Existen diversas técnicas en la an����í�پ����� de negocios para Las más comunes son el análisis descriptivo, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo:

• El análisis descriptivo proporciona información sobre lo que ha ocurrido en el pasado y cómo se encuentra actualmente la empresa.
• El predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos para predecir eventos futuros y tendencias.
• El análisis prescriptivo sugiere acciones y decisiones recomendadas para maximizar los resultados

Cómo aplicar la an����í�پ����� de negocio en las empresas

Ahora que ya sabemos qué es y en qué consiste la an����í�پ����� de negocio, el siguiente paso es discernir la mejor forma en que se puede implementar dentro de una empresa. Para aplicar la an����í�پ����� de datos al negocio y generar valor, es necesario seguir un proceso estructurado, con el objetivo de obtener información valiosa y tomar decisiones fundamentadas. Estos son los pasos más importantes:

1. Definir los objetivos: Comienza por identificar claramente los objetivos comerciales que deseas alcanzar mediante el uso de la an����í�پ����� de datos. Estos objetivos pueden incluir aumentar las ventas, mejorar la eficiencia operativa, optimizar la cadena de suministro, personalizar la experiencia del cliente, entre otros.
2. Recopilar los datos más relevantes: Identifica y recopila los datos necesarios para abordar tus objetivos. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos internas, registros de ventas, datos de clientes, datos de redes sociales, información de sensores, entre otros. Es muy importante recopilar datos de calidad y en cantidad suficiente para que puedas respaldar el análisis.
3. Limpiar y preparar los datos: Antes de realizar el análisis, es importante limpiar y preparar los datos para garantizar su calidad y consistencia, lo que conlleva eliminar datos duplicados o corregir errores. La limpieza de datos es crucial para obtener resultados precisos y confiables.
4. Aplicar técnicas de análisis: Utiliza técnicas de análisis apropiadas para explorar los datos y extraer información relevante. De las tres explicadas, puedes escoger la más adecuada según tus objetivos comerciales y los datos disponibles.
5. Interpretar los resultados: Examina los resultados del análisis y busca insights significativos que puedan informar tus decisiones empresariales. Busca patrones, tendencias, correlaciones o anomalías e interpreta los resultados en función del contexto empresarial.
6. Monitorear y ajustar: Establece un sistema de seguimiento para monitorear continuamente el rendimiento y los resultados después de implementar las decisiones tomadas. En resumen, esto te permitirá evaluar la efectividad de las decisiones y realizar ajustes si es necesario.

Beneficios de tener an����í�پ����� de datos aplicada a negocios

Hay algo que está claro, y es que se aplica la an����í�پ����� de negocios para generar valor en empresas. Pero, uno a uno, ¿cuáles son los principales beneficios que obtiene una empresa si aplica este tipo de procesos? Vamos allá:

Toma de decisiones informada

La an����í�پ����� de datos aplicada a negocios proporciona información precisa que respalda la toma de decisiones. Por tanto, al comprender mejor los datos y patrones subyacentes, los líderes empresariales pueden tomar decisiones más fundamentadas y estratégicas, lo que reduce la incertidumbre y aumenta las posibilidades de éxito.

Identificación de oportunidades

Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, la an����í�پ����� de negocios puede revelar oportunidades de crecimiento, nichos de mercado y áreas de mejora. Y por ello permite a las organizaciones identificar nuevas oportunidades comerciales, optimizar sus operaciones y ofrecer productos y servicios más personalizados y adaptados a las necesidades de los clientes.

Mejora de la eficiencia operativa

Al analizar los datos, las pueden identificar ineficiencias y cuellos de botella en sus procesos operativos. Esto les permite realizar mejoras y optimizaciones para aumentar la eficiencia, reducir costos y mejorar la calidad del producto o servicio.

Personalización de la experiencia del cliente

La an����í�پ����� de datos permite a las organizaciones comprender mejor a sus clientes y ofrecer experiencias más personalizadas. De hecho, al analizar datos demográficos, patrones de compra, preferencias y comportamientos de los clientes, las empresas pueden ofrecer recomendaciones más precisas, campañas de marketing dirigidas y un servicio al cliente más adaptado, lo que mejora la satisfacción y la fidelidad del cliente.

Detección y prevención de fraudes

La an����í�پ����� de negocios para la generación de valor puede ayudar a las empresas a detectar y prevenir actividades fraudulentas. También al analizar patrones y anomalías en los datos financieros y de transacciones, es posible identificar comportamientos sospechosos y tomar medidas preventivas para minimizar el riesgo de fraude.

Optimización de la cadena de suministro

Al utilizar la an����í�پ����� de datos, las organizaciones pueden mejorar la gestión de su cadena de suministro. También al analizar los datos de inventario, demanda, pronósticos y tiempos de entrega, es posible optimizar la planificación, el aprovisionamiento y la distribución, lo que reduce los costos, mejora la eficiencia y garantiza la disponibilidad de productos.

Mejora de la eficacia del departamento de marketing y las estrategias de ventas

La an����í�پ����� de negocios puede ayudar a mejorar la efectividad de las estrategias de y ventas. Por tanto, al analizar los datos de marketing, como el rendimiento de las campañas publicitarias, las preferencias del cliente y los canales de ventas más eficaces, las empresas pueden ajustar y optimizar sus estrategias para aumentar la adquisición de clientes y las tasas de conversión. De hecho, esto genera un valor adicional al impulsar el crecimiento y los ingresos de la empresa.

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La percepción de la marca, incluyendo el lado emocional, es una de las claves del éxito de un negocio. El cliente en la era digital no solo quiere comprar sino sentirse especial. Y el CRM es la herramienta con la que se puede fortalecer esa relación.��

¿Qué es un CRM?

Un CRM es una solución digital imprescindible en nuestros días para gestionar las relaciones con los clientes. Sus siglas responden al término Customer Relationship Management, que traducimos normalmente como “gestión de las relaciones con clientes”.

Las estrategias de marketing han evolucionado desde que Internet se convirtió en la herramienta que los usuarios emplean para buscar información, comparar, consultar dudas y comprar productos o servicios.

Las compañías necesitan abordar ahora su relación con el cliente de forma integral, con una visión de 360º. Un CRM trabaja el desde todas las áreas:

• Gestión comercial.
• Estrategia de marketing.
• Atención al cliente.
• Servicio posventa.

Todas las acciones de la compañía se orientan a mejorar la atención y las relaciones con clientes actuales y potenciales. Las herramientas CRM incluyen todas las funcionalidades necesarias para planificar, analizar resultados y tomar decisiones basadas en datos.��

El objetivo que se persigue es potenciar la satisfacción y la fidelización de clientes y usuarios para incrementar las ventas recurrentes y cruzadas.

¿Qué es la experiencia de cliente?

La experiencia de cliente o customer experience es un concepto que, en ocasiones, se confunde con el servicio al cliente. Aunque están relacionados, estos dos términos no son sinónimos.

El servicio o atención al cliente hace referencia a la asistencia o soporte que reciben las personas que han adquirido un servicio o producto. Por tanto, es solo una parte de todo lo que engloba la experiencia del cliente (CX).

Esta última comprende todo el proceso de venta, desde el momento en el que un usuario busca una solución para determinada necesidad. La CX incluye todos los canales y puntos de contacto entre la marca y el consumidor:

• Búsquedas en Internet.
• Recorrido por la página web o comercio electrónico.
• Visita a la tienda física.
• Solicitud de información sobre un producto o servicio.
• Interacciones en las redes sociales de la marca.
• Contacto por correo electrónico, teléfono o chat.
• Proceso de compra propiamente dicho.
• Recaptación de carritos abandonados.
• Sugerencias de ventas cruzadas.
• Suscripción a boletín de noticias y blog.
• Seguimiento de los envíos y devoluciones.
• Solución de incidencias y resolución de dudas.
• Seguimiento posventa para conocer el nivel de satisfacción.

A lo largo de este recorrido, cada cliente no solo vive una experiencia de compra. Además, tiene una percepción a nivel emocional que es lo que determina finalmente su sensación global de satisfacción. Esta es la clave para que vuelva a comprar, recomiende a otros y se convierta en embajador de la marca.

En este contexto, las organizaciones deben centrarse en conocer cuáles son los intereses de sus clientes potenciales y cómo pueden sentirse más satisfechos. Según un , el 86 % de los compradores están dispuestos a pagar más a cambio de una excelente experiencia del cliente.��

No solo es imprescindible proporcionar la mejor CX posible, sino poder medir el retorno de la experiencia (ROX). Esa información vital es la que proporciona un CRM con datos cuantificables.��

El análisis de los comportamientos permite diseñar estrategias ganadoras. La automatización del marketing posibilita que las acciones sean específicas y personalizadas.

¿Cómo mejora un CRM la experiencia del cliente?

Las herramientas CRM recopilan en una única base de datos toda la información de las gestiones comerciales, desde el primer contacto con el cliente potencial y durante todo el customer journey.

En un entorno digital como el actual, los consumidores esperan que las marcas ofrezcan una respuesta inmediata y omnicanal. El conocimiento profundo que se adquiere sobre cada cliente de manera individualizada permite conocer al cliente y comprender sus necesidades y expectativas para anticiparse al ellas.��

Gracias al CRM es posible gestionar de forma más sencilla las campañas de captación y de fidelización, controlar las acciones de los usuarios y diseñar estrategias comerciales con mayores posibilidades de éxito.

Las empresas que utilizan soluciones CRM para mejorar la experiencia de cliente generan mayores oportunidades de venta.��

Esto se consigue, principalmente, porque las plataformas CRM proporcionan funcionalidades esenciales como las siguientes:

• Segmentaciones detalladas.
• Análisis de las interacciones.
• Personalización de las ofertas y promociones.
• Presupuestos actualizados en tiempo real.
• Comunicación omnicanal con los consumidores.
• Respuestas ágiles y soluciones eficaces.
• Seguimiento de compras y entregas.
• Atención al cliente individualizada.
• Servicio posventa de máxima calidad.
• Acciones de remarketing y retargeting.
• An����í�پ�����s avanzadas para la toma de decisiones estratégicas.

En resumen, la gestión de las relaciones con los clientes mediante un CRM automatiza y agiliza los procesos. De esta forma, las empresas se anticipan a los deseos de los consumidores ofreciendo la respuesta que esperan.��

La consecuencia natural es que se optimizan los recursos, aumenta la rentabilidad y se incrementan las oportunidades de venta.

Funcionalidades de un CRM que mejoran la experiencia de cliente

El CRM puede impactar de forma positiva en la relación entre los clientes y la empresa. Las soluciones de �鶹ԭ�� para CX brindan experiencias fluidas que ayudan a fortalecer la fidelidad de sus clientes y son fáciles de escalar.

Las herramientas de gestión de las relaciones con el cliente permiten controlar y agilizar todas las áreas implicadas en las ventas:

• Datos del cliente.
• Comercio electrónico.
• Automatización de ventas.
• Atención al cliente.
• Soluciones de marketing.
• ���Բ���í�پ�������.

Las principales ventajas de las de �鶹ԭ�� son:��

1. Integración con su ERP.
2. Modularidad.
3. Escalabilidad.��

Cada organización puede configurar las funciones adecuadas para su industria y su forma de operar.��

No obstante, existen una serie de funciones básicas para toda empresa. Son las siguientes.

1. Gestión de base de datos

El sistema CRM aglutina en una sola base de datos toda la información relacionada con el cliente: llamadas, citas, correos y otras interacciones. Toda esta actividad se puede almacenar en la nube y consultar desde cualquier dispositivo con permisos de acceso.

2. Calendario de reuniones

Organizar las reuniones, citas y otros eventos con los clientes o los leads es una de las actividades que puede consumir gran parte de la jornada. Con un calendario sincronizado automáticamente esta tarea se gestiona con mayor agilidad. Gracias a las alertas y recordatorios, se evitan errores, retrasos y solapamientos.

3. Gestión de ventas

La gestión de ventas proporciona toda la información relevante de un cliente para satisfacer sus expectativas y, de esta forma, maximizar las oportunidades de venta. Otra de sus ventajas es que permite, incluso, recuperar clientes perdidos.

4. Automatización del marketing

Las campañas de marketing se orientan adecuadamente gracias al análisis del perfil del buyer persona, de las interacciones previas con la marca y de los resultados de los KPI que se han fijado en cada caso.��

Gracias a la automatización, además, se optimizan los recursos, se agilizan las tareas y el equipo puede concentrar sus esfuerzos en descubrir nuevas oportunidades de venta.��

5. Optimización de la comunicación

La comunicación bidireccional, tanto interna como externa, es uno de los pilares de la relación con el cliente. El CRM es un factor clave que favorece la fluidez entre departamentos y evita que un cliente quede sin respuesta o que reciba la misma información por varias vías, por ejemplo.��

6. Mejora de la atención al cliente

La atención al cliente y el servicio posventa son elementos esenciales en cualquier estrategia de marketing porque fortalece el vínculo entre el cliente y la marca.��

La respuesta ágil y adecuada ante una duda, un problema, una devolución o cualquier otro inconveniente marca la diferencia entre un consumidor satisfecho o descontento. Y ganar clientes satisfechos es la mejor forma de aportar un valor añadido a la marca.

7. Políticas de precios

Incrementar las ventas es el objetivo de toda organización. Sin embargo, no sirve de nada vender más si el aumento de las operaciones no lleva implícito un aumento de la rentabilidad.��

La gestión de cobros, la política de fijación de precios, las estrategias para diseñar ofertas y promociones son algunos de los aspectos que se pueden controlar con un CRM para lograr esa rentabilidad.��

8. An����í�پ�����s avanzadas

Las an����í�پ�����s avanzadas, basadas en herramientas de inteligencia artificial y big data, proporcionan una valiosa información sobre la marcha del negocio. Los datos, actualizados en tiempo real, se convierten en gráficos que permiten identificar fácilmente los objetivos alcanzados y las áreas de mejora.��

Todas las funciones del CRM contribuyen a mejorar los procesos de marketing y ventas de una organización. Si, además, esta solución está orientada hacia la experiencia del cliente, sus beneficios se multiplican. No solo se aumentan las ventas, sino que se establece un lazo con el cliente que traspasa la mera transacción comercial.

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¿Qué es Business Analytics?

La globalización y la gran competitividad de los mercados mundiales impulsa a tomar decisiones rápidas y acertadas que permitan garantizar la viabilidad de las organizaciones.��

La �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� actual recopila una ingente cantidad de datos sobre tendencias de consumo, y demás actividades de los usuarios. Para que toda esta información sea realmente útil se necesitan herramientas de procesamiento de datos que ofrezcan algo más que interpretaciones sobre hechos consumados.��

Hoy día, las empresas deben anticiparse y actuar con inmediatez. Predecir tendencias futuras del mercado es clave para lograr una mejor ventaja competitiva.��

La an����í�پ����� de negocio o Business Analytics es un campo todavía desconocido en muchos sectores de actividad a pesar de sus enormes posibilidades para crear oportunidades de crecimiento.��

Diferencias y similitudes entre Business Intelligence y Business Analytics

Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA), dos términos habituales al hablar de la eficiencia de la empresa, se interpretan a menudo como sinónimos. Y, aunque las diferencias entre ellos no son muchas, sí resultan relevantes.��

Ambos procesos tienen como objetivo organizar la información útil para mejorar la toma de decisiones. La principal diferencia se encuentra en qué información se recopila y cómo se utiliza.����

Business Intelligence

El o BI analiza la evolución de la empresa y los objetivos alcanzados hasta ese momento.����

Esta información se toma como base para detectar puntos de mejora, corregir procedimientos y revisar la estrategia de la compañía. Los análisis buscan mejorar los resultados en la gestión del desempeño.��

El software �鶹ԭ�� BusinessObjects Business Intelligence es la plataforma líder que ayuda a comprender las tendencias del mercado y sus causas. Gracias a su sistema de visualización gráfica y personalizada es posible obtener una visión de conjunto en tiempo real que permite evaluar riesgos, mejorar la eficiencia e identificar oportunidades.��

Business Analytics

Por su parte, el Business Analytics emplea los datos estadísticos para elaborar modelos predictivos orientados a mejorar la competitividad y la productividad de la empresa.����

Partiendo del análisis de la situación actual, la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� big data y la inteligencia artificial emplean algoritmos para pronosticar eventos. Basándose en la probabilidad, se realizan proyecciones de futuro con mínimos márgenes de error.����

Las han sido diseñadas para que cualquier empresa, sea cual sea su tamaño, pueda transformar sus datos en información inestimable.��

El análisis predictivo crea valor para las organizaciones. Esta herramienta ayuda a descubrir tendencias que sirven como punto de partida para tomar decisiones ágiles y orientadas a la innovación.��

Los procesos de BI y BA se complementan para potenciar la valía del dato aportando mayor perspectiva a este. Las herramientas de Business Analytics centralizan la información procedente de indicadores macroeconómicos, tendencias, y otras fuentes. Sus análisis se emplean para prever comportamientos futuros y perfilar con precisión las acciones que la organización debe emprender.��

Tipos de Business Analytics

El campo de acción de la an����í�پ����� de datos es muy amplio, aunque el objetivo común de todas las metodologías es mejorar la eficiencia operativa. El Business Analytics es un análisis específico de cuestiones esenciales relacionadas con el negocio, como los costes y los beneficios, para predecir eventos futuros.��

Existen diferentes tipos de BA que trabajan de formas distintas en la interpretación y gestión de datos.��

1. An����í�پ����� descriptiva

El análisis descriptivo es una interpretación de datos a lo largo del tiempo. Determinando los KPI y aplicando técnicas de extracción de datos, se identifican tendencias y patrones que proporcionan una visión global de la situación actual.����

Esta an����í�پ����� se suele utilizar para profundizar en el conocimiento del comportamiento de los clientes. Con esta información es más sencillo definir las estrategias de marketing más acertadas.����

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico evalúa el rendimiento de la organización en un periodo de tiempo. Mediante algoritmos para el desglose y cruce de datos, es posible conocer las causas de determinados eventos.��

Esta información ayuda a valorar la probabilidad de que dichas situaciones se puedan volver a producir. De este modo, se pueden poner en práctica acciones preventivas.����

3. An����í�پ����� predictiva

El análisis predictivo emplea modelos estadísticos y técnicas de machine learning para pronosticar resultados futuros.��

Partiendo de los resultados del análisis descriptivo, crear modelos de probabilidad de resultados que resultan de gran valor para los equipos de ventas y marketing.��

4. An����í�پ����� prescriptiva

El análisis prescriptivo estudia los datos del rendimiento y, basándose en ellos, recomienda acciones específicas para obtener los mejores resultados posibles.��

Combinando todas estas posibilidades de análisis de datos, la compañía puede orientar sus estrategias y ofrecer soluciones personalizadas para cada cliente en tiempo real.��

Cómo funciona la an����í�پ����� de negocios��

La an����í�پ����� de negocios extrae y procesa enormes cantidades de datos para determinar cuáles resultan útiles para aumentar los ingresos, la eficiencia y la productividad de la empresa.����

Los modelos proporcionados por las herramientas de Business Analytics sirven para tomar decisiones empresariales inteligentes y basadas en información objetiva.����

El proceso por el que BA obtiene concusiones vitales para la empresa se compone de las siguientes fases:����

• Agregación de datos. Los datos procedentes de todas las fuentes de información se recopilan, se organizan y se filtran.��
• Minería de datos. La minería de datos o data mining clasifica grandes conjuntos de datos con técnicas estadísticas y machine learning para establecer relaciones.��
• Identificación de secuencias. En esta fase se registran acciones predecibles que pueden ocurrir asociadas a otras acciones en forma de secuencia.������
• Minería de textos. Los textos no estructurados, como los comentarios en redes sociales, se exploran y organizan para obtener información cualitativa y cuantitativa.��
• Estimaciones predictivas. Cruzando toda la información histórica de un periodo específico efectúa previsiones de comportamientos futuros.��
• Análisis predictivo. Con diferentes técnicas estadísticas se crean modelos predictivos sobre posibles eventos futuros.��
• Simulación de escenarios. Una vez realizadas las predicciones, es posible utilizar técnicas de simulación para valorar diferentes escenarios.��

La herramienta proporciona una representación visual del conjunto de resultados obtenidos. Las tablas y gráficos permiten un análisis fácil y rápido de la situación, agilizando la toma de decisiones.��

Ventajas de emplear herramientas de Business Analytics

El potencial del big data es esencial para el crecimiento empresarial en todos los sectores de actividad porque permite aumentar el rendimiento controlando los costes. El análisis de datos proporciona una imagen completa de la organización y revela qué áreas necesitan mejorar.��

Descubra los a continuación:��

Incrementa la competitividad

Las herramientas de an����í�پ����� de negocio permiten a las empresas adaptarse a los continuos cambios del mercado y a las expectativas de los clientes. Además, proporciona información sobre la competencia, lo que favorece la toma de decisiones.��

Disminuye los riesgos

El análisis predictivo ofrece una valiosa información basada en el rendimiento y los patrones de comportamiento de los clientes. De este modo, es posible anticiparse a eventos futuros que pudieran comprometer la actividad de la empresa.��

Favorece la innovación��

La innovación es esencial para crecer en el entorno actual. La an����í�پ����� permite conocer con exactitud las y qué esperan de la compañía o de cualquier institución que opere en el sector.��

Mejora la productividad��

Evaluar los datos ayuda a comprender qué esperar de la fuerza de trabajo. Los resultados de los análisis son una fuente de información para los empleados. Al conocer la situación actual y los objetivos, el nivel de compromiso aumenta.����

En definitiva, los análisis permiten comprender las necesidades del cliente y emprender acciones encaminadas a aumentar su satisfacción.��

Cómo aprovechar la an����í�پ����� de negocio para el crecimiento

El uso de soluciones de software basadas en Business Analytics incrementa las posibilidades de superar con éxito los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones.��

La calidad de los datos que proporcionan estas herramientas facilita enormemente la tarea de monitorizar el progreso de la compañía y definir con precisión los objetivos de crecimiento.��

1. Gestión de proyectos

Las mediciones son fundamentales en la gestión empresarial, ya que ayudan a aumentar la productividad de la empresa optimizando flujos de trabajo.����

Las herramientas de BI realizan comprobaciones durante diferentes etapas del proyecto para mejorar la calidad del resultado. De esta manera, se obtiene un considerable ahorro de tiempo y recursos.��

2. Optimización del ciclo de ventas

La an����í�پ����� rastrea datos como el número de nuevos clientes, los embudos de ventas y las acciones más exitosas para localizar áreas potenciales de crecimiento en el ciclo de ventas.��

El seguimiento de la tasa de conversión de clientes ayuda a poner en práctica estrategias de marketing capaces de mejorar el ROI.��

3. Gestión de finanzas

Las métricas rastrean los gastos empresariales, las facturas por pagar, los ingresos, los gastos directos e indirectos, etc. El correcto seguimiento de los datos financieros garantiza una gestión adecuada del flujo de efectivo.��

Los análisis predictivos permiten optimizar los presupuestos y determinar cuándo y dónde invertir o reducir el gasto.��

En la actualidad, las organizaciones tienen acceso a ingentes cantidades de datos que proporcionan una valiosa información sobre patrones de compra y la evolución del mercado. Todos estos datos no son útiles si no se procesan adecuadamente con herramientas digitales avanzadas.��

Las soluciones basadas en Business Analytics recopilan, filtran y centralizan los datos en una sola ubicación. Esta visión de conjunto en tiempo real proporciona una base de conocimiento vital para la eficiencia de la empresa.����

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5 tendencias clave para tu negocio en 2021

Conocer��qué es el��Business Analytics��y cómo contribuye a la toma de decisiones es el paso previo para mejorar��los��resultados��empresariales.��

¿Qué es Business Analytics?

La��an����í�پ����� empresarial��sirve para��definir estrategias de��marketing��y fundamentar decisiones��relacionadas con el crecimiento y expansión del negocio. Todo esto es posible gracias a la información que proporcionan las��tecnologías��de��an����í�پ�������de datos.������

Las principales��funciones del��Business Analytics��son estudiar��y analizar��grandes volúmenes de datos,��detectar tendencias de mercado mediante modelos predictivos��y utilizar esos datos para anticiparse a��los��cambios.��

La an����í�پ����� de datos trabaja en tres áreas complementarias: descriptiva, predictiva y prescriptiva.��

• La��an����í�پ����� descriptiva��identifica patrones y tendencias.��
• La��an����í�پ����� predictiva��determina la probabilidad de eventos futuros.��
• La��an����í�پ����� prescriptiva��ayuda a decidir qué acciones pueden mejorar los resultados.��

Todas ellas están relacionadas de alguna forma con��la an����í�پ����� empresarial, aunque con matices, como veremos a continuación.��

Diferencias entre Business Analytics,��Business Intelligence��y��Big Data

Una de las dudas habituales en las organizaciones consiste en discernir��qué diferencias existen entre las principales �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s de análisis de datos.������

Business Analytics��(BA),��Business Intelligence��(BI) y��Big Data��(BD)��son tres���ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í��s que recopilan y analizan datos, aunque cada una de ellas se centra en un ámbito diferente.��Sin embargo, no solo��no son��excluyentes,��sino que trabajan en conjunto para lograr mejores resultados:����

• La��an����í�پ����� empresarial (BA):��se basa en��modelos predictivos. Analiza los datos para descubrir tendencias futuras. Gracias a la minería de datos, es posible anticipar desarrollos y hacer cambios para garantizar el éxito.��
• La����(BI):��se centra en el��análisis descriptivo��para identificar patrones. Esta �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� permite determinar lo que funciona y lo que hay que corregir en la empresa.����
• Big Data��(BD):��tiene como objetivo la��captura y procesamiento de datos. Se puede considerar como la matriz de la que parten��Business Analytics��y��Business Intelligence.����

¿Cómo se emplean en la práctica los datos de Business Analytics��y��Business Intelligence?��

Pongamos un ejemplo: gracias a��la inteligencia de negocio, los responsables de un negocio de comercio electrónico observan que el producto tiene��un��gran éxito de ventas en una localidad��determinada. Con esta información,��se decide��potenciar las acciones de��marketing��en ese lugar.��

Siguiendo el mismo ejemplo, con��la an����í�پ����� empresarial��se descubre la razón��de ese éxito��y se puede��replicar la estrategia��en otros lugares para incrementar las ventas.��

La fuente de información de la que se parte en ambos casos es el��Big Data, como mencionamos antes. La��clave de la �ٱ𳦲ԴDZ��Dz�í�� BA y BI��es la estructuración y optimización de la gran cantidad de datos de BD. Determinar qué se necesita en cada momento permite��resolver problemas de forma eficiente, aumentar la productividad y mejorar las cifras de negocio.��

En resumen,��el��Business Analytics��es un análisis predictivo que identifica patrones y anticipa tendencias. Esta información ofrece datos de calidad que permiten��optimizar la toma de decisiones en un continuo proceso de adaptación��al cambio para el que deben estar preparadas las empresas.����

En��SAP��encontrará��soluciones de����que�����DzԱ�����پ���á����sus datos en información valiosa con la que optimizar los resultados de su��negocio.��

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