Para comprender el funcionamiento de Business Analytics, dividámoslo en un marco simple que se sigue comúnmente:
Defina el problema comercial: identifique y articule claramente el problema o desafío específico que debe abordarse a través del análisis.
Confirme la disponibilidad de recursos: garantice la disponibilidad de los datos necesarios, las habilidades requeridas, el tiempo asignado y el presupuesto para abordar el problema comercial de manera efectiva.
Recopile y limpie los datos: recopile datos relevantes de varias fuentes y garantice su precisión y calidad a través de una limpieza y preprocesamiento exhaustivos.
Cree un Producto Mínimo Viable (MVP): Desarrolle una versión inicial de la solución o modelo de análisis que aborde el problema comercial de una manera básica pero funcional.
Recopile comentarios de las partes interesadas sobre el MVP: Comparta el MVP con las partes interesadas relevantes y recopile sus aportes e ideas para refinar y mejorar la solución.
Si se aprueba, planifique la automatización o la producción: si el MVP recibe la aprobación, elabore un plan para automatizar el proceso de análisis o ampliarlo para la producción.
Adáptese a la estrategia cambiante y cree nuevos procesos: ajuste la estrategia de análisis en función de las necesidades comerciales cambiantes y cree nuevos procesos con la documentación adecuada para garantizar la eficacia y la escalabilidad.
Optimice según el acuerdo de las partes interesadas: optimice continuamente la solución de análisis en función del marco de tiempo y los objetivos acordados con las partes interesadas.
Ahora, exploremos los diversos métodos utilizados para el análisis de datos: Recopilación del análisis inicial: los métodos para recopilar el análisis inicial pueden variar según las empresas.
Sin embargo, muchas empresas emplean modelos predictivos, un enfoque complejo que aprovecha informes precisos basados en patrones para tomar decisiones informadas en tiempo real.
Otros métodos varían en sofisticación, desde utilizar inteligencia artificial para predecir datos hasta usar funciones estadísticas dentro de una hoja de cálculo.
Tipos de análisis:
Análisis descriptivo: este tipo se enfoca en resumir datos históricos y comprender eventos pasados. El análisis descriptivo ayuda a identificar tendencias, patrones y anomalías en los datos. A menudo se usa para generar informes y paneles que brindan información sobre el rendimiento comercial.
Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico tiene como objetivo comprender las razones detrás de los eventos pasados. Implica un examen detallado de los datos para identificar las causas fundamentales de tendencias o patrones específicos. El análisis de diagnóstico ayuda a descubrir los factores que impulsan el rendimiento empresarial y revela áreas de mejora.
Análisis predictivo: este tipo gira en torno a la previsión de eventos futuros basados en datos históricos. El análisis predictivo emplea modelos estadísticos para hacer predicciones y ayuda a identificar oportunidades y riesgos potenciales. Empodera la toma de decisiones basada en datos para optimizar el rendimiento empresarial.
Analítica prescriptiva: la analítica prescriptiva se centra en recomendar acciones basadas en los conocimientos adquiridos. Utiliza técnicas de optimización y simulación para determinar el mejor curso de acción para lograr objetivos comerciales específicos.
Estos tipos de análisis representan la curva de madurez de los análisis y ofrecen una progresión desde el análisis descriptivo de datos históricos hasta recomendaciones prescriptivas para acciones futuras. Para obtener detalles sobre qué carreras son posibles con un título en Business Analytics, consulte esta infografía: Para comprender el funcionamiento de Business Analytics, dividámoslo en un marco simple que se sigue comúnmente:
Defina el problema comercial: identifique y articule claramente el problema o desafío específico que debe abordarse a través del análisis.
Confirme la disponibilidad de recursos: garantice la disponibilidad de los datos necesarios, las habilidades requeridas, el tiempo asignado y el presupuesto para abordar el problema comercial de manera efectiva.
Recopile y limpie los datos: recopile datos relevantes de varias fuentes y garantice su precisión y calidad a través de una limpieza y preprocesamiento exhaustivos.
Cree un Producto Mínimo Viable (MVP): Desarrolle una versión inicial de la solución o modelo de análisis que aborde el problema comercial de una manera básica pero funcional.
Recopile comentarios de las partes interesadas sobre el MVP: Comparta el MVP con las partes interesadas relevantes y recopile sus aportes e ideas para refinar y mejorar la solución.
Si se aprueba, planifique la automatización o la producción: si el MVP recibe la aprobación, elabore un plan para automatizar el proceso de análisis o ampliarlo para la producción.
Adáptese a la estrategia cambiante y cree nuevos procesos: ajuste la estrategia de análisis en función de las necesidades comerciales cambiantes y cree nuevos procesos con la documentación adecuada para garantizar la eficacia y la escalabilidad.
Optimice según el acuerdo de las partes interesadas: optimice continuamente la solución de análisis en función del marco de tiempo y los objetivos acordados con las partes interesadas.
Ahora, exploremos los diversos métodos utilizados para el análisis de datos: Recopilación del análisis inicial: los métodos para recopilar el análisis inicial pueden variar según las empresas.
Sin embargo, muchas empresas emplean modelos predictivos, un enfoque complejo que aprovecha informes precisos basados en patrones para tomar decisiones informadas en tiempo real.
Otros métodos varían en sofisticación, desde utilizar inteligencia artificial para predecir datos hasta usar funciones estadísticas dentro de una hoja de cálculo.
Tipos de análisis:
Análisis descriptivo: este tipo se enfoca en resumir datos históricos y comprender eventos pasados. El análisis descriptivo ayuda a identificar tendencias, patrones y anomalías en los datos. A menudo se usa para generar informes y paneles que brindan información sobre el rendimiento comercial.
Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico tiene como objetivo comprender las razones detrás de los eventos pasados. Implica un examen detallado de los datos para identificar las causas fundamentales de tendencias o patrones específicos. El análisis de diagnóstico ayuda a descubrir los factores que impulsan el rendimiento empresarial y revela áreas de mejora.
Análisis predictivo: este tipo gira en torno a la previsión de eventos futuros basados en datos históricos. El análisis predictivo emplea modelos estadísticos para hacer predicciones y ayuda a identificar oportunidades y riesgos potenciales. Empodera la toma de decisiones basada en datos para optimizar el rendimiento empresarial.
Analítica prescriptiva: la analítica prescriptiva se centra en recomendar acciones basadas en los conocimientos adquiridos. Utiliza técnicas de optimización y simulación para determinar el mejor curso de acción para lograr objetivos comerciales específicos.Estos tipos de análisis representan la curva de madurez de los análisis y ofrecen una progresión desde el análisis descriptivo de datos históricos hasta recomendaciones prescriptivas para acciones futuras. Para obtener detalles sobre qué carreras son posibles con un título en Business Analytics, consulte esta infografía: What Can You Do With a Degree in Business Analytics? | Hult International Business School.
