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Tendencias de preguntas

¿Qué es la analítica empresarial?

Definición de analítica empresarial

Empecemos por diferenciar la analítica de datos de la analítica tradicional. Los términos se suelen usar indistintamente, pero hay una diferencia. La analítica de datos tradicional se refiere al proceso de analizar cantidades masivas de datos recopilados para obtener información y predicciones. La analítica de datos empresariales (a veces denominada analítica empresarial) toma esa idea, pero la pone en el contexto de la información empresarial, a menudo con herramientas y contenido empresarial prediseñado que agilizan el proceso de análisis.

Específicamente, la analítica empresarial se refiere a:

  • Recibir y procesar datos comerciales históricos
  • Analizar esos datos para identificar tendencias, patrones y causas fundamentales
  • Tomar decisiones comerciales basadas en datos teniendo en cuenta esos conocimientos

En otras palabras, la analítica de datos es más una descripción general del proceso de analítica moderno. La analítica empresarial implica un enfoque más detallado y, en términos de funcionalidad, se ha vuelto más frecuente e importante para las organizaciones de todo el mundo a medida que ha aumentado el volumen general de datos.

Con las herramientas de analítica en la nube, las organizaciones pueden consolidar datos de diferentes departamentos (ventas, marketing, RR. HH. y finanzas) para obtener una vista unificada que muestra cómo los números de un departamento pueden influir en los demás. Además, las herramientas, como la visualización, los conocimientos predictivos y el modelado de escenarios, brindan todo tipo de conocimientos únicos en toda la organización.


Uso de herramientas de analítica empresarial

La analítica de datos comerciales tiene muchos componentes individuales que trabajan juntos para proporcionar información. Si bien las herramientas de analítica empresarial manejan los elementos que procesan los datos y crean la información mediante informes y visualización, el proceso en realidad comienza con la infraestructura que se usa para recopilar esos datos. Un flujo de trabajo estándar para el proceso de analítica empresarial es el siguiente:

Recopilación de datos: Independientemente de dónde provengan los datos, ya sean dispositivos de IoT, aplicaciones, hojas de cálculo o redes sociales, es necesario agrupar y centralizar esos datos para poder acceder a ellos. Usar una base de datos en la nube simplifica el proceso de recolección.

Minería de datos: Una vez que los datos llegan y se almacenan (generalmente en un lago de datos), se los debe clasificar y procesar. Para acelerar este proceso, los algoritmos de aprendizaje automático reconocen patrones y acciones repetibles (como el establecimiento de metadatos para datos de fuentes específicas), lo que permite a los científicos de datos centrarse más en derivar la información en vez de ocuparse de tareas logísticas manuales.

Analítica descriptiva: ¿Qué está pasando y por qué está pasando? La analítica de datos descriptiva responde a estas preguntas para poder comprender mejor la historia detrás de los datos.

Analítica predictiva: Con datos suficientes, y con el suficiente procesamiento de la analítica descriptiva, las herramientas de analítica empresarial pueden comenzar a generar modelos predictivos basados en las tendencias y el contexto histórico. Por lo tanto, estos modelos se pueden utilizar para informar decisiones futuras sobre las opciones de empresariales y organizativas.

Visualización y generación de informes: Las herramientas de visualización y generación de informes pueden ayudar a desglosar los números y modelos para que el ojo humano pueda captar fácilmente lo que está viendo. Esto no solo facilita las presentaciones, sino que este tipo de herramientas puede ayudar a cualquier persona, desde científicos de datos experimentados hasta usuarios comerciales, a descubrir rápidamente la información nueva.

Uso de herramientas de analítica empresarial

Comparación entre analítica empresarial e inteligencia de negocio

A primera vista, podría parecer que no hay mucha diferencia entre la analítica empresarial y la inteligencia de negocio. Existen algunos puntos de encuentro entre ellas, pero al comparar la analítica empresarial con la inteligencia de negocio, nos damos cuenta de que es necesario explicar algunas diferencias.

Ciertamente, los términos están muy conectados, pero la inteligencia de negocio utiliza datos históricos y actuales para comprender qué ocurrió en el pasado y qué está ocurriendo ahora. Por otro lado, la analítica empresarial se basa en la base de la inteligencia de negocio e intenta realizar predicciones fundamentadas sobre lo que podría suceder en el futuro. Para hacer predicciones basadas en datos sobre la probabilidad de resultados futuros, la analítica empresarial utiliza tecnología de última generación, como aprendizaje automático, visualización de datos y consultas en lenguaje natural.

Beneficios de la analítica empresarial

Los beneficios de la analítica empresarial influyen en todos los rincones de su organización. Cuando los datos de todos los departamentos se consolidan en una sola fuente, sincroniza a todos en el proceso completo. Esto asegura que no haya brechas en los datos o la comunicación y desbloquea otros beneficios, por ejemplo:

Tomar decisiones basadas en datos: Con la analítica empresarial, las decisiones difíciles se vuelven más inteligentes, es decir, son decisiones que están respaldadas por los datos. La cuantificación de las causas fundamentales y la identificación clara de tendencias permite ver el futuro de una organización desde una perspectiva más informada, se trate de presupuestos de RR. HH., campañas de marketing, necesidades de fabricación y de cadena de suministro o programas de divulgación de ventas.

Visualización sencilla: El software de analítica empresarial puede tomar cantidades de datos difíciles de manejar y convertirlas en visualizaciones simples y efectivas. Esto logra dos cosas. Primero, permite que los usuarios comerciales puedan acceder fácilmente a esta información con unos pocos clics. En segundo lugar, al poner los datos en un formato visual, pueden surgir nuevas ideas simplemente mirando los datos en un formato diferente.

Modelado del escenario hipotético: La analítica predictiva crea modelos para que los usuarios busquen tendencias y patrones que afectarán los resultados futuros. Este solía ser el dominio de científicos de datos experimentados, pero con el software de analítica empresarial impulsado por el aprendizaje automático, estos modelos se pueden generar dentro de la plataforma. Así, los usuarios comerciales pueden modificar rápidamente el modelo mediante la creación de escenarios hipotéticos con variables ligeramente diferentes sin tener que crear algoritmos sofisticados.

Analítica aumentada: Todos los puntos anteriores consideran las formas en que la analítica de datos comerciales agiliza la información controlada por el usuario. Pero cuando el software de analítica empresarial se combina con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se desbloquea el poder de la analítica aumentada. La analítica aumentada utiliza la capacidad de autoaprendizaje, adaptación y procesamiento de grandes cantidades de datos para automatizar procesos y generar información sin sesgo humano.

Casos de uso de analítica empresarial

Cada vez más departamentos de marketing están intentando entender mejor cómo sus decisiones y presupuestos afectan a todo el negocio. Con el software de analítica empresarial, utilizar datos para impulsar decisiones estratégicas, independientemente de la tarea o el departamento, es posible:

Marketing: Analítica para identificar el éxito y el impacto
¿Qué clientes es más probable que respondan a una campaña por correo electrónico? ¿Cuál fue el ROI de la última campaña? Cada vez más departamentos de marketing están tratando de entender mejor el impacto que sus programas tienen en todo el negocio. Cuando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se combinan con el análisis, es posible utilizar datos para impulsar la toma de decisiones de marketing estratégicas. Más información

Recursos humanos: Analítica para encontrar y compartir información sobre el talento
¿Qué impulsa realmente las decisiones de los empleados con respecto a su carrera? Cada vez más líderes de RR. HH. están tratando de entender mejor el impacto que sus programas tienen en el negocio en general. Con las capacidades analíticas correctas, los líderes de RR. HH. pueden cuantificar y predecir resultados, entender los canales de reclutamiento y revisar las decisiones de los empleados en masa. Más información

Ventas: Analítica para optimizar sus ventas
¿Cuál es el momento crítico que convierte un cliente potencial en una venta? El análisis en profundidad puede desglosar el ciclo de ventas, teniendo en cuenta todas las diferentes variables que conducen a una compra. El precio, la disponibilidad, la geografía, la temporada y otros factores pueden ser el punto de inflexión en el recorrido del cliente, y la analítica ofrece la herramienta para descifrar ese momento clave. Más información

Finanzas: Analítica para potenciar los presupuestos organizativos predictivos
¿Cómo puede aumentar sus márgenes de ganancias? Finanzas trabaja con todos los departamentos, ya sea RR. HH. o ventas. Eso significa que la innovación siempre es clave, especialmente porque los departamentos financieros enfrentan mayores volúmenes de datos. Con la analítica, es posible visualizar las finanzas del futuro con modelos predictivos, análisis detallados e información clave del aprendizaje automático. Más información

Historias de éxito de analítica de datos empresariales

Empresas de todos los tamaños e industrias pueden transformar sus operaciones, la toma de decisiones y las proyecciones mediante el uso de la analítica empresarial. A continuación, presentamos algunas historias de cómo nuestras soluciones en la nube de analítica empresarial líderes de la industria ayudaron a las empresas a mejorar sus resultados.

Western Digital, por ejemplo, puede acceder a los datos 25 veces más rápido en sus aplicaciones comerciales de misión crítica, incluidos ERP, EPM y SCM, lo que permite que su negocio se centre en la información estratégica, en la innovación y en brindar una mejor experiencia al cliente en vez de en cómo integrar sistemas de puntos para analizar datos.

Adventist Health: Adventist Health tiene como objetivo brindar atención médica integral, una estrategia respaldada mediante su enfoque de software holístico de implementar una nube unificada que incluye Oracle Cloud EPM, ERP, HCM y Analytics, junto con la administración y planificación de datos empresariales.


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