Analítica De Autoservicio: Un Nuevo Enfoque Para La Gestión De Inteligencia Moderna

Asegurarse de que los datos estén disponibles cuando y donde se necesiten es imperativo para los equipos que trabajan en entornos que cambian rápidamente. Las soluciones tradicionales de Inteligencia de Negocios (BI), aunque potentes, suelen ser demasiado lentas para producir los conocimientos requeridos por quienes los necesitan ahora. ¿La solución? La Analítica De Autoservicio (Self-Service Analytics). Siga leyendo para entender qué es la analítica de autoservicio, por qué podría ser la solución adecuada para su organización y cómo implementarla con éxito.

“Las organizaciones ágiles tienen un 70% de probabilidades de estar en el cuartil de mejor desempeño”. - McKinsey

Como se ha discutido anteriormente, un sistema integral cubrirá la recolección, el almacenamiento y el procesamiento de datos. El procesamiento conduce, en última instancia, a resultados analíticos que facilitan la toma de decisiones. En los sistemas tradicionales, ese último paso es elaborado por ingenieros de Inteligencia de Negocios (BI), que suelen estar en el departamento de TI o de datos, respondiendo a las necesidades de sus colegas en operaciones, gestión de riesgos, gestión de seguridad, etc. Ellos actúan como el puente entre sus colegas y los datos, entregando productos analíticos que impulsan la toma de decisiones.

Estos roles tienen una gran demanda. Hay alrededor de 1 millón de personas con este perfil solo en LinkedIn (una cuarta parte en los EE. UU.) y, claramente, no es suficiente. Un informe de McKinsey insinuó una escasez crítica en esa área en los EE. UU. Con un salario promedio de 102,000 dólares para estos roles (Glassdoor), podríamos estimar que este "puente" cuesta más de 25,000 millones de dólares al año solo a las empresas estadounidenses.

Existen algunos problemas clave con esto:

• El primero es el Costo: no todas las organizaciones tienen el presupuesto para mantener tales roles internamente, especialmente en mercados emergentes o fronterizos.
• El segundo es el Tiempo: tener intermediarios de BI puede causar retrasos en la obtención de los conocimientos necesarios, y esos retrasos pueden dañar los resultados financieros o afectar la capacidad de la organización para responder a las crisis y minimizar el daño al personal, los activos y la reputación.
• El tercero es la Comunicación: los ingenieros de BI deben comprender las necesidades de su cliente interno para ofrecer una solución adecuada. Los ingenieros que prestan servicio a diferentes áreas tendrán que aprender la terminología, entender los casos de uso y participar en un proceso de ida y vuelta para asegurar el "ajuste del producto al mercado", y eso toma tiempo; y el tiempo tiene un costo. El tercer problema, por lo tanto, refuerza el primero y el segundo en un bucle sin fin. communication. BI engineers must understand their internal client’s needs to deliver an appropriate solution. Engineers servicing different areas will have to learn the lingo, understand use cases, engage in back and forth to ensure “product-market fit” and that takes time, and time comes at a cost. The third problem, therefore, reinforces the first and second problems in a never-ending loop.

¿QUÉ ES LA ANALÍTICA DE AUTOSERVICIO?

La Analítica De Autoservicio, o Inteligencia De Negocios (BI) De Autoservicio, suele presentarse como la respuesta para lograr una Analítica Ágil. Aunque este sea el caso, entender estos conceptos y cómo alcanzarlos debería ser su primera tarea antes de decidirse por una solución analítica.

Según Alan Duncan, director de investigación de Gartner, la agilidad analítica “es la capacidad de que la inteligencia de negocios y la analítica sean rápidas, receptivas, flexibles y adaptables”.

Gartner define la Analítica De Autoservicio como una “forma de inteligencia de negocios (BI) en la que se habilita y alienta a los profesionales de las líneas de negocio a realizar consultas y generar reportes por su cuenta, con un soporte técnico nominal”.

Bajo la Analítica De Autoservicio, los usuarios no técnicos o usuarios de negocio dirigen el proceso mediante el uso del Desarrollo No-Code..

El No-Code empodera a los usuarios no técnicos para diseñar y gestionar soluciones de datos que satisfagan sus necesidades, permitiéndoles construir productos analíticos para sus propios fines, eliminando al intermediario, suprimiendo pasos en la cadena de suministro y acelerando su capacidad para obtener los conocimientos que necesitan cuando los necesitan.

BENEFICIOS DE LA ANALÍTICA DE AUTOSERVICIO

Invertir en Analítica De Autoservicio no solo mitiga los problemas enumerados anteriormente, sino que también desbloquea una variedad de beneficios que se pueden sentir en toda la organización:

1. Reducir Las Barreras De Entrada Y Fomentar Una Cultura Basada En Datos.. Cuanta más gente haga preguntas basadas en datos, más oportunidades se crean para un cambio positivo en la organización.
2. Única Fuente De Verdad. Colaborar en una plataforma de analítica de autoservicio facilita la alineación no solo en el monitoreo de métricas, sino también en el lenguaje organizacional. Se convierte en un punto único para entender el statu quo y debatir escenarios.
3. Liberar Recursos Técnicos.. Los ingenieros pueden pasar de tareas repetitivas a corto plazo (procesamiento de datos y generación de reportes) a proyectos de alto valor y a largo plazo con un mejor retorno de la inversión.

DESAFÍOS DE LA ANALÍTICA DE AUTOSERVICIO

Sin embargo, otorgar la propiedad de BI a más partes interesadas dentro de la organización plantea algunos desafíos que deben considerarse cuidadosamente.

Facilidad De Uso

Eliminar los requisitos de conocimientos avanzados de software y procesamiento de datos no hace automáticamente que una plataforma de analítica de autoservicio sea fácil de usar. Algunas plataformas de "autoservicio" como Microsoft PowerBI requieren un período de aprendizaje significativo (algunos dicen 30 días) para ser competentes. Eso es algo que la mayoría de los usuarios no pueden permitirse. Es importante invertir en plataformas que sean rápidas para integrar a usuarios no técnicos (no más de unas pocas horas); de lo contrario, la inversión de tiempo significativa impedirá que la mayoría de los usuarios participe, lo que dañará cualquier aspiración de formar una cultura basada en datos.

Gobernanza De Datos

Centralizar los datos en una plataforma analítica compartida aporta muchos beneficios, pero también conlleva un costo. La seguridad y la gobernanza de datos son de suma importancia aquí. Por lo tanto, es importante buscar sistemas que faciliten la segmentación de datos para que solo los usuarios que deban tener acceso a diferentes conjuntos de datos lo tengan. Configurar permisos a nivel de tablero no es suficiente. Las organizaciones que se toman en serio la seguridad de la información deben establecer permisos de creación, lectura, actualización y eliminación (CRUD) lo más profundos posible para garantizar la máxima protección y evitar accesos injustificados, filtraciones y otras amenazas internas.

ELEMENTOS NECESARIOS PARA SELECCIONAR UNA HERRAMIENTA DE ANALÍTICA DE AUTOSERVICIO

Considerando todo lo anterior, las organizaciones que piensen invertir en una herramienta que habilite la Analítica De Autoservicio deberían marcar estas casillas:

• Ofrece a las personas adecuadas el conjunto adecuado de herramientas y capacidades.
• Puede adaptarse a todos los roles de usuario interno y niveles de habilidad.
• Es fácil de usar e intuitiva.
• Se centra en las necesidades de los usuarios finales y de negocio.
• Crea un entorno colaborativo.
• Proporciona control y gobernanza sobre los datos.

¿CÓMO LLEGAR ALLÍ?

La Analítica De Autoservicio es una pieza crítica no solo de la analítica ágil, sino también de la gestión de inteligencia ágil, el paso final hacia los conocimientos para la toma de decisiones. Después de todo, cualquier dato recopilado que no pueda ser monitoreado y analizado fácilmente por los usuarios de negocio es una inversión desperdiciada.

Al abrir la analítica a más personas dentro de la organización, es importante no perder de vista el panorama general. La simplicidad es clave para evitar la Parálisis Por Análisis y asegurar que todos puedan beneficiarse realmente y participar colaborativamente en la creación de soluciones basadas en datos. Además, la gobernanza de datos y la seguridad no pueden pasarse por alto, especialmente en entornos operativos sensibles.

Si está interesado en explorar cómo una Analítica De Autoservicio fácil y segura puede ayudar a sus operaciones y a su equipo, póngase en contacto conmigo o con mi equipo utilizando el botón a continuación.