¿Qué es analytics de autoservicio?

Los líderes y los usuarios comerciales de primera línea pueden emplear fuentes de datos internas clave en tiempo real para realizar predicciones más precisas, obtener insights aplicables en la práctica, optimizar los flujos de trabajo y brindar una mejor atención al cliente.

Las herramientas de BI de autoservicio son un aspecto clave de una estrategia de datos efectiva. Con datos confiables, los encargados de tomar decisiones pueden mejorar el pronóstico, establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) precisos y tomar decisiones críticas basadas en datos. Las plataformas eficientes de analytics de autoservicio permiten a las organizaciones aumentar la eficiencia y mejorar la alfabetización de datos en todos los niveles.

Las plataformas de analytics de autoservicio están impulsadas por una red de pipelines de datos creada y gestionada por equipos de TI e ingenieros de datos. Estos pipelines de datos introducen datos de la organización en herramientas de analytics de autoservicio a través de las cuales los usuarios empresariales pueden acceder a los datos.

Los equipos de datos detrás de los analytics de autoservicio de una organización se adhieren a estrictas métricas de gobernanza y observabilidad de los datos para mantener la seguridad y la calidad de estos. 

• Los pipelines de datos recopilan, almacenan y transportan datos organizacionales en toda la empresa.   Son creados y mantenidos por equipos de ingenieros de datos.

• Las plataformas de analytics de autoservicio reciben datos de los pipelines de datos y los transmiten a los usuarios finales.

Los pipelines de datos son las redes que almacenan y mueven datos a través de una organización. Contienen 3 fases clave de gestión y procesamiento de datos:

• Integración de datos: los datos se transfieren desde varios silos y fuentes de datos, como almacenes de datos y data lakehouses, a un único sistema de datos unificado.

• Transformación de datos: los datos se desinfectan para mejorar la confiabilidad de los datos y se formatean en conjuntos de datos listos para usar.

• Servicio de datos: las herramientas de analytics de autoservicio aportan datos digeribles a usuarios no técnicos. El modelado de datos en tiempo real y la visualización de datos son dos ejemplos comunes de servicio de datos que simplifican datos complejos para los usuarios finales.

Las plataformas de datos de autoservicio concluyen los pipelines de datos de una organización. Introducen datos relevantes en interfaces intuitivas con potentes capacidades de analytics que dan sentido a los datos empresariales clave.

Muchas soluciones analíticas, como Tableau, Power BI de Microsoft e IBM Cognos Analytics, ofrecen varias de estas características comunes: 

• Analytics aumentado: análisis de datos automatizado por IA.

• Modelado de datos: identificación de relaciones entre datos.

• Visualización de datos: creación de representaciones gráficas de datos.

• Monitoreo de datos: garantía de calidad de datos en tiempo real.

El analytics aumentado es un desarrollo especializado en analytics de IA que agiliza el proceso de destilación de insights a partir de grandes conjuntos de datos. Es un tipo de  analytics avanzados que automatiza el analytics de big data que suelen realizar los científicos y analistas de datos.

Impulsada por potentes algoritmos de machine learning (ML) y modelos de procesamiento de lenguaje natural (PLN), los analytics aumentados convierten conjuntos de datos complejos en insights digeribles y procesables. 

El modelado de datos es el proceso de estructuración de una base de datos relacional fundamentada en relaciones entre puntos de datos. Requiere una visión general de alto nivel del contenido de la base de datos para ayudar a garantizar un mapeo preciso de las relaciones junto con la representación y el almacenamiento de datos. El modelado de datos es fundamental a la hora de elaborar esquemas para almacenes de datos y lakehouses.

La representación precisa de datos facilita que las herramientas de BI conviertan consultas en lenguaje natural en lenguaje de consulta estructurada (SQL) cuando se busca en una base de datos.

La visualización de datos es la práctica de crear representaciones gráficas de datos para que el análisis ad hoc y la exploración de datos sean más intuitivos. Las tablas, gráficos y cuadros son tres técnicas de visualización de datos comúnmente empleadas que revelan tendencias y patrones en conjuntos de datos.

La capacidad de hacer que los conjuntos de datos complejos sean fácilmente comprensibles para los usuarios de negocios es uno de los principales beneficios de las plataformas de business intelligence de autoservicio. La carga de datos de arrastrar y soltar agiliza la creación de visualizaciones de datos personalizadas según sea necesario.

El monitoreo de datos es la evaluación continua de la confiabilidad, precisión y coherencia de los datos de una organización. Un sólido monitoreo de datos conduce a un forecasting preciso y una mejor detección de tendencias. Lagobernanza de datos, la práctica de la seguridad de los datos, es igualmente importante, ya que protege los datos de la organización de accesos o cambios no deseados.

El analytics de autoservicio sienta las bases para una toma de decisiones más informada, flujos de trabajo más eficientes y una mayor agilidad en respuesta a los mercados cambiantes. Cuando se implementa correctamente, los beneficios del analytics de autoservicio incluyen: 

• Mejores decisiones basadas en datos: los datos proporcionan un contexto informativo para tomar decisiones sólidas.

• Mayor eficiencia: todo el personal puede acceder a los datos según sea necesario.

• Más colaboración entre equipos: los equipos pueden trabajar juntos en la misma plataforma.

• Precisión mejorada: el servicio automatizado de datos evita que el personal tenga que ingresar datos manualmente.

• Mayor flexibilidad: las organizaciones pueden responder rápidamente a las condiciones cambiantes.

• Más personalización: los trabajadores pueden crear sus propios espacios de trabajo de datos personalizados.

La toma de decisiones basada en datos es quizás el caso de uso más sólido para el analytics de autoservicio. Cuando los datos confiables son universalmente accesibles y se entregan en formatos visuales fáciles de entender, los usuarios empresariales pueden tomar decisiones informadas para obtener resultados óptimos.

Las herramientas de BI de autoservicio transforman los datos internos en uno de los mayores activos de una organización. Cada decisión empresarial en todos los niveles se puede tomar con la información relevante a mano.

Las herramientas de BI de autoservicio permiten a todo el personal trabajar sin tener que esperar a que alguien les facilite los datos que necesitan. Los usuarios empresariales pueden crear informes, realizar análisis ad hoc, implementar las medidas adecuadas y tomar decisiones independientes.

Antes del analytics de autoservicio, los equipos de datos eran responsables de preparar y entregar datos, lo que generaba un cuello de botella organizacional que ahora se eliminó. La mayor eficiencia que aporta el analytics de datos de autoservicio permite a las organizaciones crear flujos de trabajo de datos con gran escalabilidad y resiliencia.

Con toda una organización bajo una única plataforma de analytics de autoservicio, diversos equipos pueden trabajar juntos dentro del mismo entorno. Un espacio de trabajo de datos centralizado mantiene a todo el personal en sintonía, alineando las prioridades y eliminando el aislamiento de datos que actúan como barreras para una colaboración eficaz.

Las herramientas de datos intuitivas permiten a los usuarios de negocios y a los analistas de datos tomar decisiones colaborativas e informadas que produzcan resultados generales más sólidos.

La entrega de datos panorganizacional elimina la necesidad de que el personal ingrese datos manualmente mientras trabaja, lo que a su vez aumenta la precisión. El servicio de datos automatizado evita que los usuarios de negocios introduzcan datos incorrectos por error y provoquen más imprecisiones posteriores.

Cuando siempre hay buenos datos disponibles, los líderes empresariales y los empleados pueden realizar análisis ad hoc y responder rápidamente a las circunstancias cambiantes. Actúan y deciden en función de tendencias y patrones pasados, a la vez que se benefician de previsiones precisas. Mientras tanto, los equipos pueden participar libremente en escenarios hipotéticos y crear planes de acción para futuros hipotéticos.

Las herramientas de analytics de autoservicio permiten a los usuarios crear espacios de trabajo de datos personalizados basados en la información que necesitan. Las interfaces de arrastrar y soltar y la visualización automatizada de datos llenan el panel de un usuario con todos los datos relevantes para su función, sin la distracción de información innecesaria.

El campo del analytics de datos se puede dividir en 4 categorías principales. Cada uno se simplifica con el uso de analytics de datos de autoservicio. Los principales tipos de analytics de datos son: 

• Analytics descriptivo: ¿qué sucedió en el pasado? 

• Analytics de diagnóstico: ¿por qué ocurrieron estos eventos o tendencias? 

• Análisis predictivos: ¿qué pasará después? 

• Analítica preventiva: ¿qué se debe hacer a continuación? 

El analytics descriptivo trata de identificar tendencias y acontecimientos anteriores, respondiendo a la pregunta "¿qué pasó?". Esta información puede emplearse para tomar decisiones en el futuro. Por ejemplo, una gran cadena de restaurantes puede identificar los alimentos más populares, descubrir las tendencias de temporada o averiguar qué artículos es probable que los clientes compren juntos. Una plataforma de analytics de autoservicio alimenta estos datos en paneles visuales para un análisis de datos más intuitivo impulsado por la automatización.

El analytics de diagnóstico es el estudio de las causas y correlaciones dentro de conjuntos de datos complejos, respondiendo el "por qué" detrás de eventos y tendencias. Los stakeholders pueden profundizar en los eventos revelados a través de analytics descriptivos y aprender qué los causó. Estos insights pueden aplicarse para mejorar con base en los aciertos pasados y aprender de los errores.

El análisis predictivo identifica patrones en el pasado para hacer conjeturas fundamentadas sobre el futuro, forecasting de tendencias y resultados. Algunas plataformas de analytics de autoservicio ofrecen modelos predictivos integrados impulsados por IA, lo que brinda a los líderes empresariales pronósticos confiables para fundamentar la toma de decisiones estratégicas.

La analítica preventiva proporciona sugerencias sobre cómo los líderes empresariales deben reaccionar en una situación específica. Los equipos de negocios pueden considerar estas prescripciones al formular planes de acción basados en escenarios actuales o teóricos.