Autoservicio en analítica de datos: qué es y qué beneficios tiene

Entender la tecnología como un espacio donde adquirir o usar lo que necesitamos en cada momento es una tendencia cada día más en boga. El autoservicio TI supone una forma de agilizar las operaciones diarias y conseguir ser más eficientes. Pero ¿Cómo se aplica esto a la analítica de datos? ¿Qué beneficios nos puede reportar crear un servicio Business Intelligence que puedan gestionar nuestros clientes?

Estas soluciones se podrían definir precisamente como herramientas que permiten llevar a cabo análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Herramientas donde se integra información de negocio, de mercado y de usuarios en las que se crean, modifican y gestionan las fuentes para la toma de decisiones.

Las empresas exigen a sus empleados, cada vez más, habilidades y capacidad de análisis de datos por la importancia que tienen en la toma de decisiones y en el crecimiento de la actividad. «De ahí el auge que están experimentando las herramientas de self service en el área de Business Intelligence, debido a las posibilidades que ofrecen para realizar un análisis de la información sólido y rápido», asegura Emilio Mas, experto en Advance Analytics en la compañía BESH.

Puntos a resolver del autoservicio en analítica de datos

Y es que este tipo de soluciones no son nada nuevo en el mercado, pero si suponen una fórmula perfecta para resolver desafíos. Según analizan en BESH, los principales retos que deben resolver las soluciones de self service en analítica de datos son:

• Acceso a la información en tiempo real, que garantice al usuario la generación de resultados rápidamente, sin necesidad de conocimientos o experiencia técnica por su parte.
• Ciclos de desarrollo más cortos, económicos y fáciles de implementar, es decir, una menor necesidad de recursos tecnológicos y una mayor rapidez en la implementación en múltiples plataformas; por ejemplo, la posibilidad de acceder a un mismo informe desde diversas plataformas (móvil, tablet, portátil…) sin necesidad de desarrollos específicos para cada una.
• Uso de metodologías ágiles, tanto en el análisis y diseño, como en la propia implementación, pudiendo liberar en poco tiempo versiones viables de los informes (MVPs).
• Coherencia y trazabilidad de los datos, para procurar que la toma de decisiones en base a los mismos sea segura, fiable y de verdadera utilidad.
• Estandarización y centralización de los datos de todas las ramas del negocio, con el fin de poder adaptarse rápida y frecuentemente a las cambiantes necesidades de las empresas.
• Disponibilidad de la información para llegar al siguiente nivel de predicción y prescripción usando IA.

Estas opciones además ponen sobre la mesa una manera de trabajar mucho más ágil y directa para la resolución de problema y la toma de decisiones. El acceso universal por parte de cualquier empleado fuera del entorno TI supone así una ventaja añadida para las organizaciones.

El papel del partner

Con estas soluciones de autoservicio en analítica de datos puede parecer que la labor del proveedor tecnológico queda relega a un segundo plano. Lejos de ser una realidad, podemos decir que su papel es aún más importante en todo el proceso de adopción y desarrollo.

El partner TI es precisamente el encargado de que toda la solución funcione cómo necesita el cliente, esté adaptada a sus necesadades y pueda apuntalar una estrategia aún mayor que afecta a toda la compañía. Y que todo ese engranaje funcioan es un valor clave que aportar.

Además, una vez instaurada la solución no acaba el trabajo. Al igual que los datos, las demandas y las soluciones Business Intelligence van cambiando. Momentos en los que tener a un compañero de negocio de confianza es esencial para abordar esas novedades.

Imagen | Victor Garcia