Business Intelligence supone un beneficio sustancial para las empresas. Y es que los datos son un recurso valioso en las organizaciones, más aun en estos tiempos de la llamada “revolución digital”. Para los negocios, saber recolectar, interpretar y comunicar datos, es un skill indispensable que los habilita a tomar decisiones mejor sustentadas.
Según Harvard Business Review, la disciplina de analítica de datos es el “uso de matemáticas y estadística que deriva en el significado de datos, para tomar las mejores decisiones de negocio”.
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Business Intelligence: Tipos de analítica de datos
En Business Intelligence el análisis de datos es primordial. Hay cuatro tipos de analítica de datos para los negocios: descriptiva, predictiva, diagnóstica y prescriptiva.
Descriptiva y predictiva
La analítica descriptiva es la interpretación histórica de datos para identificar tendencias y patrones, mientras que la analítica predictiva se centra en tomar información y usarla para pronosticar futuros resultados.
Diagnóstica y prescriptiva
La analítica diagnóstica puede usarse para identificar la causa raíz de problemas y, la analítica prescriptiva, se emplea en determinar qué resultados se obtendrían con más probabilidad, dado un escenario específico.
En cualquier situación real es probable que la solución se base en la combinación de los cuatro tipos, más que centrarse en solo uno.
¿Por dónde se empieza?
Parece simple, pero no lo es. Cualquier problema debe conocerse a fondo antes de resolverlo. Por eso, la clave es empezar preguntando: ¿qué problema quiero resolver?, ¿por qué y a quién le importa? Las entrevistas con los stakeholders del negocio son la clave para saber dónde buscar y qué analizar.
Una vez realizada la conexión con el negocio, comienzan las siguientes fases: preparar, procesar y analizar los datos para tener conclusiones específicas. Para luego terminar el proceso con las últimas dos etapas: compartir resultados y actuar.
Cada una de las etapas es fundamental, por lo que, saltarse alguna, puede hacer que el proceso completo quede inutilizado.
Analista de datos vs. Científico de datos, ¿son diferentes?
Puede sonar parecido y es común no encontrar diferencias específicas, sin embargo, no son lo mismo. Mientras el analista sigue el ciclo explicado anteriormente, se centra en el problema de negocio y en cómo solucionarlo, el científico se centra en los modelos matemáticos necesarios para lograr los resultados aplicables. Es decir, se enfoca en las fases intermedias del proceso.
Aplicaciones prácticas de la analítica de datos
Existen infinitos casos de aplicación práctica del uso de datos, para solucionar problemáticas de negocios. De hecho, los humanos lo hacemos desde hace más de mil años, pero hoy esta tecnología explotó combinada con otras, como Cloud, Inteligencia Artificial, dispositivos móviles e IoT (Internet of Things).
El caso más común y utilizado, es la segmentación de clientes (marketing y ventas). Los datos se utilizan para conocer a fondo a los clientes, sus comportamientos y preferencias, y su objetivo principal es crear modelos predictivos de consumo y poder influenciarlos.
Los datos usados para armar estos perfiles de clientes, la segmentación y los modelos predictivos de consumo, son variados e involucran varias fuentes. Algunos ejemplos con las redes sociales, histórico de ventas y logs de navegación.
Con esta información del cliente podríamos, incluso, saber a quién va a votar en las próximas elecciones y, por ende, tener una base del electorado a conquistar, enfocando de manera más eficiente los recursos disponibles.
También podríamos, acomodar la producción de un determinado producto a la demanda proyectada, en vez de gastar grandes cantidades de dinero en almacenaje, reduciendo drásticamente el inventario y logrando mayor rotación de la inversión.
Un caso muy común aplicado a los clientes de servicios de telecomunicaciones, es interpretar los datos de los usuarios, para predecir el “chrum” o abandono del servicio. Existe una correlación inmediata entre factores de calidad de servicio, como potencia de señal y ancho de banda disponible, junto con la probabilidad de que un usuario lo dé como baja.
En resumen, conocer más a los usuarios -la base del marketing-, nunca fue tan fácil como ahora y, de esa manera, es posible obtener beneficios de todo tipo. Tanto para empresas de servicios como telecomunicaciones, educación y salud y en los clásicos como banda o retail.
Lo principal y más importante: los datos son una herramienta y, como toda herramienta, hay que saber usarla.
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En Genesys contamos con un equipo entrenado en Business Intelligence y el análisis de datos, para lograr mejores resultados de negocio. Abarcamos las etapas más comunes, como el análisis y presentación de datos, pero con una mirada consultiva que nos permite alcanzar resultados increíbles en plazos relativamente cortos, poniendo mucho más foco en la interfaz con el negocio, en el inicio y final del proceso.
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