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En el mundo de datos en constante cambio de hoy, los enfoques tradicionales de BI, y los gerentes de negocios luchan por seguir el ritmo, mejorar la eficiencia, generar ROI e impulsar el valor empresarial. Para aprovechar al máximo los datos, predecir resultados futuros de manera efectiva y tomar decisiones empresariales más inteligentes, las organizaciones deben cerrar la brecha entre los científicos de datos, los analistas de negocios y las máquinas que realizan el trabajo en el medio.
La analítica guiada es el proceso analítico que equipa a los científicos de datos con las herramientas, habilidades y preferencias adecuadas para construir, mantener y refinar continuamente un conjunto de paneles de forma colaborativa. Estos otorgan a los usuarios de negocios el grado adecuado de interacción del usuario para que todos puedan trabajar juntos para generar análisis más útiles.
Lea este artículo para aprender sobre la analítica guiada, sus beneficios y principios, y los pros y los contras de la analítica guiada frente a la analítica de autoservicio.
¿Qué es la Analítica Guiada?
La analítica guiada es un enfoque de analítica predictiva y visual diseñado para usuarios de negocios basándose en sus casos de uso y requisitos. Proporciona la capacidad de crear visualizaciones que sirven como herramienta de toma de decisiones para analistas de datos o usuarios de negocios cuando es necesario. La analítica guiada se puede utilizar directamente o como blueprints para construir su propia aplicación personalizada desde cero.
Beneficios de la Analítica Guiada
En última instancia, el enfoque de analítica guiada empodera a los usuarios finales para comprender rápidamente los conocimientos y la información presentada en un panel. El objetivo del analista es crear paneles informativos y fáciles de usar para que cualquiera pueda profundizar y comprender la historia rápidamente. Proporcionar varias opciones para segmentar y desglosar datos permite a los consumidores obtener conocimientos más profundos.
Otro de los beneficios de la analítica guiada es que ayuda a mantener a los equipos en la misma página con un lugar centralizado para todos los datos de negocio donde todos pueden encontrar los datos que necesitan.
El enfoque de analítica guiada también se puede utilizar para diseñar aplicaciones como una aplicación independiente o un producto de analítica integrada. Los productos de analítica integrada ofrecen informes en tiempo real, visualizaciones de datos interactivas y/o analítica avanzada, incluyendo IA y aprendizaje automático, directamente en la interfaz de usuario de una aplicación.
Hay muchos beneficios de integrar la analítica en sus aplicaciones, uno de los más grandes de los cuales es ahorrar el valioso tiempo y esfuerzo de su desarrollador en el desarrollo de analítica desde cero para cada aplicación.
Por último, pero no menos importante, la analítica guiada permite a los usuarios explorar el conjunto completo de datos en un entorno de datos seguro, lo que aumenta la confianza de los usuarios para extraer los conocimientos procesables que necesitan para impulsar su proceso de toma de decisiones.
Principios de la Analítica Guiada
Aunque hay docenas de principios de analítica guiada, hemos seleccionado 7 que servirán a cualquiera en su búsqueda de análisis de datos:
1. Familiarícese con el Negocio
Este principio es la premisa del análisis de datos. Debe comprender el contexto en el que se generan y utilizan los datos, como los procesos de negocio. Cuanto más pueda descubrir sobre el negocio y más comprenda el problema, mejor podrá utilizar los datos e interpretar los resultados de su análisis o modelado.
2. Establecer Métricas de Rendimiento
El segundo principio muy importante de la analítica de datos es establecer métricas de rendimiento claras para traducir con éxito los objetivos comerciales en resultados procesables. Para hacer esto, las organizaciones deben decidir qué medir, cómo medirlo y definir las métricas de éxito.
Las métricas de rendimiento adecuadas a seguir deben ser relevantes para su estrategia y objetivos comerciales, informar decisiones inteligentes y representar una medición precisa del rendimiento. Asegúrese de elegir sus métricas de rendimiento cuidadosamente, y no sature a los usuarios de negocios con ruido innecesario. Seleccione solo las métricas de rendimiento que estén directamente correlacionadas con un objetivo/problema de negocio específico.
3. Identificar las Fuentes de Datos que Necesita
Ahora que sabe el objetivo de negocio específico que debe lograr o el problema que debe resolver, es hora de empezar a pensar en dónde obtener los datos que necesita. Los negocios hoy en día recopilan una abundancia de datos sobre todos sus procesos, ventas, actividades de marketing, etc., por lo que no debería ser difícil identificar de dónde obtener los datos que necesita. Por ejemplo, en un negocio minorista, si tiene que predecir las ventas y demandas futuras para la próxima temporada navideña, deberá obtener datos de las temporadas navideñas pasadas y explorar las diferentes tendencias y patrones.
4. Exponer la Historia de Sus Datos
Todo negocio quiere tomar las decisiones correctas. Las decisiones correctas se basan en información útil que se traduce en conocimientos significativos y fáciles de entender. Si su audiencia no comprende la información que se le presenta, tendrá poca o ninguna motivación para actuar en consecuencia. Aquí es donde la narración de datos entra en juego.
Si contar una historia no viene de forma natural a su mente analítica, no se preocupe: crear historias de datos convincentes que inspiren y motiven a su organización a actuar no es tan difícil de crear. Una buena historia de datos está formada por tres componentes: análisis de datos, elementos visuales y narrativa. Juntos, estos tres componentes contextualizan sus datos y ponen en foco la información más valiosa para los responsables de la toma de decisiones de su organización.
5. Elegir Herramientas de Visualización de Datos con Inteligencia
Las herramientas de visualización de datos son los diferentes elementos visuales utilizados para presentar sus datos de una manera que facilita a todos los usuarios comprender y obtener conocimientos. Si las personas no pueden comprender los datos, no pueden actuar en consecuencia, y nada cambiará. Por eso es vital crear paneles que presenten conocimientos de una forma digerible para aquellos que no son científicos de datos y que no pueden extraer información de gráficos y hojas de cálculo extrañas.
Uno de los principios clave de la analítica guiada es la flexibilidad. En otras palabras, tiene que elegir las visualizaciones de datos que presenta a los usuarios con inteligencia y de acuerdo con las demandas y conjuntos de habilidades de los diversos usuarios que interpretarán los datos.
6. Facilitar el Compartir
La mala interpretación de los datos es tan mala como no usar datos en absoluto. La única forma de reducir esto es garantizar que todos los departamentos colaboren y trabajen juntos para traducir y utilizar los datos. Compartir proactivamente conocimientos de datos con las personas con las que trabaja fomenta el compromiso y la colaboración, aporta transparencia al lugar de trabajo y proporciona una forma de trabajar en asociación con otros en su organización para mejorar la eficiencia e impulsar los resultados del equipo.
7. La Movilidad es una Prioridad
Independientemente de la industria de su negocio, poder acceder a conocimientos empresariales en tiempo real en cualquier momento y desde cualquier lugar es crucial. Mobile BI, o la capacidad de mostrar KPI, métricas de negocio y paneles en teléfonos móviles y tabletas, ayuda a los responsables de la toma de decisiones a ser más productivos y a tomar las decisiones correctas en el momento adecuado, siempre.
Casos de Uso de la Analítica Guiada
Analítica Guiada en la Industria Bancaria
La analítica de datos impacta enormemente a la industria bancaria, ayudándola a consolidar datos internos y externos de clientes para construir un perfil predictivo de cada consumidor bancario. Esto permite a los bancos identificar riesgos potenciales relacionados con el préstamo de dinero a clientes con puntuaciones de crédito bajas. Los bancos también están utilizando la analítica para comprender cómo sus consumidores utilizan sus cuentas e identificar tendencias que pueden ayudar a los ingenieros bancarios a crear y mantener servicios más fáciles de usar.
Analítica Guiada en la Industria de TI
En el sector financiero, la analítica puede decirle a un negocio cómo se está desempeñando en comparación con su competencia, puede predecir situaciones financieras basándose en una gran cantidad de escenarios diseñados para que el sistema analice, y mucho más. Pero, ¿cómo puede ayudar la analítica de datos en la industria de TI?
IT analytics cierra la brecha entre datos, conocimientos y acción para que las empresas de TI mejoren para servir mejor a cada uno de nosotros en el mundo moderno de la tecnología de hoy. Con acceso a conocimientos de datos en tiempo real, los profesionales de TI pueden comprender tendencias relacionadas con las operaciones y tomar mejores decisiones basadas en datos para optimizar sus servicios y ofertas y mantenerse competitivos.
Analítica Guiada en la Industria Manufacturera
Los datos de los procesos de fabricación y negocio contienen un enorme potencial de desarrollo empresarial. Aprovechar la analítica de fabricación, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, analítica avanzada y otras herramientas y métodos de analítica de datos, presenta muchas oportunidades para los fabricantes. Estas incluyen, entre otras, el mantenimiento preventivo para reducir los gastos de mantenimiento de equipos, la maximización de la efectividad del equipo, la logística mejorada para el servicio al cliente, la minimización del tiempo de inactividad por automatización de operaciones de máquinas y el aumento de la precisión en las funciones de ventas y marketing.
Analítica Guiada vs. BI de Autoservicio
Generalmente, hay dos tipos de sistemas de BI: la analítica guiada y la analítica de autoservicio. La principal diferencia entre los dos es que al usar analítica guiada, los usuarios finales dependen de los profesionales de TI y los analistas de datos, mientras que al usar analítica de autoservicio, los usuarios pueden trabajar con datos y crear paneles e informes por sí mismos.
Para aquellos de ustedes que no están bien informados sobre la analítica guiada o la analítica de autoservicio, expliquemos esa diferencia con más detalle:
La analítica guiada permite a una empresa configurar, con la ayuda de un desarrollador, aplicaciones de negocio con paneles y gráficos que se actualizan en función de las exploraciones y comentarios del usuario. El usuario final no tiene la capacidad de crear sus propias visualizaciones de datos, incorporar una de sus propias fuentes de datos o crear paneles e informes. Las operaciones de BI de analítica guiada son propiedad total del equipo de TI o de expertos dedicados en inteligencia de negocios.
Esto significa que cuando un usuario necesita que se cree un informe o panel específico, debe solicitarlo a los especialistas dedicados y esperar a que el experto de TI o BI entregue el informe/panel, lo que puede tardar desde unos minutos hasta un par de días. Esto causa frustraciones y retrasos en la obtención de la información necesaria para la toma de decisiones.
Por el contrario, la analítica de autoservicio empodera a los usuarios finales para explorar cualquier dato al que tienen acceso y crear fácilmente informes y paneles por sí mismos cuando lo necesitan. Las herramientas de BI de autoservicio proporcionan una interfaz de usuario intuitiva de arrastrar y soltar que facilita e incrementa la accesibilidad para aquellos que no tienen conocimientos técnicos y analíticos.
Aplicaciones de analítica modernas como las soluciones de analítica integrada permiten que todos los usuarios de su aplicación accedan y analicen datos por sí mismos al proporcionarles capacidades de autoservicio y arquitectura modernas. Al utilizar un enfoque de analítica de autoservicio que ayuda a los usuarios a encontrar conocimientos procesables cuando los necesitan, todos pueden actuar en el momento adecuado y nunca perder una oportunidad.
¿Por Qué Debería Elegir la Analítica de Autoservicio?
Hoy en día, todo usuario de negocios debería poder trabajar y analizar datos para impulsar sus acciones. Los negocios que no aprovechan esta oportunidad con el enfoque de BI correcto se están perdiendo el enorme potencial de la toma de decisiones basada en datos.
Reveal es una solución de analítica integrada de autoservicio que lleva el poder de los datos a manos de sus empleados, clientes, socios y proveedores. En esencia, Reveal se centra en la toma de decisiones basada en datos, y ha sido diseñado para permitirle integrar fácilmente paneles interactivos y visualizaciones de datos, capacidades de marca blanca, analítica avanzada y predictiva, incluyendo aprendizaje automático, pronóstico, funciones estadísticas y más en sus aplicaciones, para que sus usuarios puedan acceder a conocimientos en tiempo real y crear paneles hermosos e informativos en cualquier lugar y en cualquier dispositivo.
Puede obtener más información sobre Reveal y cómo funciona descargando nuestro SDK o programando una demostración rápida.
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