Menos de la mitad (49 %) de los líderes empresariales afirma que puede generar información oportuna y fiable.
Cree una cultura de análisis de autoservicio
Forme a los equipos para explorar datos fiables de forma rápida, segura e independiente y así obtener información y tomar decisiones fundamentas con mayor rapidez.
Mejore la eficiencia de la generación de informes y las operaciones empresariales
Agilice y automatice los procesos de gestión de datos para generar informes empresariales fiables, oportunos y escalables.
Acelere la IA y el aprendizaje automático con datos listos para el análisis
Aproveche los datos bien gobernados, de alta calidad y preparados para la IA para entrenar modelos y generar información detallada y procesable.
Transforme los datos sin procesar y conviértalos en información práctica con la gestión de datos basada en IA
Acerca de business intelligence y análisis
La business intelligence (BI) hace referencia a las tecnologías, estrategias y prácticas utilizadas para recopilar, analizar y presentar datos empresariales. Permite a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas al transformar los datos sin procesar en información procesable, lo que mejora la eficiencia e impulsa el crecimiento.
Las características clave de la BI son:
- Integración de datos de varias fuentes
- Análisis de datos históricos y en tiempo real
- Visualizaciones y cuadros de mando interactivos
- Alertas e informes y automatizados
- Herramientas fáciles de usar para usuarios no técnicos
Casos de uso comunes de la BI:
- Seguimiento del rendimiento de ventas y marketing
- Análisis del comportamiento del cliente
- Informes financieros y previsiones
- Gestión de la cadena de suministro y del inventario
- Identificación de tendencias y oportunidades del mercado
El análisis de datos consiste en examinar datos sin procesar para descubrir patrones, tendencias e información. Es un proceso basado en limpiar, transformar y modelar los datos para respaldar la toma de decisiones, mejorar los resultados empresariales y predecir escenarios futuros mediante técnicas de estadística e informática.
Tipos de análisis de datos:
- Análisis descriptivo: Analiza los datos anteriores para comprender lo que ocurrió (por ejemplo, informes de ventas).
- Análisis predictivo: Utiliza modelos para predecir resultados (por ejemplo, predicción de abandono de clientes).
- Análisis prescriptivo: Sugiere medidas en función de las recomendaciones basadas en datos (por ejemplo, optimizar las decisiones de la cadena de suministro).
Diferencias entre el análisis de datos y la business intelligence (BI):
- El análisis de datos estudia los datos para explicar por qué suceden las cosas y predecir próximos eventos.
- La BI resume principalmente los datos históricos para crear informes y cuadros de mando para supervisar el rendimiento.
- En los análisis se suele emplear métodos estadísticos avanzados y aprendizaje automático, mientras que la BI se centra en la visualización de datos y la generación de informes fáciles de usar.
- La BI se centra más en la información descriptiva; los análisis incluyen funcionalidades predictivas y prescriptivas.
La BI organiza y visualiza los datos históricos para obtener información descriptiva, mientras que el análisis de datos utiliza modelos estadísticos para explicar las causas y predecir tendencias. En conjunto, las herramientas de análisis y BI son soluciones de análisis empresariales que ayudan a tomar decisiones basadas en datos y conseguir una ventaja competitiva.
Tendencias actuales
La IA, el procesamiento en tiempo real y las plataformas nativas del cloud están transformando las herramientas de análisis y BI al automatizar la información, permitir las respuestas instantáneas y ofrecer soluciones escalables y flexibles para satisfacer los diferentes casos de uso que vayan surgiendo.
Importancia de la democratización de datos
Los análisis y la BI necesitan datos unificados y fiables para obtener información precisa y agilizar el proceso de toma de decisiones. La integración ayuda a reducir los silos de datos y a mejorar los datos y la preparación para la IA, lo que aumenta la eficiencia operativa para obtener mejores resultados empresariales.
CASOS PRÁCTICOS
¿Por qué los líderes de análisis eligen Informatica?
Reducción del 90%
en el tiempo de preparación de los datos
Paycor colabora con Informatica y Snowflake para generar información fiable basada en datos, y reduce el tiempo de preparación de los datos en un 90%.
4 millones $
en ingresos retenidos
La Trobe, junto con Informatica y Microsoft, democratiza el análisis y la BI para identificar a los estudiantes en riesgo y conseguir más de 4 millones de dólares en ingresos retenidos.
Democratización
del acceso a los datos en tiempo real
Yamaha unifica sus datos y análisis en una plataforma integral basada en IA, y logra agilizar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes.
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Reducción del 90%
en el tiempo de preparación de los datos
Paycor colabora con Informatica y Snowflake para generar información fiable basada en datos, y reduce el tiempo de preparación de los datos en un 90%. -
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Resuelva sus retos de BI y análisis
Las empresas tienen acceso a enormes cantidades de datos procedentes de fuentes diversas y aisladas, lo que convierte la gestión de datos fiable en la clave de la obtención de información empresarial.
Ayude a garantizar la precisión, la integridad y la coherencia de los datos
Reduzca la complejidad del uso de diferentes formatos y latencias de datos
Admita volúmenes, velocidades y variedades de datos cada vez mayores
Supervise, controle y optimice los costes
Mejore la accesibilidad de los datos mientras garantiza la privacidad y la seguridad
Integración de datos completa
Catalogación y linaje de datos inteligentes y unificados
Perfilado y calidad de datos de nivel empresarial
Gestión de datos maestros multidominio basada en IA
Controles fiables de protección y privacidad de datos
¿Necesita ayuda para ponerse en marcha?
Preguntas frecuentes sobre análisis y business intelligence (BI)
El análisis se centra en la exploración de datos para descubrir patrones, predecir resultados y proporcionar información más detallada mediante técnicas estadísticas y avanzadas. La BI resume principalmente los datos históricos a través de informes y cuadros de mando para supervisar el rendimiento. Si bien la BI responde a "lo que ha ocurrido", los análisis explican "por qué" y "qué pasará después", por lo que ambos procesos son esenciales para la toma de decisiones integral basada en datos.
Garantizar la precisión de los datos para análisis y BI implica validar las fuentes de datos, limpiar y transformar los datos para eliminar errores y mantener estándares de datos coherentes. Las auditorías periódicas, las comprobaciones automatizadas de la calidad de los datos y el uso de herramientas de integración de datos fiables ayudan a evitar imprecisiones. Los datos precisos son esenciales para garantizar información fiable, lo que permite tomar mejores decisiones y adoptar estrategias empresariales eficaces.
Puede integrar datos de varias fuentes para analizarlos recopilando datos de bases de datos, API y servicios en el cloud. Utilice las herramientas ETL/ELT para limpiar, transformar y unificar los datos en un repositorio central, como un data warehouse o un data lake. Así, será más sencillo asignar los datos de manera coherente y aplicar el gobierno de datos para garantizar la precisión y la seguridad. Este proceso permite realizar análisis completos y fiables en toda la organización.
Para ampliar los análisis de volúmenes de datos que van aumentando, aproveche las plataformas basadas en el cloud que ofrecen capacidad de almacenamiento y potencia informática flexibles. Implemente la división, la indexación y el almacenamiento en caché de los datos para optimizar el rendimiento. Automatice los procesos de datos y supervise los recursos del sistema para garantizar la escalabilidad y realizar análisis rápidos y fiables a medida que vayan aumentando los datos.
Es necesario implementar controles de acceso consolidados, cifrado de datos y técnicas de anonimización. Actualice regularmente los protocolos de seguridad y realice auditorías para detectar vulnerabilidades. Además, garantice el cumplimiento de normativas como el RGPD y la HIPAA. Utilice un almacenamiento de datos seguro y limite el acceso únicamente a los usuarios autorizados para proteger la información confidencial durante todo el proceso de análisis.
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