La respuesta garantiza un libro blanco, literalmente. Aquí va nada…
La analítica empresarial generalmente utiliza datos, análisis estadísticos y cuantitativos adyacentes a datos basados en hechos para medir el rendimiento pasado. Esto ayuda a guiar la planificación comercial de una organización. Aanalytics ayuda a las empresas a responder preguntas tales como: “¿Por qué sucede esto?”, “¿Qué pasa si las tendencias continúan?”, “¿Qué sucederá después?”, “¿Cuál es el mejor resultado?”. La empresa en su conjunto. Acomodan la experiencia colectiva de la organización y brindan información basada en hechos sobre las operaciones: operaciones de mercado, de clientes y de rendimiento finalizado.
Un ejemplo si puedo entender las implicaciones … Walmart lleva a cabo la actividad de Business Analytics para leer 4 rasgos entre líneas:
1. Comportamiento en el cuadro: se trata principalmente de comprender lo que los clientes están comprando. Sin embargo, Walmart HR utiliza esto para analizar la experiencia desarrollada dentro de un área funcional.
2. Comportamiento listo para usar: mirar datos compartidos de socios y otros minoristas para comprender mejor los comportamientos de los clientes fuera de Walmart. El departamento de recursos humanos lo utiliza para comprender las actitudes de cambio durante los proyectos de división cruzada.
3. Comportamientos y actitudes declarados: implica investigación en línea y fuera de línea para comprender las mentes de los clientes. RR. HH. Utiliza los análisis para saber qué hay en las mentes de los asociados a través de encuestas, uno a uno y “entrenando caminando”.
4. Comportamiento de compra en varios canales: por parte del cliente, se trata de comprender cómo el comportamiento en línea influye en los comportamientos en la tienda y viceversa. Para los RRHH, la pregunta es “¿cómo se obtiene el conocimiento que aportan los asociados, cómo aprovecharlo y ponerlo a disposición de todos en la organización?”
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El resultado final es Streamlining. Cuanto más eficiente, mejor, más rápido, puede administrar las operaciones; cuanto más pueda entender a su cliente; cuanto mejor pueda descifrar los proveedores y los mercados, más beneficios obtendrá para usted.
Business Analytics NO es lo mismo que la investigación de mercado. La analítica implica obtener información procesable a partir de datos basados en hechos, no solo paridades.
Los bancos utilizan el análisis de datos para diferenciar entre clientes en función del riesgo de crédito, el uso y otras características, y luego para hacer coincidir las características de los clientes con las ofertas de productos adecuadas. Programas de fidelización, atractivo de productos, gestión de inventario … el alcance de Business Analytics podría ser ilimitado.
Amplias categorias:
1. Análisis descriptivo: Obtenga información a partir de datos históricos con informes, cuadros de mandos, agrupación, et al.
2. Análisis predictivo : modelado predictivo utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
3. Análisis prescriptivo: recomendar decisiones utilizando optimización, simulación, et al.
4. Análisis decisivo: apoya las decisiones humanas con razonamiento visual.
Usos innovadores demostrados en el pasado reciente:
1. Minería de texto mejorada: la minería de los datos no estructurados almacenados en los sistemas de atención al cliente se ha utilizado para identificar las piezas que un camión de reparación debe cargar antes de salir en respuesta a las llamadas recibidas.
2. Calidad del anuncio en línea: utiliza el texto del anuncio y la página de destino y predice la probabilidad de que alguien que hace clic en el anuncio salte de la página de destino inmediatamente.
3. Centro de atención telefónica y servicio al cliente: la BBC se dirige a los más vulnerables a perderse el interruptor de TV analógico a digital que se avecina.
4. Modelado de confiabilidad: seguimiento cuando los vehículos, aviones, etc. necesitarán reparación. Usando análisis para ser más proactivo con respecto a la reparación, usando modelos de confiabilidad para predecir cuándo las cosas necesitarán reparación y luego programando un mantenimiento proactivo. El mismo enfoque se ha utilizado para predecir también la congestión del tráfico aéreo utilizando datos de redes de radar y la posibilidad de congestión en el sistema de procesamiento de Visa.
5. Predecir el éxito de las nuevas empresas : YouNoodle predice el éxito de las nuevas empresas utilizando datos recopilados de datos financieros, fundadores, noticias, etc. Estos mismos datos se utilizan para generar grupos de startups.
6. Detección de anomalías : la detección de anomalías se utiliza en la detección de fraudes y toma el tipo de análisis de agrupamiento anterior y encuentra aquellas transacciones y personas que son diferentes de los grupos estándar y, por lo tanto, potencialmente fraudulentas o abusivas.
Esta fue la punta de la punta del iceberg. Ciertamente, habría más preguntas que respuestas que se plantean aquí. No dude en enviarme un correo electrónico en [correo electrónico protegido] para cualquiera y todas las consultas.