Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

El aumento de la analítica de autoservicio

  • Predictive Analytics

Analitica_analisis_datos_3

Con el aumento de big data, las organizaciones reconocen el valor de los datos como un activo empresarial crítico para identificar tendencias, patrones y preferencias para mejorar las experiencias del cliente y la ventaja competitiva. El problema es que los usuarios con demasiada frecuencia no pueden encontrar los datos que necesitan para realizar los análisis deseados.

Los datos tienden a estar enterrados en diferentes sistemas o en silos en los departamentos de la organización. Este caos de datos e incertidumbre está costando a las empresas grandes cantidades de dinero, hasta 3,1 billones de dólares, según un estudio reciente de Harvard Business Review. Además del tiempo perdido en la búsqueda de los datos, la interpretación individual de los datos a través de una lente subjetiva puede dar lugar a incoherencias que afectan negativamente el negocio de una empresa.

Hacer de la confianza una prioridad para el análisis confiable
La industria ha visto un aumento de las herramientas de análisis de autoservicio (SSA),, que permiten a los analistas y usuarios comerciales no técnicos obtener información e impulsar iniciativas centradas en los datos. SSA y BI permiten a los trabajadores del conocimiento y los usuarios de negocios reunir los conocimientos deseados sin depender de TI para ejecutar informes.

Sin embargo, invertir solo en herramientas analíticas no puede generar valor comercial. Para que una herramienta de SSA haga su trabajo, las empresas deben asegurarse de que las personas que utilizan la herramienta puedan acceder fácilmente a los datos que necesitan en toda la organización, incluidos los datos en silos que viven en varios sistemas, y tener plena confianza en estos datos para aplicarlos a una mayor visión empresarial y resultados.

La integración efectiva de datos dispares de diferentes sistemas y dispositivos requiere una comprensión completa del "mapa de datos" de la organización y el recorrido de los datos y su relación con otros datos similares, a veces contradictorios, en toda la organización. Esto se logra mejor a través del gobierno de datos.

La gobernanza de datos ofrece un marco colaborativo para administrar y definir políticas, reglas comerciales y activos de toda la empresa para proporcionar a todos los usuarios comerciales datos de alta calidad a los que se puede acceder fácilmente de una manera consistente. Al adoptar una política general a través del gobierno, los usuarios pueden determinar el inventario de datos, propiedad de datos, elementos de datos críticos (CDE), calidad de datos, seguridad de la información, linaje de datos y retención de datos para que comprendan bien los datos de la organización y su significado.  

La verdadera gestión de datos desglosa los silos de datos para que los usuarios puedan encontrar los datos confiables que necesitan, colaborar en ellos y comprenderlos fácilmente, de modo que sean consumibles para impulsar una ventaja competitiva. Este es el nuevo orden del gobierno de datos en la actualidad.

 

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.