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La analítica de negocios es la disciplina que aplica métodos estadísticos y modelos sobre los datos de una empresa para estimar qué va a pasar y qué conviene hacer al respecto. Lo que la distingue de la inteligencia de negocios es la dirección de la mirada: la inteligencia de negocios describe lo que ya ocurrió, mientras que la analítica parte de esa base para proyectar, simular escenarios y recomendar una acción concreta. Trabaja en tres niveles encadenados, descriptivo, predictivo y prescriptivo. Su resultado útil no es un tablero sino una decisión: qué producto empujar, a qué cliente atender primero, dónde recortar.
La analítica de negocios empieza donde termina el informe: con la pregunta y ahora qué.
Su producto no es una cifra sino una recomendación, con un grado de confianza asociado.
Cada nivel se apoya en el anterior, así que saltearse el primero produce modelos que predicen sobre datos que nadie revisó.
Todo arranca por una pregunta de negocio escrita con precisión, del tipo qué clientes tienen más probabilidad de dejar de comprar.
Después se define qué datos hacen falta y con qué frecuencia se recogen.
Sobre esos datos se construye un modelo y se lo prueba contra períodos ya conocidos, para ver si habría acertado.
Y recién entonces el resultado se comunica, con el margen de error incluido, a quien tiene que decidir.
Qué artículos conviene reponer antes de la temporada alta, según lo que ocurrió en las anteriores.
Qué clientes muestran señales de dejar de comprar y merecen un contacto ahora.
Qué precio sostiene el mejor margen sin perder volumen en un producto concreto.
Y qué combinación de artículos aparece junta en la misma factura, para armar promociones.
Un modelo no corrige datos malos: los amplifica.
Si el registro de clientes tiene duplicados, la predicción de recompra sale mal por más que el método sea correcto.
Y una correlación no prueba una causa, así que la recomendación siempre necesita criterio de negocio antes de aplicarse.
El hub de Inteligencia de negocios, informes y tableros ubica este concepto dentro de un proceso empresarial.
En Inteligencia de Negocios para empresas medianas: decidir con Datos sin contratar un Científico vemos cómo se aplica a decisiones y tareas concretas.
Informes y Paneles de la Plataforma muestra cómo se refleja dentro de la Plataforma.
Y Base de datos de la Plataforma EGA Futura lo muestra desde otra parte del sistema.
Analítica, inteligencia de negocios y ciencia de datos se usan como sinónimos y no lo son. Separamos los tres términos y vemos qué hace falta para empezar.
No: la inteligencia de negocios describe lo que pasó y lo deja disponible para consultar.
La analítica de negocios usa esa base para proyectar lo que viene y recomendar una acción.
La analítica de negocios parte de una pregunta de negocio acotada y busca responderla.
La ciencia de datos trabaja con métodos más generales y también explora sin una pregunta previa.
El predictivo estima la probabilidad de que ocurra algo, a partir del comportamiento histórico.
El prescriptivo toma esa estimación y compara alternativas para recomendar cuál conviene.
Datos completos y sin duplicados, que es la condición que más proyectos frena.
Y una pregunta concreta, porque un modelo sin pregunta produce correlaciones sin uso.
Los términos del glosario que empiezan igual que este. Las demás letras se abren acá mismo, sin salir de la página.
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