Por qué los ejecutivos deberían involucrarse más en la manipulación de datos
- Gestión de información
Los altos ejecutivos están muy interesados en el proceso de análisis de datos, pero no saben cómo hacer la manipulación de datos necesaria para esos procesos.
Un estudio de Deloitte muestra que los ejecutivos tienden a no tener conocimientos prácticos de análisis y manipulación de datos relacionados. El sesenta y siete por ciento de los ejecutivos encuestados no se sienten cómodos accediendo o utilizando datos de sus herramientas y recursos existentes. Y si bien el 76% de los encuestados informan que su madurez analítica ha aumentado durante el año pasado, la mayoría todavía utiliza herramientas tradicionales como hojas de cálculo (62%) y programas de inteligencia empresarial (58% combinado).
El sesenta y cuatro por ciento se basa únicamente en datos estructurados de sistemas o recursos internos, lo que significa que se pierden los conocimientos de fuentes no estructuradas, como comentarios de redes sociales, imágenes de productos y archivos de audio de clientes. La encuesta también mostró que los ejecutivos que incorporan datos no estructurados en su enfoque tienen un 24% más de probabilidades de haber superado sus objetivos comerciales.
Una gran parte de convencer a los ejecutivos para que manipulen los datos es desmitificar el proceso y ofrece tantos accesos directos como sea posible.
El análisis de datos se percibe a veces como gastos intensivos en mano de obra y costosos. Si bien algunos problemas complejos pueden requerir inversiones significativas, las herramientas están disponibles para agregar y analizar grandes cantidades de información de manera rápida y económica utilizando modelos de datos preconstruidos y desarrollados en colaboración.
Pocos ejecutivos senior tienen el tiempo o la perspicacia para sumergirse en un proyecto de este tipo con ayuda. Por eso, los equipos de análisis deberían trabajar con los ejecutivos para determinar qué KPI utilizan los ejecutivos a diario.
Luego, el equipo de análisis debe calcular y almacenar los KPI elegidos y deben actualizarse al menos diariamente, y más cerca del tiempo real o de múltiples actualizaciones por día sería un objetivo difícil.
El equipo de análisis debe elegir una plataforma de visualización de datos que no requiera el software instalado y al que se pueda acceder fácilmente con un inicio de sesión único a través de un teléfono o tableta. Finalmente, el equipo de análisis necesita medir el uso de los directos y obtener retroalimentación sobre lo que debe mejorarse para que su uso sea un "hábito".
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