Data: La mina de oro que las empresas aún no explotan

Actualmente contar con información detallada de sus clientes y saber de estrategia de data, es un gran activo para cualquier compañía; un dato que permita clasificar y determinar cierta característica de algún comprador es como un granito de oro en bruto, pues entre más información se tenga es más fácil abordar, ofrecer y vender lo que se desee.

El manejo de la data al momento de vender y alcanzar altos índices de crecimiento es tan importante en cualquier tipo de negocio como la calidad del producto o servicio ofrecido.

Desafortunadamente, si bien el potencial de transformación digital es grande, también lo son los desafíos para las empresas establecidas. En un estudio, el 89% de los CIOs dijo que además de generar oportunidades, el cambio al mundo digital crea nuevos niveles de riesgo muy diferentes y muy desafiantes.

Además del desafío, los líderes empresariales no tienen modelos probados que guíen el cambio disruptivo. Si bien están surgiendo las mejores prácticas, los CIO deben crear planes de trabajo de transición que se adapten a las necesidades únicas de sus organizaciones en lugar de esperar respuestas listas.

Los recursos de datos actúan cada vez más como diferenciadores clave entre las empresas inmensamente rentables y las que luchan por mantenerse a flote. Sin embargo, manejar la magnitud, la variedad y el crecimiento masivos de los datos resulta difícil y costoso para los sistemas de administración de bases de datos.

Por lo tanto, las empresas recurren a las tecnologías de big data, como las bases de datos de Hadoop, Spark y NoSQL, y, herramientas de analisis de datos como Microsoft Power BI, Tableau, SPSS, Spark, Talend; para satisfacer sus necesidades de datos, que evolucionan rápidamente. Usan tanto modelos en instalaciones físicas (in situ) como modelos en la nube para implementar estas tecnologías. Además, en las bases de datos de análisis rápidas y en los almacenes de datos se incorporan conceptos de Hadoop para enriquecer sus ofertas o, directamente, se crean conectores a Hadoop.

A medida que el panorama de los big data evoluciona y se consolida, se vislumbra un aspecto consistente: las empresas deben ser capaces de usar la misma herramienta de análisis para acceder a sus datos, ya sean cuantiosos o escasos, dondequiera que se encuentren.

Por eso es tan importante disponer de datos en tiempo real. Con las soluciones que ofrecen análisis complejos de datos en modalidad de autoservicio, los empleados y ejecutivos de cualquier sector pueden modelar datos fundamentales en el momento y optimizar los esfuerzos a fin de maximizar la productividad. Pueden atender a sus clientes más rápidamente y ser tan proactivos como sea posible.

Como referencia, los empleados de su organización ya utilizan Excel y otras herramientas para responder sus preguntas pero no con los mismos resultados. Entonces, ¿cómo puede permitir el análisis de autoservicio garantizando, al mismo tiempo, que los datos estén controlados, sean de confianza y estén protegidos?

Existen cuatro pasos clave para implementar con éxito el análisis de autoservicio:

1. Configurar el entorno rápidamente. 
2. Capacitar a los usuarios para que sean independientes. 
3. Centralizar los modelos de datos. 
4. Supervisar y auditar el uso.

La transición hacia un modelo moderno de inteligencia de negocios basado en el autoservicio requiere que el departamento de TI adopte una metodología de colaboración. Esta debe incluir a la empresa en todos los aspectos del programa general.

Cómo elegir correctamente una plataforma moderna de análisis y BI, se centra en la evaluación y la selección de un programa moderno de inteligencia de negocios.