Business Analytics: Conceptos Básicos y Fundamentos de EAE Business School

Business Analytics: Conceptos Básicos y Fundamentos

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Business
School
Madrid
TRUE EXPERIENCES.
TRUE OPPORTUNITIES.

Tema 1. Business Analytics -
Conceptos Básicos y Fundamentos
Asignatura: Business Analytics: El camino hacia la Data-Driven Company
Máster en Business Analytics y Data Strategy
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Daniel Ramos García · 2025 | daniel.ramos@campuseae.es

Índice de Contenidos

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Índice

1. ¿Qué es Business Analytics? Y, ¿por qué es clave hoy?
2. Por qué ser una empresa Data-Driven
3. Niveles de madurez analítica en las organizaciones
4. El rol del Business Analyst en la empresa
5. El impacto del Business Analytics en los modelos de negocio

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¿Qué es Business Analytics y su Relevancia Actual?

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¿QUÉ ES BUSINESS ANALYTICS?
Y, ¿POR QUE ES CLAVE HOY?
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Definición de Business Analytics

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¿QUÉ ES
Definición
ANALYTICS?
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Business Analytics es el conjunto de métodos, tecnologías y procesos
utilizados para explorar datos históricos y actuales
a través de modelos con el objetivo de generar insights útiles
para la toma de decisiones empresariales.
BA = datos + modelos + decisiones
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Definición Formal de Business Analytics

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¿Cuál podría ser una definición formal del Business Analytics?
"Analytics is the extensive use of data, statistical and quantitative analysis,
explanatory and predictive models, and fact-based management to drive
decisions and actions."
- Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007).
Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Press. p. 7

Componentes de la Definición de Analytics

Extensive use
of data
Uso intensivo de datos como
materia prima estratégica

Statistical and
quantitive analysis
Aplicación de métodos
matemáticos y estadísticos

Explanatory and
predictive models
Modelos que explican lo que
ocurrió y predicen lo que
puede ocurrir

Fact-based
management
Toma de decisiones
fundamentada en evidencias,
no en intuiciones

To drive decisions
and actions
El objetivo final es tomar
decisiones más inteligentes.
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Objetivo del Business Analytics

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Objetivo del BA
El Business Analytics se basa en tecnologías
avanzadas pero su éxito en su esencia está en
cómo se integran los datos en la estrategia
del negocio.
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Relevancia Actual del Business Analytics

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¿QUÉ ES
¿Por qué es clave hoy?
ANALYTICS?
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Factores Clave del Business Analytics Hoy

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¿Por qué es clave hoy?
Volumen y velocidad
de los datos
Cada interacción digital
genera datos.
Tecnología accesible
Democratización del
acceso a la tecnología.
Toma de decisiones
más ágil y objetiva
!
De la intuición humana
al dato contrastado
Ventaja competitiva
Estratégicas,
sostenibles y evolutivo.
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Componentes del Business Analytics

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¿QUÉ ES
Componentes
ANALYTICS?
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Integración de Componentes en Business Analytics

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Componentes del Business Analytics
Los cuatro componentes fundamentales trabajan
de forma integrada.
BA debe ser útil para la acción. Un modelo que no sirve para la
toma de decisiones reales es solo un ejercicio académico.

• Materia Prima
• Estructurados y No estructurados
• Calidad, accesibilidad y volumen

Datos
Modelos Analíticos
· Transforman datos en conocimiento
· Desde modelos simples a complejos:
Estadísticos, ML, AI
· Son el motor de los insights
Herramientas Tecn.
. Recolección, almacenamiento,
análisis y visualización de datos
· BI, visualización, bases de datos,
cloud
Decisiones accionables
· Son el objetivo final: Convertir
insights analíticos en decisiones
empresariales.
· Requieren un buen data storytelling
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Componentes BA: Datos

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Componentes BA: Datos
Solo en 2025 se prevé la generación de
181 zeta bytes*
181 ZB = 181.000.000.000.000.000 MB
(Sí, 181 cuatrillones de megabytes)

Unidades de Medida de Datos

Unidad
Abreviatur
Equivalencia en bytes
a
Bit
bit
1 bit
Byte
B
8 bits
Kilobyte
KB
1,024 bytes
Megabyte
ME
1,024 KB = 1,048,576 bytes
Gigabyte
GB
1,024 MB = 1,073,741,824 bytes
Terabyte
TB
1,024 GB = 1,099,511,627,776 bytes
Petabyte
PB
1,024 TB = 1,125,899,906,842,624 bytes
Exabyte
EB
1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 bytes
Zettabyte
ZB
1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 bytes
Yottabyte
YB
1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 bytes

Tipos de Datos

Datos
· Bases de datos relacionales
· Hojas de cálculo
· CSV (Comma Separated Values)
· Sistemas ERP o CRM
· Data Warehouses
1.Correos electrónicos
2. Imágenes y fotografías
3.Videos
4.Comentarios en redes sociales
5.Documentos PDF, Word o escaneos
X
+
01
DATA
3
Estimación de IDC para 2025 en su informe DataSphere (fuente: IDC, 2022) https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC P38353
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M
T
D
Datos
estructurados
Datos NO
estructurados

El Dato como Activo Estratégico

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M
T
D
Datos
El Dato como activo estratégico del negocio.
Los datos ya no son un medio operativo sino que se han convertido en un recurso con valor propio

Razones para Considerar los Datos un Activo Estratégico

4 razones
por las que son un
activo estratégico:

1. Generan valor transversal 1. Asignarles reconocimiento
   y valor
2. Son reutilizables y
   escalables
3. Permiten diferenciarse
4. Son la base de la
   innovación digital

Implicaciones de los Datos como Activo

Qué implica
considerar los datos
como un activo:

1. Gestionarlos con
   gobernanza
2. Invertir en ellos en mejora
   continua y protección

Pilares para el Valor Real de los Datos

Qué se debe
hacer para que aporte
valor real:
Gestionarlo igual que otros
activos empresariales.
2 pilares:

1. Data Governance
2. Data Quality

Roles Clave en la Gestión Estratégica del Dato

3 roles
clave en la gestión
estratégica del dato:

1. CDO (Chief Data Officer): enfoque
   estratégico, alta dirección
2. Data Owner: funcional,
   dirección de área
3. Data Steward: operativo,
   dentro de Datos / IT

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