BUSINESS ANALYTICS
10 junio, 2020 por
BUSINESS ANALYTICS
Mario Avila

Lo que ha ocurrido es que en los últimos años ha aparecido un nuevo paradigma, que hemos venido a denominar Big Data. Un paradigma que se puede describir por sus cinco elementos que lo aracterizan: Volumen (gran cantidad de datos), Variedad (diferentes formatos, estructuras, etc. de datos), Velocidad (gran velocidad a la que los generemos), Variabilidad (datos no muy estáticos, sino que cambian con cierta frecuencia) y Valor (el gran potencial de generación de valor que tienen para las organizaciones).

Este nuevo paradigma, junto con los métodos avanzados de procesamiento estadístico y matemático (incertidumbre y exactitud) de datos, enriquecen y permiten una toma de decisiones aún más estratégica e informada. Ahora, una empresa no solo puede resumir el pasado (enfoque Business Intelligence), sino que también puede establecer relaciones y comparaciones entre variables para tratar de adelantarse al futuro(Business Analytics).

Es decir, que evolucionamos del Business Intelligence tradicional al Business Analytics gracias al nuevo paradigma que trae el Big Data y los métodos de procesamiento de datos más avanzados. Con estos servicios de Business Analytics, básicamente, a una compañía, lo que podemos ofrecerle son dos tipos de explotaciones de datos:

  • Informar: ver lo que ha ocurrido en el pasado, y tomar decisiones reactivas (Business Intelligence).
  • Predecir: inferir lo que puede ocurrir en el pasado, y tomar decisiones proactivas (Business Analytics)

A partir de estos principios básicos de lo que el Business Analytics es, ya pueden ustedes imaginarse el gran potencial que tiene. Como decía al comienzo, el Business Analytics trae una inteligencia a los negocios enriquecido a través de modelos estadísticos que permiten descubrir nuevas estructuras, patrones, relaciones entre variables, etc. Esto, sumado a la era de la ingente cantidad de datos, hace que las compañías se puedan beneficiar de todo ello en muchas áreas: sanidad, educación, marketing, producción, logística, etc.

¿Qué buscamos?

  • ¿Predecir una cantidad numérica? Aquí los métodos de regresión serán tu solución.
  • ¿Predecir una categoría? Los clasificadores pueden servir para alcanzar estos objetivos.
  • ¿Agrupar mis instancias/observaciones por un comportamiento común? Las técnicas de clusterización me permiten a mí agrupar observaciones por patrones similares.
  • ¿Observando la estructura de mi conjunto de datos? Las técnicas de reducción de la dimensionalidad son las que me pueden servir para este objetivo.

En definitiva, ya podéis observar cómo la ayuda a la toma de decisiones estratégicas (el Business Intelligence tradicional), se ha visto enriquecido gracias a dos nuevas dimensiones: una tecnológica (el Big Data) y otra matemática/estadística. ¿A qué esperas para sacar valor del Business Analytics en tu organización?