En la era digital, las empresas generan cantidades masivas de datos. La diferencia entre líderes y seguidores está en cómo usan esos datos para tomar decisiones.
¿Qué es Data Analytics?
El proceso de examinar datos para extraer insights, identificar patrones y tomar decisiones basadas en evidencia.
¿Qué es Business Intelligence (BI)?
Herramientas, tecnologías y procesos que transforman datos crudos en información significativa para decisiones de negocio.
Tipos de análisis
Descriptivo (¿Qué pasó?) Reportes históricos, dashboards, métricas básicas.
Casos de uso por industria
Retail - Análisis de canasta de compra - Predicción de demanda - Optimización de precios - Segmentación de clientes
Stack tecnológico moderno
Data Warehouse - **Snowflake**: Cloud data warehouse - **BigQuery**: Google's serverless DW - **Redshift**: AWS data warehouse
Arquitectura moderna de datos
Capa 1: Data Sources Bases de datos operacionales, APIs, archivos, IoT.
Implementación paso a paso
Fase 1: Define objetivos (Semana 1) - KPIs críticos del negocio - Preguntas que necesitas responder - Stakeholders y sus necesidades
Mejores prácticas
Data Quality First Garbage in, garbage out. Invierte en data quality.
Métricas de éxito
Adopción Porcentaje de empleados que usan BI regularmente.
Errores comunes
1. Technology-first approach **Solución:** Empieza con preguntas de negocio, no con herramientas.
Tendencias emergentes
Data Mesh Datos como producto, ownership distribuido.
Conclusión
Data Analytics y BI ya no son nice-to-have, son esenciales para competir. Las empresas data-driven toman mejores decisiones, más rápido. Empieza pequeño, enfócate en value y escala gradualmente.