Sistemas de Analítica – Business Analytics y Business Intelligence
Convierte tus datos en decisiones mejores y más rápidas.
Qué es Business Analytics (BA)
Analiza histórico y contexto para anticipar escenarios y recomendar acciones. Emplea modelos predictivos, segmentaciones avanzadas y optimizaciones (precios, inventario, rutas) integradas en los procesos diarios. Incluye simulaciones what-if, experimentación A/B y automatización para impactar en la analítica de una forma medible y sostenida.
¿Qué gestiona un BA?
Análisis Predictivo o Predictive Analytics
Son sistemas que ya no sólo se limitan a exponer la información para su análisis, sino que proponen la decisión más óptima. Aunque hace décadas que existen soluciones tecnológicas que permiten realizar complejos cálculos estadísticos, en los últimos años estamos viendo cómo se incorporan nuevas herramientas de predicción al panorama de soluciones de Inteligencia de Negocio.
Análisis Prescriptivo o Prescriptive Analytics
Se empieza hablar de sistemas expertos que son sistemas de inteligencia artificial que van más allá de los sistemas predictivos: pueden ser capaces de tomar la decisión, desencadenando acciones o tareas en otros sistemas.
¿Qué ofrece Business Analytics (BA)?
Modelos predictivos y prescriptivos
Pronóstico de demanda, propensión al abandono o fraude, y recomendaciones de acción óptimas.
Optimización de decisiones
Ajuste de precios, inventario, rutas o recursos para maximizar margen y servicio.
Segmentación avanzada
Clustering por comportamiento, valor y ciclo de vida para activar estrategias específicas.
Simulación y what-if
Evaluación de escenarios para entender impacto antes de ejecutar cambios.
Experimentación y A/B testing
Medición rigurosa del efecto de campañas, ofertas y cambios operativos.
Detección de anomalías
Identificación temprana de desviaciones en ventas, costes o calidad del dato.
MLOps e integración en procesos
Despliegue, versionado y monitorización de modelos dentro del flujo operativo.
Medición de impacto
KPIs de uplift y ROI atribuible a la analítica para justificar inversiones.
Qué es Business Intelligence (BI)
Integra las fuentes de información en un modelo gobernado (fuente única de la verdad) y ofrece cuadros de mando con KPIs, drill-down y alertas. Facilita el autoservicio bajo estándares de calidad, seguridad y catálogo de datos. Proporciona reporting operativo y ejecutivo en tiempo casi real para alinear equipos y acelerar la toma de decisiones.
¿Qué gestiona un sistema de BI?
Análisis Descriptivo o Descriptive Analytics
Estos sistemas te muestran qué ha pasado mediante informes con métricas. Ejemplo: listado de ventas en los últimos años.
Análisis de Diagnóstico o Diagnostic Analytics
Estos son sistemas multidimensionales, una misma métrica puede ser analizada desde diferentes puntos de vista o dimensiones y además, con las nuevas posibilidades de presentación, poder representar varias métricas y compararlas entre sí.
¿Qué ofrece Business Intelligence (BI)?
Fuente única de la verdad
Integración y modelado de datos (ETL/ELT, capa semántica) con definiciones de KPI consistentes.
Cuadros de mando y reporting
Visualizaciones ejecutivas y operativas con drill-down y drill-through.
Alertas y monitorización
Notificaciones proactivas ante umbrales o cambios significativos.
Autoservicio controlado
Herramientas para que negocio explore y cree informes bajo gobierno del dato.
Calidad y gobierno
Catálogo, linaje, roles/seguridad y políticas para datos confiables y auditables.
Rendimiento y escalabilidad
Caching, aceleración de consultas y arquitectura preparada para grandes volúmenes.
Distribución y accesibilidad
Programación de reportes, acceso móvil y analítica embebida en aplicaciones.
Adopción y estandarización
Guías de uso, plantillas y mejores prácticas para uso consistente en toda la organización.
Implantación
Para la correcta puesta en marcha de una solución de Analítica, es necesario llevar a cabo un proyecto de implantación con una metodología adecuada. En nuestro caso, consta de las siguientes fases:
1
Análisis de Requisitos
Identificación de las necesidades de información de los usuarios y las preguntas claves del negocio. Identificación de indicadores y perspectivas de análisis.
2
Análisis de Fuentes
Análisis de los orígenes de datos necesarios para el cálculo de los indicadores.
3
Procesos ETL
Definición de los procesos de extracción, transformación y carga de los datos fuente, que poblarán y actualizarán el DW.
4
Modelado de datos
Construcción del modelo lógico a través del diseño de dimensiones y hechos.
5
Diseño de Cubos
Construcción de los cubos partiendo de las tablas de hechos y dimensiones del DW considerando los indicadores, atributos y jerarquías.
6
Cuadro de Mandos
Diseño de la estructura y representación gráfica de los indicadores e informes objeto del proyecto.
Tecnologías
Power BI
Servicio de inteligencia de negocio de Microsoft cuyo objetivo es proporcionar visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial con una interfaz lo suficientemente simple como para que los usuarios finales creen sus propios informes y paneles.
Pentaho
Plataforma de Business Intelligence Opensource. Gracias a su amplia oferta de herramientas de análisis y a su interfaz intuitiva, puede dar soporte a la empresa tanto en su gestión del día a día como en la estratégica.
Apache Superset
Aplicación nativa de la nube de software de código abierto para la exploración y visualización de datos capaz de manejar datos a escala de petabytes.
Apache Airflow
Plataforma creada por la comunidad para crear, programar y monitorear los flujos de trabajo de manera programática.
Apache Druid
Proyecto Open Source y forma parte de la Fundación Apache desde 2015. Es una base de datos analítica en tiempo real para grandes volúmenes de datos, donde el rendimiento y la alta disponibilidad destacan en esta solución.
Apache Kafka
Plataforma de streaming de eventos distribuida. Además también podemos considerarla una herramienta complementaria a las bases de datos, proporcionando . Está escrito en Java y Scala. Es de código abierto (open source), y se distribuye con licencia Apache 2.0.
Scikit-learn
Biblioteca de Python de código abierto para el aprendizaje automático. La biblioteca soporta algoritmos de última generación como KNN, XGBoost, bosque aleatorio, SVM entre otros.
Tensorflow
Plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Cuenta con un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad que les permite a los investigadores impulsar un aprendizaje automático innovador
Noticias
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