ES 
DE 
EN 
FR 
Las empresas utilizan constantemente nuevas tecnologías y herramientas para procesar eficazmente los volúmenes de datos, cada vez mayores. Solo así pueden obtener de los datos la información adecuada y tomar decisiones empresariales bien fundadas.
La analítica empresarial desempeña un papel clave en este sentido. Le mostramos cómo funciona la analítica empresarial, dónde puede utilizarla y cómo puede beneficiarse de ella su empresa. También explicamos por qué la inteligencia artificial marca la diferencia decisiva.
Resumen de los hechos más importantes
- Las técnicas de análisis empresarial más importantes son el análisis descriptivo, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo.
- Entre las principales ventajas de la analítica de datos empresariales figuran la mejora de la toma de decisiones, la optimización de los procesos y el ahorro de costes.
- Los retos decisivos son la disponibilidad de datos de alta calidad y el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos.
- Los campos de aplicación de la analítica empresarial son la sanidad, el sector financiero y la industria manufacturera.
- Con Konfuzio, las empresas integran una potente inteligencia artificial en su procesamiento de documentos, lo que automatiza importantes procesos empresariales. Hable ahora con uno de nuestros expertos y descubra cómo Konfuzio puede optimizar su flujo de trabajo documental.
Business Analytics - Definición
La analítica empresarial describe el uso de análisis de datos y modelos estadísticos para comprender los procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones y alcanzar objetivos estratégicos. El método utiliza tecnologías y herramientas para recopilar, procesar y analizar amplios datos de la empresa.
El principal objetivo de las técnicas de análisis empresarial es tomar decisiones basadas en datos y aumentar la eficacia operativa.
Para ello, identifican patrones y tendencias en los datos históricos, mientras que los modelos de previsión predicen la evolución futura. La analítica empresarial comprende varios enfoques, como la analítica descriptiva, la analítica predictiva y la analítica prescriptiva, para evaluar y optimizar distintos aspectos del rendimiento empresarial.
Técnicas de análisis empresarial
La analítica empresarial utiliza diversas técnicas para analizar los datos existentes en la empresa. Los tres métodos siguientes desempeñan un papel especialmente importante:
Análisis descriptivo
En El análisis descriptivo se centra en comprender y describir acontecimientos pasados. Utiliza la visualización de datos y la elaboración de informes para identificar patrones y tendencias. En la práctica, por ejemplo, un minorista analiza los datos de ventas del año anterior para identificar tendencias estacionales y ajustar los niveles de existencias en consecuencia.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para predecir acontecimientos y sucesos futuros. Por ejemplo, una compañía de seguros utiliza el análisis predictivo para minimizar el riesgo de Reclamaciones y adoptar medidas preventivas.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo va más allá de la predicción y genera modelos de simulación mediante el uso de algoritmos de optimización, Aprendizaje automático Recomendaciones de actuación para lograr los resultados deseados. En la práctica, por ejemplo, una aerolínea utiliza análisis prescriptivos para planificar rutas y horarios de vuelo óptimos con el fin de maximizar la eficiencia en el consumo de combustible.
Análisis empresarial frente a inteligencia empresarial
Tanto la analítica empresarial como la inteligencia empresarial utilizan el análisis de datos, pero se centran en aspectos diferentes. La inteligencia empresarial se centra principalmente en el análisis retrospectivo de datos históricos para obtener información sobre el rendimiento pasado.
Las técnicas de análisis empresarial van más allá e integran análisis predictivos para futuros desarrollos y análisis prescriptivos para derivar recomendaciones proactivas de actuación. Aunque ambos enfoques utilizan datos históricos, la analítica empresarial pretende mejorar las decisiones basadas en datos incorporando el pasado, el presente y el futuro al proceso de análisis.
Análisis de negocio frente a análisis de datos
Mientras que la analítica empresarial se centra en el uso de análisis de datos para mejorar los procesos empresariales y alcanzar objetivos estratégicos. Análisis de datos principalmente en el análisis básico de datos, sin objetivos empresariales específicos.
La analítica de datos se centra, por tanto, en la recopilación, organización y almacenamiento de datos. El objetivo es utilizar tecnologías como Minería de datos y limpieza de datos para identificar tendencias y resolver problemas.
Análisis empresarial frente a ciencia de datos
A diferencia de la analítica empresarial, que se centra en el uso de análisis de datos para mejorar las decisiones empresariales, la ciencia de los datos abarca una gama más amplia de actividades. Utiliza análisis estadísticos, informática, análisis de datos y aprendizaje automático para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y no estructurados. La ciencia de datos también desarrolla algoritmos, por ejemplo. Mientras que la analítica empresarial se centra, por tanto, en requisitos empresariales específicos, la ciencia de datos investiga Ciencia de datos preguntas más exhaustivas basadas en datos.
Análisis de negocio: ventajas para las empresas
La analítica de datos empresariales genera amplios beneficios para las empresas en varios niveles de negocio. Entre ellos se incluyen los siguientes:
Procesos optimizados
Mediante el uso de técnicas de análisis empresarial, las empresas asignan sus recursos de forma más eficiente y trabajan de forma más productiva. De este modo, optimizan sus procesos operativos y ofrecen mejores resultados en menos tiempo.
Planificación estratégica optimizada
El método proporciona información sobre las tendencias del mercado, las estrategias de la competencia y otros parámetros clave que constituyen la base de una planificación estratégica sólida. Gracias a los datos, las empresas pueden desarrollar estrategias analíticas más eficaces y mejor adaptadas a las condiciones actuales del mercado.
Mejora de la toma de decisiones
La analítica empresarial proporciona a las organizaciones información basada en datos sobre las necesidades de los clientes y las estrategias de la competencia. Esto les permite identificar las áreas que necesitan mejoras y tomar decisiones con conocimiento de causa.
Ahorro de costes
Mediante el uso selectivo de análisis empresariales, las empresas aportan transparencia a sus procesos. Esto les permite desplegar sus recursos de forma más selectiva y reducir así sus costes de explotación.
Mejora de la experiencia del cliente
Las técnicas de análisis empresarial permiten comprender mejor las necesidades de los clientes y su satisfacción. Esto permite a las empresas desarrollar productos y servicios que cumplan las expectativas del grupo destinatario.
4 retos clave de la analítica empresarial
Para beneficiarse de la analítica de datos empresariales, las empresas deben preparar primero sus procesos para las técnicas y métodos. En el proceso suelen enfrentarse a estos retos:
Diversas fuentes de datos
El creciente número de dispositivos conectados a Internet genera una gran variedad de datos empresariales. Además, estos datos suelen ser de distintos tipos y formatos. Para analizar los datos de forma eficiente, las empresas necesitan encontrar una forma de procesar y preparar enormes cantidades de datos. Y: el almacenamiento de grandes cantidades de datos también puede ser un problema. Las empresas suelen necesitar un Lago de datospara capturar grandes cantidades de datos no estructurados.
Calidad e integración de datos
La calidad de los datos es crucial para realizar análisis precisos. Los datos incompletos, incoherentes o incorrectos conducen a resultados distorsionados. Integrar datos de distintas fuentes, que pueden tener formatos o estructuras diferentes, es una tarea compleja. La falta de normas provoca dificultades a la hora de fusionar e interpretar los datos.
Protección de datos y cumplimiento de la normativa
Al utilizar datos para análisis avanzados, las empresas deben asegurarse de que cumplen la normativa de protección de datos y las directrices de cumplimiento. Esto se aplica en particular a los datos sensibles. Por tanto, la anonimización de los datos y la aplicación de prácticas de datos seguras son aspectos clave para cumplir los requisitos legales.
Falta de experiencia
Para utilizar eficazmente el análisis empresarial, es necesario conocer a fondo los conceptos y métodos analíticos asociados. La falta de conocimientos por parte de los responsables de la toma de decisiones y los analistas conduce a malentendidos o interpretaciones incorrectas de los datos. Esto perjudica la calidad de las decisiones basadas en datos. La formación y el perfeccionamiento son importantes para colmar estas lagunas.
Análisis empresarial: ejemplos de varios sectores
La analítica de datos empresariales tiene numerosos ámbitos de aplicación. Para comprender mejor su impacto en los procesos empresariales, echamos un vistazo al uso de estas tecnologías en diversos sectores:
Venta al por menor
Un minorista utiliza los análisis para optimizar los niveles de existencias basándose en datos históricos de ventas, tendencias estacionales y previsiones de demanda. Esto reduce el exceso de existencias, minimiza los costes de almacenamiento y garantiza que los productos más populares estén siempre disponibles. También mejora la satisfacción del cliente.
Sanidad
Un hospital utiliza análisis de datos empresariales para predecir la utilización prevista de los pacientes y planificar en consecuencia recursos como el personal y las camas. Esta gestión más eficiente de los recursos reduce los tiempos de espera, mejora el servicio al paciente y optimiza el uso de las capacidades existentes.
Servicios financieros
Un banco utiliza herramientas adecuadas para analizar los datos de las transacciones e identificar patrones de actividad fraudulenta. La rápida detección de transacciones fraudulentas minimiza las pérdidas financieras y refuerza la confianza de los clientes en la seguridad de sus transacciones financieras.
Producción
Una empresa manufacturera utiliza la analítica empresarial para analizar los datos de los sensores de las máquinas y predecir posibles fallos. Esto permite que el mantenimiento predictivo reduzca el tiempo de inactividad no planificado, disminuya los costes de mantenimiento y optimice la eficiencia de las instalaciones de producción.
Telecomunicaciones
Una empresa de telecomunicaciones utiliza la analítica empresarial para analizar los datos de sus clientes e identificar segmentos con comportamientos similares. De este modo, puede crear ofertas personalizadas basadas en segmentos de clientes. Esto aumenta la fidelidad y la satisfacción de los clientes.
Software de análisis empresarial: analice los datos empresariales de forma eficaz con IA
Las empresas pueden encontrar en el mercado numerosas herramientas de business analytics con las que analizar sus datos y tomar decisiones bien fundamentadas. Sin embargo, para recopilar y analizar las enormes cantidades de datos de forma eficiente, necesitan una herramienta de business analytics con inteligencia artificial. Sólo así pueden obtener rápidamente los datos que necesitan para tomar mejores decisiones y obtener una ventaja competitiva. En la práctica, la IA ofrece estas ventajas:
Reconocimiento automático de patrones
Las mejores herramientas de análisis empresarial con IA reconocen automáticamente patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, incluso aquellos que son difíciles de identificar para los analistas humanos. Con software sin IA, las empresas tienen que reconocer patrones manualmente, lo que cuesta tiempo y recursos.
Análisis de pronóstico
El software de análisis empresarial con IA realiza predicciones automatizadas basadas en datos históricos y tendencias actuales. De este modo, las empresas no tienen que depender de las conclusiones manuales, a menudo inexactas, de los modelos estadísticos.
Depuración automática de datos
El mejor software de análisis empresarial cuenta con algoritmos basados en IA que limpian automáticamente los volúmenes de datos, añaden los valores que faltan e identifican los valores atípicos. Sin esta automatización, los empleados tienen que comprobar los datos manualmente. Esto lleva mucho tiempo y es propenso a errores.
Mejores recomendaciones personalizadas
Las herramientas de análisis empresarial con inteligencia artificial ofrecen recomendaciones personalizadas a las empresas en función de sus necesidades y objetivos individuales. Sin el apoyo de los algoritmos de IA, los empleados tienen que aplicar por sí mismos los resultados del análisis de datos a sus objetivos empresariales.
Análisis en tiempo real
Los análisis empresariales con IA permiten realizar análisis en tiempo real, ya que los algoritmos son capaces de reaccionar rápidamente a los cambios en los patrones de datos. Sin IA, las empresas necesitan más tiempo para reaccionar a la evolución del mercado.
Apoyo automatizado a la toma de decisiones
El mejor software de análisis empresarial con IA ofrece a las empresas un apoyo automatizado para la toma de decisiones mediante la generación de recomendaciones para la acción basadas en análisis de datos y hallazgos de IA. Sin IA, las empresas tienen que evaluar por sí mismas las posibles líneas de actuación.
Análisis empresarial en el ámbito de la inteligencia documental - con Konfuzio
La analítica empresarial es un pilar clave de la competitividad en el actual mundo de los negocios impulsado por los datos. Las tecnologías y herramientas les ayudan a obtener información valiosa de sus datos para tomar decisiones informadas y abrir nuevas áreas de negocio.
Konfuzio es un proveedor alemán de software especializado en Inteligencia documental se ha especializado. La herramienta permite extraer y analizar eficazmente información crucial de cualquier tipo de documento.
También cuenta con una sofisticada inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, Procesamiento del lenguaje natural y Aprendizaje profundo y ha recibido formación sobre más de 100.000 documentos.
En la práctica, esto significa que, independientemente de cómo y dónde reciban los documentos las empresas, por ejemplo, por correo electrónico o postal, Konfuzio extrae automáticamente la información necesaria para el análisis empresarial y la prepara para un procesamiento posterior eficaz. Por lo tanto, el software es adecuado para una amplia gama de áreas de negocio e industrias que necesitan obtener información a partir de datos no estructurados.
