Introducción a la analítica de negocios y la analítica de datos
Análisis y Analítica; debido a la similitud de las palabras, algunas personas creen que comparten el mismo significado y por lo tanto las usan indistintamente. Técnicamente no es correcto, hay de hecho una diferencia entre las dos y la razón por la que una de ellas se utiliza a menudo en lugar de la otra es derivado de la falta de una comprensión transparente de ambas.

El análisis es el proceso de dividir un tema complejo o sustancia en partes más pequeñas para obtener una mejor comprensión de él. La técnica se ha aplicado en el estudio de las matemáticas y la lógica desde antes de Aristóteles, aunque el análisis como concepto formal es un desarrollo relativamente reciente. Sin embargo es importante recordar una cosa, el análisis se realiza sobre cosas que ya hán ocurrido en el pasado.

La analítica es el análisis computacional sistemático de datos o estadísticas. Se utiliza para el descubrimiento, interpretación y comunicación de patrones significativos en los datos. También implica aplicar patrones de datos para una toma de decisiones efectiva. En general se refiere al futuro explorando los potenciales eventos por venir. Se divide en dos grandes áreas Analítica cualitativa y la Analítica cuantitativa.

A diferencia de la Inteligencia de negocios (BI), la Analítica de negocios (BA, Business Analytics) pone su atención sólo en el desarrollo de los modelos de análisis descriptivos.

Ello convierte a la Analítica de negocios en un área más técnica y menos estratégica, valiéndose de la simulación de situaciones con las cuales realizar predicciones.

También se diferencia de la Ciencia de datos, haciendo preguntas más específicas y cerradas que no implican métodos estadísticos avanzados. Aunque puede requerir, en ocasiones de la Ciencia de datos.

La Analítica de negocios forma parte de la Inteligencia de negocios, y no al revés.

Desde una perspectiva técnica, la Analítica de negocios tiene un comportamiento similar a las estrategias de mantenimiento, buscando anticiparse a situaciones futuras para valerse de ellas o evitarlas.

De esa forma, se emplean herramientas de análisis y se toman en cuenta tendencias para aprovechar oportunidades en el mercado.

Como término, la analítica de datos se refiere predominantemente a una variedad de aplicaciones, desde inteligencia de negocios básica, elaboración de informes y procesamiento analítico en línea (OLAP) hasta diversas formas de análisis avanzados.

En ese sentido, es similar en naturaleza a la analítica de negocios, otro término general para los enfoques de análisis de datos, con la diferencia de que este último está orientado a los usos comerciales, mientras que el análisis de datos tiene un enfoque más amplio.

Las iniciativas de análisis de datos pueden ayudar a las empresas a aumentar los ingresos, mejorar la eficiencia operativa, optimizar las campañas de marketing y los esfuerzos de servicio al cliente, responder más rápidamente a las tendencias del mercado emergente y obtener una ventaja competitiva sobre los rivales, todo con el objetivo final de aumentar el rendimiento empresarial.

En un nivel alto, las metodologías de analítica de negocios incluyen análisis de datos exploratorios (ADE), que busca patrones y relaciones en los datos, y análisis de datos confirmatorios (ADC), que aplica técnicas estadísticas para determinar si las hipótesis sobre un conjunto de datos son verdaderas o falsas.

La ADE a menudo se compara con el trabajo de un detective, mientras que la ADC es similar al trabajo de un juez o jurado durante un juicio, una distinción que el estadístico John W. Tukey hizo por primera vez en su libro de 1977 “Exploratory Data Analysis”.

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