Cómo elegir las herramientas de análisis de datos correctas

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 muchos no saben cómo interpretar o analizar cantidades tan grandes de información.

De acuerdo con un informe de Oxford Economics, el uso y la administración efectivos de datos y análisis son fundamentales para mantener los negocios con vida hasta 2025. La mayoría de los 500 ejecutivos encuestados acordaron que los datos eran necesarios para el desempeño financiero, el crecimiento, la experiencia del cliente, la experiencia de los empleados y la competitividad general de la organización en la organización, según el informe.

Sin embargo, uno de los mayores desafíos en el análisis de datos es descubrir qué herramientas analíticas usar. A medida que se lanzan nuevas herramientas analíticas, las empresas tienen más dificultades para decidir cuál es la mejor opción para su grupo.

Es especialmente importante que todos los grupos en una organización usen las mismas herramientas. Sin ningún tipo de supervisión o estandarización en las herramientas analíticas, las empresas se separarán y los datos no se utilizarán.

Aquí hay cinco pasos para elegir las herramientas de análisis de datos adecuadas para su organización.

1. Investigación y descubrimiento.

Primero, los profesionales de negocios deben determinar el estado actual de la implementación de herramientas analíticas y las capacidades analíticas dentro de su organización. Para hacerlo, deben realizar entrevistas en profundidad con las partes interesadas clave, incluidos los desarrolladores de inteligencia empresarial, los administradores y los ejecutivos de TI. Esencialmente, debe entrevistar a las personas que utilizarán y se beneficiarán de las herramientas analíticas, agregó.

2. Estado actual del paisaje.

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 capa semántica, herramientas de consulta MDX / Cube, herramientas de visualización y descubrimiento de datos, herramientas de informes y BI integradas, herramientas de modelado y ciencia de datos, así como herramientas basadas en casos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

3. Árbol de capacidades

El tercer paso utiliza un árbol de capacidades para comparar los resultados del paso uno y el paso dos, de modo que puede ver las clasificaciones del inventario actual de su compañía con respecto al inventario del mercado en general.

El árbol de capacidades es útil porque las empresas pueden ver áreas en las que les está yendo bien o faltan, según las herramientas que son importantes en el mercado.

4. Matriz de decisión.

La matriz de decisión es donde para cada una de estas clases de herramientas o conjuntos, o si está seleccionando un proveedor específico para cada uno de estos proveedores, ingresa y evalúa estas diferentes capacidades. El puntaje se basará en las necesidades de la organización, lo que otorgará más peso a las capacidades más importantes para el negocio.

5. Herramienta de decisión.

Finalmente, la organización utiliza una herramienta de decisión para combinar la mejor herramienta con cada capacidad empresarial. Una herramienta de decisión es una combinación del árbol de capacidades y la matriz de decisiones, en el sentido de que 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 realizando.

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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