Summary

  • Business analytics evaluates day-to-day operations and processes to identify operational bottlenecks and guide strategic choices.
  • Financial analytics evaluates fiscal performance, helping teams predict cash flow and measure the profitability of business shifts.
  • Business analytics is utilized across many diverse departments, whereas financial analytics remains under the specialized domain of the CFO.
  • Integrating both distinct datasets allows organizations to blend operational metrics with financial health data for richer insights.

There’s a saying that data is just data until it’s analyzed. It’s the analytics that turn data sets into insights to guide businesses. Data users and decision-makers need to know which type of analysis will deliver the answers needed. Two common types of data analytics are business analytics and financial analytics. While business and financial analytics can overlap in the data they use and even have common goals—business and finance are often intertwined—they also have distinct differences and drive different use cases. These analytics inform business decisions, drive organization-wide improvements, and identify solutions to ongoing and emerging challenges. By contrast, financial analytics offer insights into current and future financial operations, allowing organizations to take actions that improve financial performance and boost profitability.

Lo mejor es pensar que el análisis empresarial y el análisis financiero son complementarios en lugar de contrapuestos. Por ejemplo, analizar los datos de ventas beneficia tanto a la empresa como a las finanzas. Veamos en qué se diferencian el análisis comercial y el financiero, y por qué son importantes:

Análisis empresarial frente a análisis financiero

La diferencia más obvia entre el análisis empresarial y el financiero son las áreas de interés. La analítica empresarial examina el rendimiento general de la empresa y las operaciones diarias para fundamentar las decisiones sobre estrategias, procesos, resolución de problemas y otras áreas centradas en la empresa. Estos análisis permiten una serie de mejoras y beneficios, como trazar un camino acelerado para alcanzar los objetivos empresariales y medir el progreso a lo largo del camino. La analítica financiera se centra en todos los aspectos financieros de la empresa, que pueden ir desde la determinación de la rentabilidad hasta la medición del rendimiento de los ingresos y los gastos, pasando por la toma de decisiones presupuestarias. La aplicación de estos análisis también ayuda a las organizaciones a predecir el flujo de caja, medir el valor del negocio y determinar cómo afectarán a la rentabilidad los cambios, como el lanzamiento de un nuevo producto o la mejora de las ventas en un determinado porcentaje. Conocer el tipo de información que se necesita determinará qué análisis hay que realizar.

La analítica empresarial suele utilizarse más en una organización que la analítica financiera. Un analista de negocio es un término general para cualquier persona que realice análisis de negocio. Otros puestos que utilizan la analítica empresarial pueden ser los científicos de datos, los científicos de datos ciudadanos, los desarrolladores de aprendizaje automático e inteligencia artificial, los equipos de operaciones, los directores de datos y otras personas de la empresa. La analítica financiera es competencia de los directores financieros y sus departamentos. Realizan análisis para elaborar previsiones financieras, identificar riesgos potenciales, predecir el rendimiento financiero futuro y proporcionar otra información financiera.

La analítica empresarial ayuda con los flujos de trabajo, la mejora de los procesos y la prise de décision en toda la organización. Por ejemplo, la analítica puede identificar procesos empresariales ineficaces, como cuellos de botella que ralentizan las operaciones, y determinar las mejores vías de mejora. Con la analítica financiera, las organizaciones pueden hacer previsiones financieras y tomar decisiones de inversión más precisas. Junto con los modelos financieros predictivos, la analítica puede responder a una serie de preguntas relacionadas con la fiscalidad, como determinar el valor de vida de un cliente, comprender cómo afectan a los ingresos la pérdida de clientes y los nuevos clientes netos, y medir cómo influyen en los márgenes de beneficio iniciativas como la aplicación de las mejores prácticas medioambientales, sociales y de gouvernance (ESG).

Cada tipo de análisis responde a preguntas específicas sobre escenarios hipotéticos y proporciona información sobre áreas empresariales o financieras. La analítica de negocio suele informar de las estrategias empresariales generales, como determinar si hay un hueco en el mercado en el que la empresa pueda introducir una nueva línea de productos, y ayuda a la empresa a priorizar objetivos. Los análisis financieros también contribuyen a las estrategias, pero éstas están vinculadas a los objetivos del director financiero (CFO) y del equipo financiero en general. Estos análisis revelan información relacionada con los gastos de la empresa, la salud financiera general de la organización y las inversiones, incluidas las inversiones en investigación y desarrollo.

Para obtener los mejores resultados analíticos, todos los datos relevantes deben estar integrados y a disposición de los analistas. Esto significa que los datos empresariales y financieros pueden reunirse para obtener información. El análisis de los datos relacionados con las operaciones, los clientes, las cadenas de suministro, los productos, las ventas, el marketing, los empleados, las ventas y otras áreas de negocio permite obtener información empresarial específica. El análisis financiero examina los datos financieros y económicos, necesarios para cualquier planificación fiscal. Se necesitan datos actuales, precisos y apropiados para que cada tipo de análisis proporcione información relevante y fiable.

Simplificar el análisis de datos

In addition to business and financial analytics, there are other types such as sales analytics, compliance analytics, and risk analytics. They all have several things in common—they use data to inform decision-making, predict outcomes, identify and mitigate problems, and drive improvements. Regardless of the analytics being performed, organizations need a modern platform that can scale to meet growing data volumes, make integrated data readily accessible to everyone who needs it, and is easy to use for all analysts. Actian Analytics AI Platform delivers these capabilities and more. Whether analysts want a deeper understanding of the business or are taking a deep dive into finances, the Actian Analytics AI Platform makes it easy to connect, manage, and analyze data. The easy-to-use platform brings together all data from all sources to deliver the analytic insights decision-makers and stakeholders need.

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