Las estadísticas sobre el mercado y los clientes son esenciales para el éxito empresarial. Pero siempre ha habido desafíos para obtener esas estadísticas. En la era digital actual, necesita una solución de análisis de datos que integre lo mejor de las capacidades de análisis y gestión de datos para acceder de forma rápida y sencilla a los datos y analizar la información que necesita, cuando y donde la necesite.
La capacidad de derivar ciertas métricas o indicadores clave de rendimiento (KPI) de los datos puede ser difícil. Con los datos dispersos por toda una organización, obtener información integrada a tiempo también puede resultar problemático. Normalmente, obtener la información o información deseada que su negocio necesita para competir suele tardar demasiado y requiere demasiado esfuerzo.
Esto suele deberse a una probable falta de capacidades de análisis. Los datos están fácilmente disponibles, pero no hay ninguna herramienta disponible que proporcione un acceso rápido. Si los hubiera, los analistas de datos o negocios podrían realizar una visualización de datos y un análisis rápidos y de autoservicio. Y de nuevo, los datos a menudo se dispersan, lo que significa que el personal primero debe recopilar manualmente los datos antes de que incluso puedan iniciar su análisis.
Por ejemplo, debido al uso de varias aplicaciones de ventas, es probable que las empresas tengan acceso a varios orígenes de datos, incluidos extractos de datos financieros o de marketing en un formato de archivo CSV o Excel. Incluso pueden extraer datos adicionales que se obtuvieron ad-hoc de otros lugares. Sin embargo, antes de realizar cualquier análisis, los datos se deben fusionar, lo más probable es que intenten utilizar una hoja de cálculo como una base de datos y, a continuación, crear métricas o análisis a partir de ella.
Este proceso de recopilación de datos es mucho más difícil y laborioso que el análisis de datos real. Y como también es muy manual, no es repetible, por lo que cuando se necesita un nuevo análisis tres semanas después, ese proceso difícil y laborioso tiene que volver a realizarse.
Este enfoque también crea un problema de coherencia de datos. Con demasiada frecuencia, los compañeros de trabajo comparten una hoja de cálculo que se actualiza con el tiempo. Como resultado, la hoja de cálculo original deja de estar sincronizada, ya que diferentes equipos han utilizado diferentes versiones sin que nadie acceda a un origen común y actual. Este problema se compone de errores de fórmula entre versiones y enlaces rotos inherentes al uso compartido de hojas de cálculo. Aquí entran en juego todos los problemas típicos que surgen con las hojas de cálculo, pero aún más al intentar utilizar una hoja de cálculo como una base de datos improvisada.
También hay problemas de gobernanza y seguridad. Para los miembros del equipo responsables de la planificación y el análisis financieros, enviar por correo electrónico información financiera básica sobre hojas de cálculo o compartirla a través de SharePoint (u otra herramienta de colaboración) son prácticas de seguridad arriesgadas que podrían exponer a su compañía a delitos cibernéticos.
Para empezar a utilizar el análisis de datos para su negocio, se recomienda que las organizaciones comiencen a automatizar algunos de estos procesos con la preparación de datos de autoservicio. Se trata de una capacidad integrada e integrada de herramientas de análisis que documentan y automatizan el proceso para que se pueda repetir, lo que reduce en gran medida el tiempo de análisis y resultados.
Con una solución autónoma, los analistas empresariales conscientes de los datos pueden poner en marcha un repositorio de datos seguro y que se puede compartir en cuestión de minutos, en tan solo unos sencillos pasos. A continuación, las empresas pueden utilizar la capacidad de preparación de datos de autoservicio en la plataforma de análisis en la nube para no solo automatizar el proceso de preparación de datos, sino también para rellenar automáticamente un repositorio de datos seguro y que se puede compartir. Cuando se actualicen los datos, todos verán esas actualizaciones a medida que se realicen, lo que solucionará la coherencia de los datos y el problema de seguridad.
Desde el punto de vista de la gobernanza, un equipo centralizado de datos y análisis puede ver qué datos, transformaciones, métricas, informes y análisis se están utilizando, lo que significa que se puede realizar un seguimiento de todos ellos, incluidos los conjuntos de datos ad hoc, dentro y entre las funciones de negocio. Los conjuntos de datos y datos que se utilizan con frecuencia se pueden incorporar en un almacén de datos y métricas departamentales o empresariales, así como en paneles de control e informes estándar. Los procesos aislados y ad hoc se integran en los procesos departamentales y empresariales, lo que permite una mayor coherencia, acceso y eficiencia.
Históricamente, la comparación de estadísticas y el análisis de datos para información empresarial era un ejercicio manual que a menudo requería mucho tiempo, y las hojas de cálculo eran la herramienta que se utilizaba. A partir de la década de 1970, las empresas comenzaron a emplear tecnología electrónica, incluidas bases de datos relacionales, almacenes de datos, algoritmos de aprendizaje automático (ML), soluciones de búsqueda web, visualización de datos y otras herramientas con el potencial de facilitar, acelerar y automatizar el proceso de análisis.
Sin embargo, junto con estos avances en tecnología y la creciente demanda del mercado, han surgido nuevos desafíos. Un número creciente de soluciones de análisis y gestión de datos competitivas, a veces incompatibles, en última instancia crearon silos tecnológicos, no solo dentro de departamentos y organizaciones, sino también con socios y proveedores externos. Por cierto, algunas de estas soluciones son tan complicadas que requieren experiencia técnica más allá del usuario medio de la empresa, lo que limita su usabilidad dentro de la organización.
Los orígenes de datos modernos también han gravado la capacidad de las bases de datos relacionales convencionales y otras herramientas para introducir, buscar y manipular grandes categorías de datos. Estas herramientas se diseñaron para manejar información estructurada, como nombres, fechas y direcciones. Los datos no estructurados producidos por fuentes de datos modernas, incluidos correo electrónico, texto, vídeo, audio, procesamiento de palabras e imágenes satelitales, no se pueden procesar y analizar con herramientas convencionales.
El acceso a un número creciente de fuentes de datos y la determinación de lo que es valioso no es fácil, especialmente porque la mayoría de los datos producidos hoy en día están semiestructurados o no estructurados.
El mejor tipo de análisis de datos para una empresa depende de su fase de desarrollo. Es probable que la mayoría de las empresas ya estén utilizando algún tipo de análisis, pero normalmente solo proporciona información para tomar decisiones empresariales reactivas, no proactivas.
Cada vez más, las empresas están adoptando sofisticadas soluciones de análisis de datos con capacidades de aprendizaje automático para tomar mejores decisiones de negocio y ayudar a determinar las tendencias y oportunidades del mercado. Las organizaciones que no empiezan a utilizar el análisis de datos con capacidades proactivas de futuro pueden encontrar falta de rendimiento empresarial porque carecen de la capacidad de descubrir patrones ocultos y obtener otras estadísticas.
Los análisis predictivos pueden ser la categoría de análisis de datos más utilizada. Las empresas utilizan el análisis predictivo para identificar tendencias, correlaciones y causalidad. La categoría se puede desglosar en modelado predictivo y modelado estadístico; sin embargo, es importante saber que ambos van de la mano.
Por ejemplo, una campaña publicitaria para camisetas en Facebook podría aplicar análisis predictivos para determinar en qué medida la tasa de conversión se correlaciona con el área geográfica, el rango de ingresos y los intereses de un público objetivo. A partir de ahí, el modelado predictivo podría utilizarse para analizar las estadísticas de dos (o más) destinatarios y proporcionar posibles valores de ingresos para cada demografía.
El análisis prescriptivo es donde la IA y los big data se combinan para ayudar a predecir los resultados e identificar las acciones que se deben realizar. Esta categoría de análisis se puede desglosar en optimización y pruebas aleatorias. Con los avances en el aprendizaje automático, los análisis prescriptivos pueden ayudar a responder preguntas como "¿Qué ocurre si lo intentamos?" y "¿Cuál es la mejor acción?" Puede probar las variables correctas e incluso sugerir nuevas variables que ofrecen una mayor probabilidad de generar un resultado positivo.
Aunque no es tan emocionante como predecir el futuro, analizar los datos del pasado puede servir para guiar su negocio. El análisis de datos de diagnóstico es el proceso de examinar los datos para comprender la causa y el evento o por qué sucedió algo. A menudo se emplean técnicas como el aumento de detalle, la detección de datos, la minería de datos y las correlaciones.
El análisis de datos de diagnóstico ayuda a responder por qué se produjo algo. Al igual que otras categorías, también se desglosa en dos categorías más específicas: detectar y alertas y consultar y aumentar detalle. Las consultas y los aumentos de detalle se utilizan para obtener más detalles de un informe. Por ejemplo, un representante de ventas que cerró significativamente menos operaciones al mes. Un aumento de detalle podría mostrar menos días laborables, debido a unas vacaciones de dos semanas.
Detecte y avise de un posible problema antes de que ocurra, por ejemplo, una alerta sobre una cantidad menor de horas de personal, lo que podría dar lugar a una disminución de las operaciones cerradas. También puede utilizar el análisis de datos de diagnóstico para "detectar" información como el candidato más calificado para un nuevo puesto en la compañía.
Los análisis descriptivos son la columna vertebral de los informes. Es imposible tener herramientas y paneles de control de inteligencia empresarial (BI) sin ella. Aborda cuestiones básicas de "cuántos, cuándo, dónde y qué".
Una vez más, el análisis descriptivo se puede separar en dos categorías: informes ad hoc e informes predefinidos. Un informe predefinido es uno que se ha diseñado previamente y contiene información sobre un tema determinado. Un ejemplo de esto es un informe mensual enviado por su agencia publicitaria o equipo de publicidad que detalla las métricas de rendimiento de sus últimos esfuerzos de publicidad.
Por otro lado, los informes ad hoc están diseñados por usted y normalmente no están programados. Se generan cuando es necesario responder a una pregunta de negocio específica. Estos informes son útiles para obtener información más detallada sobre una consulta específica. Un informe ad hoc podría centrarse en su perfil de redes sociales corporativas, examinando los tipos de personas que han gustado su página y otras páginas del sector, así como otra información demográfica y de interacción. Su hiperespecificidad ayuda a dar una imagen más completa de su audiencia en las redes sociales. Es probable que no necesite ver este tipo de informe por segunda vez (a menos que haya un cambio importante en su público).
En un entorno empresarial en constante cambio, puede ser difícil predecir su próximo movimiento. Aquí es donde entra en acción la analítica de datos. Al acceder rápidamente a los datos de los equipos y la empresa, puede tomar mejores decisiones obteniendo estadísticas más detalladas sobre:
Si solo tratara con un cliente sentado sobre la mesa, sería fácil recopilar la información necesaria y actuar sobre ella. Pero, ¿cuántas empresas solo tienen un cliente? Para obtener el grupo de clientes típico, tendría que multiplicar ese cliente por cien, mil o muchas más veces. Agregar datos de marketing y clientes proporcionados de varias formas y de diversas fuentes, y encontrará que obtener la información que necesita, y saber cómo avanzar, puede ser difícil. Requiere una solución de análisis de datos que esté a la altura de la tarea.
Si desea crear una organización más basada en estadísticas, hay una gran cantidad de productos de análisis de datos en el mercado actual. En última instancia, la solución ideal ofrece herramientas de análisis modernas que son predictivas, intuitivas, de autoaprendizaje y adaptables.
Para respaldar todas las formas en que su organización utilizará los datos, debe tener en cuenta lo siguiente:
Busque una solución que admita todo el proceso de análisis, desde la recopilación de datos hasta la obtención de estadísticas y acciones prescriptivas, con seguridad, flexibilidad, fiabilidad y velocidad.
Elija una solución que acceda y analice los datos disponibles (de cualquier tamaño y en cualquier ubicación) desde aplicaciones (incluido el Internet of Things), departamentos, terceros, estructurados y no estructurados, in situ y en la nube. Esta solución simplifica el procesamiento de datos para desbloquear el verdadero valor de sus datos y descubre patrones ocultos e información relevante para ayudar a los usuarios a tomar decisiones fundamentadas y basadas en datos.
La solución ideal de análisis de datos optimiza todos los pasos del flujo de trabajo de datos. Esto hace que los procesos analíticos y de datos sean más rápidos. Las capacidades integradas, como el aprendizaje automático, aceleran la construcción de modelos. La eficiencia se mejora en todas partes del proceso, incluida la recopilación de datos, el descubrimiento de información y la mejora de la toma de decisiones.
Para obtener análisis, estadísticas y resultados fiables, los datos deben consolidarse en una única fuente. Esto permite la coherencia y precisión con una vista unificada de datos, métricas y estadísticas.
Busque una solución con análisis aumentados, como IA integrada y aprendizaje automático, para simplificar, acelerar y automatizar tareas, lo que le brinda el poder de profundizar y acelerar en su mercado. Recopila y consolida automáticamente datos de múltiples fuentes y recomienda nuevos conjuntos de datos para su análisis.
Para aprovechar su potencial como herramienta empresarial, el análisis debe democratizarse. Eso significa tener una solución que no requiera asistencia de TI. Cualquier persona de su organización con la autorización adecuada debe poder utilizarla. La solución de análisis ideal está diseñada para autoservicio, con funcionalidad de apuntar y hacer clic o arrastrar y soltar, y navegación guiada paso a paso. Sin la ayuda del departamento de TI, los usuarios deben poder cargar e importar datos fácilmente y analizarlos desde cualquier ángulo.
Las soluciones de análisis de datos de mejores prácticas ofrecen a los usuarios la capacidad de autoservicio para buscar, comprender, controlar y realizar un seguimiento de los activos de datos en toda la empresa en función de los metadatos y el contexto empresarial. Esto acelera la obtención de resultados y facilita la búsqueda de datos adecuados para su uso. La detección, colaboración y gobernanza de datos se pueden mejorar con anotaciones, etiquetas y términos del glosario de negocio definidos por el usuario.
La analítica tiene el potencial de darle una imagen detallada de su panorama empresarial. Para aprovechar al máximo ese potencial, desea una solución inteligente que pueda transformar automáticamente los datos en presentaciones visuales. Esto le permite ver y comprender patrones, relaciones y tendencias que se pueden perder con una hoja de cálculo de números sin procesar. También le permite crear combinaciones de datos para obtener información nueva y única. Puedes hacerlo sin formación especializada, gracias a la tecnología inteligente.
Quiere una solución que le permita a su personal acceder a la información que necesita cuando está en el camino. Sin embargo, no todas las soluciones de análisis móviles son iguales. Considere una solución de análisis móvil que no solo ofrezca acceso activado por voz y alertas en tiempo real, sino que proporcione capacidades avanzadas para ayudar a su personal a ser aún más productivo.
Estas capacidades incluyen la creación de aplicaciones analíticas móviles con elementos visuales interactivos desde un teléfono o una tableta, sin necesidad de escribir código. O imagina una solución que mire tu huella digital, sabe que estás a punto de asistir a una reunión fuera de la ciudad y ofrece información para ayudar a que esa reunión sea un éxito.
Millones de hojas de cálculo preparadas manualmente se utilizan para diversos sectores, como finanzas, ciencia y economía. Sin embargo, según ZDNet, el 90% de todas las hojas de cálculo tienen errores que afectan a sus resultados. Los problemas de reducción y pegado, las celdas ocultas y otros errores han costado a las empresas millones de dólares.
Las soluciones y los procesos analíticos tradicionales también pueden causar retrasos a la hora de proporcionar a las empresas la información necesaria para tomar decisiones oportunas. A menudo, los datos se recopilan de varias aplicaciones y plataformas, lo que requiere que un departamento corporativo cree la extracción, la transformación y la carga (ETL), las conexiones y las interfaces; transfiera datos de una base de datos a otra; observe la calidad de los datos e introduzca los datos en hojas de cálculo. Todas estas tareas pueden tomar tiempo y recursos preciosos.
Además, con las soluciones y los procesos tradicionales, generalmente debe ser un experto en TI o análisis para realizar el análisis. No es una experiencia de autoservicio para el ejecutivo ocupado que requiere análisis de fin de mes. Y eso significa esperar a que el experto en TI o analítica proporcione lo que se necesita.
Automatizar los procesos de análisis y poner los procesos en la nube puede cambiar las reglas del juego para empresas de todos los tamaños y todos los sectores. Por ejemplo, una solución analítica moderna con IA y aprendizaje automático integrados y un almacén de datos autónomo integrado que se ejecuta en una nube autónoma de autoprotección, aplicación de parches y ajuste automático.
Cuando trabaja con una solución de análisis moderna, todo se puede automatizar. Identifique algunos parámetros de lo que desea examinar, qué modelo aplicar y qué columna desea predecir y, a continuación, la solución asumirá el control. Los datos se pueden ingerir desde varias aplicaciones, plataformas y nubes. Se puede recopilar, limpiar, preparar, transformar y analizar para predicciones, todo automáticamente, acelerando el procesamiento y reduciendo la posibilidad de errores creados por humanos.
Elija Oracle y obtendrá una plataforma única e integrada que combina Oracle Analytics y Oracle Autonomous Database. Se trata de una solución sencilla y repetible con los mejores elementos de análisis y potentes servicios de datos autónomos. Esto significa que se eliminan los obstáculos, que los datos se reúnen en una única fuente de datos y que se desbloquean estadísticas muy útiles, lo que la convierte en una solución de análisis de datos ideal para guiar las decisiones empresariales estratégicas.