Actualmente la disponibilidad de datos que tenemos es mucha, sin embargo, hay ocasiones en las que no sabemos muy bien qué hacer con ellos. De hecho, muchos profesionales se enfrentan a una paradoja cada vez más común, tener la información disponible en todos los departamentos, pero carecer del conocimiento para aprovecharla.
Y es que tomar decisiones en una empresa no debería dejarse únicamente a la intuición. Pero lo cierto es que muchas veces funciona así: se hace una inversión, se lanza una campaña, se cambia una estrategia… y luego se espera. A veces va bien, otras no tanto. ¿Por qué? ¿Qué ha fallado? ¿O en qué hemos acertado?
En este contexto, el business analytics puede significar una ventaja competitiva esencial para hacer más eficientes los recursos de una empresa y liderar un sector con criterio.
Una definición clara de Business Analytics
Puede que te suene a algo muy técnico, o incluso aburrido. Pero en realidad, business analytics es sencillamente usar los datos que ya tienes para tomar decisiones más inteligentes.
Podría decirse que business analytics es el proceso de transformar datos en información y esa información en decisiones. En la práctica, implica extraer valor de los datos para responder preguntas clave como las que planteábamos al inicio: ¿qué ha pasado?, ¿qué puede pasar?, y lo más importante: ¿qué debería hacerse al respecto?
No obstante, lo fundamental aquí no es la tecnología, sino la mentalidad analítica. Es decir, cambiar la forma en la que se aborda la toma de decisiones dentro de las organizaciones ya que no se trata de sustituir la experiencia, sino de complementarla con información verificada.
Qué pasa cuando se decide sin datos y cómo evitarlo
Decisiones sin una base real
Puede ser difícil de creer, pero muchas decisiones empresariales se siguen tomando sin una base real. Hay empresas que, por costumbre o comodidad, hacen lo mismo año tras año. Sin embargo, esa inercia puede dejar de funcionar en cualquier momento y cuando eso ocurre, los resultados se resienten. La idea que hay detrás de todo esto es que lo que no se mide no se puede ajustar y, por tanto, rara vez mejora.
Mucha información, pero fragmentada
Tampoco es raro encontrar organizaciones con datos por todas partes. Informes de ventas, hojas de Excel, registros de CRM, paneles de redes sociales… Y, sin embargo, nadie tiene una visión clara del conjunto. Pero no es por la falta de información si no más bien por la falta de conexión entre las piezas. En definitiva, cuando los datos no se organizan ni se interpretan, su valor se diluye.
Reaccionar tarde ante lo evidente
Sin mecanismos de análisis ágiles, las decisiones llegan tarde. Una caída de ventas, un cliente que se pierde, canales que no funcionan. Tener los datos a tiempo y saber leerlos puede marcar la diferencia entre reaccionar y anticiparse.
El dato como territorio exclusivo del área técnica
Otro obstáculo frecuente es la exclusividad de los datos, es decir, la información existe pero está encerrada en departamentos técnicos. Si cada consulta debe pasar por IT o un analista, las respuestas llegan tarde o no llegan. Por lo que, democratizar el acceso a los datos significa que quienes toman decisiones puedan usarlos directamente, sin barreras ni dependencias constantes.
Tipos de Business Analytics
Cuando hablamos de Business Analytics, conviene tener claro que no hay una única forma de analizar los datos. Todo depende de lo que se quiera entender o resolver. Y por eso, en función de los objetivos habrá que decabtarse por uno u otro, ya que no es lo mismo mirar hacia atrás que tratar de anticipar lo que viene.
- Análisis descriptivo: En primer lugar, está el análisis descriptivo, que podríamos considerar como el punto de partida. Su función es básica pero necesaria: resumir lo que ya ha pasado. Qué se vendió, cuándo, con qué resultados. Es la fotografía del pasado, útil para tomar perspectiva.
- Análisis de diagnóstico: Después viene el análisis diagnóstico, que va un poco más allá. Aquí ya no basta con saber qué ocurrió; lo interesante es entender por qué. ¿Hubo una caída en ventas porque bajó el tráfico? ¿O porque cambió el comportamiento del cliente? Este tipo de análisis permite encontrar patrones y conexiones.
- Análisis predictivo: Luego tenemos el predictivo, que despierta bastante interés porque abre una puerta al futuro. Utilizando modelos estadísticos, algoritmos y aprendizaje automático, ayuda a anticipar tendencias o comportamientos, qué cliente podría dejar de comprar, en qué zonas crecerá más la demanda, etc.
- Análisis prescriptivo: Y finalmente, está el nivel prescriptivo, que es quizá el más sofisticado. Aquí los datos no solo explican o predicen, sino que orientan la acción. En lugar de limitarse a mostrar escenarios posibles, este tipo de análisis sugiere qué hacer en cada caso para lograr un mejor resultado.
No es necesario aplicarlos todos desde el primer día. Pero sí es útil saber que existen y que, combinados, ofrecen una capacidad de análisis mucho más rica y práctica para tomar decisiones
Cómo el análisis transforma la forma de trabajar
La verdad es que Business Analytics no transforma únicamente las grandes decisiones de la dirección, también marca la diferencia en la forma de trabajar de los distintos equipos. A veces se traducen en ajustes sutiles y otras en auténticos giros de rumbo.
Pensemos en marketing. A menudo se invierte sin saber con claridad qué canal funciona mejor. Se mira el alcance, los clics… pero ¿realmente están generando resultados? Gracias al análisis, ese “creo que” se convierte en “sé que” y todo ello permite afinar mejor cada campaña, adaptar mensajes y evitar el desgaste de seguir insistiendo donde ya no hay respuesta.
En el área comercial, los datos ayudan a ver lo que a simple vista no se nota. Por ejemplo, un cambio de ritmo en las compras o un cliente que antes era activo y ahora ya no. Son detalles que, cuando se conectan, permiten adelantarse a los problemas y no limitarse a reaccionar tarde.
Lo mismo ocurre en finanzas. Muchas veces se toman decisiones presupuestarias con cierta incertidumbre. Por el contrario, si se emplea un buen enfoque analítico, se puede prever desviaciones antes de que sean insalvables y simular escenarios con datos reales, no con suposiciones.
Incluso en el área de Recursos Humanos, que durante años fue un área con poca cultura de medición, está empezando a cambiar. Hoy es posible ver patrones de rotación, evaluar el impacto de una nueva política interna o detectar talento oculto.
Por último, si hablamos de operaciones, el impacto es inmediato: menos errores, más eficiencia, más control. Con buenos datos sobre la mesa, las decisiones logísticas dejan de ser improvisadas y se vuelven sostenibles.
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Obstáculos comunes al implantar Business Intelligence and Analytics
A estas alturas, está claro que Business Analytics puede aportar muchísimo. Sin embargo, en la práctica, muchas empresas no terminan de implementar los datos en su estrategia, no por falta de herramientas, ni siquiera por falta de datos, a menudo, el problema empieza antes.
Uno de los grandes obstáculos es cultural. Y es que en muchas organizaciones, el dato aún se ve como algo “técnico”, separado del día a día y para el que se requiere una estructura específica. Por ello, las decisiones se siguen tomando en base a la intuición y experiencia a veces con cierta resistencia a contrastarlas con cifras. Pero debemos incorporar el análisis como parte natural del proceso, desde el comité de dirección hasta los mandos intermedios, aunque sea un cambio que no ocurra de la noche a la mañana.
También influye la preparación de los equipos. A veces, los perfiles con formación técnica no están familiarizados con los retos del negocio. O al revés: quien toma decisiones estratégicas no domina las herramientas de análisis. Esa desconexión ralentiza procesos y genera frustraciones que no siempre se visibilizan.
Y luego están las expectativas. Es fácil caer en la idea de que el Business Analytics resolverá todo de forma automática, como si con implementar un par de paneles ya estuviera todo hecho. Pero no es así. Analizar bien requiere método, ajustes y paciencia.
Herramientas para empezar sin ser un experto en datos
Lo positivo es que nunca ha sido tan fácil empezar. Actualmente podemos encontrar plataformas muy potentes al alcance de empresas de cualquier tamaño y para cualquier finalidad. Algunas de ellas permiten visualizar datos con gran claridad; otras, automatizar tareas o construir modelos predictivos sin grandes conocimientos previos.
Power BI y Tableau, por ejemplo, han hecho que trabajar con datos deje de ser algo exclusivo de perfiles técnicos ya que con unos conocimientos básicos, cualquier profesional puede crear informes interactivos y tomar decisiones basadas en evidencias.
Para quienes se mueven en el entorno digital, Looker Studio (antes Google Data Studio) permite entender mejor lo que está pasando con las campañas, los usuarios o el comportamiento web, todo con una curva de aprendizaje bastante asumible.
Y no hay que subestimar a Excel, es una herramienta que, bien usada, sigue siendo increíblemente potente para estructurar, limpiar, analizar y hasta modelar datos, sin necesidad de grandes inversiones.
A otro nivel, para aquellos que quieran ir un paso más allá, se pueden explorar lenguajes como Python o R, que permiten automatizar procesos, crear modelos más complejos o integrar distintas fuentes de datos de forma personalizada.
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