Análisis de datos en Business Intelligence: Descubre patrones y tendencias para la toma de decisiones

Análisis de Datos
Data

Tras el auge de la digitalización de servicios, ha aumentado la cantidad de información generada por los negocios. Así que, la necesidad de desempeñar un análisis de datos en Business Intelligence también ha crecido.

Cada vez queda más en evidencia la importancia de delimitar, ordenar, analizar, interpretar y sacar provecho de la información procedente de un negocio en sus múltiples dimensiones.

Sin embargo, esto puede suponer un reto cuando no se utilizan las herramientas correctas o cuando no se han delimitado objetivos para constatar con este proceso.

Para evitar los contratiempos al realizar el análisis de la información de tu empresa, te compartiré una guía acerca de la influencia del Business Intelligence para mitigar los errores e identificar las oportunidades de mejora en tu organización.

Muchas empresas utilizan Business Intelligence para saber qué decisiones tomar en conformidad con el contexto actual del negocio. Para esto hay que analizar tendencias y patrones sustentados en los datos obtenidos.

Asimismo, el vínculo de BI con la inteligencia artificial está siendo fundamental para ofrecer una experiencia personalizada al usuario, aunque realmente tiene muchas más aplicaciones que pueden impactar de forma positiva el aumento de las ventas.

¿En qué consiste el análisis de datos en Business Intelligence?

Uno de los complementos del análisis de la información realizado en una metodología de Business Intelligence, es el Data Analytics, cabe destacar que no se trata del mismo concepto.

Data Analytics es el nombre que recibe la fase de identificación y análisis de datos, lo cual conlleva la realización de múltiples tareas como las siguientes:

  • Extracción de datos
  • Limpieza y verificación de la información
  • Transformación de datos y clasificación
  • Desarrollo de un sistema de gestión de datos

El propósito de realizar el análisis de datos en Business Intelligence se relaciona con anteponerse a las tendencias y resultados para tomar decisiones más coherentes en el manejo de un negocio.

A partir de la evaluación de grandes cantidades de datos, el BI busca delimitar tendencias para lograr la resolución de problemas. Esto se traduce en la prevención de pérdidas y en la optimización de recursos para la empresa.

Herramientas de análisis de datos en Business Intelligence

Dentro de la metodología de Business Intelligence primero hay que analizar la información para luego presentarla y posteriormente, interpretarla.

Para obtener el éxito tanto en los resultados finales como en el rendimiento del proceso al hacer un análisis de datos, es necesario apostar por las herramientas más competentes.

Herramientas de Datamining

Es necesario recopilar toda la información pertinente acerca de la empresa, destacando su participación en los distintos departamentos o áreas de la misma.

Para llevar a cabo este proceso, las herramientas de minería de datos se vuelven muy relevantes. No solo hay que poder localizar y recopilar toda la información pertinente, sino que hay que categorizar dichos datos de manera eficiente.

En este paso también se delimitan las fuentes desde donde procede la información, esto permite clasificar la información como datos estructurados y no estructurados.

El manejo de los datos no estructurados suele ser el más complicado, sobre todo porque la información procede de diversas áreas como mensajes, datos extraídos de correo electrónico e incluso de imágenes.

Por su parte, la aplicación de este tipo de herramientas también ayuda a identificar patrones o correlaciones de gran relevancia para entender el comportamiento del negocio.

Herramientas de visualización de datos

Otra fase relevante del análisis de datos en Business Intelligence tiene que ver con la visualización de la información, para esto se presentan proyecciones como gráficos e informes interactivos.

Es necesario dar a entender el rol de la información dentro de los distintos procesos desempeñados por la empresa, esta proyección también ayuda a entender la relación entre los diversos datos, siendo información complementaria.

Y lo que es más importante, tener una visualización correcta a partir de una interfaz amigable, ayuda a establecer la relación entre la información obtenida y los objetivos delimitados por la empresa.

Qlik es una de las herramientas más populares en cuanto a la visualización de datos bajo la perspectiva de Business Intelligence. Aunque no es la única, ya que hay varios recursos que facilitan este proceso.

Recursos para estudio OLAP

Esta es una de las principales tendencias de Business Intelligence, permite complementar el proceso valorando información de fuentes externas.

Para este desempeño las herramientas permiten utilizar bases de datos relacionales, su aplicación suele estar relacionada con proyectos que tienen un volumen de datos mucho más extenso.

Herramientas de cuadros de mando

Se relaciona con la visualización de los datos tomando en cuenta las métricas o KPI en tiempo real, esto permite hacer un seguimiento de mayor precisión acerca de los diversos procesos de la empresa.

Además de ser una parte fundamental dentro del análisis de datos de BI, es también un proceso clave en lo que respecta a la preparación para la toma de decisiones.

Actualmente hay una extensa variedad de herramientas de cuadros de mando, lo ideal es elegir un recurso que sea consecuente con las características de tu tipo de negocio.

Y sus funciones deben ser equilibradas respecto a la complejidad de las operaciones, así como a la capacidad de expansión de la empresa.

Al disponer de un software de Business Intelligence de calidad, podrás disponer de la integración de distintas herramientas para desempeñar no sólo el análisis, sino el procesamiento y la interpretación de los datos obtenidos.

Recursos para reporting

Los generadores de informes son otra herramienta clave de BI, sus usos están asociados con la consolidación de la información estandarizada obtenida de las fases anteriores de la metodología.

Es decir, luego de hacer la minería y visualización de datos, se prepara un reporte que sirve de base para la interpretación y aprovechamiento de la información obtenida.

Por lo general, se realiza un reporte a la medida de las funciones de los diversos grupos de trabajo.

Ventajas competitivas del análisis de datos basado en Business Intelligence

Analizar la información procedente de una empresa ayuda a entender el estado real de la misma o el punto específico en el que se encuentra, todo esto desde una perspectiva objetiva y medible.

Además de obtener un diagnóstico, es un proceso que se antepone a la toma de decisiones. Todas las acciones generadas por una empresa deben estar justificadas y libres de estimaciones.

Al menos esos son los pasos más acordes a desempeñar para poder manejar distintos procesos de una empresa y orientar el enfoque de la misma al cumplimiento de sus objetivos.

Supongamos que tu negocio se ha propuesto abarcar un sector comercial complementario dentro del nicho, debe hacerlo entendiendo cuáles son sus puntos a favor y percibiendo cuáles son las estrategias más competentes para lograr esta meta.

Para ayudarte a entender el impacto del análisis de datos en Business Intelligence, te muestro las principales ventajas a continuación.

Permite tomar decisiones informadas

Tomar decisiones basadas en el análisis de datos da paso a la realización de acciones mucho más precisas en conformidad con el contexto actual de la empresa.

Esto puede ayudar a prevenir inconvenientes que impidan el óptimo desenvolvimiento del negocio o también actúa de forma correctiva, cuando ya se ha visualizado alguna debilidad en la gestión corporativa.

En un contexto comercial cada vez más complejo y competitivo, apostar por un enfoque más innovador ayuda a tener un rasgo diferenciador que optimice tu negocio.

Y dentro de la planificación para lograr el crecimiento de la empresa abasteciendo las necesidades del público objetivo, es necesario generar informes diagnósticos y predictivos que permitan tomar las acciones más competentes.

Incrementa el rendimiento de la eficiencia operativa

El tiempo es un recurso sumamente valioso dentro del manejo de cualquier negocio, es por esto que la necesidad de optimizar los diversos procesos corporativos se vuelve cada vez más necesario.

Perder tiempo se traduce en la pérdida de dinero y en las limitaciones para cumplir los propósitos dentro del manejo de la empresa. Una excelente manera de prevenir este panorama, es aumentando la eficiencia operativa.

El Business Intelligence ayuda a determinar las oportunidades de mejora para consolidar protocolos organizacionales mucho más efectivos, pudiendo conseguir buenos resultados en un rango de tiempo inferior.

La inteligencia de negocio es un recurso clave para poder determinar si una gestión operativa es o no eficiente, y a partir de esto se toman las medidas necesarias para la optimización.

Ayuda a identificar oportunidades de Mercado

El análisis de datos en Business Intelligence no solo tiene que ver con el desarrollo de funciones complejas y técnicas dentro del ecosistema empresarial.

Pues también está relacionado con la delimitación de estrategias de marketing y con la toma de decisiones para encontrar nuevas oportunidades de mercado.

Esto también ayuda a sacar provecho de las tendencias emergentes, recuerda la importancia de ir un paso por delante de las necesidades de tu público objetivo.

Sin duda, esta es una de las ventajas más competitivas de la aplicación de una metodología BI para el manejo y la toma de decisiones en el ámbito empresarial.

Proporciona el estado actual de la organización de una manera precisa

La obtención de datos e información objetiva ayuda a entender cuáles son las fortalezas y las debilidades de un negocio.

A partir de esto es posible identificar cuáles son las prioridades, pues en una empresa hay mucho que atender. Este proceso es clave para mejorar la gestión de los recursos y consolidar mejores estrategias que faciliten la obtención de los objetivos corporativos.

Este tipo de informes pueden contener información global acerca del estado de la empresa en tiempo real, pero también puede quedar segmentado en función del avance y desarrollo de los distintos departamentos de la misma.

Retos en el análisis de datos con BI

  • La implementación de programas de ETL para el análisis de datos puede suponer un proyecto más complejo y costoso, aunque también es muchísimo más flexible y con pocas limitaciones.
  • Actualmente hay una gran variedad de herramientas para el análisis de Business Intelligence, lo cual puede dificultar hasta cierto punto la selección de los recursos más competitivos.
  • Este tipo de proyectos pueden aumentar el presupuesto de los servicios de Cloud Computing, consulta nuestra guía para disminuir costes en este aspecto y aprovechar las ventajas de la metodología BI.

¿Cómo aplicar la inteligencia de negocios en diversos sectores?

Basta con analizar las ventajas competitivas del análisis de datos en Business Intelligence para entender su importancia dentro del manejo empresarial.

Esto no solo aplica en la gestión de grandes empresas sino incluso para sacar adelante a los negocios emergentes. Tampoco es una metodología que se centre únicamente en el sector industrial, sino que su aplicación es variada en múltiples sectores.

  • Gestión de manufactura: es una herramienta muy competitiva para asumir los retos en la optimización de cadena de suministros y la gestión de inventarios.
  • Análisis y gestión en finanzas: su aplicación también es oportuna en el ámbito financiero pues ayuda a visualizar los riesgos y a mejorar el desempeño en la gestión de carteras.
  • BI en el sector salud: este es uno de los sectores donde se concentra mayor flujo de datos, la analítica ayuda a fomentar la optimización de recursos y a aportar soluciones a la medida de los retos que se presenten.
  • Analítica en el sector de la educación: incluso los proyectos de e-learning pueden beneficiarse de la analítica para evaluar las necesidades estudiantiles y mejorar la gestión académica, a partir del estudio de patrones.

Aspectos claves en la implementación de una estrategia de análisis de datos

Para finalizar, te compartiré cuáles son las fases que se desempeñan en el análisis de datos basada en una metodología de inteligencia de negocios.

  • Definición: primero hay que definir los objetivos, esto se caracteriza por ser claros, competentes con la identidad corporativa y cuantificables.
  • Fuentes: es necesario delimitar las fuentes para el desarrollo de una base de datos competente con la alineación de los objetivos.
  • Recopilación: luego hay que extraer los datos de las fuentes previstas para comenzar a almacenarlos de manera segura.
  • Procesamiento: en esta fase es oportuno ejercer la limpieza de datos y aplicar técnicas de estadísticas para la visualización de tendencias.
  • Presentación: consiste en los pasos ejercidos para la visualización de los datos, deben poder evaluarse de manera práctica con elementos interactivos como gráficas.

Poner en práctica el análisis de datos en Business Intelligence es un paso coherente para mantener el óptimo crecimiento y funcionamiento de tu empresa.

No olvides que aporta ventajas competitivas, como descubrir las tendencias del mercado a partir de patrones del comportamiento del consumidor o identificar las mejores estrategias de marketing según el contexto comercial.

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