La analítica empresarial se ha consolidado como una herramienta esencial en el mercado actual para la toma de decisiones y la elaboración de estrategias corporativas. En un contexto donde las organizaciones generan enormes volúmenes de datos, la capacidad de interpretarlos y transformarlos en información útil se ha convertido en una competencia clave. Dicho concepto **hace referencia al uso de métodos cuantitativos para extraer significado de los datos y guiar decisiones informadas. Puede ser descriptivo al analizar información histórica para identificar patrones; de diagnóstico, al explicar por qué ocurrieron ciertos fenómenos; predictivo, al anticipar resultados futuros; o prescriptivo, al establecer acciones que ofrecen mejores resultados. Estas metodologías pueden aplicarse de forma individual o combinada para perfeccionar las operaciones presentes y el rendimiento futuro de la organización.
Si bien suele confundirse con la ciencia de datos, la analítica empresarial se distingue por su enfoque en la interpretación y visualización de la información para apoyar decisiones estratégicas. Por su parte, la ciencia de datos se centra en el procesamiento de datos en bruto mediante algoritmos y modelos estadísticos. Ambas disciplinas, sin embargo, coinciden en el propósito de convertir los datos en conocimiento útil para la gestión empresarial. Distintos estudios revelan que invertir en analítica puede incrementar las ganancias hasta en un 9% y reducir costos en un 10%; además, se incrementa la eficiencia operativa al anticipar fallos o necesidades de mantenimiento. Por ello, formarse en analítica empresarial representa una oportunidad para quienes buscan avanzar en sus carreras y generar impacto organizacional.
A pesar de los beneficios asociados a la digitalización y la analítica empresarial (1), un error común de las empresas consiste en invertir en software, infraestructura o talento analítico sin tener una visión clara de cómo integrar estas herramientas en los objetivos del negocio. Sin un marco estratégico, los datos se convierten en información dispersa, difícil de traducir en acciones concretas. La planificación estratégica permite alinear las iniciativas analíticas con la misión, visión y metas de la empresa, evitando esfuerzos aislados no benéficos.
No es de extrañar que la primera fase en modelos como CRISP-DM para minería de datos (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) es el entendimiento del negocio. Este se centra en comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva empresarial, para luego trasladarlo a un problema de minería de datos y en un plan preliminar diseñado para alcanzar dichos objetivos(2). Es decir, no se trata de aplicar algoritmos por moda, sino de priorizar las áreas donde la analítica puede tener mayor impacto, ya sea optimizando procesos, reduciendo costos, mejorando la experiencia del cliente o impulsando la innovación. Este enfoque orientado a objetivos garantiza que los proyectos de analítica empresarial no solo produzcan reportes, sino también decisiones informadas que contribuyan directamente al crecimiento de la organización.
En suma, la analítica empresarial solo alcanza su verdadero potencial cuando se integra en un marco estratégico que oriente las decisiones hacia objetivos concretos y sostenibles. Frente a un entorno en constante transformación, la formación de posgrado en Planeación Estratégica y Gestión de la Tecnología de UPAEP representa una oportunidad para adquirir una visión integral que combina análisis, planeación y gestión de la innovación. Un programa académico en permanente actualización, diseñado para preparar a profesionales capaces de enfrentar los desafíos del futuro con criterio, solidez y visión estratégica.
1 Martínez-Caro, E., Cegarra-Navarro, J. G., & Alfonso-Ruiz, F. J. (2020). Digital technologies and firm performance: The role of digital organisational culture. Technological Forecasting and Social Change, 154, 119962. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119962
2 Chapman, P. (2000). CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:59777418
