Con el avance de la digitalización y la tecnología, los datos se convirtieron en uno de los activos más importantes y con ello el business analytics (análisis de datos aplicados a negocios).
Hoy, la base de casi todas las decisiones cruciales que se toman en una organización se realizan partiendo de los datos y su análisis.
Índice de temas
Introducción al business analitycs
Según la Universidad Tecnológica de Michigan, el business analytics es el proceso de transformar datos en conocimientos para mejorar las decisiones empresariales. Este enfoque permite a las organizaciones descubrir patrones previamente desconocidos o identificar problemas para generar nuevo valor comercial.
El business analytics aprovecha “el poder” de los datos para proporcionar insights significativos y orientar el rumbo de las empresas hacia el éxito.
Las empresas necesitan más que intuición para tomar decisiones informadas.
En ese sentido, el business analytics proporciona las herramientas y técnicas necesarias para analizar grandes volúmenes de datos y extraer conocimientos valiosos.
Al utilizar modelos predictivos y algoritmos avanzados, las organizaciones pueden:
- Anticiparse a las tendencias del mercado
- Identificar patrones de comportamiento del consumidor
- Prever riesgos potenciales
Esta capacidad de previsión no sólo permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, sino también posicionarse estratégicamente para capitalizar nuevas oportunidades.
Crecimiento de mercado y puntos claves
Los índices demuestran un crecimiento exponencial del mercado de análisis de datos en los próximos años. Una investigación de The Business Research, estimó que el tamaño del mercado crecerá de 74.830 millones de dólares en 2024 a 94.860 millones de dólares en 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26,8%.
“Este crecimiento en el período histórico se atribuye al aumento del volumen de datos, la demanda de inteligencia empresarial, los requisitos de cumplimiento normativo, la rentabilidad y el aumento de la productividad y la búsqueda de ventajas competitivas” , explican desde la consultora.
Con los años, este panorama no se detendrá. De acuerdo al estudio, alcanzará los 257.960 millones de dólares en 2029, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 28,4%.
El por qué de este crecimiento tiene varios factores. Según la consultora de investigación los motivos principales son:
- La integración de la IA y el aprendizaje automático
- La aparición de la analítica predictiva
- La expansión de los casos de uso en diferentes sectores
- Las soluciones de analítica en la nube
- El enfoque en la analítica en tiempo real
- Las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos.
En este contexto, detalla un informe de 360 Research Reports, México es uno de los líderes regionales en cuanto al desarrollo de software y business analytics junto con Estados Unidos.
Así es como las organizaciones en México empiezan a prepararse para afrontar esta marea de datos que tiene varios aspectos claves a tener en cuenta:
| Aspecto clave | Descripción |
|---|---|
| Crecimiento de mercado | Data Analytics: +26.8% CAGR, $94.86B en 2025; BI: +13.16% CAGR, fuerte adopción en México y Latam. |
| Tecnología principal | IA generativa, Machine Learning, análisis en tiempo real, visualizaciones interactivas. |
| Cultura y talento | Democratización de datos, necesidad de capacitación, resistencia cultural a la adopción de datos. |
| Ética y privacidad | Modelos justos, transparencia, protección de datos personales y seguridad. |
| Aplicaciones destacadas | Personalización, detección de fraudes, optimización operativa, embedded analytics. |
| Oportunidades en México | Mercado emergente, liderazgo regional en software y analytics, programas educativos en expansión. |
Definición de business analytics
El análisis de negocios (business analytics en inglés) es un conjunto de tecnologías y herramientas comerciales que explora los datos, métricas, estadísticas y toda información cuantitativa de una organización para impulsar la toma de decisiones a corto y largo plazo.
Quienes practican esta metodología piensan a los datos como un activo comercial capaz de convertirse en una ventaja frente a su competencia.
Esto se debe a que tienen la capacidad de agilizar operaciones como las siguientes:
- Medir el tiempo empleado en una tarea;
- Almacenar documentos en la nube;
- Supervisar el uso de recursos para reducir gastos;
- Automatizar procesos mecánicos.
Estos datos que harán posible el análisis de negocio pueden estar alojados en un gabinete de trabajo, como así también en una nube digital.
Y para acceder a ellos, las empresas necesitan hacerse de un equipo IT con los mejores profesionales y recursos tecnológicos.
El rol del business analytics
Con la ayuda de un analista, el business analytics descubre comportamientos, relaciones y conocimientos que mejoran las decisiones empresariales de acuerdo con sus metas.
Cada acción comercial es un dato y, como tal, debe ser analizado para encontrar un patrón y tomar una decisión.
Tipos de análisis en Business Analytics
La Escuela de Negocios de Harvard identifica cuatro métodos principales de análisis empresarial:
- Descriptivo: Interpretación de datos históricos para identificar tendencias y patrones.
- Diagnóstico: Determinar por qué ocurrió algo en el pasado.
- Predictivo: Uso de estadísticas para prever resultados futuros.
- Prescriptivo: Aplicación de técnicas para determinar qué resultado proporcionará el mejor resultado en un escenario dado.
“Los cuatro tipos de análisis de datos deben utilizarse en conjunto para crear una visión completa de la historia que cuentan los datos y tomar decisiones informadas” explica Catherine Cote, coordinadora de marketing en Harvard Business School Online, en su artículo.
Por otro lado explica cómo se puede aplicar en la empresa: “Para comprender la situación actual de su empresa, utilice el análisis descriptivo. Para comprender cómo llegó a esta situación, aproveche el análisis de diagnóstico. El análisis predictivo es útil para determinar la trayectoria de una situación: ¿continuarán las tendencias actuales? Finalmente, el análisis prescriptivo puede ayudarle a considerar todos los aspectos de los escenarios actuales y futuros y a planificar estrategias viables”, detalla.
Importancia del business analytics en el mundo empresarial
El business analytics ha llegado para quedarse. Entender la importancia de la visualización de los datos permite a las organizaciones tomar ventaja estratégica en el mercado.
Según la Universidad ISEP, “en el mercado latinoamericano del big data, Brasil y México llevan la delantera de un sector que se estima crezca un 10% a nivel de la región. Brasil por sí solo acumula 46.7% de las ventas generadas por el big data; mientras México le sigue con 26.7%, Colombia, 7.9%; Chile, 6.9%; Argentina, 5.6%; y Perú, 2.4%”.
AL necesita profesionales en business analitycs
El big data es un fenómeno en auge y, actualmente, la demanda de profesionales es muy alta en relación con la escasa oferta de formación por parte de las instituciones.
Economías emergentes como México, Argentina, Brasil y Chile pueden capitalizar las oportunidades de un mercado poco saturado y asegurar el éxito a futuro.
Para ello, promueven en sus instituciones educativas la creación de maestrías, cursos y capacitaciones en big data, business analytics e inteligencia de negocios.
Entre las ofertas de México, se encuentran:
- La maestría de la Universidad Autónoma de Guadalajara
- Una licenciatura en Business Intelligence en la Universidad Panamericana
- Diplomado en Ciencia de Datos de la UNAM.
Las organizaciones que buscan alcanzar su madurez tecnológica con el análisis de datos demandan profesionales para potenciar el desarrollo.
Actualmente, las habilidades más demandadas y requeridas por los empleadores es la capacidad de manejar, entender y trabajar mediados por la tecnología.
Estas posibilidades abren nuevas puertas a estos profesionales que empiezan a aprovechar sus oportunidades. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. informó que se espera que el empleo de Management Analysts crezca un 11% entre 2023 y 2033, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones.
Beneficios de utilizar business analytics
Las organizaciones modernas necesitan de soluciones rápidas para competir en un mundo que cambia con más velocidad.
Quienes mejor dominen el business analytics, serán capaces de comprender más su entorno operativo, identificar fortalezas y debilidades, y anticipar las tendencias del mercado.
Para comprender mejor su alcance, Amazon Web Services (AWS) destaca tres beneficios de la implementación de business analytics:
Cultura controlada por datos
Al adoptar una cultura controlada por la big data, los empleados confían en la información para tomar decisiones informadas y estratégicas.
De esta forma, los datos se convierten en un bien valioso.
Comentarios rápidos sobre el rendimiento empresarial
Gracias al uso de paneles empresariales que se actualizan automáticamente, las organizaciones monitorean resultados en directo sobre su rendimiento.
Esto les permite ajustar su rumbo rápidamente y hacer cambios estratégicos a corto y median plazo.
Lograr el equilibrio adecuado entre perspectiva general y detalles
El business analytics ofrece el equilibrio perfecto entre sus objetivos generales y específicos.
Proporciona una visión panorámica de la empresa mientras permite una exploración más profunda para comprender las razones detrás de sus resultados.
Herramientas y técnicas de business analytics
En el business analytics existen cuatro metodologías de análisis distintas para trabajar con datos.
Según IBM, todas ayudan a impulsar aumentos en el rendimiento empresarial por distintas vías de trabajo: desde visualizaciones hasta interpretaciones de datos históricos para pronosticar tendencias futuras.
Análisis descriptivo
Los científicos de datos se sumergen en la información disponible de una empresa para comprender su contexto pasado y actual.
Generalmente, el análisis descriptivo se realiza desde un software de trabajo capaz de visualizar en gráficos y tablas dinámicas toda métrica proveniente de la información recolectada.
Análisis predictivo
El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a evitar problemas antes que sucedan.
Mediante la extracción de datos, identifica patrones que permite predecir lo que podría ocurrir en función de lo que ya ocurrió anteriormente.
Por ejemplo, saber cuándo una herramienta se averiará y necesita ser reemplazada por una nueva.
Análisis prescriptivo
Esta metodología lleva el análisis predictivo mucho más allá.
Además de predecir un fenómeno, el análisis prescriptivo es capaz de evaluar distintos escenarios y tomar una decisión basada en la información y los recursos existentes.
Una vez finalizado el análisis, se recomienda la mejor acción a seguir.
Modelos de machine learning aplicados al business analytics
Al momento de asesorarse para una planificación financiera, cada vez son más las organizaciones que confían en el uso de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés).
Según un estudio de la consultora Capgemini, más de la mitad de sus encuestados (53%) confía en la AI generativa para brindar soporte sobre sus finanzas.
En el caso del análisis de negocio, esta herramienta se hace del aprendizaje automático (machine learning en inglés).
Mediante machine learning interpretan valores en sus datos, ejecutan tareas y procesos en cadena de forma automática.
Minería de datos y business analytics
Uno de los modelos de machine learning más comunes es la minería de datos.
En la minería de datos una API desarrollada por un analista IT se encarga de descubrir patrones e información valiosa de grandes conjuntos de datos sin procesar para transformarlos en conocimiento útil.
Limpieza de datos y business analytics
En la limpieza de datos, el uso de machine learning es capaz de eliminar información duplicada, incorporar datos faltantes y mantiene en condiciones una base de datos difícil de moderar manualmente.
Aplicaciones del business analytics
Las prácticas del business analytics implican varias herramientas que ayudan a las compañías a dar sentido a los datos que procesan.
Entre sus disciplinas y enfoques más comunes, existen aplicaciones capaces de gestionar y almacenar grandes cantidades de datos.
Mientras otras se encargan de estudiarlos para generar visualizaciones que contribuirán a la toma de decisiones.
Optimización de procesos empresariales con business analitycs
Una de las aplicaciones más comunes en el business analytics es la optimización empresarial.
Esta herramienta es capaz de identificar y mitigar problemas recurrentes que interfieren en el funcionamiento de los procesos comerciales.
La optimización empresarial ayuda a la reasignación de recursos en un área de trabajo para reducir costos.
Sin embargo, esta optimización necesita de una eficiente gestión de datos.
Según IBM, a mayor cantidad de información, más ordenada debe ser su administración y almacenamiento.
Y una de las mejores formas de hacerlo es almacenando la información en silos, a los que luego los analistas ingresarán para tomar decisiones estratégicas y mejorar los números de su organización.
Toma de decisiones basadas en datos con business analitycs
El motivo troncal del business analytics es tomar decisiones con base en los datos que una organización dispone.
La implementación efectiva de una estrategia basada en datos implica un cambio cultural dentro de la organización, desafío que el 90% de los encuestados identifican como uno de los mayores obstáculos.
Sorprendentemente, solo el 8.1% menciona las limitaciones tecnológicas como el principal impedimento para este cambio, lo cual evidencia el esfuerzo de las empresas en renovarse tecnológicamente.
Identificación de patrones y tendencias con business analytics
Algunos datos no pueden ser procesados por una inteligencia humana debido a que, en ocasiones, están codificados bajo un lenguaje de programación.
Aplicaciones como el análisis de texto identifica patrones y tendencias textuales dentro de esos datos no estructurados con ayuda del machine learning, la estadística y la minería de datos.
Para comprender mejor sus resultados, muchos analistas vuelven a reorganizar esa información y la introducen en gráficos, cuadros y animaciones comparativas.
De esta forma se simplifican los modos de comunicar patrones y tendencias a personas no familiarizadas con el business analytics, pero que precisan de esa información para tomar decisiones.
Segmentación de clientes y personalización de ofertas
Captar la atención de los clientes ya no basta con un mensaje impactante y un excelente servicio.
Para la firma Deloitte, el futuro del marketing y las ventas está en la personalización.
Y el business analytics puede ser un socio estratégico para alcanzar los mejores resultados en ese sentido.
Con el análisis de negocio, los gerentes de retail pueden consultar a sus analistas datos relevantes sobre consumidores de un determinado producto, sus preferencias, hábitos y expectativas.
De manera tal que los datos dirán cuál de todos sus productos a disposición se adecúan mejor a las necesidades de un determinado nicho de mercado.
Esta tendencia a personalizar el servicio de cada cliente crece aún más con las generaciones actuales, cuyo poder de compra e influencia representa casi el 24% de la población mundial.
Los millennials demuestran en sus respuestas una necesidad mayor de establecer una relación 1 vs. 1 con las marcas.
Tener una estrecha comunicaci’on con las marcas ayuda a los millenials estar seguros de que estas escuchan y atienden sus exigencias.
IoT, nuevos modelos de negocio y business analitycs
Es crucial comprender también el rol que la Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) ocupa en la personalización de ventas.
Ante ello, el comercio electrónico ha experimentado un crecimiento exponencial en todo el mundo.
Y sobre todo en México, el segundo país de América Latina con mayor número de usuarios en internet (+110 millones) según Statista.
Este fenómeno de más conectividad a internet tracciona la mayoría de las compras que se efectúan en el mercado de PYMEs y grandes empresas mexicanas.
Afortunadamente, el 78% de las pequeñas y medianas empresas mexicanas tiene presencia en internet y lo utiliza como nexo de venta para conseguir clientes.
En una entrevista, Juan Carlos Gómez, el director de comercio minorista y multicanal de Google México aseguró que el próximo paso de las PYMEs mexicanas es aprender a procesar esta enorme cantidad de datos para beneficio propio, utilizando machine learning y obteniendo información descriptiva y predictiva de sus consumidores.
Consideraciones en la implementación de business analytics
Si está pensando inculcar una cultura de los datos en su organización, son muchas las empresas especializadas en software y tecnología que garantizan la efectividad de la analítica empresarial.
Tal es el caso de Amazon, IBM y Microsoft, tres de los gigantes más competitivos y reconocidos en el mercado.
Según el Foro Económico Mundial, para 2025 se estima que los usuarios en todo el mundo generarán cerca de 463 exabytes en datos por día, lo cual equivale a ¡más de 200 millones de DVDs!
No hay duda que este elemento se convertirá en uno de los bienes más preciados y que, quien más datos posea, será quien domine el mercado.
No se quede atrás del mundo y conoce alguna de las consideraciones más importantes para implementar business analytics en tu negocio.
Calidad y disponibilidad de los datos
Si bien el big data es una posibilidad enorme para tomar buenas decisiones empresariales, sin calidad en los datos es probable que se consigan decisiones pobres.
“Cuando pensamos en el impacto en TI, es muy importante pensar en que habrá un foco en la administración de los datos, ya que la confiabilidad y objetividad de los modelos va a ser impactada directamente con la calidad de información que implementemos en dichos modelos”, indica Diego Anesini, vicepresidente de Data & Analytics para IDC Latinoamérica.
El éxito del business analytics depende fundamentalmente de la calidad de los datos.
También es requisito tener muy buenos analistas calificados para saber qué hacer con ellos y comprender las necesidades de la organización.
Pasos para una estrategia de business analitycs
Asegurar la calidad y disponibilidad de los datos se puede implementar siguiendo una serie de acciones, entre las cuales se destacan:
- Mantener la base de datos actualizada;
- Eliminar archivos duplicados y en desuso mediante data matching;
- Cooperar con las áreas IT para construir una arquitectura de datos;
- Establecer una clasificación universal de los datos (completitud, validez, unicidad, entre otras);
- No abarcar todos los problemas en calidad de datos en una sola instancia y construir un programa con objetivos a corto y largo plazo.
Privacidad y seguridad de la información
La privacidad y seguridad de los datos son preocupaciones clave en el mundo digital actual, especialmente cuando se trata de business analytics.
Al igual que en otras tecnologías empresariales, como un entorno cloud, es necesario contar con un protocolo de seguridad.
El objetivo es proteger la integridad de los activos digitales de una compañía y que estos no caigan en manos equivocadas.
Proteger datos privados implica también resguardar la red y los servidores que lo administran.
Una buena forma de hacerlo es encriptando los datos que transitan a través de una nube o sus navegadores.
Los datos encriptados son ilegibles para usuarios no autorizados o ciberdelincuentes que no cuentan con una clave de encriptación.
En caso de que la filtración de datos sea inminente, las organizaciones pueden prever la pérdida de información implementando software que generen copias de seguridad y backups automáticos periódicamente.
Muchos servidores nube como Microsoft Azure cuentan con esta clase de servicios que pronostican y detectan puntos débiles de seguridad en su almacenamiento de datos.
Cultura empresarial y resistencia al cambio
El 2020 fue el año de la AI y el big data, según la revista Forbes México, debido a la transformación digital sin precedentes que muchas empresas tuvieron que acelerar ante la pandemia de COVID-19.
Sin embargo, el desafío de los años venideros fue romper con una de las barreras más difíciles de quebrantar: la resistencia al cambio.
Luego de la pandemia, una encuesta del New Vantage Partners indica que la inversión en iniciativas de datos e AI continuó creciendo.
Un 97% de las organizaciones participantes destinó recursos en esa tecnología; pero aún predomina en el negocio una falta de cultura sobre el uso de datos y se está dejando atrás una potencial oportunidad de crecimiento y mejora.
A pesar de estar cada vez más familiarizados con esta tecnología, aún no se concibe la idea de los datos como un activo comercial.
Y generar una organización basada en datos representa un proceso de transformación que no ocurre de la noche a la mañana.
Para alcanzar los resultados deseados, no basta con una acaudalada inversión ni los mejores especialistas: se necesita tiempo y dedicación.
Capacitación y talento necesario para el business analitycs
En un evento organizado por EGADE Business School de México contó con la participación del presidente y director general de Microsoft México, Rafael Sánchez Sosa, en el marco de la incorporación de la Maestría en Business Analytics (MBD) dentro de su oferta de posgrados en CDMX.
En su conferencia, el director de Microsoft dijo que el mundo atraviesa un momento histórico dentro de la transformación digital.
En este sentido, criticó a aquellas organizaciones que carecen de visibilidad sobre la ubicación de sus datos o tienen dificultades para localizarlos.
Esa falta de conocimiento puede llevarlos a la incapacidad de planificar adecuadamente de cara al futuro y establecer metas claras para sus próximas acciones, resaltando así la crucial importancia de los datos en el panorama empresarial actual.
Promover una cultura de trabajo basada en datos precisa de la cooperación no solo de las empresas y su evolución digital.
Las instituciones educativas mexicanas deben reconocer al business analytics como un mercado emergente e invertir en conocimiento, desarrollo y expansión de sus conocimientos en big data.
El FMI ha reconocido a México como una de las principales economías emergentes del mundo y, gracias a su posición geográfica estratégica con Estados Unidos.
Business analitycs y el nearshoring en México
El análisis de negocios es una puerta de entrada al nearshoring en la región. Práctica que, por un lado, promueve la optimización y reducción de costos en las operaciones de las compañías internacionales y, por el otro, fomenta la generación de empleos y el desarrollo económico del país que recibe sus plantas de producción.
En el caso particular de México, el nearshoring en la actualidad está experimentando un auge significativo, impulsado por la reubicación de cadenas productivas hacia el país debido a su proximidad geográfica con Estados Unidos, costos competitivos y disponibilidad de talento.
En este contexto, el business analytics juega un papel fundamental para maximizar los beneficios de este fenómeno. ¿De qué manera contribuye?
| Eje de impacto | Rol del Business Analytics |
|---|---|
| Cadenas de suministro | Optimiza inventarios, reduce tiempos y minimiza riesgos mediante análisis de datos logísticos. |
| Inversiones y expansión | Identifica oportunidades, evalúa riesgos y permite planificar crecimiento con base en datos. |
| Servicios tecnológicos e IT | Mejora la oferta de TI mexicana mediante análisis predictivo, IA y nube, con ventajas competitivas. |
| Pagos digitales y regulaciones | Monitorea transacciones, asegura trazabilidad y cumplimiento normativo para operaciones internacionales. |
| Innovación y competitividad regional | Detecta tendencias y mejora procesos/productos para posicionar a México como hub de innovación. |
Preguntas frecuentes sobre Business Analytics
¿Qué sectores en México están liderando la adopción de business analytics y por qué?
Sectores como retail, manufactura, logística y servicios financieros están a la vanguardia debido a su alto volumen de datos y necesidad de optimización operativa. Estas industrias aprovechan business intelligence para mejorar decisiones estratégicas y competitividad regional.
¿Cómo pueden las PYMEs mexicanas implementar business analytics con recursos limitados?
Pueden comenzar utilizando herramientas de BI en la nube, como Power BI o Google Looker Studio, que ofrecen versiones gratuitas y escalables. También se recomienda capacitar al personal en analítica básica y establecer KPIs simples pero estratégicos.
¿Qué regulaciones mexicanas deben considerar las empresas al implementar soluciones de business analytics?
Deben cumplir con la Ley Federal de Protección de Datos Personales y las disposiciones del INAI. La gestión ética de los datos requiere protocolos de consentimiento, encriptación y control de acceso que garanticen la privacidad del usuario.
¿Qué KPIs permiten medir el retorno de inversión (ROI) en proyectos de business analytics?
KPIs clave incluyen reducción de costos operativos, incremento en la tasa de conversión, mejora del tiempo de respuesta en decisiones y crecimiento de ingresos por cliente. El monitoreo constante asegura la alineación con objetivos estratégicos.
