Analítica empresarial

Esta página cubre:

• ¿Por qué es importante la analítica empresarial?
• Casos prácticos de análisis empresarial
• Ventajas del análisis empresarial
  
• Retos del análisis empresarial
  
• Técnicas de análisis empresarial
• Couchbase Capella y el análisis empresarial
• Conclusión

¿Por qué es importante la analítica empresarial?

Al adoptar la analítica empresarial, las organizaciones obtienen información y conocimientos basados en datos históricos y en tiempo real, lo que les ayuda a gestionar sus negocios de forma más eficiente y eficaz.

La analítica empresarial aporta valor a todos los aspectos del negocio porque abarca datos de muchas fuentes, como sistemas de atención al cliente, CRM, ERP, repositorios de contenidos, sistemas de RRHH y sistemas financieros. Cuando se complementa con fuentes externas como las redes sociales, las noticias, el tiempo y los documentos en línea, el análisis se vuelve aún más contextual y perspicaz.

El dicho "no puedes arreglar lo que no sabes que está roto" es especialmente cierto en las grandes empresas. El gran tamaño de la organización y sus múltiples niveles contribuyen a crear silos de información que ahogan la productividad y dificultan la interacción eficaz con el cliente. Cuando se carece de acceso a los datos, de intercambio de datos y de información general, los procesos ineficaces y las malas prácticas suelen pasar desapercibidos y nunca se abordan.

La analítica empresarial trata de eliminar estas barreras a la mejora descubriendo las áreas que necesitan atención y proporcionando un camino prescriptivo para corregirlas.

Casos prácticos de análisis empresarial

La analítica empresarial puede ayudar a optimizar casi todos los aspectos del negocio. He aquí algunos ejemplos de su funcionamiento:

Compromiso de los clientes
A la hora de captar clientes, es fundamental ofrecerles una experiencia personal que les haga sentirse respetados e importantes. De lo contrario, se corre el riesgo de insatisfacción y pérdida de clientes. Al conectar los datos de varios sistemas orientados al cliente y proporcionar información en tiempo real a partir de la información combinada, una organización puede ofrecer la experiencia personalizada que esperan los clientes.

Por ejemplo, pensemos en un cliente de televisión por cable que ha utilizado múltiples vías para comunicar un problema a su proveedor. Primero utiliza el chat en línea. Luego envía un correo electrónico a su oficina local. Luego llama a un centro de asistencia. Si el cliente tiene que empezar cada conversación desde cero porque los distintos canales desconocen sus comunicaciones anteriores, es probable que empiece a buscar un nuevo proveedor de cable con un mejor servicio de atención al cliente.

La analítica empresarial garantiza que los datos entre los sistemas que gestionan el chat del sitio web, las oficinas locales y los centros de llamadas regionales se compartan en tiempo real para que los agentes de cada canal conozcan las interacciones anteriores y reciban al cliente con conocimiento de su problema y recomendaciones para resolverlo. La diferencia entre cada experiencia es la diferencia entre un cliente perdido y otro fidelizado.

Optimización de las operaciones
Las operaciones empresariales como las finanzas, la producción, la cadena de suministro, el inventario y la gestión de activos son intrínsecamente complejas porque en todas ellas intervienen muchos sistemas y una gran variedad de datos. Cada operación puede beneficiarse de una visión de la eficacia de sus procesos, especialmente cuando se complementa con recomendaciones prescriptivas para mejorarlos.

Por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro, la información puntual sobre posibles interrupciones es fundamental para mantener unos plazos ajustados y minimizar los costes. La analítica empresarial ayuda supervisando los sistemas clave de la cadena, como los libros de embarque, los manifiestos de los transportistas, la disponibilidad portuaria, las tasas de transporte y los tiempos de espera, y ofreciendo recomendaciones sobre la logística de suministro más rentable.

Detección de fraudes
Los sistemas financieros corren un riesgo constante de fraude que, si no se controla, no sólo cuesta dinero a la organización, sino que amenaza su integridad financiera.

El análisis empresarial puede evaluar todos los sistemas y transacciones financieras de la organización con gran detalle, utilizando algoritmos avanzados para detectar pruebas de posibles fraudes y detenerlos antes de que puedan causar daños.

Ventajas del análisis empresarial

La analítica empresarial puede tener un impacto abrumadoramente positivo en las organizaciones. Entre los beneficios se incluyen:

Mejor toma de decisiones
Se toman mejores decisiones cuando la información llega más rápido, se añade contexto y se complementa con recomendaciones.

Aumento de la productividad
La optimización de procesos y tareas le ayuda a producir un trabajo de mayor calidad en menos tiempo.

Costes más bajos
Aumentará la rentabilidad identificando y eliminando procesos y tareas innecesarios y derrochadores.

Clientes fieles
Puede satisfacer y retener a los clientes permitiendo una experiencia más personalizada y ayudando a producir mejores productos y servicios.

Retos del análisis empresarial

Dado que implica grandes volúmenes de datos de alta velocidad procedentes de sistemas dispares, la analítica empresarial es intrínsecamente compleja e implica numerosos pasos. Por lo tanto, una implantación satisfactoria requiere una planificación cuidadosa y una estrategia sólida como una roca. Es fundamental trazar cuidadosamente una dirección estratégica y planes detallados para cada paso.

Otro reto es tratar con distintos tipos de datos procedentes de los sistemas de origen. Hay datos estructurados procedentes de sistemas heredados, datos semiestructurados de los sistemas modernos, y datos no estructuradoscomo el texto en lenguaje natural, de los sistemas de medios de comunicación. Para unir y analizar adecuadamente estos distintos tipos de datos, primero hay que lidiar con las diferencias. El formato de datos JSON es ideal para ello, ya que puede acomodar varios tipos de datos.

Además, tenga en cuenta que los usuarios de móviles y aplicaciones edge producen un gran volumen de datos en el perímetro. Esto significa que debe tener en cuenta las opciones técnicas para capturar, sincronizar y analizar datos tanto en el perímetro como en la nube.

Técnicas de análisis empresarial

La analítica empresarial suele emplear tres tipos distintos de procesamiento:

• Análisis descriptivo - El análisis de los indicadores clave de rendimiento (KPI) utilizando datos históricos y actuales para realizar un seguimiento de los resultados empresariales a lo largo del tiempo.
• Análisis predictivo - La evaluación de las tendencias en los datos aplicados para hacer predicciones sobre los probables resultados futuros.
• Análisis prescriptivo - Recomendaciones sobre las mejores acciones en condiciones empresariales específicas

Puede utilizar estas técnicas de análisis combinadas para obtener los beneficios deseados.

Por ejemplo, los análisis descriptivos pueden descubrir los esfuerzos de captación de clientes que no están dando buenos resultados. El análisis predictivo puede evaluar la probabilidad de que un cliente responda a una oferta determinada para mejorar la captación. El análisis prescriptivo puede recomendar los grupos demográficos ideales a los que presentar dichas ofertas.

Couchbase Capella y el análisis empresarial

Couchbase Capella™ es una base de datos como servicio (DBaaS) distribuida y nativa en la nube que combina múltiples modelos de bases de datos en una única tecnología. Entre sus capacidades se incluyen:

• Procesamiento de datos clave-valor en memoria para una capacidad de respuesta hiperrápida
• Almacenamiento distribuido de datos de documentos JSON para mayor flexibilidad y resistencia
• Soporte de informática móvil y de borde
• Soporte de consultas SQL
• Búsqueda de texto completo
• Eventos

Capella encaja en el panorama de la analítica empresarial porque proporciona la escala necesaria para gestionar cantidades masivas de datos, la velocidad que permite obtener información en tiempo real y la flexibilidad para procesar una amplia variedad de tipos y formatos de datos gracias a su almacenamiento basado en JSON.

Capella también ofrece el Servicio de columnas Capellauna capacidad de análisis (actualmente en vista previa privada) que incluye un almacén columnar para el procesamiento ultrarrápido de consultas sobre grandes volúmenes de datos, una amplia integración con Capella DBaaS y capacidades para la ingesta de datos de otras bases de datos como MongoDB™, DynamoDB y Amazon S3 en tiempo real. El servicio columnar de Capella permite el análisis en tiempo real de datos operativos sin necesidad de ETL.

Debido a su escala, flexibilidad, diversas características, almacenamiento JSON y otras capacidades, Capella es una gran opción para el almacenamiento y procesamiento de datos dentro de su implementación de análisis empresarial.

Conclusión

Al adoptar la analítica empresarial, las organizaciones pueden reducir costes, mejorar el rendimiento del negocio, captar mejor a los clientes y competir con más eficacia gracias a la información basada en datos y a las recomendaciones proactivas.

Vea cómo Domino's utiliza Couchbase para realizar análisis en tiempo real con el fin de mejorar el marketing de sus clientes.

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