Definición de analítica de autoservicio: mejores prácticas y estrategias

Los líderes empresariales necesitan información para tomar decisiones críticas y anticiparse y responder a los cambios del sector y el mercado. En teoría, las vastas reservas de datos actuales deberían facilitar la obtención de información. Pero, con demasiada frecuencia, la realidad es que obtener datos relevantes requiere una solicitud a un personal de TI que ya hace malabares con múltiples responsabilidades.

La analítica de autoservicio cambia las reglas del juego para los empresarios al reemplazar a los guardianes de tickets de TI, extractos de datos y solicitudes de informes con tecnología que permite a los no expertos recopilar y manipular datos, aplicar técnicas avanzadas, como el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), y generar sus propias visualizaciones e informes. El resultado es una empresa donde los usuarios empresariales pueden seguir sus corazonadas y curiosidad para descubrir las respuestas que necesitan, todo ello de una manera oportuna que garantice que los hallazgos sigan siendo relevantes y procesables.

¿Qué es la analítica de autoservicio?

La analítica de autoservicio es una tecnología que permite a las personas sin experiencia en TI o ciencia de datos examinar los datos operativos y encontrar perspectivas oportunas y relevantes. Gracias a la analítica de autoservicio, usuarios profesionales como los vendedores, los responsables de marketing y los equipos de fabricación, pueden aprovechar la potencia de una plataforma de análisis sin el apoyo de científicos de datos o profesionales de TI.

Para permitir la analítica de autoservicio, una empresa implementa una herramienta de analítica, que a menudo reside en la nube, y luego la conecta a un repositorio de datos. En la analítica tradicional, los equipos de TI a menudo tenían que gestionar las solicitudes de los usuarios empresariales para crear y descargar extractos de datos. Del mismo modo, a veces las ventas y el marketing recurren a la inteligencia empresarial o a los equipos de ciencia de datos para producir resúmenes, informes o análisis. El aspecto de "autoservicio" de la analítica de autoservicio se refiere a que los usuarios profesionales puedan realizar ambas tareas sin ayuda. Los datos están conectados directamente al software de análisis, por lo que los usuarios pueden seleccionar los datos adecuados por sí mismos, y las herramientas de la plataforma les permiten realizar sus propios análisis y visualizaciones.

Con la analítica de autoservicio, los usuarios profesionales pueden realizar muchas tareas que antes requerían conocimientos específicos, como procesar conjuntos de datos, generar estadísticas, diseñar paneles de control y crear visualizaciones. Algunas herramientas analíticas de autoservicio llevan incorporadas capacidades de IA y ML que tamizan rápidamente conjuntos de datos muy grandes para encontrar ideas y descubrir patrones ocultos. En particular, la reciente integración de la IA y el ML ha desencadenado un impacto transformador en las capacidades de la analítica. Al introducir la automatización, se capacita a los usuarios no técnicos en el proceso de descubrimiento. Basta con conectar una aplicación de análisis a una fuente para crear un perfil automático de los datos relacionados, omitiendo numerosos pasos para ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscan. En muchos casos, esto permite a los usuarios una libertad de movimiento en el descubrimiento de datos cuando ni siquiera tienen en mente una consulta concreta.

Conclusiones clave

• La analítica de autoservicio permite a los usuarios empresariales generar informes, visualizaciones y análisis más fácil y rápidamente, ayudándoles a responder más eficazmente a las condiciones cambiantes.
• Al permitir que los equipos accedan directamente a los datos y las herramientas, pueden iterar su investigación y añadir nuevas fuentes de datos según sea necesario.
• Como no se necesitan tickets ni asistencia, los empleados tienen más libertad para buscar escenarios hipotéticos y abordar rápidamente los nuevos problemas u oportunidades que surjan.
• La analítica de autoservicio reduce la carga del personal de TI, dándole tiempo para explorar oportunidades como la integración de nuevas fuentes de datos o la búsqueda de nuevas herramientas de análisis y gobernanza.

¿Por qué es importante la analítica de autoservicio?

Ya sea en finanzas, RR. HH, operaciones o ventas y marketing, el éxito depende a menudo de generar perspectivas claras sobre lo que está ocurriendo y cambiando, para luego formular y ejecutar rápidamente planes de respuesta. ¿Qué se interpone en el camino de la acción rápida? A menudo, es que los equipos de la línea de negocio deben confiar en otras partes de la organización para ejecutar análisis que les permitan comprender claramente la situación.

La analítica de autoservicio cambia ese escenario. En lugar de presentar un ticket o enviar un correo electrónico, el usuario se dirige a la plataforma analítica de autoservicio para acceder directamente a los conjuntos de datos, seleccionar parámetros y utilizar las herramientas proporcionadas para generar perspectivas basadas en datos y crear visualizaciones e informes. El análisis resultante se carga y se realiza dentro de la propia herramienta, en lugar de utilizar una planilla para recopilar los datos. Esto minimiza las oportunidades de errores manuales o eliminaciones accidentales de datos. Otra mejora es que la analítica de autoservicio facilita mucho la iteración: encontrar una pepita de oro en los datos, y luego seguir esa idea con diferentes vías de análisis sin tener que esperar a que un equipo de TI responda.

La analítica no tiene por qué existir separada de las aplicaciones de una organización. De hecho, estudios han demostrado que la aceptación de la analítica aumenta significativamente cuando los usuarios pueden acceder a herramientas integradas directamente dentro de una aplicación. ¿Por qué? Comportamiento humano simple: cuando es más fácil y necesita menos pasos, las personas son mucho más propensas a intentarlo. En el caso de la analítica integrada, cuando un entorno es compatible con la analítica, los obstáculos de exportación/importación de datos desaparecen para fomentar a el trabajo con ellos en ese mismo momento, y cuando lo hacen, pueden generar nuevas perspectivas con mayor rapidez y frecuencia. Un ejemplo común proviene de la web, donde los datos e informes analíticos a menudo se incrustan en un artículo o página para permitir el acceso instantáneo.

11 Mejores prácticas y estrategias de analítica de autoservicio

Implementar la analítica de autoservicio implica mucho más que comprar una herramienta basada en la nube y activar el interruptor de “encendido”. Para implantar con éxito este enfoque en toda una organización, es necesario tener en cuenta una serie de consideraciones de estrategia empresarial y tecnología, como la capacitación de los empleados y la creación de estándares de datos. A continuación se exponen las mejores prácticas y estrategias clave para introducir con éxito la analítica de autoservicio en una empresa.

1. Evaluar las necesidades

Antes de que una empresa adquiera una plataforma de analítica de autoservicio, los directivos deben identificar sus procesos más importantes basados en datos y hacer una lluvia de ideas sobre cómo mejorarlos con capacidades analíticas más potentes. Los equipos operativos deben crear una lista de las fuentes de datos internas y externas que necesitan para respaldar esa visión, junto con las áreas que podrían beneficiarse de fuentes de datos adicionales o de técnicas más potentes, como el análisis y el modelado impulsados por IA. Estas estadísticas informarán qué plataformas de análisis ofrecen las capacidades necesarias.

2. Encontrar el proveedor de plataforma adecuado

Con una evaluación de necesidades a la mano, los líderes de TI pueden hacer una breve lista de proveedores de plataformas de análisis de datos. El departamento de TI debe asociarse con grupos empresariales que utilizarán las herramientas para la revisión y selección de productos. Reserva una demostración para mostrar a los empleados la interfaz de usuario y revisar las opciones de personalización. Incorporación de finanzas: ¿Vas a ir a la nube o a las instalaciones locales, y la estructura de costos se ajusta a tus necesidades? Involucra al equipo de seguridad y al jurídico en el proceso de evaluación de las características de seguridad y gobernanza de los datos.

Busca funciones clave como las siguientes:

• Carga de datos autoservicio de arrastrar y soltar, transformación de datos y modelado empresarial.
• Motores analíticos impulsados por IA y ML para aumentar la accesibilidad entre los usuarios no tecnológicos.
• Análisis de gráficos integrados para visualizar las relaciones y conexiones entre entidades de datos. Por ejemplo, ¿podrá tu director financiero ver los costos de los proveedores y los efectivos internos asociados a un determinado proyecto de un cliente?
• Análisis espaciales para responder a preguntas como: ¿Dónde afectó el mal tiempo a nuestras entregas, o qué clientes podrían responder a una oferta específica de venta adicional?

3. Empezar con victorias rápidas

Impulsar la adopción generalizada de una nueva plataforma analítica de autoservicio puede ser uno de los pasos más difíciles. Estamos acostumbrados a nuestros procesos familiares, por imperfectos que sean. La mejor forma de lograr que los empleados utilicen plenamente tu nueva plataforma es mostrarles cómo ayuda a cada equipo a realizar más fácilmente una tarea frecuente que requiere mucho tiempo. Algunos ejemplos son el análisis de las tasas de conversión de las campañas (marketing), el crecimiento de las ventas por territorio (ventas) y la rotación de inventario (operaciones).

4. Ampliar a usos más avanzados

La clave del éxito de la analítica de autoservicio es que los usuarios den pasos graduales hacia análisis más complejos. Estas plataformas facilitan el trabajo con varias fuentes de datos, grandes volúmenes de datos y capacidades avanzadas como el aprendizaje automático. Utilizando uno de los ejemplos anteriores, los jefes de ventas pueden añadir una dimensión a un análisis de crecimiento importando datos de campañas de marketing para ver cómo se beneficiaron varios territorios del soporte de las campañas, sin las preocupaciones de copiar y pegar que conlleva la integración manual de datos.

5. Fomentar la experimentación

Las plataformas analíticas de autoservicio incluyen potentes funciones que facilitan a los usuarios empresariales el acceso a análisis más profundos, como consultas mediante procesamiento de lenguaje natural, visualizaciones con un solo toque y modelado predictivo. Para garantizar que los equipos aprovechen estas funciones, inicia la plataforma de autoservicio con un recorrido de alto nivel por las funciones, junto con ejemplos de cómo aplicarlas en casos de uso específico. Alimentar a los usuarios avanzados con recursos de soporte dedicados. Asegúrate de que los empleados entiendan que esta plataforma es mucho más que una sustitución de hojas de cálculo; lo ideal es que puedan utilizar la plataforma de análisis para todo el flujo de trabajo de análisis, desde los datos hasta la decisión. Si tus aplicaciones integran la analítica en sus entornos, se superan los obstáculos de adopción por parte de los usuarios y puede aumentar su aceptación, lo que lleva a una experimentación más rápida y sencilla.

6. Identificar brechas de datos

A medida que los equipos se familiaricen más con el trabajo en una organización basada en la analítica, identificarán nuevas fuentes de datos que mejorarán los resultados, ya sea rellenando lagunas o reemplazando fuentes incompletas, obsoletas o con las que sea difícil trabajar. Incentiva a los equipos a buscar lagunas e identificar nuevos flujos de datos. Cuenta con un proceso para que las personas comuniquen sus necesidades en sentido ascendente. Esto permitirá a los curadores de datos de TI evaluar nuevas fuentes de datos o técnicas de transformación para colmar esas lagunas.

7. Disponibilidad de datos

"Disponibilidad de datos" se refiere a disponer de datos precisos, completos y deduplicados, formateados para su uso en análisis de autoservicio y otras herramientas. La mayor ventaja de la analítica de autoservicio es que permite a los usuarios empresariales y a otros no expertos obtener información de conjuntos de datos. Sin embargo, la otra cara de la moneda es que esos usuarios no tendrán la experiencia de los gestores de bases de datos o de los científicos de datos, por lo que los problemas de disponibilidad de datos, como los problemas de formato o la falta de datos, deben resolverse antes de que los datos se pongan a disposición de las herramientas analíticas de autoservicio. Hay que validar la exactitud de las fuentes de datos y limpiarlas para que cumplan las normas de formato y definiciones. La disponibilidad de datos debe incluir entrenamiento para los usuarios avanzados de las unidades de negocio que describa los posibles problemas y cómo señalarlos al personal de TI.

8. Plan de crecimiento

Al implementar analítica de autoservicio, la infraestructura subyacente debe ser capaz de gestionar una amplia adopción entre equipos, así como soporte y gestión de conjuntos de datos entrantes. Lo que se necesita para escalar variará según las organizaciones en función del número de usuarios, los tipos de análisis que realizan, el tamaño de los conjuntos de datos y cuántas fuentes estén configuradas. Otras consideraciones prácticas son las cuestiones de gobernanza y si las fuentes de datos contienendatos estructurados o no estructurados. Los datos estructurados pueden venir acompañados de requisitos, como necesidades específicas de almacén de datos, que pueden hacer que sea más costoso expandirse. En muchos casos, las organizaciones optan por implementar gradualmente la analítica de autoservicio por departamentos, en lugar de por toda la organización, para equilibrar los factores técnicos y de capacitación que conlleva la ampliación del acceso.

9. Establecer estándares de datos organizativos

A medida que los usuarios empresariales adquieran experiencia con la analítica de autoservicio, empezarán a ver posibilidades más interesantes, y esta mentalidad debe fomentarse. En la práctica, los equipos de TI deben desarrollar estándares organizativos para los datos, incluidos el formato, la ingestión de datos, la integridad y la organización. Obligar a los usuarios a resolver inconsistencias en elementos como el formato de fecha/hora y dígitos significativos disminuirá el entusiasmo. En su lugar, establece normas para garantizar la uniformidad y anima a los equipos a aportar nuevas fuentes de información.

Los estándares de datos simplemente facilitan el uso y el intercambio de información. Para el personal de TI, disponer de estándares significa minimizar el trabajo dedicado a normalizar los datos, al tiempo que facilita la detección de anomalías. Las normas a nivel organizativo deben centrarse en las políticas de datos de alto nivel: definiciones de datos, procesos de transformación, fuentes de datos. A nivel operativo, las empresas también pueden establecer formatos de informe estándar para ayudar tanto a los creadores como a los lectores a saber qué esperar, sin dejar de darles libertad para crear informes personalizados, si una plataforma de autoservicio lo admite. Por ejemplo, establecer una salida de informe estándar para determinados algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a los equipos a integrar más rápidamente ese análisis en los informes creados por los usuarios.

10. Convertir la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos en una prioridad

Dar a más empleados más acceso a más datos para la analítica de autoservicio puede requerir que la organización tome medidas para evitar riesgos, desde la divulgación de información del cliente o datos operativos confidenciales. Los requisitos de cumplimiento y privacidad, como el GDPR o las normas de residencia de datos específicas de cada país, obligan a las empresas a mantenerse al día de la normativa. Abordar la seguridad también implica comprobar que los datos confidenciales no sean vistos por las partes equivocadas o divulgados en sitios públicos, lo que requiere establecer niveles de acceso granulares basados en la función del usuario y la sensibilidad de los datos.

11. Conocer los límites de la analítica de autoservicio

La analítica de autoservicio puede ser una bendición para la productividad y la creatividad, pero no todos los datos son apropiados para un entorno de autoservicio. Algunos conjuntos de datos pueden ser tan grandes que analizarlos supone una carga para toda la infraestructura. Algunas fuentes pueden requerir demasiada limpieza previa sin obtener suficientes beneficios, mientras que otras contienen datos confidenciales que no deben divulgarse en un entorno de autoservicio. Los equipos de línea de negocio deben identificar qué conjuntos de datos actualmente no disponibles serían más útiles para sus grupos y colaborar con TI en los costos de añadirlos en términos de tiempo de personal, uso de infraestructura y seguridad.

Mejora tu negocio con analítica de autoservicio

Para implementar las mejores prácticas de análisis de autoservicio mencionadas anteriormente, las organizaciones necesitan una plataforma que funcione para todos los que dependen de los datos, especialmente los usuarios avanzados, los líderes de las unidades de negocio, los equipos de TI y los ejecutivos. Lo ideal es que una plataforma analítica de autoservicio ofrezca una interfaz intuitiva que permita a los usuarios de negocio entrar directamente en ella, funciones que den soporte a proyectos complejos para científicos de datos y usuarios avanzados, conectividad sencilla con lagos de datos o almacenes de datos, y modelado y perspectivas mediante inteligencia artificial que fomenten la experimentación.

Oracle Analytics ofrece esta gama de capacidades para admitir el análisis de autoservicio. Oracle Analytics se integra en repositorios de datos al tiempo que ofrece un conjunto de funciones que permiten a las personas con una amplia gama de conjuntos de habilidades obtener resultados. Oracle Analytics ofrece capacidades listas para usar -como análisis de autoservicio, análisis de flujo en tiempo real y visualizaciones de datos- para extraer información procesable de todo tipo de datos, ya sea en la nube, en las instalaciones o en un entorno híbrido.

No dejes que las cuestiones de gobernanza y normas frenen tu adopción de la analítica de autoservicio. Si los usuarios empresariales no pueden explorar y analizar los datos por sí mismos, los sobrecargados equipos de TI y de ciencia de datos siempre tendrán una enorme acumulación de solicitudes, y los empleados pueden desanimarse y abandonar su búsqueda de nuevas perspectivas empresariales.

Las herramientas que facilitan la exploración de datos de forma libre y ad hoc darán sus frutos en nuevas y oportunas perspectivas, así como en un mayor conocimiento de los datos y en una evolución desde la mera elaboración de informes sobre "qué" está ocurriendo en la empresa a la comprensión del "por qué".

Preguntas frecuentes sobre las mejores prácticas de analítica de autoservicio

¿Quién es el usuario ideal para la analítica de autoservicio?

El usuario ideal para la analítica de autoservicio es alguien que comprende el valor de los datos, pero no tiene los conocimientos técnicos necesarios para gestionar y filtrar enormes conjuntos de datos. En la mayoría de los casos, se trata de un usuario empresarial, como alguien de marketing, ventas, finanzas, cadena de suministro o fabricación. Esos tipos de usuarios comprenden el potencial que ofrecen los datos; simplemente necesitan una forma más fácil de analizar la información para generar perspectivas.

¿En qué se diferencia la analítica de autoservicio de la analítica tradicional?

Un proceso analítico tradicional requiere que un usuario empresarial solicite un conjunto de datos con un objetivo concreto. Esa solicitud puede permanecer en la cola de TI el tiempo suficiente para que se pierda una oportunidad de negocio. Al pasar a la analítica de autoservicio, ese usuario puede iniciar una herramienta, cargar un conjunto de datos, definir dimensiones y parámetros, y manipular los datos para ver qué tipos de perspectivas, visualizaciones e informes resultan.

¿Cuál es la diferencia entre los datos estructurados y no estructurados?

Los datos estructurados vienen con formatos y nomenclatura definidos, como un campo de fecha que especifica un formato AAAA-MM-DD. Los datos no estructurados no tienen un formato definido.

Un ejemplo de datos estructurados es un formulario de seguro médico con campos definidos para el número de cuenta del cliente y los códigos de procedimiento y facturación. Ejemplos de datos no estructurados son una resonancia magnética, las notas de un médico sobre una visita y las opciones de tratamiento. Para ello será necesario añadir etiquetas y otros metadatos que describan el activo y proporcionen contexto.

¿Cómo la IA y el aprendizaje automático ayudan a la analítica de autoservicio?

Las funciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) pueden identificar perspectivas que los sistemas analíticos tradicionales basados en reglas pueden pasar por alto. Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran al detectar patrones a medida que se exponen a más datos a lo largo del tiempo. Esto ahorra tiempo a los usuarios empresariales, al tiempo que abre la puerta a perspectivas que antes se pasaban por alto. A medida que aparezcan herramientas analíticas basadas en IA, los usuarios podrán hacer preguntas mediante búsquedas en lenguaje natural y hacer que el sistema seleccione las fuentes de datos adecuadas para generar respuestas.

¿Cómo puede el procesamiento de lenguaje natural admitir la analítica de autoservicio?

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) cuando se utiliza en una plataforma de analítica de autoservicio permite a las personas hacer preguntas conversacionales y obtener respuestas basadas en un conjunto de datos determinado. NLP se compone de la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación del lenguaje natural (NLG), que aumentan la usabilidad y accesibilidad de los análisis. Con NLU, la aplicación puede entender las preguntas planteadas en lenguaje natural en lugar de utilizar consultas técnicas. Podría ser un empleado de RRHH que preguntara: ¿Cuáles fueron las cinco razones principales por las que el personal salió de la empresa el año pasado? o un profesional del marketing que preguntara: ¿Qué campañas publicitarias basadas en búsquedas alcanzaron los mayores índices de conversión en los últimos seis meses? Con NLP, el resultado puede llegar en informes generados automáticamente para obtener resúmenes de conocimientos y conclusiones fáciles de entender.