Este es el 1º de una serie de 4 artículos sobre soluciones imprescindibles de data analytics y BI self service (análisis de datos e inteligencia de negocios con el enfoque de autoservicio) donde explicaremos porque la adopción de este enfoque es, desde nuestro punto de vista, un revulsivo para mejorar la gestión y los resultados de cualquier empresa u organización.
A modo de resumen, el enfoque self service aplicado a los datos y a la inteligencia empresarial, facilita, mejora y automatiza la conexión, preparación, análisis y la creación de visualizaciones de datos, cuadros de mando e indicadores de gestión (o KPIs) así como la elaboración del reporting de gestión o soluciones de gestión del presupuesto y planificación presupuestaria.
Según una encuesta de KPMG, el 81% de las empresas confían en el análisis de datos para mejorar el conocimiento de sus clientes.
Además, el 92% de los directivos utiliza la analítica de datos para obtener información útil y valiosa de marketing.
La mayoría de las empresas se han dado cuenta de que un análisis de datos sólido ayuda a tomar mejores decisiones en casi todas las áreas funcionales.
No es de extrañar entonces que la analítica de datos sea ahora una de las habilidades y capacidades más buscadas. Un importante punto de partida es conocer cuáles son sus procedimientos, técnicas y herramientas más significativas para saber el potencial que tienen.
¿Qué es el enfoque self service aplicado a los datos?
El enfoque Self Service es un nuevo enfoque que se ha extendido en la preparación de datos, en su análisis así cómo en el Big Data en los últimos años y que tiene muchos beneficios organizativos y de gestión tal y como vamos a ver a continuación.
Problemas y retos del BI tradicional
Para situar este enfoque aplicado a la analítica de datos y al BI, vamos a explicar cuáles son los problemas y los retos que tienen las herramientas tradicionales de BI y que con la utilización de soluciones de análisis y BI Self Service se consigue superar y afrontar.
Estas son los principales problemas y retos de los BI tradicionales:
- No son fáciles de usar, a pesar de generar información útil y valiosa y mejorar la calidad de los datos.
- Sus entornos son rígidos y es difícil adaptarlos a las nuevas necesidades de negocio que van surgiendo, por su dificultad técnica y por lo poco “amigables” que son sus herramientas.
- Suelen tener un coste más elevado y cuesta implantarlos por lo que su retorno es más bien lento.
- Requieren mucha experiencia y conocimiento a nivel técnico.
- Están poco orientados a los usuarios: ni al usuario técnico en cuanto su mantenimiento y mejora, ni al usuario de negocio en cuanto a facilidad y “disfrute” de su uso, por lo que suelen tener una baja adopción.
- Cuesta implementarlos en plataformas y dispositivos móviles.
El análisis Self Service refuerza la gestión, la organización y los resultados
El enfoque self service aplicado a los datos, es una estrategia organizativa y de negocio donde todos ganan:
- el consumidor de los datos con un servicio más rápido y más adaptado a sus necesidades
- el proveedor de los datos porque los proporciona con un menor esfuerzo y con más valor añadido,
- y por último, la gestión y los resultados, al mejorarse las capacidades y habilidades analíticas de la organización gracias a la mayor participación, colaboración e implicación de los usuarios de todos los departamentos y áreas.
Por todo ello, según diversos estudios de mercado del sector de tecnologías de la información, señalan que el sector de las soluciones de análisis de datos self service tendrá un crecimiento medio anual del 16% entre 2016 y 2023.
A continuación explicamos los 5 beneficios más significativos de la adopción de este enfoque:
BENEFICIO 1 Rapidez de puesta en marcha y fácil de usar
La principal característica que tiene es su rapidez y facilidad de puesta en marcha, lo que permite a cualquier organización rentabilizar sus 2 recursos más valiosos, sus datos y sus empleados.
Todos esto acorta y agiliza enormemente el proceso de transformación del datos en información relevante lo que supone al mismo tiempo un ahorro muy significativo de recursos y de coste.
Y esto gracias a que su adopción permite que las tareas propias de este proceso como son, la conexión a los datos, la preparación para su análisis, la elaboración de tablas y visualizaciones de datos, indicadores de gestión (o kpis) y cuadros de mando y, desarrollo de soluciones de reporting interactivos, puedan desarrollarlas tanto usuarios de negocio como técnicos de TI.
BENEFICIO 2 Mejora la colaboración de las áreas de negocio y de TI
Como consecuencia del beneficio 1, las áreas de negocio y de TI aumentan su colaboración.
Pueden trabajar haciendo cada uno lo que más sabe. El personal de TI aportando sus conocimientos técnicos y los empleados de negocio, su conocimiento del negocio.
Esto tiene muchos beneficios para la empresa:
- Reduce la carga de trabajo y los cuellos de botella de los departamento de TI.
- Agiliza y mejora la calidad de los datos recibidos por la Dirección.
- Facilitan el conocimiento del mercado y del cliente a todos los empleados ya que sus datos fluyen por toda la organización
BENEFICIO 3 Reduce el uso de hojas de cálculo y automatiza la preparación de los datos
Hay 2 tareas que en las organizaciones y empresas consumen mucho tiempo y que se pueden reducir o eliminar fácilmente, por un lado, el uso de hojas de cálculo digamos que "indiscriminado" y, por otro, la preparación de los datos y de la información de gestión.
Si calculamos aunque sea aproximadamente, el tiempo que se dedica a la preparación de datos, nos daremos cuenta el importante potencial que tiene reducir o eliminar estas tareas y disponer de este tiempo para tareas más importantes.
BENEFICIO 4: Reduce el gasto
El enfoque self service ayuda a reducir los gastos debido a que la información fluye más por toda la organización rentabilizándose tanto el tiempo, como la inversión y el gasto en tecnologías de la información.
BENEFICIO 5: Optimiza los recursos de TI
Los departamentos y los recursos de TI son uno de los principales departamentos beneficiados por este enfoque. Veamos cuáles son sus principales beneficios.
1. Reducen o eliminan el uso de “datawarehouse y su mantenimiento
Las nuevas herramientas de análisis e inteligencia empresarial self service están permitiendo que las empresas puedan reducir o eliminar sus “datawarehouse” tradicionales.
Las soluciones Self Service han ido incorporando funcionalidades que proporcionaban hasta la fecha n los “datawarehouse” y que además son muy fáciles de utilizar como:
- Recopilación de fuentes de datos de distintas formatos y estructuras.
- Preparación del dato para su análisis.
- Reducción del tiempo para encontrar la información oportuna.
- Mejora de la calidad del dato.
- Aplicación del principio del dato único (único repositorio de datos).
- Transformación de los datos en información relevante y con puntos de vista distinto.
2. Mejoran el rendimiento de los procesos
Las soluciones de análisis y BI Self Service se pueden conectar prácticamente a cualquier fuente de datos de de terceros (por ejemplo Tableau, una de las soluciones que lideran el BI self service, dispone de más de 80 conectores) así como su propia base de datos de tipo “in memory”, que permite procesar rápidamente una gran cantidad de datos tanto en grandes organizaciones como en proyectos de Big Data, utilizando una tecnología denominada hyper.
De esta manera, se agiliza la importación de los datos (también llamada “ingesta”) y el análisis y proceso de grandes volúmenes de datos y de consultas analíticas en segundos.
3. Facilitan la aplicación de políticas de gobernanza de datos (gobierno de datos o “data governance”)
Las soluciones de BI Self Service permiten a los departamentos de TI conseguir un equilibrio entre el control estricto del acceso a los datos, y la flexibilidad y acceso que necesitan los personas y el propio negocio.
De esta forman los responsables de TI pueden aplicar fácilmente y con total seguridad aplicar políticas de gobernanza de datos cumpliendo con los siguientes 3 objetivos al mismo tiempo:
- Proteger los datos aplicando controles de seguridad para su acceso.
- Promover la adopción generalizada del análisis en toda la organización (democratización del análisis).
- Y garantizar la calidad y la coherencia de los datos.
Las 3 soluciones imprescindibles de Business Intelligence self service
Vamos a describir de forma resumida cuáles son estas 3 soluciones de análisis de datos que consideramos imprescindibles que cualquier empresa debería considerar si quiere que sus capacidades y habilidades analíticas sean un pilar esencial de su modelo de negocio y así aprovechar las ventajas competitivas que supone esta estrategia de datos para mejorar su gestión, organización y sus resultados.
SOLUCIÓN 1: Análisis y visualización de datos
Como solución de análisis y visualización de datos, en Visualpoint Analytics os proponemos Tableau, que lidera las soluciones de inteligencia empresarial desde hace más de 5 años según el último informe de Gartner de febrero de 2018.
Tableau dispone de una versión gratuita, Tableau Public y de una solución profesional.
En el 2º artículo Visualización y análisis de datos con Tableau de esta serie sobre "3 soluciones de BI self service imprescindibles" podéis conocer sus principales beneficios y funcionalidades.
SOLUCIÓN 2: Preparación y limpieza de datos
Para preparar datos, usamos Tableau Prep, una nueva herramienta de Tableau que ayuda a combinar, limpiar y dar forma a los datos, de forma muy ágil y rápida.
SOLUCIÓN 3 : Planificación y presupuesto en tu solución de BI
Para la planificación y presupuestación, usamos la solución K4 Analytics, una herramienta que, integrando 3 tecnologías estándar, tu herramienta de BI, una base de datos (SQL, mySQL u Oracle) y una hoja de cálculo, permite poner en marcha de forma muy rápida y ágil, soluciones colaborativas de planificación y presupuesto adaptándose 100% al modelo de negocio y a los procesos de aprobación y de negocio que tenga la empresa.
Próximos artículos
En los próximos artículos explicaremos cada una de estas 3 soluciones, sus principales beneficios así lo que las diferencia de otras soluciones. Más adelante empezaremos a publicar una serie de post para que aprendáis a usar las funcionalidades más importantes de estas soluciones.
Por último, agradeceros vuestro tiempo si habéis llegado hasta el final de este artículo.
