canales de contratación y revisar las decisiones de los empleados en masa.
• Ventas: Análisis para optimizar las ventas y desglosar el ciclo de ventas. La analítica en profundidad puede desglosar el ciclo de ventas, teniendo en cuenta todas las diferentes variables que conducen a una compra.
• Finanzas: Análisis para impulsar presupuestos organizativos predictivos. Con la analítica, es posible llevar las finanzas al futuro con los modelos predictivos, los análisis detallados y los conocimientos del aprendizaje automático.

Inteligencia Artificial y Machine Learning en la Analítica

La IA - Inteligencia Artificial (del inglés, AI - Artificial Intelligence) ha resurgido apoyada en el Big Data y en el relevante crecimiento de la potencia de cálculo de los ordenadores en grandes Data Centers. La Inteligencia Artificial es la capacidad que tiene una máquina para realizar acciones específicas que se consideran propias de la inteligencia humana (p. ej. Aprendizaje Automático). Por tanto, una máquina es inteligente cuando tiene la capacidad de aprender, entender, razonar, tomar decisiones y construirse una idea determinada de la realidad.

Machine Learning

El Autoaprendizaje o Aprendizaje de Máquinas (del inglés, Machine Learning) es la disciplina que proporciona a las máquinas la capacidad para analizar datos e información de experimentos, interacciones y observaciones de la realidad, aprender de ellos de manera independiente y luego actuar como lo hacen las personas, es decir, actuar sin haber sido programadas explícitamente para ello.

Paradigmas de Aprendizaje:

• Aprendizaje Supervisado: La máquina predice el valor de salida basado en el conjunto de ejemplos que previamente conoce.
• Aprendizaje No Supervisado: El sistema cuenta con datos de entrada, pero no dispone de datos de salida a los que asociar un resultado.
• Aprendizaje Reforzado: La máquina entiende cómo actuar ante una determinada situación de manera autónoma apoyado en un refuerzo que desencadena una respuesta.

El aprendizaje automático expande los horizontes del conocimiento y descubre nuevas áreas inexploradas, cambia la manera de pensar sobre un problema. Para realizar predicciones basadas en datos sobre la probabilidad de resultados futuros, la analítica de negocio utiliza tecnología de última generación, como aprendizaje automático, la visualización de datos y la consulta de lenguaje natural.

Desafíos en la Gestión de Datos

Para maximizar los beneficios de la analítica empresarial de una organización, es necesario limpiar y conectar sus datos, crear visualizaciones de los mismos y proporcionar información sobre la situación actual de la empresa, al tiempo que se ayuda a predecir lo que ocurrirá mañana.

Problemas Comunes:

• Campos de datos incorrectos: Si los datos se introducen o transfieren incorrectamente, es posible que una organización tenga datos erróneos mezclados con datos exactos.
• Valores de datos obsoletos: Algunos conjuntos de datos podrían tener que editarse debido a la baja de clientes, la interrupción de las líneas de productos u otros datos históricos que ya no son pertinentes.
• Datos faltantes: Es posible que en los registros históricos falten datos cruciales para futuros análisis empresariales.
• Silos de datos: Si los datos de una organización están en varias hojas de cálculo u otros tipos de bases de datos, es posible que sea necesario fusionarlos para tenerlos todos en el mismo sitio.

La disciplina de la gestión de datos se ha convertido en una prioridad cada vez mayor, ya que la expansión de los almacenes de datos ha creado importantes retos, como silos de datos, riesgos de seguridad y cuellos de botella que dificultan la toma de decisiones.

Adopción de Big Data Analytics en España

En España, el nivel de uso de soluciones Big Data en las compañías todavía sigue siendo bajo. Sólo un 16% de las organizaciones encuestadas manifiesta utilizar Big Data. Además, el uso habitual que se da al Big Data es eminentemente “tradicional”, es decir el 78% usan Big Data para realizar analítica descriptiva sobre grandes volúmenes de datos, el 14% realiza analítica prescriptiva y el 10% realiza analítica predictiva. Proyectos que utilicen variedad de fuentes desestructuradas o datos en tiempo real, son escasos. Según se desprende del último estudio “Universo Penteo de Integradores Big Data Analytics” elaborado por Penteo.

Este informe sobre la madurez digital de las empresas españolas también refleja que, el 31% de las organizaciones dispone de una estrategia corporativa definida para aprovechar el valor de la información. El resto de iniciativas se diseñan y ejecutan de forma departamental en colaboración con la dirección TIC, pero sin una supervisión corporativa del verdadero valor que aportan. Como consecuencia de ello, no hay una medida establecida del retorno que puedan estar proporcionando las iniciativas de analítica de datos. En cambio, para el 83% de los casos sí hay un convencimiento muy amplio de que Analytics puede ser una fuente de valor y competitividad.

En dicho estudio también consta que el 73% de las organizaciones conoce el concepto de Big Data Analytics y de éstas una tercera parte conoce las implicaciones. Así pues, concluye que la adopción tecnológica en España se encuentra todavía en una fase inicial en el que los responsables de las empresas no tienen dudas de que aportarían valor, pero no tienen claro el cómo.

Formación en Datos y Analítica de Negocios

En el mundo del análisis de datos se cruzan caminos muy diversos como la tecnología, la algorítmica, la matemática, la estadística, la inteligencia artificial, la sociología, la ética, la estrategia empresarial, la investigación de mercados y las finanzas. Es probable que las empresas que deseen aprovechar los datos empresariales tengan que mejorar la cualificación de los empleados actuales o contratar a otros nuevos, lo que podría dar lugar a la creación de nuevos puestos de trabajo.

Para abordar esta creciente necesidad, universidades como la Universidad Loyola y la IE University ofrecen programas especializados:

Grado en Datos y Analítica de Negocio (IE University)

• Duración: 4 años
• Idioma: Inglés
• Ubicación: Segovia o Madrid
• Modalidad: Tiempo completo, Presencial

Este grado innovador, diseñado con la experiencia de la Escuela de Science & Technology de IE, prepara a la siguiente generación de pioneros globales que pueden recolectar, gestionar y analizar datos para encontrar soluciones a los problemas más importantes de los negocios y las instituciones. Los estudiantes aprenden métodos cuantitativos, modelos estadísticos, herramientas de análisis y técnicas de computación que les permitirán impulsar la innovación y el cambio en la nueva era de la transformación digital.

Roles Profesionales Clave:

• Científicos de Datos: Se encargan de gestionar los algoritmos y modelos que impulsan los programas de análisis empresarial. Identifican, recolectan, analizan e interpretan datos para liderar la transformación digital.
• Ingenieros de Datos: Crean y mantienen sistemas de información que recopilan datos de distintos lugares, los limpian y clasifican, y los colocan en una base de datos maestra.
• Analistas de Datos: Desempeñan un papel fundamental en la comunicación de información a partes interesadas externas e internas.