Los pros y contras de la analítica de autoservicio

Pros de la analítica de autoservicio

La analítica de autoservicio proporciona una variedad de beneficios y ventajas competitivas que hacen que los datos sean más accesibles y más fáciles para trabajar.

Democratiza los datos

Las herramientas analíticas tradicionales requieren la experiencia de un equipo de datos para ser utilizadas eficientemente. Por ejemplo, un usuario de negocios envía una solicitud para extraer o analizar determinados datos; un científico de datos o un analista completa la solicitud y envía los resultados en un formato digerible al usuario de negocios.

La analítica de autoservicio permite a los usuarios de negocios realizar análisis de datos por sí mismos. El equipo de datos prepara de antemano gran parte del trabajo para las herramientas de autoservicio, como la integración de fuentes de datos, la limpieza de datos, el formato de conjuntos de datos preconstruidos y la preparación de secuencias de datos. Los usuarios de negocios pueden consultar y extraer datos automáticamente en el software de análisis por su cuenta para transformarlos según sus necesidades. No necesitan esperar a que el equipo de datos procese la solicitud y devuelva los resultados.

Las herramientas de autoservicio también ofrecen una variedad de plantillas preformateadas para la visualización de datos. Por ejemplo, un usuario empresarial puede transformar los datos en una tabla, un gráfico, un reporte o un panel interactivo. La funcionalidad de autoservicio reduce la barrera de habilidad para el análisis de datos, permitiendo que cualquier persona de la organización participe e interactúe con los datos.

Proporciona información en tiempo real

La analítica de autoservicio conecta a los usuarios con flujos de datos en tiempo real. El acceso a los datos en tiempo real permite a los usuarios tomar decisiones más oportunas, precisas y relevantes. Pueden explorar patrones y tendencias durante la recopilación de datos y realizar cambios de rumbo en tiempo real si es necesario. En un sistema de análisis tradicional, el equipo de datos debe examinar primero la información. Para cuando entregan los resultados, los datos pueden no estar actualizados.

Las herramientas de autoservicio pueden integrarse y sincronizarse automáticamente con los datos en tiempo real, creando un entorno de toma de decisiones más ágil y con mayor capacidad de respuesta. Los usuarios de negocios no necesitan pasar por capas adicionales de un flujo de trabajo de datos. Simplemente pueden actualizar sus datos y visualizarlos inmediatamente.

Admite escalabilidad

Las herramientas analíticas tradicionales tienen límites, dependiendo del tamaño y el ancho de banda del equipo de datos. La analítica de autoservicio reduce las limitaciones del equipo al automatizar las tareas tediosas, como las solicitudes de datos. La automatización libera al equipo de datos para poder enfocarse en prioridades más estratégicas, como mejorar la velocidad de entrega de los datos y agilizar las secuencias de datos.

Las herramientas de autoservicio pueden admitir a tantos usuarios como sea necesario. A medida que una organización crece, es más fácil integrar nuevas fuentes de datos y ampliar las operaciones con una infraestructura de analítica de autoservicio que con las herramientas tradicionales. Muchas herramientas de autoservicio hacen que sea más simple empezar con algo pequeño y ampliarlo con el tiempo, según sea necesario.

Los análisis de autoservicio permiten a toda la empresa acceder a los datos, visualizarlos y aprender de ellos a gran escala. Ningún departamento debe satisfacer las necesidades de datos de todos; todos los usuarios pueden tomar decisiones informadas por sí mismos. Esto ayuda a evitar cuellos de botella, lo que conduce a una mayor productividad y a acciones con más impacto, a mayor escala.

Permite la adaptación y personalización

Las herramientas analíticas de autoservicio permiten a los usuarios explorar una variedad de formatos de visualización de datos, desde gráficos y tablas, hasta informes con plantillas e incluso paneles de mando totalmente personalizables. Cada usuario puede crear la visualización única que desee. Pueden introducir fácilmente los datos en diferentes formatos y explorar lo que funciona mejor visualmente.

Los datos personalizados transmiten mejor la información al usuario y a distintos públicos, como los clientes. Cada persona aprende diferente, y tener la flexibilidad de personalizar los datos según sus necesidades puede ayudarles a digerir la información.

Adaptar los conocimientos también fomenta el interés de los usuarios. Cuando los usuarios de negocios sienten que tienen el control sobre una herramienta, es más probable que la utilicen de manera regular. Por ejemplo, alguien podría encontrar útil generar informes automáticos al final de cada mes, o crear un panel de datos que pueda consultar todas las mañanas. Cuanto más flexible sea una herramienta, más utilidad podrán obtener los usuarios y podrán adaptar su uso de la analítica para satisfacer los requisitos y preferencias específicas de su trabajo.

Fomenta la experimentación

La libertad de la analítica de autoservicio fomenta a los usuarios a trabajar con los datos más a menudo. Los usuarios de negocios experimentan más a menudo cuando tienen fácil acceso a la analítica de datos. En lugar de solo recibir informes de datos cuando los solicitan, o de forma estrictamente recurrente, pueden ejecutar análisis basados en cualquier dato que calce con sus necesidades siempre que lo deseen.

Por ejemplo, considere a un empleado que planea presentar un servicio adicional a un cliente. Antes de la reunión, puede realizar un análisis rápido de cómo el servicio afecta a otros clientes de la misma industria. En cuestión de minutos, puede tener una visualización fácil de entender para el cliente y utilizar los datos para transmitir mejor el valor del complemento.

Mejora la gobernanza de los datos

Las herramientas de análisis de autoservicio pueden simplificar la gobernanza de los datos. El análisis de autoservicio y la gobernanza requieren que los equipos de datos limpien, preformateen y preparen los datos para utilizar las herramientas de autoservicio. Durante el proceso de preparación, los equipos de datos pueden establecer permisos estrictos de usuario y aplicar políticas de gobernanza.

Manejar la preparación y gobernanza de datos simultáneamente puede crear un camino más fluido hacia el cumplimiento. Esto garantiza que solo datos precisos y confiables puedan ingresar a los canales de autoservicio. Los equipos de datos pueden realizar auditorías de datos, identificar anomalías, proteger datos sensibles y cumplir con las regulaciones según sea necesario.

Contras de la analítica de autoservicio

El hecho de que la analítica de autoservicio requiera menos competencias no significa que los empleados no necesiten formación o desarrollo. La analítica de autoservicio también aumenta el riesgo de brechas de seguridad y refuerza la importancia de la gobernanza.

Requiere entrenamiento

El análisis de autoservicio tiene una baja barrera de entrada, pero los usuarios de negocios pueden necesitar capacitación o apoyo para utilizar la herramienta. Necesitan una breve demostración o tutorial, y formación en alfabetización de datos, lo que es clave para entender qué datos extraer y cómo interpretar los resultados.

Un nivel básico de alfabetización en datos ayuda al usuario a identificar cuándo los siguientes pasos no tienen mucho sentido y cómo extrapolar conclusiones más allá de los resultados iniciales. También se requiere cierta habilidad para entender cómo visualizar los datos y qué formatos son adecuados para ciertos escenarios, como comunicar información basada en datos a otros dentro de la organización en lugar de a los clientes.

Los usuarios que no entienden el contexto detrás de los datos pueden hacer suposiciones erróneas y llegar a conclusiones incorrectas, lo cual puede perjudicar en lugar de ayudar en la toma de decisiones.

Necesita la aceptación de los empleados

La tecnología de autoservicio puede intimidar a los usuarios de negocios y hacer que la eviten. El objetivo principal de la analítica de autoservicio es ampliar el poder de los datos a toda la organización, pero si demasiados usuarios no la utilizan, el valor disminuye.

La dirección debe demostrar cómo la analítica impacta en el trabajo diario. Deben explicar a los usuarios cómo pueden aprovechar al máximo la herramienta mediante demostraciones o presentaciones de paneles, destacar qué funciones son fáciles de usar y ofrecer ideas sobre cómo consultar los datos de manera regular.

Una buena cultura basada en datos integra los datos en el proceso de toma de decisiones. Un mayor compromiso por parte de los usuarios aumenta la utilidad de la analítica de autoservicio, fomentando decisiones más informadas a gran escala.

Aumenta los riesgos de seguridad y privacidad

Aumentar la cantidad de personas que pueden acceder a los datos también incrementa el riesgo. No todos los usuarios de negocios cuentan con una formación estricta en seguridad de datos, y ellos podrían aumentar involuntariamente el riesgo de filtraciones o violaciones de seguridad. Por ejemplo, alguien podría compartir accidentalmente información con la persona equivocada, o almacenar datos descargados en lugares que no son seguros.

Las herramientas de autoservicio requieren protecciones estrictas, comenzando por los controles de acceso. Las mejores herramientas de analítica de autoservicio permiten a los administradores de TI establecer permisos de usuario a un nivel muy detallado. Solo los usuarios autorizados pueden acceder a los datos correctos, en el momento y lugar adecuados.

También vale la pena preguntarse cómo un proveedor de analítica interactúa con sus datos, si es que lo hace. ¿Cómo almacena o accede a los datos? ¿Se integra con otro software o comparte datos con terceros de alguna manera? Las respuestas ayudan a su equipo de seguridad a comprender los riesgos que enfrentan y a desarrollar medidas de seguridad más eficaces para proteger los datos.

Requiere preparación de datos

La analítica de autoservicio no significa configuración automática. Puede parecer que basta con integrarse con una herramienta de analítica y puede empezar de inmediato a generar valiosas visualizaciones, pero esa no es la mejor idea. El equipo de datos debe primero preparar los datos, lo que incluye su limpieza, procesamiento y modelado.

Una mala preparación de los datos puede llevar a que los usuarios empresariales trabajen con datos sin procesar o intenten utilizar datos que no son adecuados para sus simulaciones. Esto puede tener como resultado que los usuarios obtengan conclusiones inexactas y tomen decisiones equivocadas. Además, también puede poner en riesgo datos confidenciales.

El equipo de datos debe preparar y preformatear los datos para el procesamiento analítico. Hacer esto garantiza que el sistema utilice los conjuntos de datos correctos y oprimice, en general, el proceso de análisis, lo que mejora la integridad de los datos y ofrece un mejor rendimiento.

Complica la gobernanza de los datos y el cumplimiento

La proliferación de la analítica de datos y las fuentes de datos dentro de una organización puede dificultar la gestión y gobernanza de los datos. La preparación de los datos es solo una parte del rompecabezas de la gobernanza. Las organizaciones deben asegurarse de que los datos sean confiables, mantengan su integridad y sean consistentes a través de todos los sistemas.

Para evitar errores en los datos y garantizar la precisión y consistencia entre las unidades de negocio, las organizaciones deben establecer políticas para la calidad, recopilación y uso de los datos que cumplan con las leyes de privacidad y otras normativas relevantes. Las leyes de datos están evolucionando junto con el rápido crecimiento del campo de la analítica de datos, especialmente a medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en las aplicaciones analíticas. Mantenerse al día con estos estándares requiere revisiones y actualizaciones frecuentes.

Crear y aplicar una infraestructura de gobernanza de datos es difícil y requiere mucho tiempo, pero ayudará a garantizar que la base de datos sea segura y fiable.

Exige una inversión inicial y a largo plazo

Los factores mencionados requieren un cierto nivel de inversión. Algunas herramientas de autoservicio pueden ofrecer una versión gratuita, pero la mayoría de las organizaciones necesitarán invertir en versiones empresariales del software para aprovechar todo su potencial. Además de los costos del proveedor –que pueden variar desde el pago por usuario para una herramienta integral hasta uno basado en suscripción a largo plazo–, las organizaciones también deben considerar los costos de capacitación de usuarios, el cumplimiento de la gobernanza, la gestión de la seguridad y la preparación de datos.

En resumen, la analítica de autoservicio requiere una inversión inicial. El monto depende del tamaño de la organización y su industria. La participación de los usuarios y la utilidad son clave para determinar si vale la pena el costo. Para lograr un retorno de inversión en forma de ventajas competitivas, los empleados deben interactuar con la herramienta y utilizarla de manera regular.

Jacob Roundy es un escritor y editor independiente especializado en una variedad de temas tecnológicos, incluyendo centros de datos y sostenibilidad.