¿Qué es Business Analytics? 7 pasos para tomar la decisión correcta

Por Sandra Galiano - Business Analytics se está convirtiendo rápidamente en una herramienta fundamental para cualquier empresario que desee tener éxito. Esto se debe a que, hoy en día, generamos datos prácticamente a cada momento, en cada segundo de cada día, sin ni siquiera darnos cuenta.

"Entre los albores de la civilización y 2003 se crearon 5 Exabytes de información (...), pero ahora se crea esa cantidad de información cada dos días, y el ritmo va en aumento". - Eric Schmidt, Director General de Google.

Teniendo en cuenta la relevancia de los medios sociales y nuestra importante contribución al "uso cotidiano" de estas tecnologías, tenemos -como resultado directo- un mundo hiperconectado en el que la información parece ser poder, ahora más que nunca.

"El análisis de datos es el futuro, ¡y el futuro es AHORA! Cada clic del ratón, cada pulsación del teclado, cada deslizamiento o cada toque se utiliza para tomar decisiones empresariales. Hoy en día, todo gira en torno a los datos. Los datos son información y la información es poder", Radi, analista de datos de CENTOGENE.

En este mundo -gracias a las tecnologías actuales- podemos tener un estilo de vida totalmente distinto del que vivieron nuestros padres o incluso hermanos mayores.

Nuestra forma de comunicarnos, comprar, vender, invertir, planificar viajes e incluso emprender -entre otras muchas facetas de la actividad humana- ha cambiado debido a las profundas implicaciones de las actuales tecnologías de datos.

Así pues, es lógico imaginar que, para determinados empleos, el resultado será crecer más, transformarse o incluso morir. Una de las áreas afectadas de este modo es en la que pretendemos centrarnos en este artículo: Analista de Negocio.

¿Qué es Business Analytics?

Business Analytics es la disciplina centrada en el análisis de datos con el objetivo de proporcionar a la empresa resultados favorables e incrementar el proceso de toma de decisiones.

Así, un analista de negocio es una persona cuyo firme dominio de ambos mundos -tecnología y negocio- permite la contribución y el correcto trabajo en equipo entre el director general y el programador, ya que puede comprender en profundidad las dos partes implicadas.

Los tres principales tipos de análisis que hay que dominar

¿Qué debemos hacer? ¿Cuál es el siguiente paso? ¿Cómo puedo resolver este problema? Estas y muchas más preguntas pueden responderse con la analítica empresarial, teniendo los datos como pieza central de todo el proyecto.

El proceso de toma de decisiones se basa en tres tipos principales de análisis englobados en el área de análisis empresarial, que son:

• Análisis descriptivo: utiliza los datos para ver lo que está ocurriendo o ha ocurrido en la empresa para crear una imagen más amplia del negocio y su situación. Por ejemplo, las ventas que determinadas empresas han tenido de un producto concreto en los dos últimos años, ordenadas por meses. Podríamos ver las relaciones con cosas como las festividades, y las temperaturas, en comparación con las ventas de su producto sustituto o complementario, entre otros.

En esta analítica utilizamos técnicas como el análisis de sentimientos, estadísticas, promedios, visualización gráfica, cuadros de mando, etc.

• Análisis predictivo: responde a la pregunta de qué podría ocurrir. Su fundamento es el análisis del futuro basado en la relación entre variables de negocio. Podríamos utilizar para este análisis técnicas de minería de datos como la regresión lineal, la clasificación, la clusterización, el análisis estadístico o el aprendizaje automático.

• Analítica prescriptiva: ¿qué debemos hacer? Utilizando la analítica previamente analizada, concluimos con una decisión para el negocio, considerando las reglas, características, visión y objetivos de la empresa implicada. En esta fase, utilizamos herramientas de optimización, simulación o análisis de decisiones multicriterio.

"Sin la analítica de big data, las empresas están ciegas y sordas, vagando por la red como ciervos en una autopista". - Geoffrey Moore, consultor de gestión y autor de Cruzar el abismo

Cada proyecto de Business Analytics sigue ciertos pasos bien estructurados que incluyen las herramientas a utilizar y cómo proceder. Esto es lo que los científicos de datos o analistas utilizan profesionalmente en una empresa. Sin embargo, todo esto es escalable, se puede moldear para una pequeña empresa o un emprendedor desde lo más elemental, y aun así, sin disponer de las mayores técnicas o herramientas, los resultados se pueden mejorar considerablemente.

7 pasos para tener éxito en un proyecto de Business Analytics

1. Fuentes de datos: la base de cualquier proyecto, los datos. Trabajando con ellos alcanzaremos los objetivos de nuestro proyecto.

"Los datos no son más que resúmenes de miles de historias: cuente algunas de esas historias para ayudar a que los datos tengan sentido". - Dan Heath, autor de bestsellers.

Los datos están ahí, en todas partes. Sin embargo, no todos tienen la misma calidad. Es importante, cuando se utilizan técnicas empresariales basadas en el análisis de datos, encontrar fuentes de información fiables y, sobre todo, útiles.

Hay muchas herramientas para ello; yo recomiendo hacer dos procedimientos cuando se trabaja con fuentes: ir a páginas seguras de información de alta calidad y diferenciar entre datos, información, conocimiento y perspicacia.

"Estamos rodeados de datos, pero hambrientos de percepciones"- Jay Baer, experto en marketing y experiencia del cliente.

Es muy importante seguir los pasos de los datos, la información, el conocimiento y la perspicacia para discernir lo que tenemos, de dónde venimos y hacia dónde nos dirigimos.

• Datos: representación de un atributo o variable, es decir, los datos tal y como los encontramos. Ejemplo
• Información: conjunto de datos organizados. Ejemplo: 2700 zapatillas azules vendidas este último mes.
• Conocimiento: conclusión. Ejemplo: Las zapatillas azules se han vendido muy bien este mes.
• Insight: parte inteligente, el objetivo. Ejemplo: mejorar la producción de zapatillas azules para el mes siguiente.

Interpretando los datos y dándoles sentido, encontramos la información, y cuando sacamos conclusiones de ella, tenemos el conocimiento, pudiendo obtener una valiosa perspectiva.

¿Qué tipo de datos tenemos? Podríamos dividirlos principalmente en 3

categorías según su formato:

1. Datos estructurados: Tienen un formato y un campo fijos. Por ejemplo, todo lo que se puede poner en una tabla, como números.
2. Datos semiestructurados: Son datos que no tienen un formato fijo pero sí algún sistema de organización interna que facilita su tratamiento, como etiquetas, marcadores, etc. (XML, HTML, CSV).
3. Datos no estructurados: No tienen ningún tipo de estructura, por ejemplo, imágenes, audio o texto, generalmente abundantes en las redes sociales.

¿Y las fuentes? Podemos dividirlas en fuentes internas a la empresa y externas.

En cuanto a las internas, encontramos el CRM (customer relationship management) y el ERP (enterprise resource planning). El primero está asociado a la gestión de la relación con los clientes y los contratos comerciales, y el segundo a las propias finanzas de la empresa, ventas, compras, etc. En general, los datos que nos proporciona la propia empresa proceden de una fuente interna.

En fuentes externas a la empresa dispondremos, por tanto, de todos aquellos datos que obtengamos del exterior pero que necesitemos o sean convenientes para la empresa. Ejemplos: redes sociales, datos abiertos de gobiernos y fuentes oficiales como el Instituto Nacional de Estadística, entre otros.

2. Ingestión de datos: El proceso mediante el cual se extraen los datos de distintas fuentes para volcarlos en el repositorio de datos para su posterior análisis. La parte principal de esto es otro proceso llamado ETL, que significa Extracción, Transformación y Carga, aunque en realidad son cinco pasos principales:

1. Extracción de datos

2. Limpiar: Duplicaciones, corregir errores, completar valores vacíos...

3. Transformación: recupera los datos limpios y los resume en los modelos de análisis.

4. Integración: Validación de que los datos que vamos a cargar son coherentes con las definiciones y formatos necesarios.

5. Actualización: Proceso que nos permite añadir nuevos datos al repositorio.

3. Almacenamiento: ¿dónde vamos a guardar estos datos? Generalmente se trata de una base de datos, un conjunto de información relacionada cuyo tratamiento se facilita mediante un sistema de gestión de bases de datos.

4. Tratamiento: ¿qué hacemos con los datos? técnicas específicas utilizadas para responder a las preguntas. ¿Cómo procesamos los datos? ¿Qué queremos hacer con ellos? Esta es la parte más técnica del proyecto y en la que intervienen conocimientos de programación, minería de datos, etc.

5. Visualización: entenderemos lo que estamos haciendo y los resultados obtenidos, pero tenemos que tener en cuenta que esto lo tiene que entender alguien totalmente ajeno a nosotros, que, en la mayoría de los casos, no tendrá los conocimientos técnicos ni las habilidades que nosotros tenemos. Por eso, esta fase se centra en sintetizar la información, plasmarla en gráficos y cuadros de mando, y mostrar los datos y procesos de la forma más clara posible.

6. Consumo: Es el momento de presentar esos cuadros de mando y esos resultados a otras personas, quizás al CEO o a los responsables de tomar las últimas decisiones de la empresa. Aquí es donde el analista tiene que demostrar habilidades de comunicación y oratoria para resolver problemas y donde tiene que narrar esa historia con datos desde que se planteó el problema u objetivo hasta que encontró la propuesta final, justificando todo el proceso.

7. Acción: toma de decisiones. Basándose en todos los pasos anteriores, ¿qué hará la empresa? Será una decisión muy enriquecedora, ya que tendrá detrás un duro trabajo que confirma que será la mejor posible.

Resumiendo, el análisis de datos puede transformar tu negocio, no sólo haciéndolo más rentable, solucionando problemas, o anticipando lo que nos depara el futuro, sino también cumpliendo con la obligación de adaptarnos a la sociedad en constante cambio que impera en estos tiempos y evitando quedarnos atrás, o estancarnos; y como está impreso en el vinilo de mi clase universitaria, "transformar un mundo de datos en un mundo de inteligencia".

Sobre la autora: Sandra es una joven empresaria experta en tecnología que actualmente preside Generación Empresarial, una asociación universitaria orientada a los jóvenes y comprometida con la creación de la próxima generación de líderes empresariales europeos de éxito.

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