En un mundo cada vez más digital y gobernado por los datos, contar con modelos analíticos self-service debería ser una prioridad para cualquier empresa. ¿De qué va esta tecnología? Descubrilo en esta nota.
Hágalo usted mismo: ¿qué son los modelos analíticos self-service?
Cuando hablamos de modelos analíticos self-service hacemos referencia a una analítica de autoservicio cuya característica más destacada es su capacidad de brindar a todos los usuarios la posibilidad de obtener información de sus datos, incluso si no tienen experiencia.
De esta manera, las empresas actuales, que crecen y acumulan datos a un ritmo sin precedentes, pueden contar con plataformas inteligentes que impulsan el uso de la información en todos los usuarios de la compañía.
De forma fácil y ágil, los equipos cuentan con las herramientas necesarias para acceder, visualizar y explorar datos, diseñar tableros y ejecutar informes, lo que permite que los equipos de IT, los analistas y los científicos de datos se enfoquen en proyectos estratégicos más críticos.
En definitiva, los modelos analíticos self-service promueven una cultura basada en datos, al brindar a los usuarios conocimientos no técnicos en el momento exacto en que los necesitan, además de una orientación en forma de recomendaciones.
Beneficios de la analítica self-service
Las investigaciones demuestran que, cuanto más informada se encuentre una empresa, mayores serán sus ventajas competitivas.
Los modelos analíticos self-service juegan un rol preponderante a la hora de manejar adecuadamente los datos y, sobre todo, democratizarlos en todas las áreas de una organización.
Aunque el principal impulsor para habilitar el análisis de autoservicio suele ser la obtención de información de manera ágil, los beneficios van más allá de la mejora en la eficiencia: la democratización y el autoservicio mejoran la relación entre los usuarios y los equipos de IT.
Veamos cuáles son las mayores ventajas que los modelos analíticos self-service ofrecen a las empresas que los impulsan:
- Se obtiene una amplia gama de beneficios que pueden ayudar a construir fácilmente una cultura basada en datos.
- Se genera una menor dependencia de los equipos de IT, ya que cualquier usuario puede obtener la información por sí mismo.
- Promueve un mayor desarrollo y productividad de IT, debido a que los equipos pueden destinar tiempo valioso a trabajar en proyectos relevantes en lugar de responder consultas sobre datos o solicitudes de informes.
- Permite a cualquier tipo de usuario generar sus propios conocimientos, lo cual fomenta mayor innovación técnica y productividad en cada área.
- Los usuarios comerciales pueden dedicar más tiempo a explorar datos, sopesar información y tomar medidas decisivas.
- Se alcanza un descubrimiento ilimitado de datos, ya que cada usuario comercial tiene necesidades únicas siendo capaz de dividir sus datos en la forma que mejor le parezca.
- Se produce una mayor alfabetización de datos que ayuda a los empleados a desarrollar sus habilidades analíticas.
En conclusión, la meta fundamental de los modelos analíticos self-service es promover la autonomía para que cualquier miembro de una empresa, con los permisos adecuados y sin depender de terceros, pueda acceder a respuestas para sus preguntas con datos ágiles y confiables.
Estas plataformas tienden a eliminar la complejidad del análisis de datos y ofrecen al usuario un entorno de trabajo intuitivo, sin que exista la necesidad de contar con grandes conocimientos técnicos. En poco tiempo, los usuarios son capaces de obtener visualizaciones de los datos de manera simple y ágil para extraer su máximo valor y relevancia.
Sin dudas, la analítica de autoservicio ha llegado para potenciar la transformación digital y convertirse en un activo clave para cualquier tipo de negocio.
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