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Por qué vamos hacia la analítica de autoservicio basada en la nube

  • Predictive Analytics

Big Data analitica

Los datos son una herramienta poderosa, pero con demasiada frecuencia están fuera del alcance de las personas que más los necesitan. Eso está cambiando a medida que el modelo de tecnología misma evoluciona para responder mejor a las necesidades de las empresas que trabajan a la velocidad de lo digital.

Las bases de datos y el análisis de datos solían vivir en una torre técnica de marfil. Este fue el resultado de una serie de factores, entre los que destacan las complejidades asociadas con docenas de sistemas de almacenamiento de datos en silos, modelos de codificación complicados y la rigidez que acompaña a las taxonomías de datos estructurados. Las empresas que intentaron armar una infraestructura de datos integrada utilizando Hadoop, Spark, ETL y las herramientas tradicionales de BI se enfrentaron a enormes desafíos de hardware, software y habilidades, y la mayoría terminaron equivocándose.

Las plataformas nativas de la nube no han aliviado todos los desafíos de datos a los que se  enfrentan las empresas, aunque no por mucho, sino que cada vez reducen más las barreras para la integración y el acceso a los datos. Lo hemos visto con aplicaciones como la gestión del capital humano y la gestión financiera, y seguiremos viendo mejoras en la capacidad de las empresas para acceder y dar sentido a los datos a medida que la nube y las empresas adoptan la nube.

De hecho, los sistemas de gestión basados ​​en la nube están permitiendo la próxima gran novedad en el análisis de datos: el autoservicio. Es un movimiento liderado por los líderes de Recursos Humanos y Finanzas, que están invirtiendo en soluciones tecnológicas basadas en la nube que permiten a todos los usuarios acceder directamente a la información que necesitan.

IDC ha predicho que el gasto en el mercado de autoservicio de descubrimiento visual y preparación de datos crecerá dos veces y media más rápido que las herramientas tradicionales controladas por TI para una funcionalidad similar. Este "aplanamiento" de los sistemas de análisis de datos tradicionales es clave para el autoservicio y permitirá a los usuarios formular y responder sus propias preguntas utilizando los datos más oportunos y relevantes, sin la necesidad de confiar en sus socios de TI para consultar, almacenar y analizar información (un proceso que a menudo lleva tanto tiempo que los informes resultantes son ineficaces en el mejor de los casos e inexactos en el peor).

Las organizaciones verdaderamente basadas en datos proporcionan datos confiables al alcance de los usuarios desde un único sistema que integra información de múltiples fuentes. Las organizaciones que pueden dividir los silos de información y armar a los usuarios de toda la empresa con la capacidad de formular las preguntas correctas y obtener las respuestas correctas están en una buena posición para innovar rápida y eficazmente en respuesta a los cambios del mercado y la demanda de los clientes.

Ciertamente, el control de datos y los controles de seguridad deben estar en su lugar cuando los datos financieros, humanos y de otro tipo se democratizan en toda la organización. Los procesos deben establecerse para garantizar que los datos de terceros sean precisos, definidos de manera apropiada y actualizados. Y los análisis son más útiles cuando se personalizan, como proporcionar a los gerentes de tiendas paneles construidos solo para sus tiendas o regiones específicas.

 

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