Guía sobre la analítica de datos moderna: 7 formas de acelerar el conocimiento empresarial

Si algo ha demostrado la situación global actual, es que la analítica basada en la entrega rápida de datos actualizados y fiables es esencial. Sin embargo, obtener los conocimientos adecuados justo cuando se necesitan exige algo más que una visualización atractiva. ¿Cómo puede dar a todos sus empleados el poder y la oportunidad de tomar las mejores decisiones posibles y emprender acciones más inteligentes?

Preste atención a esta guía que le enseñará las siete formas principales de lograrlo.

  1. Dependencia de los expertos frente a usuarios autosuficientes

Depender de los expertos resiente la productividad. Por lo tanto, todos los integrantes de su empresa, de todos los niveles, deberían interactuar con los datos de modo expedito.

El procesamiento en lenguaje natural (PLN) es esencial cuando el objetivo es enseñar a más usuarios a formular preguntas a sus datos sin la ayuda de expertos. El PLN facilita la interacción con los datos mediante el procesamiento automático de los matices del lenguaje humano y la comprensión del propósito del usuario. Esta facultad permite a muchos más usuarios de negocio normales aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones y obtener respuestas rápidas.

  1.  Visión de túnel frente a visión periférica

La exploración lineal de datos basada en el ciclo “pregunta, espera, respuesta” es rígida, toma tiempo, genera demasiado trabajo para los analistas y limita los conocimientos.

Para que los usuarios de todos los niveles descubran conocimientos como los expertos, deben tener acceso a una exploración libre e interactiva de todos los datos que les permita trabajar a la velocidad del pensamiento. Eso requiere una plataforma de analítica de datos diseñada para combinar un alto número de fuentes de datos que proporcione asociaciones y cálculos de alto rendimiento a medida que los usuarios interactúen con ella. 

  1.  Historiadores de datos frente a visionarios de datos

El BI tradicional con conjuntos de datos seleccionados y preconfigurados está diseñado para estudiar lo que ya ha sucedido y decidir lo que se debe hacer a continuación. Sin embargo, aunque los datos históricos son importantes, ya no bastan. Hoy, la gente necesita reaccionar ante los cambios en los datos en tiempo real, por lo que la analítica de datos está evolucionando para incluir los “datos en movimiento”. Eso exige ofrecer los datos adecuados en el momento justo y disponer de información situacional en tiempo real. 

  1.  Trabajar a ciegas frente a profundizar en los datos

La velocidad con que las cosas están cambiando obliga a las empresas a no solo estar al día, sino anticiparse a los cambios. Para esto, los responsables de la toma de decisiones deben tener acceso a los datos correctos en el lugar adecuado y en el momento justo. Pero ¿cómo lograrlo?

Tener la capacidad de crear alertas inteligentes basadas en datos en tiempo real activadas por las actividades de negocios emergentes es una sofisticada estrategia que puede ayudar a los usuarios a detectar fácilmente las anomalías y tomar mejores medidas. Además, la analítica móvil permite a los usuarios actuar de inmediato en el momento de la toma de decisiones. 

  1.  Máquinas que sustituyen a los humanos frente a máquinas que multiplican la capacidad de los humanos

Cuando los usuarios de negocio solo tienen acceso a herramientas de visualización que requieren ayuda de los expertos, se reducen tanto su productividad como su capacidad de obtener mejores conocimientos y tomar decisiones informadas. 

Aprovechar el poder de la IA puede amplificar la mente humana y permitir a las personas formular a sus datos cualquier pregunta, por lo que debemos combinar esta tecnología con la intuición humana de forma sinérgica.

  1.  Perdidos en los datos frente a alfabetizados en datos

A pesar de los avances en gestión y exploración de las ingentes cantidades de datos que se generan en la actualidad, muchos responsables de la toma de decisiones empresariales siguen sin sentirse seguros usando los datos. Un estudio reciente reveló que solo el 34% de las empresas capacitan en alfabetización de datos, solo el 17% anima a los empleados a mejorar su dominio de los datos y el 61% de los empleados se declara estresado por la sobrecarga de datos.

La forma más eficaz de superar este problema es fomentar una cultura basada en datos, es decir, impulsar la alfabetización de datos con programas de formación que, además de mejorar las habilidades técnicas, fomenten la colaboración, la curiosidad, el pensamiento crítico y la narración de historias. 

  1.  Confusión frente a claridad

Una manera infalible de abrumar a los usuarios y distraerlos de su objetivo de descubrir conocimientos es proporcionarles visualizaciones de datos confusas o demasiados KPI. ¿Cómo puede lograr que su BI impulse la implicación y la productividad de sus empleados?

Una plataforma de analítica de datos con visualizaciones de gran calidad y cuadros de mando bien diseñados puede ayudarle a monitorizar las condiciones actuales y centrarse en los conocimientos esenciales. Unos cuadros de mando interactivos y funcionales deberían ayudar a los usuarios a explorar sus datos y tomar decisiones que tengan un mayor impacto. 

Además, unas estrategias de KPI más inteligentes pueden poner objetivos reales al alcance de los usuarios y ayudar a conseguir los resultados deseados. Todo se reduce a tres factores principales: elegir los KPI adecuados, impulsar la alfabetización de datos y establecer un proceso iterativo que incluya la elaboración de informes periódicos sobre los KPI para ajustarlos y perfeccionarlos continuamente.

En conclusión, para que las empresas se anticipen a los retos presentes y futuros, es esencial que pongan en manos de sus empleados todas las herramientas que necesitan para alcanzar el éxito.

  • Proporcióneles las mejores herramientas de BI para interpretar los datos.
  • Ponga a su disposición los datos adecuados en el momento oportuno.
  • Impulse una cultura basada en datos a través de iniciativas de alfabetización.

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