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Según un estudio realizado desde el 2019 por EY, sobre la madurez digital en Perú, sólo el 9% de las empresas utilizan la herramienta de Analítica Empresarial bajo la categoría de Avanzada, siendo Banca y Seguros, el sector con mayor desarrollo en el mercado.
La oportunidad de ayudar a las organizaciones en su transformación digital y crecimiento está presente, más aún si consideramos la digital foot print (huella digital), que dejan la mayoría de los consumidores con una gran cantidad de datos (Big Data), en cada interacción remota que realizan.
Es por esto que, Business Analytics o Analítica Empresarial, es uno de los términos que más protagonismo ha tomado en los últimos años, y en este post conocerás las principales características de esta ciencia que está evolucionando a los negocios a un siguiente nivel mejorando su toma de decisiones con un eficiente uso de la información.
Es la exploración continua del desempeño de variables que afectan el rumbo y la toma de decisiones en una empresa. Tal vez el ejemplo más práctico de la analítica de datos de la Big Data en nuestro día a día son las “sugerencias para ti” o “recomendaciones”, estas selecciones no son más que la analítica trabajando en nuestro historial de comportamiento en una determinada red social o página web, que a partir de nuestras acciones pasadas, predicen nuestros gustos y preferencias.
El objetivo en un negocio del Business Analytics o Analítica Empresarial es predecir su futuro para así contribuir a mejorar la toma de decisiones con base en; datos históricos y presentes, información de venta y patrones que ayuden a entender el comportamiento de clientes. Para luego, hacer ajustes en las actividades y estrategias del negocio.
El business Analytics o Inteligencia de Negocios va a trabajar sobre 4 etapas:
El objetivo de la Analítica Descriptiva es presentar información numérica, hechos resumidos acerca del desempeño del negocio en el pasado para asíentender el histórico. La etapa descriptiva resume la información para entender cómo el negocio se desempeñó en un periodo determinado y lo compara con diferentes periodos para tener una idea de tendencias y desempeño. Toda esta tarea es automática y suele diseñarse en software y aplicaciones.
En esta etapa no se realizan diagnósticos o análisis sobre la información presentada. Son los reportes y data recolectada lo que se prioriza en esta fase. Esta etapa va complementada con la Analítica de Diagnóstico, siendo considerada en muchos casos como una sola etapa.
Para responder esa pregunta es preciso explorar la data e información de la etapa descriptiva. Este objetivo requiere una análisis profundo en la información para detectar patrones y plantearnos hipótesis. El propósito de esta etapa es conocer a profundidad la data e información, sus atributos, segmentos y rangos. Esto puede tomar desde unos minutos hasta días, dependiendo de la hipótesis y del tamaño de la data.
Este proceso de análisis suele ser iterativo, es decir, que las respuestas producto de este ejercicio pueden, y suelen, dar pie a nuevas preguntas hasta que una pregunta satisfactoria con las necesidades del negocio sea resuelta.
Basándose en la data obtenida en las anteriores fases esta etapa busca predecir eventos del futuro. Su objetivo es realizar modelos predictivos basados en información histórica del negocio, mientras mayor sea la cantidad de información más acertada será la predicción. Para este tratamiento de datos se hace uso de procesos automatizados y Machine Learning.
El objetivo de esta etapa es identificar oportunidades y tomar ventaja de los hallazgos y predicciones obtenidas en las etapas previas. Se utilizan los resultados para identificar y planear estrategias analizando el costo-beneficio de las alternativas. Dichas alternativas se van a basar en los análisis previos de recursos, tiempos y presupuestos. Los escenarios son el resultado de la simulación de futuros obtenidos del análisis de datos. Asimismo, en estas estrategias se deben evaluar costos y beneficios, así como condiciones externas y posibles cambios.
En Uber la calidad del servicio es una de las prioridades en su modelo de negocio. En el 2018 la empresa desarrolló el sistema; COTA (Customer Obsession Ticket Assistant), basado en Machine Learning para mejorar la rapidez y eficiencia de su sistema de soporte en la aplicación. El principal objetivo del programa era reducir el tiempo de resolución de problemas para el usuario.
Para ello hicieron uso de toda la información previa disponible como lo era; información de tickets, precios, mensajes de soporte enviados por usuarios e información de los viajes realizados (Analítica descriptiva). Esta información fue tomada de cientos de miles de tickets que llegaban diariamente a la plataforma desde más de 400 ciudades alrededor del mundo.
Con esta información se trabajó en un sistema que ayude a los agentes a resolver los casos con mayor agilidad y eficiencia. Antes de COTA el agente debía determinar el tipo de problema a partir de una lista de miles de posibilidades. Con el análisis del historial se pudo desarrollar un sistema que sugería al agente la solución basándose en toda la información previa. (Analítica de Diagnóstico).
Ademas, el flujo de trabajo automatizado recomienda 3 soluciones al agente, analizando; el ticket, el tipo de viaje y el contexto. (Analítica Predcitiva). Este flujo de trabajo se retroalimenta constantemente no sólo a partir de los tickets que continúan ingresando, sino de las interacciones con los clientes y su satifacción con la solución brindada.
Este modelo dio como resultado una reducción en el tiempo de solución al usuario del 10%.
FUENTE: https://eng.uber.com/cota/
Especializarse en Análitica Empresarial o Business Analytics ya está siendo considerado como uno de los perfiles profesionales con más futuro del siglo XXI. Actualmente las siguientes entidades peruanas ofrecen cursos de especialización en Business Analytics los cuales contribuirán con tu desarrollo profesional.
UPC: Business Analytics: Gestión de la Predictibilidad
ESAN: Programa de alta Especialización en Business Analytics
PUCP: Diplomatura de Estudio en Business Analytics
Pacífico Business School: Programa de especialización en analytics e inteligencia para los negocios.
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