En un mundo donde los datos están en el centro de las decisiones estratégicas, business analytics y data analytics se utilizan a menudo de manera intercambiable. Sin embargo, estas dos disciplinas tienen objetivos muy distintos. Una se centra en el rendimiento y la toma de decisiones estratégicas, mientras que la otra profundiza en el análisis de datos. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre business analytics y data analytics? ¿Cuál elegir según tus necesidades? Este artículo te guía paso a paso para aclararlo.
¿Qué es la Business Analytics?
La business analytics es una disciplina que utiliza los datos para tomar decisiones estratégicas. Se basa en análisis predictivos, modelos estadísticos y herramientas de data visualisation para ayudar a las empresas a optimizar su rendimiento.
Objetivo principal: predecir y recomendar acciones para mejorar la estrategia comercial y la gestión de recursos.
Ejemplo: una empresa de retail utiliza la business analytics para anticipar las tendencias de consumo y ajustar sus stocks en función de las previsiones.
La business analytics va más allá del análisis de datos clásicos al integrar modelos avanzados de machine learning y técnicas de simulación para probar varios escenarios posibles. Así, permite a las empresas anticipar cambios en el mercado y adaptarse rápidamente.
¿Qué es la Data Analytics?
La data analytics (DA) es una disciplina más amplia que abarca la exploración, transformación e interpretación de los datos brutos. Se centra más en el análisis descriptivo y de diagnóstico para explicar qué sucedió y por qué.
Objetivo principal: Comprender las tendencias, identificar patrones y extraer información procesable a partir de los datos.
Ejemplo: Un sitio de e-commerce utiliza la data analytics para analizar el comportamiento de los usuarios y optimizar su embudo de conversión.
La data analytics es utilizada a menudo en ámbitos como la investigación científica, las finanzas o incluso la salud para extraer insights de enormes conjuntos de datos y mejorar la comprensión de los fenómenos observados.
¿Cuáles son las diferencias entre Business Analytics y Data Analytics?
Criterio | Business Analytics (BA) | Data Analytics (DA) |
Objetivo | Toma de decisiones estratégicas | Análisis e interpretación de datos |
Enfoque | Predictivo y prescriptivo | Descriptivo y de diagnóstico |
Herramientas | ||
Utilización | Optimización del rendimiento comercial | Análisis de datos brutos y detección de tendencias |
Ejemplos de aplicación | Mejorar la estrategia de marketing, optimizar las ventas | Analizar los comportamientos de los clientes, detectar fraudes |
¿Cuáles son los tipos de análisis utilizados?
Existen cuatro grandes categorías de análisis que se utilizan tanto en business analytics como en data analytics:
- Análisis descriptivo
Objetivo: Resumir los datos históricos para entender qué pasó.
Ejemplo: Seguimiento de las ventas mensuales en una empresa. - Análisis de diagnóstico
Objetivo: Entender las razones detrás de un fenómeno.
Ejemplo: Identificar por qué una campaña de marketing fracasó. - Análisis predictivo
Objetivo: usar los datos pasados para predecir el futuro.
Ejemplo: Anticipar la demanda de un producto según la estacionalidad. - Análisis prescriptivo
Objetivo: recomendar acciones para obtener un resultado óptimo.
Ejemplo: Ajustar la supply chain en función de las previsiones de ventas.
La data analytics se concentra principalmente en los dos primeros análisis (descriptivo y de diagnóstico), mientras que la business analytics también incluye el análisis predictivo y prescriptivo.
Casos de estudio concretos:
Estudio de caso 1: Business Analytics en la aeronáutica
Una aerolínea utiliza modelos de business analytics para optimizar la gestión de su flota. Gracias a el análisis predictivo, ajusta sus precios en función de la demanda y maximiza así su tasa de ocupación.
Además, integra el análisis prescriptivo para recomendar las mejores rutas y evitar pérdidas innecesarias, teniendo en cuenta las condiciones meteorológicas y el consumo de combustible.
Estudio de caso 2: Data Analytics en el sector bancario
Un banco aplica algoritmos de data analysis para detectar fraudes en tiempo real. Al analizar millones de transacciones, detecta comportamientos sospechosos y evita fraudes antes de que ocurran. Gracias a el análisis de diagnóstico, también puede entender las causas de los fraudes y ajustar sus algoritmos para hacerlos más efectivos. Al cruzar datos de varias fuentes, identifica los patrones de comportamiento fraudulento y optimiza la seguridad de las cuentas de los clientes.
¿Cómo elegir entre Business Analytics y Data Analytics?
La elección entre business analytics y data analytics depende de tus objetivos y de tu contexto profesional:
- ¿Deseas mejorar el rendimiento de tu empresa? Opta por la business analytics.
- ¿Quieres explorar y comprender datos complejos? Oriéntate hacia la data analytics.
- ¿Tienes una empresa y deseas impulsar tus decisiones estratégicas? La business analytics será más pertinente.
- ¿Eres analista o data scientist y buscas tratar datos brutos? La data analytics es para ti.
- ¿Buscas desarrollar un enfoque híbrido? Algunos roles combinan ambos, especialmente el Data Analyst Business-Oriented, que utiliza técnicas avanzadas de análisis para guiar la estrategia de la empresa.
Conclusión
Si bien la business analytics y la data analytics son dos disciplinas cercanas, se distinguen por sus objetivos y métodos. Mientras una se centra en la toma de decisiones estratégicas, la otra busca extraer y analizar datos para obtener aprendizajes.
Dependiendo de tus necesidades, podrás elegir una u otra… o incluso combinarlas para maximizar el impacto de tus análisis de datos. Las empresas invierten cada vez más en estos campos para mejorar su competitividad. Comprender sus diferencias y complementariedades es, por lo tanto, una gran ventaja para los profesionales que buscan evolucionar en el universo de los datos.
