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10 grandes ventajas de la analítica de autoservicio basada en la nube

  • Predictive Analytics

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Ya hemos visto que nos dirigimos hacia una la analítica de autoservicio basada en la nube. hay una serie de beneficios clave que cualquier organización puede realizar a partir del análisis de autoservicio basado en la nube.

1.       Acceso a los datos cuando se toman decisiones comerciales Cuando los datos -especialmente los datos financieros y de recursos humanos- se recopilaron y analizaron en un vacío departamental, las empresas inteligentes entienden que cuanto más informados estén sus empleados, mejores serán las decisiones finales que tomarán. Un modelo de autoservicio basado en la nube permite a los usuarios obtener acceso a la información que necesitan (y tienen derechos), cuando y donde la necesiten, sin atascarse IT en las solicitudes.

2.       Mejor comprensión de los resultados finales El análisis de autoservicio tiene el potencial de transformar todas las facetas de una organización. Por ejemplo, le permitirá al CFO dar acceso a recursos humanos, mercadotecnia, productos, ventas y operaciones a la información financiera que necesitan para hacer su propio descubrimiento de datos y análisis visual para que puedan entender el impacto final de sus decisiones.

3.       Descomponer los silos departamentales Los datos financieros tienen un impacto en toda la organización, por lo que tiene sentido que los usuarios de negocios fuera del departamento de finanzas tengan acceso a ellos. Lo mismo ocurre con los datos de recursos humanos, TI y cualquier cantidad de otros departamentos. La capacidad de los usuarios para consultar y analizar datos desde una única fuente de verdad les permite compartir estrategia y disciplina en todas las líneas de negocios y operaciones principales.

4.       Dimensiones añadidas para el análisis de datos Las herramientas que pueden integrar datos de entre muchas fuentes dispares brindan a los usuarios de negocios la capacidad de alinear los datos de una manera que nunca antes habían pensado.

5.       Más rápido "tiempo para la comprensión" En la mayoría de las empresas, los usuarios empresariales con preguntas basadas en datos confían en los socios de TI para construir un almacén de datos y producir informes. Con el análisis de autoservicio, los usuarios empresariales tienen la capacidad de obtener respuestas a las preguntas por sí mismos, y luego hacer más preguntas (y más puntuales) en función de la información que reciben.

6.       Mayor ventaja competitiva El análisis de autoservicio basado en la nube ayuda a aumentar su ventaja competitiva. De hecho, una investigación del MIT Sloan Management Review muestra que el número de empresas que informan una ventaja competitiva del análisis aumentó por primera vez en cuatro años. Según la investigación, los factores detrás del crecimiento incluyen una dispersión más amplia de análisis dentro de las empresas, así como un mayor enfoque en aplicaciones especializadas e innovadoras que tienen beneficios estratégicos.

7.       Análisis en contexto Con las herramientas adecuadas, los gerentes comerciales, los analistas de negocios y los empleados que toman la iniciativa para hacer preguntas y encontrar respuestas podrán integrar conjuntos de datos para que las preguntas se respondan con el contexto. Por ejemplo, un analista de negocios podría ir mucho más allá de las medidas agregadas, como la rentabilidad promedio de las tiendas, y llegar a los motores de rentabilidad fina por líneas de productos específicos dentro de tiendas específicas.

8.       Adherencia a la seguridad y el gobierno Las soluciones de análisis basadas en la nube que están integradas en su sistema de registro, como su plataforma HCM o financiera, ayudan a garantizar que los usuarios tengan acceso solo a los datos a los que necesitan acceder.

9.       Estrechando la brecha en las habilidades Harvard Business Review no bromeaba cuando calificó al "científico de datos" como el trabajo más sexy del siglo XXI, tan sexy que se hace difícil encontrar personas para ocupar el puesto. Por supuesto, habrá momentos en los que se requerirán las habilidades y la experiencia de un científico de datos real, pero un sólido sistema analítico de autoservicio basado en la nube que integra datos de manera efectiva y proporciona una vista del tablero fácil de entender puede ayudar a los usuarios a preguntar y responder preguntas cotidianas, y reducir la brecha de habilidades de datos

10.   Mejor uso del tiempo de los científicos de datos Cuando hay una necesidad de un científico de datos real, les va a costar mucho a las empresas si esa persona está atada ayudando a los gerentes de línea de negocio a encontrar la forma de darle sentido a los datos (después de que he dado sentido a los datos que tienen en primer lugar). Al descargar tareas de análisis más simples, los científicos de datos pueden implementarse en trabajos de datos más complejos y globales.

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