Los datos son uno de los activos empresariales más importantes para una empresa, pero a veces no está claro cómo aprovechar esa información. Aquí está el cómo.
Cómo elegir las herramientas de análisis de datos adecuadas: 5 stepsData es uno de los activos de negocio más integrales para una empresa, pero a veces no está claro cómo aprovechar esa información. Aquí está el cómo.
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El aumento de la inteligencia artificial (IA) está trayendo una ola de datos a la empresa, en volúmenes extremadamente grandes. Todos estos datos son extremadamente útiles para las empresas, pero muchas no saben cómo interpretar o analizar cantidades tan grandes de información, según la consultora de gestión Aspirent.
Según un informe de NTT Data y Oxford Economics, el uso y la gestión eficaz de los datos y los análisis son fundamentales para mantener vivos los negocios hasta 2025. La mayoría de los 500 ejecutivos encuestados estuvieron de acuerdo en que los datos eran necesarios para el desempeño financiero de una organización, el crecimiento, la experiencia de los clientes, la experiencia de los empleados y la competitividad general de la industria, dijo el informe.
Sin embargo, uno de los mayores desafíos de la analítica de datos es averiguar qué herramientas analíticas utilizar. A medida que se lanzan nuevas herramientas analíticas, las empresas tienen más dificultades para decidir cuál es la más adecuada para su grupo, según Josh Levy, gerente de análisis de Aspirent.
Es especialmente importante que todos los grupos de una organización utilicen las mismas herramientas, dijo Levy and Wells a ConsejoTecnologico.com. Sin ningún tipo de supervisión o estandarización en las herramientas analíticas, las empresas se desarticularán y los datos no se utilizarán.
«Más que nunca, las empresas están generando datos en grandes volúmenes. Aunque eso es incuestionablemente algo grande y ciertamente valioso, es aún más valioso si se cuenta con los medios para aprovechar esos datos y monetizarlos de tal manera que puedan darle una ventaja competitiva», dijo Levy. «La mejor manera de hacerlo es a través del uso de herramientas analíticas, y francamente hay un montón de ellas ahí fuera.»
En un esfuerzo por ayudar a los líderes empresariales, Levy y Wells formularon una guía de cinco pasos para encontrar las herramientas adecuadas para sus organizaciones. «Tomó algún tiempo crear un proceso que los ejecutivos pudieran comprender, con datos empíricos que respaldaran estas decisiones. No se nos ocurrieron de la nada», dijo Levy. «Queríamos asegurarnos de que hubiera una metodología establecida que pudiéramos usar en diferentes situaciones con diferentes organizaciones, para diferentes propósitos».
Aquí hay cinco pasos para elegir las herramientas de análisis de datos adecuadas para su organización.
1. Investigación y descubrimiento
En primer lugar, los profesionales de negocios deben determinar el estado actual de la implementación de herramientas analíticas y las capacidades analíticas dentro de su organización. Para ello, deben realizar entrevistas en profundidad con las principales partes interesadas, incluidos los desarrolladores de inteligencia empresarial, administradores y ejecutivos de TI, dijo Levy. Esencialmente, hay que entrevistar a las personas que van a usar y beneficiarse de las herramientas analíticas, agregó.
«Eso nos ayuda a entender cuáles son los pormenores sobre quiénes están usando estas cosas, qué están usando, qué herramientas usan para hacer su trabajo, qué pueden hacer las herramientas, qué no pueden hacer y si se están usando correctamente», dijo Levy. «¿Se están utilizando estas herramientas al máximo de sus posibilidades? ¿Tienen el conocimiento interno necesario para aprovechar al máximo su cartera de software?».
2. Panorama de la situación actual
El segundo paso consiste en hacer un inventario de las herramientas analíticas actuales del mercado y separarlas en diferentes clases. Estas clases de herramientas incluyen redactores de informes, herramientas de informes de capas semánticas, herramientas de consulta MDX/Cube, herramientas de descubrimiento y visualización de datos, herramientas de BI y de generación de informes integradas, herramientas de modelado y ciencia de datos, así como herramientas de IA y de aprendizaje automático basadas en casos.
«¿Adónde va la próxima ola? ¿Cómo es el panorama en términos de los distintos proveedores y las herramientas que ofrecen?» Levy dijo. «Empiezas a tamizarlos en los diferentes agujeros que encontraste en el primer paso.»
3. Árbol de capacidades
El tercer paso utiliza un árbol de capacidades para comparar los resultados de los pasos uno y dos, de modo que usted pueda ver las clasificaciones del inventario actual de su compañía contra el inventario general del mercado, dijo Levy.
El árbol de capacidades es útil porque las empresas pueden ver las áreas en las que les está yendo bien, o en las que les falta, basándose en las herramientas que son grandes en el mercado.
4. Matriz de decisiones
«La matriz de decisión] es donde para cada una de estas clases o conjuntos de herramientas, o si usted está haciendo una selección específica de proveedores para cada uno de estos proveedores, usted entra y realmente los califica en estas diversas capacidades», dijo Levy. La puntuación se basará en las necesidades de la organización, dando más peso a las capacidades más importantes para el negocio.
«Por ejemplo, la ciencia de datos. Sabemos por nuestra experiencia que una herramienta de ciencia de datos es realmente buena en la creación de algoritmos avanzados, tal vez no tan buena en la visualización de cuadros de mando», dijo Levy. «Podemos usar nuestra experiencia allí para clasificar las diferentes clases según las capacidades que usted definió.»
5. Herramienta de decisión
Finalmente, la organización utiliza una herramienta de decisión para combinar la mejor herramienta con la capacidad de cada negocio. «Una herramienta de decisión] es una combinación del árbol de capacidades y la matriz de decisiones, en el sentido de que se sopesa cada una de las capacidades de acuerdo con lo que es más importante para la organización, o para cualquier proyecto en particular que estén emprendiendo», dijo Levy. «Pesas estas varias capacidades, y la herramienta de decisión debe escupir la puntuación ponderada de todas estas capacidades y decirte cuál es el candidato correcto.»
Sin embargo, independientemente de los pasos, los líderes empresariales necesitan dedicar mucho tiempo a estudiar su propia empresa y averiguar dónde se necesita más ayuda, dijo Levy. Ninguna de las herramientas será útil si ninguna de ellas está resolviendo las brechas y problemas reales dentro de la organización.
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