Las empresas generan información en ventas, marketing, finanzas, atención al cliente, operaciones y otras actividades. A medida que las organizaciones recopilan más datos, las hojas de cálculo y los informes elaborados manualmente pueden volverse difíciles de gestionar. El software de analítica de datos puede ayudar a las empresas a organizar la información, analizar conjuntos de datos, identificar patrones y presentar los resultados de forma que respalden las decisiones empresariales.

El software de analítica de datos abarca desde herramientas basadas en hojas de cálculo hasta completas plataformas de analítica e inteligencia de negocio. Según la solución, las empresas pueden conectar múltiples fuentes de datos, depurar y transformar la información, crear paneles de control, realizar análisis estadísticos y compartir los resultados con otros usuarios.

El software adecuado depende del entorno de datos de la organización, sus requisitos técnicos, su presupuesto y el tipo de preguntas que necesitan responder sus empleados.

Qué es el software de analítica de datos

El software de analítica de datos proporciona herramientas para examinar datos y trabajar con ellos. Puede ayudar a los usuarios a pasar de la información en bruto a informes, visualizaciones, tendencias y otros resultados analíticos.

Algunas plataformas se centran principalmente en el análisis estadístico, mientras que otras combinan capacidades de preparación de datos, visualización, elaboración de informes e inteligencia de negocio.

Entre sus usos habituales figuran:

  • Analizar el rendimiento de las ventas
  • Hacer un seguimiento de los resultados de marketing
  • Evaluar la información financiera
  • Supervisar las operaciones
  • Comprender el comportamiento de los clientes
  • Elaborar informes empresariales
  • Identificar tendencias
  • Respaldar las previsiones

Las plataformas de analítica modernas también pueden conectar información procedente de distintas fuentes. Microsoft, por ejemplo, describe Power BI como una plataforma de analítica empresarial que conecta, visualiza y comparte datos en toda la organización. (Microsoft)

Funciones clave del software de analítica de datos

Integración de datos

Las empresas suelen almacenar la información en distintos sistemas. El software de analítica de datos puede conectarse a bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube, aplicaciones empresariales y otras fuentes.

Reunir la información puede facilitar el análisis de datos entre departamentos y reducir la necesidad de combinar manualmente archivos separados.

Microsoft Power BI admite conexiones con más de 100 fuentes de datos, entre ellas bases de datos, servicios en la nube, archivos y fuentes web. (Microsoft)

Preparación de datos

Los datos en bruto pueden contener registros duplicados, valores ausentes, formatos incoherentes u otros problemas que es necesario resolver antes del análisis.

Las funciones de preparación de datos pueden ayudar a los usuarios a depurar, transformar, combinar y organizar la información. Esto puede ser especialmente importante cuando los datos proceden de varios sistemas.

La calidad de los resultados analíticos depende en parte de la calidad y la coherencia de los datos subyacentes.

Visualización de datos

La visualización permite a las empresas presentar la información mediante gráficos, diagramas, paneles de control y otros formatos.

Un equipo de ventas podría utilizar un panel de control para supervisar los ingresos por región, mientras que un departamento de marketing podría visualizar el rendimiento de sus campañas a lo largo del tiempo.

La visualización puede facilitar la identificación de comparaciones y tendencias, sobre todo cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.

Informes y paneles de control

Las herramientas de elaboración de informes permiten a las empresas crear informes periódicos o personalizados. Los paneles de control pueden reunir múltiples métricas en una sola interfaz.

Por ejemplo, un panel de control para la dirección podría mostrar ingresos, gastos, crecimiento de clientes y otros indicadores clave de rendimiento.

Los paneles interactivos también pueden permitir a los usuarios filtrar la información o profundizar en categorías concretas.

Análisis estadístico y predictivo

El software de analítica más avanzado puede ofrecer capacidades de análisis estadístico, previsión, modelización predictiva o aprendizaje automático.

Estas funciones pueden ayudar a las organizaciones a examinar las relaciones dentro de los datos y a elaborar estimaciones sobre posibles resultados futuros.

IBM describe las plataformas de analítica modernas como herramientas que admiten análisis estadístico, información predictiva, paneles interactivos y aprendizaje automático, además de visualización de datos e inteligencia de negocio. (IBM)

El nivel de analítica avanzada varía considerablemente de una plataforma a otra.

Aplicaciones habituales en las empresas

El software de analítica de datos puede aplicarse en muchas áreas de una organización.

Ventas: las empresas pueden analizar los ingresos, el embudo de ventas, las tasas de conversión y la actividad de los clientes.

Marketing: los equipos pueden evaluar el rendimiento de las campañas, el tráfico web, la captación y la interacción.

Finanzas: la analítica puede respaldar la elaboración de presupuestos, el análisis de gastos, la información financiera y las previsiones.

Operaciones: las organizaciones pueden supervisar la productividad, el inventario, las cadenas de suministro y el rendimiento del servicio.

Análisis de clientes: las empresas pueden examinar los patrones de compra, la retención, los segmentos de clientes y su comportamiento.

Dirección: los responsables pueden utilizar paneles de control e informes para supervisar el rendimiento e identificar las áreas que requieren un análisis más profundo.

Las aplicaciones concretas dependen de los objetivos de la organización y de los datos de que disponga.

Software de analítica de datos frente a software de inteligencia de negocio

Los términos software de analítica de datos y software de inteligencia de negocio se utilizan a veces indistintamente, pero pueden describir ámbitos de funcionalidad diferentes.

La inteligencia de negocio suele hacer hincapié en los informes, los paneles de control, la visualización y la supervisión del rendimiento empresarial.

La analítica de datos puede abarcar una gama más amplia de actividades, como el análisis estadístico, la preparación de datos, la modelización predictiva y otros métodos analíticos.

Ambas categorías se solapan considerablemente. Muchas plataformas modernas combinan funciones de analítica y de inteligencia de negocio en un mismo entorno.

Por ejemplo, Microsoft Power BI ofrece capacidades de preparación de datos, modelización, visualización, elaboración de informes, paneles de control, uso compartido y seguridad. (Microsoft)

Seguridad y gobierno de datos

Las empresas también deberían tener en cuenta cómo gestiona el software de analítica el acceso a la información.

Según el tipo de datos que se analicen, las organizaciones pueden necesitar permisos de usuario, autenticación, controles de acceso, políticas de seguridad y funciones de gobierno.

El gobierno de datos puede ayudar a las empresas a mantener definiciones y estándares coherentes en todos los informes. Esto puede ser especialmente importante cuando distintos departamentos utilizan las mismas métricas.

Microsoft señala la seguridad, el gobierno y la gestión de accesos como componentes de su plataforma de analítica, mientras que IBM hace hincapié en el gobierno y la privacidad junto con la analítica de autoservicio. (Microsoft; IBM)

Cómo elegir software de analítica de datos

Las empresas que comparan plataformas de analítica pueden tener en cuenta varios factores:

  • Fuentes de datos: determinar a qué bases de datos, archivos y aplicaciones puede conectarse el software.
  • Preparación de datos: revisar las herramientas para depurar, transformar y combinar la información.
  • Visualización: comprobar los gráficos, los paneles de control y las funciones interactivas disponibles.
  • Analítica: determinar si se requieren capacidades estadísticas, predictivas o de aprendizaje automático.
  • Facilidad de uso: valorar si los empleados pueden trabajar con la plataforma sin una formación técnica exhaustiva.
  • Seguridad: revisar los permisos, el gobierno y las funciones de protección de datos.
  • Escalabilidad: valorar si el software puede asumir el crecimiento futuro de los datos y los usuarios.
  • Integración: comprobar la compatibilidad con los sistemas empresariales existentes.
  • Coste: tener en cuenta las licencias, la implantación, la formación y los gastos recurrentes.

A las empresas también les puede resultar útil probar una plataforma con conjuntos de datos reales antes de tomar una decisión definitiva.

Plataformas de analítica de datos populares

Varias plataformas consolidadas ofrecen capacidades de analítica, aunque sus funciones y sus usuarios previstos difieren.

Microsoft Power BI combina funciones de preparación de datos, modelización, visualización, elaboración de informes, paneles de control, uso compartido e inteligencia de negocio. (Microsoft)

Tableau ofrece analítica visual y herramientas para explorar y comunicar datos. Su plataforma incluye conexiones de datos, visualización, preparación de datos, gobierno y capacidades analíticas. (Tableau)

Las soluciones de analítica de IBM abarcan ámbitos como la inteligencia de negocio, la analítica estadística, la información predictiva, la gestión de datos y la analítica basada en IA. (IBM)

La plataforma adecuada depende de los requisitos de la organización y no simplemente del número de funciones disponibles.

Reflexiones finales

El software de analítica de datos puede ayudar a las empresas a organizar la información, analizar conjuntos de datos, visualizar resultados y respaldar las decisiones en distintos departamentos. Funciones como la integración, la preparación y la visualización de datos, la elaboración de informes, el análisis predictivo, la seguridad y el gobierno pueden influir en la utilidad real de una plataforma.

Las empresas deberían evaluar el software en función de sus fuentes de datos reales, sus usuarios, sus requisitos analíticos, su tecnología existente y su crecimiento previsto. Una plataforma con numerosas funciones puede no ser necesaria para una organización que necesita principalmente informes sencillos, mientras que las empresas con entornos de datos complejos pueden requerir capacidades más avanzadas.

En última instancia, el propósito del software de analítica de datos es ayudar a las organizaciones a trabajar con la información de forma más eficaz. Elegir una plataforma que se ajuste a las necesidades de la organización puede facilitar la conversión de los datos empresariales en análisis útiles e información práctica.

Referencias