Business Analytics vs. Data Analytics: ¿Qué es mejor para su empresa?

Los grandes datos están transformando y potenciando la toma de decisiones en todas partes. Desde las grandes empresas hasta la educación superior y las agencias gubernamentales, los datos procedentes de una plétora de fuentes están ayudando a las organizaciones a ampliar su alcance, impulsar las ventas, operar con mayor eficiencia y lanzar nuevos productos o servicios.

Para dar sentido a todos estos datos y utilizarlos para ser más competitivas, las empresas deben aplicar tanto la analítica empresarial como la analítica de datos. A menudo hay confusión sobre estas dos áreas, que pueden parecer intercambiables. En este artículo, examinaremos los objetivos de cada función y compararemos las funciones y responsabilidades para ayudarle a decidir qué camino es el adecuado para usted.

La analítica de negocio frente a la analítica de datos: Una visión general

Tanto la analítica de negocios como la analítica de datos implican trabajar con los datos y manipularlos, extraer ideas de los datos y utilizar esa información para mejorar el rendimiento del negocio. Entonces, ¿cuáles son las diferencias fundamentales entre estas dos funciones?

La analítica de negocio se centra en las implicaciones empresariales más amplias de los datos y en las acciones que deberían derivarse de ellos, como por ejemplo si una empresa debería desarrollar una nueva línea de productos o priorizar un proyecto sobre otro. El término análisis de negocios se refiere a una combinación de habilidades, herramientas y aplicaciones que permiten a las empresas medir y mejorar la eficacia de las funciones principales del negocio, como el marketing, el servicio al cliente, las ventas o la TI.

El análisis de datos implica peinar a través de conjuntos de datos masivos para revelar patrones y tendencias, sacar conclusiones sobre las hipótesis, y apoyar las decisiones de negocio con conocimientos basados en datos. El análisis de datos intenta responder a preguntas como: «¿Cuál es la influencia de la geografía o de los factores estacionales en las preferencias de los clientes?» o «¿Cuál es la probabilidad de que un cliente deserte hacia un competidor?». La práctica de la analítica de datos abarca muchas técnicas y enfoques diversos y también se denomina con frecuencia ciencia de datos, minería de datos, modelado de datos o analítica de grandes datos.

Introducción a la analítica de negocios

La analítica de negocios (BA) es la exploración iterativa de los datos de una organización, con un enfoque en la aplicación de técnicas de análisis estadístico para revelar información que puede ayudar a impulsar la innovación y el rendimiento financiero. Las organizaciones orientadas a la analítica tratan los grandes datos como un valioso activo corporativo que alimenta la planificación empresarial y respalda las estrategias futuras, y la analítica empresarial les ayuda a obtener el máximo valor de esta mina de oro de información.

Hay tres tipos principales de analítica empresarial: descriptiva, predictiva y prescriptiva. Suelen aplicarse por etapas y, en conjunto, pueden responder o resolver casi cualquier pregunta o problema que pueda tener una empresa.

• La analítica descriptiva responde a la pregunta: «¿Qué ha pasado?». Este tipo de análisis evalúa los datos históricos para obtener información sobre cómo planificar el futuro. Gracias a la amplia disponibilidad de herramientas de autoservicio para el acceso y descubrimiento de datos y cuadros de mando, los ejecutivos y los profesionales no técnicos pueden aprovechar los beneficios de los conocimientos generados por el big data para mejorar el rendimiento de la empresa.
• El análisis predictivo es el siguiente paso en el camino hacia el conocimiento. Utiliza el aprendizaje automático y las técnicas estadísticas para ayudar a las empresas a anticipar la probabilidad de eventos futuros. Sin embargo, dado que el análisis predictivo es de naturaleza probabilística, no puede predecir realmente el futuro; sólo puede sugerir el resultado más probable basándose en lo que ha sucedido en el pasado.
• El análisis prescriptivo explora las posibles acciones a tomar basándose en los resultados del análisis descriptivo y predictivo. Este tipo de análisis combina, modelos matemáticos y reglas de negocio para optimizar la toma de decisiones recomendando múltiples respuestas posibles a diferentes escenarios y compensaciones.

Las organizaciones pueden utilizar cualquiera o todas estas técnicas, aunque no necesariamente en este orden. La analítica empresarial puede implementarse en cualquier departamento, desde el de ventas hasta el de desarrollo de productos o el de atención al cliente, gracias a herramientas fácilmente disponibles con interfaces intuitivas y una profunda integración con muchas fuentes de datos. Muchas de estas soluciones ofrecen a los usuarios la posibilidad de aplicar modelos analíticos avanzados sin la ayuda de un científico de datos, lo que crea nuevas oportunidades para encontrar ideas ocultas en grandes conjuntos de datos.

La analítica empresarial requiere volúmenes adecuados de datos de alta calidad, por lo que las organizaciones que buscan resultados precisos deben integrar y conciliar los datos de los distintos sistemas y, a continuación, determinar qué subconjuntos de datos deben ponerse a disposición de la empresa.

Introducción a la analítica de datos

La analítica de datos es el proceso de recopilación y examen de datos en bruto para sacar conclusiones sobre ellos. Todas las empresas recogen grandes volúmenes de datos, como cifras de ventas, estudios de mercado, logística o datos transaccionales. El verdadero valor del análisis de datos reside en su capacidad para reconocer patrones en un conjunto de datos que pueden indicar tendencias, riesgos u oportunidades. El análisis de datos permite a las empresas modificar sus procesos basándose en estos aprendizajes para tomar mejores decisiones. Esto podría significar averiguar qué nuevos productos sacar al mercado, desarrollar estrategias para retener a clientes valiosos o evaluar la eficacia de nuevos tratamientos médicos.

La mayoría de las técnicas de análisis de datos más utilizadas se han automatizado para acelerar el proceso de análisis. Gracias a la amplia disponibilidad de potentes plataformas de análisis, los analistas de datos pueden clasificar enormes cantidades de datos en minutos u horas en lugar de días o semanas utilizando:

• Minería de datos: Consiste en clasificar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y relaciones.
• Análisis predictivo: Agrega y analiza los datos históricos para ayudar a las organizaciones a responder adecuadamente a los resultados futuros, como el comportamiento de los clientes y los fallos de los equipos.
• Aprendizaje automático: Utiliza probabilidades estadísticas para enseñar a los ordenadores a procesar los datos más rápidamente que el modelado analítico convencional.
• Análisis de grandes datos: Aplica herramientas de minería de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático para transformar los datos en inteligencia empresarial.
• Minería de textos: Detecta patrones y sentimientos en documentos, correos electrónicos y otros contenidos basados en texto.

A medida que más organizaciones trasladan sus aplicaciones críticas de negocio a la nube, están ganando la capacidad de innovar más rápidamente con big data. Las tecnologías en la nube crean un entorno innovador y de rápido movimiento en el que los equipos de análisis de datos pueden almacenar más datos y acceder a ellos y explorarlos con mayor facilidad, lo que se traduce en un tiempo de creación de valor más rápido para las nuevas soluciones.

Analítica de negocios frente a analítica de datos: Una comparación

La mayoría de la gente está de acuerdo en que la analítica de negocios y de datos comparten el mismo objetivo final de aplicar la tecnología y los datos para mejorar el rendimiento del negocio. En un mundo impulsado por los datos en el que el volumen de información disponible para las organizaciones sigue creciendo exponencialmente, las dos funciones pueden incluso trabajar en conjunto para maximizar la eficiencia, revelar conocimientos útiles y ayudar a las empresas a tener éxito.

Esta comparación lado a lado debería ayudar a aclarar parte de la confusión entre la analítica de negocios y la de datos.

Analista de negocios frente a analista de datos: Una comparación de roles

Los analistas de negocio y los analistas de datos trabajan ambos con datos. La diferencia es lo que hacen con ellos. Los analistas de negocio utilizan los datos para tomar decisiones estratégicas de negocio. Los analistas de datos recopilan datos, los manipulan, identifican información útil a partir de ellos y transforman sus hallazgos en ideas digeribles. Analizar los datos es su objetivo final.

Las personas que desempeñan cualquiera de las dos funciones deben amar todos los datos, poseer una mente analítica, tener buenas habilidades para resolver problemas y la capacidad de ver y trabajar para obtener una visión general. Pero si está tratando de decidir entre estas dos carreras, es igualmente importante entender en qué se diferencian.

• Los analistas de negocio utilizan los datos para identificar problemas y soluciones, pero no realizan un análisis técnico profundo de los datos. Operan a nivel conceptual, definiendo la estrategia y comunicándose con las partes interesadas, y se preocupan por las implicaciones empresariales de los datos. Los analistas de datos, en cambio, dedican la mayor parte de su tiempo a recopilar datos en bruto de diversas fuentes, a limpiarlos y transformarlos, y a aplicar una serie de técnicas especializadas para extraer información útil y elaborar conclusiones.
• Los analistas de negocio suelen tener una amplia experiencia en el sector o en la industria en áreas como el comercio electrónico, la fabricación o la sanidad. Las personas que desempeñan esta función dependen menos de los aspectos técnicos del análisis que los analistas de datos, aunque necesitan un conocimiento práctico de las herramientas estadísticas, los lenguajes de programación comunes, las redes y las bases de datos.
• Los analistas de negocios deben ser competentes en la modelización y la recopilación de requisitos, mientras que los analistas de datos necesitan fuertes habilidades de inteligencia empresarial y minería de datos, junto con el dominio de tecnologías en demanda como el aprendizaje automático y la IA.
• Para los analistas de negocios, una sólida formación en administración de empresas es un activo real. Muchos analistas de negocios provienen de entornos de gestión, negocios, TI, ciencias de la computación o campos relacionados. Por otra parte, una formación en matemáticas o tecnología de la información es deseable para los analistas de datos, que requieren una comprensión de las estadísticas complejas, algoritmos y bases de datos.

Habilidades adicionales requeridas de cada rol

Además de las habilidades técnicas y específicas del rol, los analistas de negocios y de datos necesitan cada uno algunas habilidades adicionales para tener éxito.

Un analista de negocios debe ser capaz de:

• Tener una visión holística de un problema o desafío de negocios.
• Trabajar con personas de toda la organización para obtener la información necesaria para impulsar el cambio.
• Desarrollar planes, informes y análisis de negocios y proyectos claros y comprensibles.
• Interactuar y comunicarse con las partes interesadas en todos los niveles de la organización.
• Presentar recomendaciones de manera clara y persuasiva para una serie de audiencias.

Un analista de datos debe ser capaz de:

• Traducir los datos en conocimientos empresariales significativos.
• Trabajar bien de forma independiente.
• Identificar conjuntos de datos relevantes y añadirlos sobre la marcha.
• Informar de los resultados de forma clara y significativa.
• Definir nuevos procesos de recopilación y análisis de datos según sea necesario.

Empezar con la analítica de negocios o de datos

Desde las más recientes startups hasta las empresas globales establecidas, todas las organizaciones necesitan aprovechar los datos para la innovación y el crecimiento del negocio. Las prácticas de la analítica de datos y la analítica empresarial comparten el objetivo común de optimizar los datos para mejorar la eficiencia y resolver problemas, pero con algunas diferencias fundamentales.

Sea cual sea el camino que elija, necesitará reunir datos relevantes y fiables de muchas fuentes de forma rápida, fácil y segura. Talend Data Fabric acelera el proceso de análisis proporcionando un único conjunto de aplicaciones de autoservicio basadas en la nube para la integración e integridad de los datos. Porque cuando usted confía en la calidad de sus datos, sus interlocutores estarán seguros de que están tomando las decisiones empresariales correctas en todo momento. Pruebe Talend Data Fabric hoy mismo para empezar a tomar decisiones basadas en los datos.