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La analítica se ha convertido en una fuerza impulsora detrás del desarrollo y la transformación empresarial. Ayuda a proporcionar a las organizaciones las capacidades necesarias para desarrollar estrategias nuevas y creativas que puedan mejorar la experiencia del cliente, permitir oportunidades de crecimiento e incluso proporcionar nuevas fuentes de ingresos. Entonces, ¿el análisis de datos y el análisis empresarial son lo mismo?

Tanto los datos como el análisis empresarial ayudan a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. A menudo, los términos se utilizan indistintamente a pesar de las diferencias distintivas.  Sin más preámbulos, comprendamos la diferencia entre análisis empresarial y análisis de datos.

¿Qué es el Análisis de Datos?

El análisis de datos se puede definir como el proceso de analizar datos y categorizarlos. Los datos se pueden clasificar clasificando, almacenando, limpiando e identificando patrones, así como interpretando conocimientos utilizando técnicas estadísticas, procesamiento de big data y tecnología.

El objetivo del análisis de datos es responder preguntas específicas, descubrir nuevos conocimientos y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos.  Se realiza mediante el uso de herramientas sofisticadas como Python y Tableau.

Una de las formas más populares de análisis de datos en la actualidad es el aprendizaje automático.  En ML, se procesan volúmenes masivos de datos, lo que descubre patrones dentro de los datos para realizar predicciones inteligentes y producir información reveladora.  Esto puede ayudar a resolver una pregunta comercial particular o resolver un problema comercial específico.

Los conocimientos adquiridos al analizar los datos pueden conducir a decisiones y acciones que impacten positivamente el desempeño de una organización.  Esto se debe a que usted confía en conjuntos de datos creíbles para tomar decisiones en lugar de confiar en su instinto.

Por lo tanto, el proceso de análisis de datos ayuda a mejorar la eficiencia organizacional u operativa y a desarrollar estrategias para aprovechar nuevas oportunidades comerciales.

Tipos de Análisis de Datos

El análisis de datos normalmente se puede clasificar en cuatro tipos:

  •  Análisis Descriptivo

El análisis descriptivo se centra en responder al “qué”. Le ayuda a identificar por qué sucedió o está sucediendo algo en su negocio. Esta forma de análisis es la más común y resume y analiza las tendencias históricas en indicadores clave de rendimiento o paneles de KPI, visualización de datos o informes.

Al utilizar análisis descriptivos, puede comparar datos entre dos períodos específicos para métricas o KPI determinados. Por ejemplo, puede utilizar este análisis para medir el crecimiento de suscriptores mes tras mes o el crecimiento de ingresos año tras año.

  • Análisis de Diagnóstico

El análisis de diagnóstico se centra en responder el “por qué”.  Le ayuda a comprender la razón detrás de por qué ha ocurrido un determinado evento o acción.  Este enfoque en profundidad requiere que usted desarrolle hipótesis para comprender el motivo que puede haber causado el problema.  Este enfoque también incluye la exploración de datos para encontrar patrones y relaciones.

Por ejemplo, un director de marketing puede querer saber por qué las campañas de ventas desarrolladas por su equipo no están funcionando bien en un mercado determinado.

  • Análisis predictivo

El análisis predictivo se centra en responder “qué pasará”. Este tipo puede identificarse como un enfoque de análisis de datos avanzado que utiliza modelos estadísticos para identificar patrones en los datos. Esto ayuda a pronosticar tendencias o proyectar la probabilidad de los resultados basándose en datos actuales y/o históricos.

En el mundo de los negocios, el análisis predictivo resulta muy útil en la previsión de ventas, la detección de fraude y la evaluación del riesgo crediticio, entre otros.

  • Análisis Prescriptivo
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El análisis prescriptivo se centra en responder “¿qué debemos hacer?”. El objetivo de este enfoque es identificar formas de lo que se podría hacer para mejorar ciertos aspectos de un negocio. El curso de acción óptimo es evaluar posibles escenarios para un resultado empresarial.

Este proceso requiere la experiencia de científicos de datos que trabajen con técnicas de modelado avanzadas. Utilizan inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para hacer que la información sea más accesible.

¿Qué es el Análisis Empresarial?

El análisis empresarial es una subdivisión de la inteligencia empresarial. Se centra en el panorama general de cómo se pueden utilizar los datos para mejorar las áreas débiles de una estrategia o procedimiento existente en una empresa. También ayuda a agregar valor u optimizar costos en procesos comerciales específicos.

Este proceso de análisis utiliza varias herramientas de análisis financiero o de informes, herramientas de visualización de datos e incluso extracción de datos para mejorar funciones comerciales específicas, como ventas y marketing.

Un ejemplo común en el que se utiliza el análisis empresarial es durante la planificación de estrategias de ventas para la próxima temporada.  Aquí, el análisis empresarial se utiliza para predecir la demanda de productos, de modo que se puedan optimizar las existencias en consecuencia para poder cumplir ciertos objetivos comerciales.  Por lo tanto, el análisis empresarial tiene como objetivo crear soluciones y resolver desafíos existentes que son exclusivos de una empresa.

El análisis empresarial suele permanecer a la vanguardia del proceso de datos en comparación con el análisis de datos, que se centra más en el backend. El uso exitoso de este análisis ayuda a obtener información basada en datos para respaldar los procesos de toma de decisiones comerciales e implementar cambios prácticos en toda la organización.

Análisis de Datos Frente a Análisis Empresarial

Ahora que hemos comprendido la diferencia fundamental entre datos y análisis de negocios, comprendamos el papel de los analistas de datos y de negocios:

Papel del Analista de Datos

Un analista de datos recopila, limpia, analiza, visualiza y presenta datos existentes para ayudar a tomar mejores decisiones comerciales. Un analista de datos eficaz utiliza datos para responder preguntas y capacitar a los responsables de la toma de decisiones para trazar el mejor curso de acción.

Una de las funciones más críticas de un analista de datos es identificar nuevas fuentes de datos útiles. También dedican su tiempo a comprender qué preguntas y soluciones buscan los líderes empresariales. Recopilan datos útiles para llegar a las respuestas correctas.

Papel del Analista de Negocios

Un analista de negocios ayuda a identificar problemas, oportunidades y soluciones para sus organizaciones. Forman el vínculo entre el mundo de las TI y los negocios. Son responsables de planificar y comunicar objetivos y estrategias a las partes interesadas relevantes de su organización.

También conocidos como solucionadores de problemas, los analistas de negocios abordan diferentes situaciones y desafíos mirándolos desde diferentes perspectivas. Su objetivo final es desarrollar soluciones utilizando los datos recopilados.

Estas son las diferentes responsabilidades de los analistas de datos y negocios:

Responsabilidades del Analista de Datos Responsabilidades del Analista de Negocios
Trabajar con líderes empresariales y partes interesadas para definir un problema o necesidad empresarial. Evaluar las funciones y estructuras de TI actuales de una empresa.
Identificar y obtener datos Revisar los procesos y entrevistar a los miembros del equipo para identificar áreas de mejora.
Limpiar y preparar datos para el análisis. Identifica y define requisitos comerciales específicos. 
Analizar datos para identificar patrones y tendencias. Presentar hallazgos y recomendar medidas relevantes a la gerencia y otras partes interesadas clave.
Visualice los datos para que sean más fáciles de entender. Cree modelos visuales y financieros para respaldar las decisiones comerciales.
Presentar datos en un formato convincente y narrativo. Formar y capacitar al personal en nuevos sistemas empresariales.
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 Proceso de Análisis de Datos

Las diferencias entre análisis de datos y análisis de negocios también se pueden entender en sus diferentes procesos. El proceso de análisis de datos comienza con un objetivo comercial en mente, seguido de la recopilación de datos utilizando herramientas modernas de análisis de datos que también ayudan a la integración, la gestión y el análisis, seguido de compartir los hallazgos.

Los dos pasos principales en el proceso de análisis de datos son:

  • Integración y Gestión de Datos

Antes de que comience el proceso de análisis de datos, los datos sin procesar deben transformarse en información limpia y lista para el negocio. Esto se hace mediante la integración de datos, donde se reúnen datos de múltiples fuentes para proporcionar información completa, precisa y actualizada.

El primer paso incluye la replicación de datos donde los datos se copian desde las fuentes maestras a una o más ubicaciones. Este proceso ayuda a un acceso más rápido a los datos y forma una copia de seguridad de los datos. Después de esto, tiene lugar la ingesta de datos, donde los datos se mueven desde una variedad de fuentes a una ubicación de almacenamiento, como un lago de datos o un almacén de datos.

La ingesta de datos se puede optimizar en lotes o en tiempo real como el proceso anterior. Aquí, los datos también se limpian y estandarizan, preparándolos para su uso en herramientas de análisis de datos. Por último, la gestión de datos se mantiene mediante una gobernanza adecuada.

Un catálogo de datos gobernado perfila y documenta cada fuente de datos. Ayuda a definir quién en una organización puede tomar qué acción sobre qué datos. Estas políticas y estándares permiten a los usuarios encontrar, preparar, utilizar y compartir fácilmente conjuntos de datos confiables por sí mismos, sin depender de TI.

  • Análisis de los Datos

El segundo paso en el proceso de análisis de datos es el análisis de datos. Una vez que los datos brutos se han transformado en información accesible, comienza la fase de análisis. Aquí, el objetivo es responder preguntas específicas además de descubrir nuevas preguntas y conocimientos inesperados mediante la exploración de los datos. A través del análisis de datos, los analistas identifican patrones, relaciones y tendencias significativas utilizando una variedad de herramientas y procesos.

El proceso más importante es el análisis de autoservicio que permite a los usuarios analizar datos fácilmente sin necesidad de escribir código. Aquí, una plataforma que utiliza un motor asociativo permite a los usuarios explorar datos libremente en cualquier dirección, recalcular análisis y resaltar las relaciones de datos con cada clic.

El análisis aumentado es otro proceso que utiliza IA y ML para mejorar la intuición humana con ideas y análisis sugeridos, automatización de tareas, búsqueda e interacción de lenguaje natural, junto con cálculos analíticos avanzados. El análisis conversacional funciona con inteligencia artificial y permite a los usuarios usar lenguaje natural para enviar mensajes de texto, chatear y usar voz dentro de aplicaciones de análisis para explorar datos y descubrir información útil.

Puede realizar un análisis de datos exhaustivo mediante visualización de datos y paneles de control. Al utilizar gráficos, cuadros y mapas, puede presentar datos en un formato más sencillo. Los paneles facilitan la exploración de datos. Otro método es el de informar y alertar a través del cual las partes interesadas pueden mantenerse informadas.

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Los análisis integrados también son útiles porque ayudan a las diferentes partes interesadas a acceder rápidamente a datos e información en los flujos de trabajo, lo que impacta en la rápida toma de decisiones. Por último, el análisis móvil permite a los usuarios compartir sus análisis y colaborar con otras partes interesadas en cualquier dispositivo.

Proceso de Análisis Empresarial

La popularidad del análisis empresarial como herramienta se debe a que se puede aplicar a cualquier industria donde se capturen datos y se pueda acceder a ellos. Los datos se pueden utilizar para mejorar la capacidad de la organización para mejorar su servicio y obtener información sobre la información digital y en línea.

Las siete etapas del proceso de análisis empresarial son:

  • Definir las Necesidades Comerciales

En la primera etapa se identifica el requerimiento del negocio. Por ejemplo, puede ser una mejora de un objetivo existente o la resolución de un problema empresarial. Aquí, el objetivo se divide en objetivos más pequeños y los analistas identifican los datos disponibles y cómo utilizarlos.

  • Explora los Datos

Esta etapa se centra en limpiar los datos, identificar los datos faltantes, eliminar los datos duplicados y transformar combinaciones de variables para formar nuevas variables. Después de la limpieza de datos, los analistas intentan darles sentido utilizando diferentes técnicas como diagramas de dispersión. También buscan patrones generales y conocimientos prácticos que puedan analizarse para lograr el objetivo empresarial.

  • Analizar los Datos

Se utilizan métodos de análisis estadístico, como el análisis de correlación y la prueba de hipótesis, para identificar los factores relacionados con la variable objetivo.  En esta etapa, los datos se cortan, dividen y deciden para realizar diferentes comparaciones y obtener información adecuada.

  • Predicción

Los analistas de negocio modelan los datos utilizando técnicas predictivas como árboles de decisión o regresión logística, entre otras. Estas técnicas ayudan a descubrir patrones de conocimientos, relaciones y evidencia oculta de las variables más influyentes.

El análisis también compara el valor predictivo con el valor real y selecciona el modelo de mejor rendimiento en función de la precisión y los resultados.

  • Optimización y Evaluación de Soluciones

Una de las etapas más críticas en el proceso de análisis empresarial es donde se consideran diferentes escenarios y resultados. En base a estos, se determina la solución más ideal con base en el modelo con el menor error que es el cumplimiento de los objetivos de gestión y el objetivo estratégico de la organización.

  • Toma de Decisiones y Evaluación de Resultados

El analista decide en esta etapa y actúa en función de los conocimientos derivados. Después de un período apropiado después de que se implemente la acción, se mide el resultado de la acción.

  • Sistema de Actualización Según Resultado de la Decisión

En la etapa final, el resultado de la decisión y la acción junto con los nuevos conocimientos derivados del modelo se registran y actualizan en la base de datos. Este proceso ayuda a identificar la efectividad de la decisión y acción y a comprender el retorno de la inversión. El resultado ayuda en el proceso de toma de decisiones futuras y en la identificación de nuevos conocimientos.

Conclusión

Por lo tanto, se pueden identificar diferencias en análisis de negocios y análisis de datos con respecto a las diferentes etapas junto con los roles y responsabilidades desempeñados por los respectivos analistas. Ambos procesos son cruciales para los negocios y pueden ayudar a identificar información valiosa que puede mejorar el desempeño empresarial y la toma de decisiones.