Por Analía Sanchez en People Analytics Slider

El poder de los datos se activa cuando se integra con las personas para que puedan tomar decisiones y accionar. Que los colaboradores tengan la posibilidad de crear sus propios modelos analíticos es sinónimo de impulsar una cultura empresarial exitosa basada 100% en datos.

Analítica self-service: un nuevo paradigma en el uso de los datos

Los modelos analíticos self-service se están convirtiendo en los activos más valorados dentro de las medianas y grandes empresas, ya que brindan a los usuarios la capacidad de acceder a datos confiables, seguros y relevantes.

Sabemos que, en el contexto de hiperdigitalización actual, las empresas cuentan con información que crece de manera contínua y se acumula a un ritmo sin precedentes. Las herramientas tecnológicas de última generación impulsan su gestión y el uso adecuado por parte de todos los miembros de una compañía.

De esta manera, las gerencias pueden acceder por sí solas a la visualización y exploración de datos, diseñando tableros y ejecutando informes, sin importar su nivel de conocimiento en analítica y Big Data.

En ello reside el poder de los modelos analíticos modernos: la capacidad de buscar, gestionar y analizar datos, incluso si no se cuenta con experiencia. 

Su función es promover conocimientos en el momento adecuado, sin dejar de lado la orientación y las recomendaciones para que el poder de los datos sea mayor.

¿Por qué es fundamental que cualquier gerente pueda crear sus propios modelos analíticos?

Los modelos analíticos self-service impulsan la gestión de datos basada en el autoservicio, permitiendo que los usuarios se vuelvan más independientes y que la calidad de la información aumente.

La agilidad en la obtención y el análisis de la información es el gran diferencial de los modelos analíticos autogestionados. 

En un marco de negocios de incertidumbre como el actual, en el que es clave la velocidad en la toma de decisiones para adaptarse y mantener la competitividad, ya no es posible depender de otras áreas para acceder a la información. 

Las herramientas analíticas de autoservicio, no requieren que los usuarios cuenten con conocimientos técnicos específicos, por el contrario facilitan el acceso a los datos desde cualquier dispositivo y lugar.

La sencillez de su operación y el uso continuado hacen posible un mejor manejo de los datos, lo que sumado al conocimiento propio del negocio o del área permite arribar a  análisis más profundos y de mayor impacto para la organización. 

En la medida que los líderes del negocio ganan confianza en la creación y uso de sus propios modelos analíticos, van un paso más allá y comienzan a incorporar nuevas fuentes de información, a setear alarmas ante determinados indicadores y a extender el uso del modelo a todos los colaboradores. 

Ahora bien, para que un gerente sea capaz de crear sus propios modelos analíticos, deberá hacer una transición inteligente, ya que comenzar a operar en un modelo de negocios self-service significa un cambio profundo y desafiante. 

Por otra parte, se debe generar un entorno laboral autónomo, productivo y confiable.  Para lograrlo es necesario impulsar un buen programa de gobierno de datos y una gestión eficiente de los datos que abarca políticas, procesos, prácticas y soluciones tecnológicas para potenciar la información.

En concreto, el autoservicio es fundamental para liberar los datos y lograr que todos los usuarios los utilicen en favor de su trabajo, pero implica una selección tecnológica adecuada, el monitoreo de las capacidades de los usuarios y su acompañamiento en todo el proceso de alfabetización en datos.

Gerentes empoderados: la revolución de los modelos analíticos self-service

En la era de los datos, los gerentes están empoderados. La aceleración digital y tecnológica hace que hoy puedan tomar decisiones basadas en datos gracias a la creación de sus propios modelos analíticos, sin necesidad de experiencia previa.

Gracias a las innovaciones tecnológicas y las soluciones de IA, los colaboradores pueden acceder a información valiosa y relevante para impulsar la toma de decisiones inteligentes, aun cuando no poseen habilidades técnicas o analíticas.

Este desarrollo acerca a las empresas hacia modelos data driven, donde los managers dejan de lado la intuición —que, durante tanto tiempo, generó márgenes de error en los negocios— para abocarse de lleno al BI de autoservicio y decidir en base a información certera.

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