¿Qué es el análisis de autoservicio?

Los líderes y los usuarios empresariales de primera línea pueden utilizar fuentes de datos internos clave en tiempo real para realizar predicciones más precisas, obtener información procesable, optimizar los flujos de trabajo y prestar un mejor servicio al cliente.

Las herramientas de BI de autoservicio son un aspecto clave de una estrategia de datos eficaz. Con datos fiables, los responsables de la toma de decisiones pueden mejorar las previsiones, establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) precisos y tomar decisiones cruciales basadas en datos. Las plataformas de análisis de autoservicio eficientes permiten a las organizaciones aumentar la eficiencia y mejorar la alfabetización de datos en todos los niveles.

Las plataformas de análisis de autoservicio están impulsadas por una red de canalizaciones de datos creadas y gestionadas por equipos de TI e ingenieros de datos. Estas canalizaciones de datos introducen datos de la organización en herramientas de análisis de autoservicio a través de las cuales los usuarios empresariales pueden acceder a los datos.

Los equipos de datos que respaldan el análisis de autoservicio de una organización se adhieren a rigurosas métricas de gobierno y observabilidad de datos para garantizar la seguridad y calidad de los datos.

• Las canalizaciones de datos recopilan, almacenan y transportan datos organizacionales en toda la empresa. Las construyen y mantienen equipos de ingenieros de datos.

• Las plataformas de análisis de autoservicio reciben los datos de las canalizaciones de datos y los transmiten a los usuarios finales.

Las canalizaciones de datos son las redes que almacenan y mueven datos a través de una organización. Contienen tres fases clave de gestión y procesamiento de datos:

• Integración de datos: los datos se transfieren desde varios silos y fuentes de datos, como almacenes de datos y lakehouses de datos, a un único sistema de datos unificado.

• Transformación de datos: los datos se desinfectan para mejorar la fiabilidad de los datos y se formatean en conjuntos de datos listos para usar.

• Servicio de datos: las herramientas de análisis de autoservicio aportan datos digeribles a usuarios no técnicos. El modelado de datos en tiempo real y la visualización de datos son dos ejemplos comunes de servicio de datos que facilitan los datos complejos a los usuarios finales.

Las plataformas de datos de autoservicio concluyen las canalizaciones de datos de una organización. Introducen datos relevantes en interfaces intuitivas con poderosas capacidades analíticas que dan sentido a los datos empresariales clave.

Muchas soluciones de análisis, como Tableau, Power BI de Microsoft y IBM Cognos Analytics, ofrecen varias de estas características comunes: 

• Análisis aumentado: análisis de datos automatizado por IA.

• Modelado de datos: identificación de las relaciones entre los datos.

• Visualización de datos: creación de representaciones gráficas de datos.

• Monitorización de datos: garantía de calidad de datos en tiempo real.

El análisis aumentado es un desarrollo especializado en análisis de IA que simplifica el proceso de extraer conclusiones a partir de conjuntos de datos masivos. Se trata de un tipo de análisis avanzado que automatiza el análisis de big data que normalmente realizan los científicos y analistas de datos.

Impulsado por algoritmos de machine learning (ML) potentes y modelos de procesamiento de lenguaje natural (PLN), el análisis aumentado convierte conjuntos de datos complejos en información digerible y procesable.

El modelado de datos es el proceso de estructuración de una base de datos relacional basada en relaciones entre puntos de datos. Requiere una visión general de alto nivel del contenido de la base de datos para ayudar a garantizar un mapeo preciso de las relaciones junto con la representación y el almacenamiento de datos. El modelado de datos es fundamental al crear esquemas para almacenes de datos y lakehouses.

La representación precisa de los datos facilita que las herramientas de BI conviertan las consultas en lenguaje natural en lenguaje de consulta estructurado (SQL) al buscar en una base de datos.

La visualización de datos es la práctica de crear representaciones gráficas de los datos para que el análisis ad hoc y la exploración de datos sean más intuitivos. Las tablas, gráficos y diagramas son tres técnicas comúnmente utilizadas para la visualización de datos que revelan tendencias y patrones en conjuntos de datos.

La capacidad de hacer que conjuntos de datos complejos sean fácilmente comprensibles para los usuarios comerciales es uno de los principales beneficios de las plataformas de inteligencia empresarial de autoservicio. La carga de datos mediante arrastrar y soltar agiliza la creación de visualizaciones de datos personalizadas según sea necesario.

La monitorización de datos es la evaluación continua de la fiabilidad, la precisión y la coherencia de los datos de una organización. Una fuerte monitorización de datos conduce a previsiones precisas y detección de tendencias mejorada. El gobierno de datos, la práctica de la seguridad de los datos, es igualmente importante, ya que protege los datos de la organización de accesos o cambios no deseados.

El análisis de autoservicio allana el camino para una toma de decisiones más informada, flujos de trabajo más eficientes y una mayor agilidad en respuesta a los mercados cambiantes. Cuando se implementa correctamente, los beneficios del análisis de autoservicio incluyen: 

• Mejores decisiones basadas en datos: los datos proporcionan un contexto informativo para tomar decisiones sólidas.

• Mayor eficacia: todo el personal puede acceder a los datos según sus necesidades.

• Más colaboración entre equipos: los equipos pueden trabajar juntos en la misma plataforma.

• Mejora de la precisión: el servicio automatizado de datos impide que el personal tenga que introducir datos manualmente.

• Mayor flexibilidad: las organizaciones pueden responder rápidamente a las condiciones cambiantes.

• Más personalización: los trabajadores pueden crear sus propios espacios de trabajo de datos personalizados.

La toma de decisiones basada en datos es quizás el caso de uso más sólido para el análisis de autoservicio. Cuando los datos fiables son universalmente accesibles y se entregan en formatos visuales fáciles de entender, los usuarios empresariales pueden tomar decisiones informadas para obtener resultados óptimos.

Las herramientas de BI de autoservicio transforman los datos internos en uno de los mayores activos de una organización. Todas las decisiones empresariales a todos los niveles pueden tomarse con la información pertinente a mano.

Las herramientas de BI de autoservicio permiten a todo el personal trabajar sin tener que esperar a que alguien les proporcione los datos que necesitan. Los usuarios empresariales pueden crear informes, realizar análisis ad hoc, tomar las medidas adecuadas y tomar decisiones independientes.

Antes de los análisis de autoservicio, los equipos de datos se encargaban de preparar y entregar los datos, lo que suponía un cuello de botella organizativo que ahora se ha eliminado. La mayor eficiencia que ofrece el análisis de datos de autoservicio permite a las organizaciones crear flujos de trabajo de datos con alta escalabilidad y resiliencia.

Con toda una organización bajo el paraguas de una única plataforma de análisis de autoservicio, diversos equipos pueden trabajar juntos en el mismo entorno. Un espacio de trabajo de datos centralizado mantiene a todo el personal en la misma página, al alinear las prioridades y eliminar los silos de datos que actúan como barreras para una colaboración eficaz.

Las herramientas de datos intuitivas permiten a los usuarios comerciales y a los analistas de datos tomar decisiones colaborativas e informadas que producen resultados generales más sólidos.

La entrega de datos a toda la organización elimina la necesidad de que el personal introduzca manualmente los datos mientras trabaja, lo que a su vez aumenta la precisión. El servicio automatizado de datos impide que los usuarios empresariales introduzcan incorrectamente datos erróneos y causen inexactitudes adicionales en el flujo descendente.

Cuando se dispone siempre de buenos datos, los directivos y empleados pueden realizar análisis ad hoc y responder rápidamente a las circunstancias cambiantes. Actúan y deciden basándose en tendencias y pautas pasadas, al mismo tiempo que se benefician de previsiones precisas. Mientras tanto, los equipos pueden participar libremente en escenarios hipotéticos y crear planes de acción para futuros hipotéticos.

Las herramientas de análisis de autoservicio permiten a los usuarios crear espacios de trabajo de datos personalizados basados en la información que necesitan. Las interfaces de arrastrar y soltar y la visualización automática de datos rellenan el panel de control de un usuario con todos los datos relevantes para su cargo, sin la distracción de información innecesaria.

El campo del análisis de datos se puede dividir en cuatro categorías principales. Cada uno se simplifica con el uso de análisis de datos de autoservicio. Los principales tipos de análisis de datos son:

• Análisis descriptivo: ¿qué sucedió en el pasado? 

• Análisis de diagnóstico: ¿por qué ocurrieron estos eventos o tendencias? 

• Análisis predictivo: ¿qué pasará después? 

• Análisis prescriptiva: ¿qué debe hacerse a continuación? 

El análisis descriptivo busca identificar tendencias y eventos previos, respondiendo a la pregunta "¿qué ha pasado?" Esta información se puede utilizar para tomar decisiones informadas en el futuro. Por ejemplo, una gran cadena de restaurantes puede identificar alimentos populares, descubrir tendencias estacionales o descubrir qué artículos es probable que los clientes compren juntos. Una plataforma de análisis de autoservicio alimenta estos datos en paneles de control visuales para un análisis de datos más intuitivo impulsado por la automatización.

El análisis de diagnóstico es el estudio de causas y correlaciones en conjuntos de datos complejos, que responde al "por qué" de los eventos y las tendencias. Las partes interesadas pueden profundizar en los eventos revelados a través de análisis descriptivos y aprender qué los causó. Estos conocimientos se pueden aplicar para mejorar los éxitos pasados y aprender de los errores.

El análisis predictivo identifica patrones en el pasado para hacer conjeturas sobre el futuro, lo que permite prever tendencias y resultados. Algunas plataformas de análisis de autoservicio ofrecen modelos predictivos integrados impulsados por IA, lo que brinda a los líderes empresariales previsiones confiables para informar la toma de decisiones estratégicas.

El análisis prescriptivo ofrece sugerencias sobre cómo deben reaccionar los líderes empresariales en una situación específica. Los equipos empresariales pueden tener en cuenta estas prescripciones al elaborar planes de acción en función de escenarios actuales o teóricos.