¿Qué es el análisis empresarial?
¿Qué es el análisis empresarial?
El análisis empresarial es el proceso de responder preguntas sobre una empresa mediante la información o los datos recopilados sobre ella. Para impulsar el crecimiento, los líderes empresariales deben responder a preguntas sobre eventos pasados relacionados con su organización y predecir eventos futuros. El análisis empresarial utiliza números para contar la historia de los procesos y funciones de una organización, de modo que los líderes puedan tomar decisiones más inteligentes. Utiliza la tecnología y las estadísticas para comprender el rendimiento de una empresa y encontrar formas de mejorarlo.
Los datos que se utilizan para el análisis empresarial pueden ser internos o externos a la empresa, y suelen residir en bases de datos, aplicaciones y archivos planos, ya sea en las instalaciones o en la nube. Para encontrar respuestas a sus preguntas, debe empezar por consultar los datos y, a continuación, analizar los resultados de las consultas mediante técnicas de visualización de datos.
¿Cuáles son algunos ejemplos del análisis empresarial?
He aquí algunos ejemplos para ilustrar mejor este punto.
Finanzas
Un gerente o director financiero que se ocupa de las finanzas de un departamento o una línea de negocio querrá saber los ingresos, los costos, los márgenes de beneficio, etc. de su línea de negocio. Por otro lado, un director financiero querrá conocer métricas similares a nivel agregado en todas las líneas de negocios y poder profundizar en cualquier línea de negocio. Es posible que el director financiero también quiera obtener información sobre los intereses, los gastos, el impacto de los tipos de cambio de divisas, los impuestos, etc., que podrían estar más allá del alcance de lo que le importa a un gerente financiero
Marketing
A un gerente de marketing responsable de la generación de demanda le gustaría conocer la cantidad de clientes potenciales, oportunidades y acuerdos cerrados. También examinaría el rendimiento de varios canales de generación de demanda en línea y sin conexión. Por otro lado, un gerente de marketing responsable del desarrollo de la marca querrá saber cómo perciben la marca de la empresa los clientes, los socios, la competencia, las personas influyentes, etc. Un director de marketing tendrá interés en las métricas relacionadas con la marca y la demanda y querrá comprender cuál es el retorno total de la inversión en marketing (ROMI).
Ventas
Un gerente de ventas con un territorio y una cuota que alcanzar se centraría en su cartera de ventas, que consiste en oportunidades creadas, ganadas y perdidas. También le gustará saber el tiempo que se tarda en cerrar una oportunidad para evaluar cuántas oportunidades se necesitan para alcanzar los objetivos de las cuotas. Por otro lado, un vicepresidente de ventas querrá conocer información similar a nivel agregado y poder profundizar en un representante de ventas o un territorio de ventas.
Operaciones
Un gerente de operaciones que se centra en una línea de producción quiere asegurarse de que los productos salgan a la venta de manera oportuna, a la vez que se reducen al mínimo los defectos y se mantiene el nivel de inventario adecuado para satisfacer la demanda del mercado. Por lo tanto, querrá saber cuántas unidades se están procesando en una línea de producción, el tiempo que tarda una unidad en completar el proceso, la velocidad a la que un proceso produce, el número de unidades que no superan la prueba de calidad, etc.
Recursos humanos
Un gerente de recursos humanos que se centre en la incorporación, retención y baja de empleados estará interesado en el número de plantillas abiertas, el número de candidatos en proceso de entrevistas, el número de empleados que abandonan la empresa de forma voluntaria o involuntaria y otras estadísticas relacionadas.
Altos directivos
El director ejecutivo de una empresa examina todas sus facetas y está interesado en todos los ejemplos mencionados anteriormente. Quiere poder ver las métricas conjuntas de cada aspecto de la empresa y profundizar en un área en particular para obtener más información. Además, el director ejecutivo también querrá saber cómo se compara la empresa con empresas similares del mercado.
¿Cuáles son los beneficios del análisis empresarial?
Las empresas que tienen éxito en el análisis empresarial se vuelven más conscientes de sí mismas y del entorno en el que operan. Esto les ayuda a comprender sus puntos fuertes y débiles, centrarse en sus competencias principales, predecir hacia dónde se dirige el mercado y mantenerse por delante de sus competidores
Cultura basada en datos
En lugar de quedarse atascado con los datos, los datos se convierten en un activo y en un amigo. Todos sus empleados confían en los datos para tomar decisiones y, por lo tanto, son diligentes a la hora de recopilar datos precisos y oportunos.
Comentarios rápidos sobre el rendimiento empresarial
Una vez que haya configurado los paneles empresariales para que se puedan actualizar automáticamente cuando cambien los datos subyacentes, recibirá alertas sobre lo que va bien y lo que debe corregirse, para que pueda cambiar el rumbo según sea necesario.
Lograr el equilibrio adecuado entre la perspectiva general y los detalles
La perspectiva general le dice hacia dónde se dirige y cómo le va como empresa, pero no le dice por qué. Necesita profundizar en los detalles para responder a la pregunta “por qué”. El análisis empresarial le ofrece lo mejor de ambos mundos. Puede tener un panel de rendimiento empresarial general con una visión de 360 grados de su empresa. Al mismo tiempo, puede profundizar en cualquier gráfico del panel de control para entender por qué le va bien o no.
¿Cuáles son los tipos de análisis empresarial?
El análisis empresarial implica varios tipos diferentes de análisis de datos. Cada tipo ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas a pesar de su creciente complejidad y sofisticación.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo rastrea los indicadores clave de rendimiento (KPI) y otras métricas operativas para comprender el estado actual de una empresa. Analiza el rendimiento pasado para responder a la pregunta: “¿Qué pasó?” y resume los datos históricos para identificar tendencias, patrones e información.
Por ejemplo, una empresa minorista examina los datos de ventas del último trimestre para identificar las temporadas pico de compras, los productos populares y la demografía de los clientes.
Análisis de diagnóstico
El análisis descriptivo busca tendencias, pero el análisis de diagnóstico intenta descubrir la razón detrás de las tendencias. Va más allá de la descripción para entender por qué ocurrió algo. Utiliza capacidades de minería de datos, análisis de correlación y análisis de detalles para descubrir las causas raíz.
Por ejemplo, un proveedor de comercio electrónico observa una caída en las ventas y utiliza el análisis de diagnóstico para investigarlo. Al analizar las tasas de abandono del carrito y los comentarios de los clientes, descubrieron que una actualización reciente del sitio web retrasaba el proceso de pago, lo que provocaba una pérdida de ventas.
Análisis predictivo
El análisis predictivo intenta predecir las tendencias futuras. Aprovecha el modelado estadístico, el machine learning y la inteligencia artificial para responder a la pregunta: “¿Qué pasará?”. El análisis de los datos históricos ayuda a las empresas a anticipar tendencias, riesgos y oportunidades.
Por ejemplo, un banco utiliza el análisis predictivo para evaluar el riesgo crediticio de los clientes. Al analizar los historiales de amortización de préstamos anteriores, los niveles de ingresos y los patrones de gasto, el banco predice la probabilidad de incumplimiento y ajusta sus políticas crediticias en consecuencia.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo utiliza las tendencias previstas para fundamentar decisiones empresariales. Va más allá al recomendar acciones para optimizar los resultados y mejorar los procesos empresariales. Combina inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) y algoritmos de optimización para guiar la respuesta de la organización a los desafíos y oportunidades futuros.
Por ejemplo, una empresa de logística utiliza el análisis prescriptivo para optimizar las rutas de entrega. Al tener en cuenta las condiciones del tráfico en tiempo real, las previsiones meteorológicas y los costos de combustible, el sistema sugiere las rutas más eficientes para minimizar el tiempo y los gastos de entrega.
Análisis cognitivo
El análisis cognitivo utiliza la IA, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje profundo para interpretar datos no estructurados (texto, imágenes, videos) y ofrecer una toma de decisiones similar a la humana. Los sistemas de IA analizan los datos después de comprender el contexto y el significado de las oraciones o de reconocer determinados objetos en una imagen, y mejoran su toma de decisiones con el tiempo. El análisis cognitivo revela patrones y conexiones específicos que los análisis simples no pueden alcanzar.
Por ejemplo, un chatbot de servicio al cliente utiliza el análisis cognitivo para analizar las consultas de los clientes, detectar la opinión y ofrecer respuestas personalizadas, lo que mejora la satisfacción del cliente.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis empresarial y la inteligencia empresarial?
La inteligencia empresarial consiste más en comprender el rendimiento pasado, mientras que el análisis empresarial adopta un enfoque prospectivo para impulsar las decisiones estratégicas.
Objetivos
El análisis empresarial tiene un alcance más amplio que la inteligencia empresarial.
La inteligencia empresarial se centra principalmente en recopilar, organizar y visualizar datos históricos para proporcionar a las empresas una descripción clara de las tendencias pasadas. Responde a preguntas como “¿Qué rendimiento tuvimos?” a través de informes, paneles de control e indicadores clave de rendimiento (KPI).
Por otro lado, el análisis empresarial va más allá de la visualización de datos e incluye el análisis estadístico, el modelado predictivo y el machine learning. Ayuda a las empresas a anticipar las tendencias futuras y a tomar decisiones proactivas en lugar de limitarse a reaccionar ante los acontecimientos del pasado.
Técnicas y herramientas
La inteligencia empresarial se basa en sistemas de informes que generan informes estructurados y visualizaciones de datos. El objetivo principal es presentar los datos sin procesar en un formato comprensible para los ejecutivos y los responsables de la toma de decisiones.
El análisis empresarial incorpora técnicas avanzadas como el análisis de regresión, el machine learning y los algoritmos de optimización. Utiliza herramientas de IA y ML para extraer información más profunda sobre los datos y prescribir recomendaciones prácticas.
Ejemplo
Una empresa minorista que utilice inteligencia empresarial podría analizar los informes de ventas del año anterior para determinar qué productos tuvieron un mejor rendimiento. Sin embargo, con el análisis empresarial, la misma empresa podría aplicar el análisis predictivo para pronosticar la demanda del próximo trimestre y optimizar los niveles de inventario en consecuencia.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis empresarial y el análisis de datos?
El análisis de datos es un término general para todos los tipos de análisis de datos. Lo incluye todo, desde la limpieza y el procesamiento de datos hasta el modelado y la visualización complejos, independientemente de si el objetivo es empresarial. El análisis empresarial es un subconjunto especializado del análisis de datos que se centra en resolver problemas empresariales e impulsar mejoras operativas.
Aplicaciones
El análisis empresarial se centra en la toma de decisiones, la rentabilidad y la eficiencia operativa. Por lo general, se aplica en entornos corporativos donde los datos impulsan las acciones estratégicas. Por el contrario, el análisis de datos puede ser más exploratorio y tener como objetivo descubrir patrones e información que no necesariamente tengan una aplicación empresarial inmediata. Se utiliza en el descubrimiento científico, la investigación social y la resolución de problemas de ingeniería.
Ejemplos
Una empresa utiliza el análisis empresarial para obtener información sobre el comportamiento de compra de los clientes y recomendar productos personalizados, lo que mejora los resultados futuros de la empresa. Por el contrario, un investigador que utilice el análisis de datos podría analizar imágenes satelitales para identificar los patrones de la deforestación y el cambio climático o utilizar datos de salud pública para predecir brotes de enfermedades.
¿Cómo puede convertirse en analista empresarial?
Un analista empresarial actúa como un puente entre las necesidades empresariales y las soluciones técnicas. Su función consiste en recopilar los requisitos empresariales, colaborar con las partes interesadas y recomendar soluciones basadas en datos para mejorar las operaciones, la estrategia y la eficiencia.
Los analistas empresariales necesitan lo siguiente:
- Habilidades analíticas sólidas para convertir los datos en información práctica.
- Capacidad de pensamiento crítico y resolución de problemas para evaluar los desafíos empresariales y recomendar mejoras.
- Conocimiento de las herramientas y soluciones de análisis de datos.
Los analistas de negocios también deben conocer las tendencias del sector, las normativas y los indicadores clave de rendimiento. Adquirir conocimientos específicos ayuda a proporcionar información relevante y a alinear las recomendaciones con los objetivos empresariales.
Un título en administración de empresas, finanzas, ciencias de la computación, ciencia de datos o un campo relacionado proporciona una base sólida para una carrera en análisis empresarial. Muchos empleadores prefieren candidatos con educación formal en análisis de datos, economía o sistemas de información.
¿Cuáles son los ingredientes clave para el éxito del análisis empresarial?
Para aprovechar los beneficios del análisis empresarial, necesita tres cosas.
Enfoque
Haga preguntas que sean pertinentes para su empresa. Es fácil caer en la trampa de hacer preguntas irrelevantes que pueden llevarlo por el camino equivocado o trabajar en exceso para obtener respuestas a preguntas que no lo ayudan.
Datos
El acceso a datos precisos que le ayuden a responder a las preguntas suele ser más fácil de decir que de hacer. Para obtener los datos que desea, debe inculcar una cultura orientada a los datos en la organización (de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba) y contar con procesos de administración de datos para capturarlos de manera fiel y precisa.
Sistemas y herramientas
Cuente con medios para procesar y analizar los datos. Vivimos en una economía de la información en la que las empresas recopilan datos en terabytes y petabytes, que se encuentran en bases de datos dispares vinculadas a varios sistemas de hardware y software. Necesitará sistemas o herramientas que le ayuden a extraer los datos, procesarlos, analizarlos y, posteriormente, visualizarlos.
¿Cómo puede AWS respaldar sus necesidades de análisis empresarial?
Análisis en AWS ofrece un conjunto completo de capacidades para cada carga de trabajo empresarial de análisis. Desde el procesamiento de datos y el análisis de SQL hasta la transmisión, la búsqueda y la inteligencia empresarial, AWS ofrece una relación precio-rendimiento y escalabilidad incomparables con gobernanza integrada.
Amazon SageMaker ofrece una experiencia integrada de análisis e IA que brinda acceso unificado a todos los datos. Colabore y cree más rápido desde un estudio unificado con herramientas conocidas de AWS para el desarrollo de modelos en SageMaker AI (tales como HyperPod, JumpStart y MLOps), la IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL, aceleradas por Amazon Q Developer, el asistente de IA generativa más capaz para el desarrollo de software. Acceda a todos sus datos, sin importar si están almacenados en lagos de datos, almacenes de datos u orígenes de datos federados o de terceros, con una gobernanza integrada para satisfacer las necesidades de seguridad empresarial.
Otros servicios de análisis de AWS incluyen los siguientes:
- Amazon Athena es un servicio de análisis interactivo que simplifica el análisis de datos en Amazon Simple Storage Service (S3) mediante SQL.
- Amazon DataZone es un servicio de administración de datos que permite a los clientes catalogar, descubrir, compartir y controlar de forma más rápida y sencilla los datos almacenados en AWS, en las instalaciones y en orígenes de terceros.
- AWS Glue es un servicio de integración de datos sin servidor que vuelve más fácil, rápido y barato el proceso de preparación de datos.
- Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial unificado que facilita a todos los empleados de una organización la compilación de visualizaciones, los análisis ad hoc y la obtención rápida de información empresarial a partir de los datos en cualquier momento y en cualquier dispositivo.
- Amazon Redshift es un servicio de almacenes de datos administrados que ofrece implementaciones aprovisionadas o sin servidor, con una integración perfecta de almacén de lagos de datos en Amazon SageMaker.
Para comenzar a utilizar el análisis empresarial en AWS, cree una cuenta hoy mismo.