Por sí mismos, los datos son como una bicicleta sin ruedas. No pueden ir a ninguna parte. Ahí es donde entra el poder de la analítica. Al igual que las ruedas de una bicicleta, la analítica impulsa los datos para revelar tendencias y conocimientos significativos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones empresariales clave. 

A medida que los conjuntos de datos aumentan y se complican, los procesos analíticos manuales son menos viables. Y a medida que la recopilación de datos evoluciona, la analítica tiene que seguir el ritmo. Ahí es donde la analítica avanzada se une a la fiesta. Con el uso del machine learning y la minería de datos, la analítica avanzada puede convertir la gran cantidad de datos de una organización en predicciones cada vez más precisas. 

Además, la analítica avanzada puede ayudar a identificar tendencias y predecir los mejores pasos para obtener resultados positivos. Esto ayuda a las organizaciones a forjar un camino de crecimiento sólido y sostenible.

Adopción de la analítica avanzada: una historia de resistencia y confusión

A pesar del enorme valor añadido que puede aportar la analítica avanzada, a menudo se encuentra con confusión y resistencia en las organizaciones. Por ejemplo, en el Reino Unido, una investigación reciente encargada por Exasol, la base de datos de análisis, descubrió que el 63% de los responsables de la toma de decisiones en el país experimentan resistencia por parte de los empleados a la hora de adoptar métodos basados en datos. Atribuyen esta resistencia a la ansiedad por el despido, la falta de comprensión y la falta de educación sobre el impacto positivo de la analítica de datos. 

El informe revela además que parte del problema de la aceptación de los datos radica en que el 40% de los encuestados admite que la estrategia de datos no está dirigida por nadie en la organización. Dado que la analítica avanzada se está convirtiendo en una misión crítica para todas las empresas, las organizaciones deben aplicar una estrategia clara basada en los datos y garantizar la aceptación por parte de todos los empleados y accionistas.

El dilema de la adopción por parte de los usuarios se basa en malentendidos fundamentales. Los desarrolladores de Business Intelligence (BI) han creado herramientas muy potentes, pero no eran necesariamente adecuadas para la mentalidad y los conocimientos del usuario final. Dependían demasiado de que el usuario fuera un analista de corazón.

La idea era entonces que si las herramientas eran comparativamente fáciles de usar, todos los trabajadores del conocimiento podrían convertirse en analistas. Pero eso tampoco era necesariamente así. La analítica tiene que traducirse en acción. Y las herramientas de BI tienen que funcionar para el usuario final para que las herramientas se conviertan en una parte integrada y natural del flujo de trabajo del personal.

La analítica avanzada infundida: un poderoso paso hacia una cultura que da prioridad a los datos

La analítica infundida (también llamada analítica integrada) es vital para que los datos estén disponibles en abundancia en un formato que se adapte a las necesidades del usuario. Pone la inteligencia procesable de los datos analizados en cada flujo de trabajo, proceso, aplicación empresarial e incluso en los productos desarrollados internamente. 

Para las organizaciones que desean crear una cultura de “data-first”, es necesario tomar en serio la experiencia del usuario. Un estudio global de Exasol, la base de datos de análisis, descubrió que el 65% de los equipos de datos han experimentado resistencia por parte de los empleados a la hora de adoptar métodos data-driven. Las dos razones principales de la resistencia fueron la falta de comprensión de la estrategia de datos de la organización y la falta de educación sobre el impacto positivo que aportan los datos. Esta confusión está teniendo un efecto perjudicial, frenando la transformación de la cultura de datos en su conjunto. 

Las organizaciones que empiezan a utilizar la analítica deben hacer que los datos se puedan consumir y que sean pequeños. Deben facilitar el proceso, de modo que haya una brecha limitada entre la información y la acción. En otras palabras, llevar los datos relevantes a la persona, contextualizados y en el flujo de trabajo que quiera utilizar.

Para el mundo empresarial, esto es relativamente nuevo. Sin embargo, en la actualidad las personas, aunque no lo sepan, ya obtienen información de los datos en su vida cotidiana de forma que les beneficia. Los relojes inteligentes, por ejemplo, aprovechan los datos para avisar a las personas cuando es el momento de levantarse y caminar para cumplir sus objetivos personales de pasos. 

Las aplicaciones y productos más populares han hecho que el proceso de extracción de valor de los datos sea completamente fluido y, en muchos casos, invisible. Los datos son tan fáciles de consumir porque están ahí y en el contexto adecuado cuando se necesitan.

¿La conclusión? Los usuarios adoptarán la analítica cuando les funcione. Es decir, cuando es fácil de acceder, no es intrusiva, es clara, es directa y proporciona los conocimientos pertinentes que se conectan con sus necesidades.

BI avanzado pero accesible: compromiso en sus términos

A pesar de las numerosas ventajas que supone el uso de información basada en datos para la toma de decisiones empresariales, lo cierto es que no todo el mundo está interesado en convertirse en analista de datos. Esto es especialmente cierto hoy en día en el panorama empresarial post-pandemia en él que muchos equipos ya tienen poco personal y se sienten quemados. 

A los trabajadores que se dedican a ello les encantaría actuar y tomar mas decisiones basadas en los datos, pero no a costa de su tiempo. Así que la formación continua para aprender habilidades adicionales fuera de su trabajo no es una solución.

Para ello, las herramientas de BI deben ser fáciles de usar. Y para que una herramienta se considere fácil de usar, tiene que proteger al usuario final de las complejidades de los datos. Por ejemplo, la gente de negocios piensa en terminología empresarial. Piensan en oportunidades, clientes, canales de distribución e ingresos. Así es como tienen que ser capaces de interactuar con los datos: en sus términos y de una manera que tenga sentido para ellos.

No necesitan preocuparse por las complejidades que subyacen a todo ello. En su lugar, necesitan la flexibilidad de hacer preguntas de una manera natural en lugar de una manera técnica. Una herramienta de análisis avanzado como Sisense, que permite crear cuadros de mando con informes personalizados, ofrece lo mejor de ambos mundos.

Estos cuadros de mando pueden adaptarse a las necesidades de la empresa y ajustarse a las preguntas que puedan tener diversos usuarios. Los cuadros de mando visuales también proporcionan un resumen de los datos de un vistazo, lo que es perfecto para mantener los datos fácilmente digeribles.

Hacer que los análisis avanzados sean accesibles acerca a una organización a resolver el dilema de la adopción por parte de los usuarios. Y ayuda a crear una cultura de compromiso en la que los usuarios finales experimentan el valor de los cuadros de mando personalizados para la toma de decisiones. Los cuadros de mando pueden mostrar a los usuarios lo que quieren ver, cuando quieren verlo y en un formato fácil de entender.

En pocas palabras, la analítica avanzada es una de las herramientas más poderosas para las empresas. Hay un tesoro de información disponible para cualquier empresa que esté dispuesta a desbloquearlo. Es una información que puede proporcionar un camino claro hacia el crecimiento y la rentabilidad

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