Guía completa de Business Intelligence, Data Analytics y Data Science

Business Intelligence (BI)

Es la técnica de transformar datos en información útil y relevante, y la información en conocimiento, de manera que se pueda mejorar el proceso de toma de decisiones.

Productos BI

  • Cuadro de Mando Integral (CMI): convierte la estrategia en objetivos interrelacionados, a través de indicadores y planes de acción que permiten alinear el comportamiento de los trabajadores.
  • Sistema de Soporte de Decisiones (DSS): los datos históricos de la empresa se utilizan para resolver problemas.
  • Sistema de Información Ejecutiva: se utiliza para las necesidades específicas de los ejecutivos.

Proceso BI

  1. Recolectar datos.
  2. Transformar datos en información.
  3. Obtener insights de esa información.
  4. Tomar decisiones y realizar acciones.
  5. Medir resultados según métricas.
  6. Aprender de la experiencia para mejorar.

Niveles de Uso de Datos

  • Nivel Operativo: sistemas de información que se utilizan para monitorear las actividades de la empresa.
  • Nivel de Administración: se realizan tareas de administrador de nivel intermedio.
  • Nivel de Conocimiento: en este nivel podemos encontrar empleados que buscan conocimiento y datos.
  • Nivel Estratégico: su finalidad es realizar actividades de planificación a largo plazo.

Data Warehouse

Es el lugar donde se almacenan los datos y se controla por dos conceptos:

  • La integración y combinación de diferentes tipos de datos que se utilizan en diferentes áreas de la empresa.
  • La división y selección de esa misma información según las necesidades específicas de cada usuario.

ERP (Enterprise Resource Planning)

Es un único sistema de gestión y datos, donde converge toda la información de una empresa. El objetivo principal del software es ayudar a gestionar empresas de cualquier tipo automatizando todos sus procesos.

Módulos ERP

  • Finanzas: información contable.
  • Compras: información y gestión de las compras y provisiones.
  • Ventas: datos de ventas.
  • Logística: gestión de almacenes, stocks y transporte.
  • RRHH: gestión de personal, nóminas, categorías de puestos y horas extras.
  • CRM (Customer Relationship Management): sistema que gestiona la relación con los clientes.

ELT (Extracción, Transformación y Carga)

Herramientas de software que se encargan de extraer todos los datos de las diferentes fuentes, luego depurarlos, modificarlos e insertarlos en el almacén de datos.

Etapas ELT

  1. Extracción: extraer los datos de las fuentes.
  2. Transformación: los datos se transforman en datos que se puedan cargar.
  3. Carga: los datos son cargados al sistema.
  4. Limpieza: se comprueba la calidad. Si los datos están duplicados, los elimina. Comprueba todos los errores.
  5. Integración: se verifican los datos que se cargan en el almacén de datos.
  6. Actualizaciones: todos los datos se modifican y se actualizan. También se integran nuevos datos.

Ventajas de BI

  • Capacidad de realizar análisis de diferentes áreas de trabajo.
  • Capacidad para adaptarse a los cambios del mercado.
  • Predicciones sobre el futuro del negocio.
  • Garantiza información correcta y completa.
  • Responde a las necesidades de los usuarios.
  • Mejora la toma de decisiones.
  • Los usuarios tienen acceso directo a la información para sus trabajos.
  • Permite la toma de decisiones estratégicas y tácticas.

Data Analytics

Es la ciencia de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos que funcionan con datos sin procesar.

Tipos de Data Analytics

  1. Análisis descriptivo: responde preguntas sobre lo que sucedió.
  2. Análisis de diagnóstico: responde preguntas sobre por qué sucedieron las cosas. Se basan en los resultados del análisis descriptivo y profundizan para encontrar la causa.
  3. Análisis predictivo: responde preguntas sobre lo que sucederá en el futuro. Se utilizan datos para identificar tendencias.
  4. Análisis prescriptivo: ayuda a responder preguntas sobre lo que se debe hacer. Esto permite a las empresas tomar decisiones.

Marketing Intelligence (MK. I)

Son datos que son relevantes para el marketing de una empresa. Se usa para ayudar a una serie de objetivos y para informar decisiones sobre competidores, productos, tendencias, comportamiento de los clientes, etc. Brinda a las empresas una ventaja competitiva.

Tipos de MK. I

  1. Focus Group: involucran a un grupo de personas para crear un tamaño de muestra del mercado objetivo.
  2. Encuestas: tasas de respuesta más altas.
  3. Pruebas de campo: oportunidad para que las empresas prueben diferentes variables en torno a su marca. Menos desperdicio en publicidad.

Data Science

La ciencia de los datos se trata de una combinación de muchas áreas como estadística, matemáticas y programación para interpretar y presentar datos para la toma de decisiones efectiva. Ayuda a las empresas a mejorar su rendimiento, eficiencia, satisfacción del cliente y alcanzar los objetivos con mayor facilidad.

Proceso de Data Science

  1. Definición del problema: quiénes son los clientes, qué productos les interesan, etc.
  2. Recopilar datos sin procesar: para obtener información y convertir el problema en una solución.
  3. Procesar datos para el análisis.
  4. Exploración de los datos: encontrar patrones interesantes en los datos.
  5. Realizar un análisis en profundidad: para descubrir información.
  6. Comunicar los resultados del análisis.

Plataformas Modernas de Análisis e Inteligencia Empresarial (ABI)

Ofrecen funcionalidad fácil de usar que admite un flujo de trabajo analítico completo, desde la preparación de datos hasta la exploración visual y la generación de información.

Funcionalidades de la Plataforma ABI

La funcionalidad de la plataforma ABI incluye 15 áreas: seguridad, capacidades de administración, cloud, conectividad con fuentes de datos, preparación de datos, complejidad del modelo, catálogo, información automatizada, análisis avanzado, visualización de datos, consulta en lenguaje natural, narración de datos, análisis integrado, generación de lenguaje natural e informes.

CRM en BI

Es una estrategia de negocio, una actitud frente a los empleados, distribuidores y clientes, apoyada por determinados procesos y sistemas. El objetivo es construir relaciones duraderas mediante la comprensión de las necesidades y preferencias individuales para añadir valor a la empresa y al cliente.