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En el mundo de datos en constante cambio de hoy, los enfoques de BI tradicionales y los gerentes de negocios están luchando por mantener el ritmo, mejorar la eficiencia, generar ROI e impulsar el valor del negocio. Para obtener el máximo provecho de los datos, predecir eficazmente los resultados futuros y tomar decisiones comerciales 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.
El análisis guiado es el proceso analítico que proporciona a los científicos de datos las herramientas, habilidades y preferencias adecuadas para construir, mantener y refinar continuamente un panel. Estos otorgan a los usuarios empresariales el grado adecuado de interacción del usuario para que todos puedan trabajar juntos para generar análisis más útiles.
Lee este artículo para obtener más información sobre el análisis guiado, sus beneficios y principios, y los pros y los contras del análisis guiado frente al análisis autónomo.
¿Qué es el análisis guiado?
El análisis guiado es un enfoque para el análisis predictivo y visual diseñado para usuarios empresariales en función de sus casos de uso y requisitos. Proporciona la capacidad de construir visualizaciones que sirvan como una herramienta de toma de decisiones para los analistas de datos o los usuarios empresariales cuando sea necesario. El análisis guiado se puede utilizar directamente o como planos para construir tu propia aplicación personalizada desde cero.
Beneficios del análisis guiado
En última instancia, el enfoque de análisis guiado permite a los usuarios finales comprender rápidamente las ideas 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 analizar los datos permite a los usuarios obtener información más profunda.
Otro de los beneficios del análisis guiado es que ayuda a mantener a los equipos en sintonía con un lugar centralizado para todos los datos empresariales donde todos pueden encontrar los datos que necesitan.
El enfoque de análisis guiado también se puede utilizar para diseñar aplicaciones como una aplicación independiente o un producto de análisis integrado. La analítica integrada Los productos ofrecen informes en tiempo real, visualizaciones de datos interactivas y/o análisis avanzados, que incluyen IA y aprendizaje automático, directamente en la interfaz de usuario de una aplicación.
Existen muchas beneficios de integrar análisis en tus aplicaciones, uno de los mayores de los cuales es ahorrar el valioso tiempo y esfuerzo de tus desarrolladores al desarrollar análisis desde cero para cada aplicación.
Por último, pero no menos importante, el análisis guiado permite a los usuarios explorar todo el conjunto de datos en un entorno de datos seguro, lo que aumenta la confianza de los usuarios para extraer las ideas procesables que necesitan para impulsar su proceso de toma de decisiones.
Principios del análisis guiado
Aunque existen docenas de principios de análisis guiado, hemos seleccionado 7 que servirán a cualquiera en su búsqueda de análisis de datos:
1. Familiarízate con el negocio
Este principio es la premisa del análisis de datos. Debes comprender el contexto en el que se generan y utilizan los datos, como los procesos comerciales. Cuanto más descubras sobre el negocio y más comprendas el problema, mejor podrás utilizar los datos e interpretar los resultados de tu análisis o modelado.
2. Establece métricas de rendimiento
El segundo principio de análisis de datos muy importante es establecer métricas de rendimiento claras para traducir con éxito los objetivos comerciales en resultados procesables. Para ello, las organizaciones deben decidir qué medir, cómo medirlo y definir las métricas de éxito.
Las métricas de rendimiento correctas que se deben rastrear deben ser relevantes para tu estrategia y objetivos comerciales, proporcionar información para tomar decisiones inteligentes y representar una medición precisa del rendimiento. Asegúrate de elegir tus métricas de rendimiento con cuidado y no abrumes a los usuarios empresariales con ruido innecesario. Selecciona solo las métricas de rendimiento que estén directamente correlacionadas con un objetivo o problema comercial específico.
3. Identifica las fuentes de datos que necesitas
Ahora que conoces el objetivo comercial específico que debes lograr o el problema que debes resolver, es hora de empezar a pensar en dónde obtener los datos que necesitas. Hoy en día, las empresas recopilan una gran cantidad de datos sobre todos sus procesos, ventas, actividades de marketing, etc., por lo que no debería ser difícil identificar dónde obtener los datos que necesitas. Por ejemplo, en un negocio minorista, si tienes que predecir las ventas y la demanda futuras para la próxima temporada navideña, deberás obtener datos de las temporadas navideñas anteriores y explorar las diferentes tendencias y patrones.
4. Describe la historia de tus datos
Todas las empresas quieren tomar las decisiones correctas. Las decisiones correctas se basan en una buena información que se traduce en información fácil de entender. Si tu audiencia no comprende la información que se le presenta, tendrá poca o ninguna motivación para actuar en consecuencia. Aquí es donde narración de datos. entra en juego.
Si contar una historia no es algo natural para tu mente analítica, no te preocupes: crear historias de datos convincentes que inspiren y motiven a tu organización para que actúe no es tan difícil. Una buena historia de datos se compone de tres componentes: análisis de datos, elementos visuales y narrativa. Juntos, estos tres componentes contextualizan tus datos y ponen la información más valiosa en el centro de atención para los responsables de la toma de decisiones de tu organización.
5. Elige las herramientas de visualización de datos con sabiduría
Las herramientas de visualización de datos son los diferentes elementos visuales que se utilizan para presentar tus datos de una manera que facilite a todos los usuarios comprenderlos y obtener información. Si la gente no puede entender los datos, no puede actuar sobre ellos y nada cambiará. Por eso, es vital crear paneles que presenten información en un formato fácil de digerir para aquellos que no son científicos de datos y que no pueden extraer información de gráficos y hojas de cálculo extraños.
Uno de los principios clave del análisis guiado es la flexibilidad. En otras palabras, debes elegir las visualizaciones de datos que presentes a los usuarios con sabiduría y de acuerdo con las demandas y las habilidades de los diferentes usuarios que interpretarán los datos.
6. Facilita el intercambio
La mala interpretación de los datos es tan mala como no utilizar los 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 de forma proactiva las ideas de los datos con las personas con las que trabajas fomenta la participación y la colaboración, aporta transparencia al lugar de trabajo y proporciona una forma de trabajar en asociación con otros miembros de tu organización para mejorar la eficiencia e impulsar los resultados del equipo.
7. La movilidad es una prioridad
Independientemente del sector de tu empresa, poder acceder a información empresarial en tiempo real en cualquier momento y desde cualquier lugar es crucial. BI móvilo la capacidad de mostrar KPI, métricas comerciales y paneles en teléfonos 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 del análisis guiado
Análisis guiado en la industria bancaria
El análisis de datos impacta en gran medida en el industria bancariasector bancario, lo que le ayuda a consolidar los datos internos y externos de los clientes para crear un perfil predictivo de cada cliente bancario. Esto permite a los bancos identificar los posibles riesgos relacionados con la concesión de préstamos a clientes con una mala calificación crediticia. Los bancos también utilizan el análisis para comprender cómo sus clientes utilizan sus cuentas e identificar las tendencias que pueden ayudar a los ingenieros bancarios a crear y mantener servicios más fáciles de usar.
Análisis guiado en la industria de TI
En el sector financiero, el análisis puede indicar a una empresa cómo le está yendo en comparación con su competencia, puede predecir situaciones financieras en función de una gran cantidad de escenarios establecidos para que el sistema los analice y mucho más. Pero, ¿cómo puede ayudar el análisis de datos en la industria de TI?
el análisis de TI El análisis guiado cierra la brecha entre los datos, la información y la acción para que las empresas de TI mejoren y sirvan mejor a cada uno de nosotros en el mundo de la tecnología moderna de hoy. Con acceso a información empresarial en tiempo real, las empresas de TI pueden comprender las tendencias relacionadas con las operaciones y tomar mejores decisiones basadas en datos para optimizar sus servicios y ofertas para seguir siendo competitivas.
Análisis guiado en la industria manufacturera
Los datos de los procesos de fabricación y empresariales tienen un enorme potencial de desarrollo empresarial. Aprovechar analítica de fabricación, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático, el análisis avanzado y otros métodos y herramientas de análisis de datos, presenta muchas oportunidades para los fabricantes. Estas incluyen, entre otras, el mantenimiento preventivo para reducir los gastos de mantenimiento de los equipos, la maximización de la eficacia de los equipos, la mejora de la logística para el servicio al cliente, la minimización de los tiempos de inactividad mediante la automatización de las operaciones de las máquinas y el aumento de la precisión en las funciones de ventas y marketing.
Análisis guiado vs. BI autónomo
En general, existen dos tipos de sistemas de BI: el análisis guiado y analítica de autoservicio. La principal diferencia entre los dos es que, cuando se utiliza el análisis guiado, los usuarios finales dependen de los departamentos de TI y de los analistas de datos, mientras que, cuando se utiliza el análisis de autoservicio, los usuarios pueden trabajar con los datos y crear paneles de control e informes por sí mismos.
Para aquellos que no están familiarizados con el análisis guiado o el análisis de autoservicio, vamos a explicar la diferencia con más detalle:
El análisis guiado permite a una empresa configurar, con la ayuda de un desarrollador, aplicaciones empresariales que presenten paneles y gráficos que se actualizan en función de las exploraciones y los comentarios de los usuarios. 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 análisis guiado son propiedad exclusiva del equipo de TI o de los expertos en inteligencia empresarial dedicados.
Esto significa que, cuando un usuario necesita un informe o panel de control específico, debe solicitarlos a los especialistas designados y esperar a que el departamento de TI o el experto en BI entreguen el informe/panel de control, lo que puede llevar desde unos pocos minutos hasta un par de días. Esto causa frustración y retrasos en la obtención de la información necesaria para la toma de decisiones.
Por el contrario, el análisis de autoservicio permite a los usuarios finales explorar cualquier dato al que tengan acceso y crear fácilmente informes y paneles de control por sí mismos cuando los necesiten. Las herramientas de BI de autoservicio proporcionan una interfaz de usuario intuitiva de arrastrar y soltar que facilita y hace más accesible la interacción con los datos para aquellos que no tienen conocimientos técnicos y analíticos.
Las aplicaciones de análisis modernas como las soluciones de análisis integrados, permiten que todos los usuarios de su aplicación accedan y analicen los datos por sí mismos, proporcionándoles capacidades de autoservicio y una arquitectura moderna. Al utilizar un enfoque de análisis de autoservicio que ayuda a los usuarios a encontrar información útil cuando la necesitan, todos pueden actuar en el momento adecuado y no perder ninguna oportunidad.
¿Por qué deberías elegir el análisis autónomo?
Hoy en día, todos los usuarios de una empresa deben ser capaces de trabajar y analizar los datos para impulsar sus acciones. Las empresas que no aprovechan esta oportunidad con el enfoque de BI adecuado están perdiendo el enorme potencial de la toma de decisiones basada en datos.
solución de análisis integrado de autoservicio que permite a los usuarios crear fácilmente informes de datos y paneles desde cualquier dispositivo y tomar decisiones más rápidas basadas en datos sin interrumpir su flujo de trabajo. Pero la única forma de saber si es una buena opción para su organización es probarla: obtenga más información sobre cómo funciona y cómo puede beneficiar a su negocio que pone el poder de los datos en 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 de control interactivos y visualizaciones de datos, La marca blanca le permite personalizar cada parte de la solución de análisis para que coincida con el tema de su marca. Cuando la aplicación analítica parece que pertenece a su empresa, los usuarios no se distraerán ni notarán una diferencia en su aplicación, sino que se convertirán en clientes más leales y satisfechos debido al valor añadido que les está ofreciendo., análisis avanzados y predictivos, incluido aprendizaje automático, pronósticos, funciones estadísticas y más en sus aplicaciones, para que sus usuarios puedan acceder a información 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 programando una demostración rápida o Tome decisiones basadas en datos.
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