La tecnología es útil hoy día en multitud de áreas, entre ellas en la del dato, a través de la cual podemos manejar esa gran cantidad de información. Algo que sin ella sería totalmente imposible. Todas las empresas son conscientes de la importancia que tienen esos datos para poder ser negocios más precisos y eficientes, y por tanto, son también conscientes de lo crítico que es la elección de la tecnología adecuada para conseguir el éxito. En este post te cuento cómo elegir esas herramientas de datos, a través de 5 pasos. ¿Vamos a ello?

El aumento en el uso de la inteligencia artificial (IA) está trayendo una nueva ola de datos a las empresas, de volúmenes extremadamente grandes. Todos estos datos son muy útiles para los negocios, pero muchas compañías no saben cómo interpretar o analizar cantidades tan grandes de información.

El uso y la gestión eficaz de los datos, así como el análisis, son fundamentales para mantener a las empresas activas hasta el 2025, según un informe de NTT Data y Oxford Economics. La mayoría de los 500 ejecutivos encuestados estuvieron de acuerdo en que los datos eran necesarios para el desempeño financiero, el crecimiento, la experiencia del cliente, la experiencia del empleado y la competitividad general en la industria de una organización, según el informe.

Uno de los mayores desafíos en el análisis de datos, sin embargo, es averiguar qué herramientas analíticas utilizar. Y es que, a medida que se lanzan nuevas herramientas analíticas, las empresas tienen mayores dificultades para decidir cuál es la mejor opción para ellos. Además, hay que tener en cuenta que es muy importante que todos los equipos de una empresa usen las mismas herramientas de datos. Otro factor fundamental, es la supervisión de esas herramientas. Sin ninguna supervisión o estandarización en las herramientas analíticas, las empresas se desarticularían y los datos no se utilizarían. Por tanto, introduce la supervisión del uso de las herramientas de datos, una vez implantadas. Algo que muy pocas compañías ponen en práctica hoy día.

Muchas veces caemos en el error de centrarnos en la materia prima, es decir, el dato. Buscamos fuentes de datos, lugares donde almacenarlos, gestionarlos…, pero perdemos de vista la tecnología que pueda transformar esa materia prima en algo de valor. En este caso, transformar el dato y la información, en conocimiento para las personas.

Es en este espacio en donde la tecnología cobra importancia, siendo un medio para facilitar a los expertos en analítica, su proceso hasta convertir esa información en un verdadero activo de valor de negocio para la compañía.

Pero la dificultad también llega a la hora de poder decidir la herramienta más adecuada para unas necesidades concretas, una industria exacta o una compañía con unas especificaciones “x”. Es por eso lo importante que es crear una metodología acertada que te ayude a seleccionar de manera exitosa la herramienta más adecuada.

Estos pasos que te presento no son invención mía, ni invención de artyco. Son una metodología desarrollada por dos expertos norteamericanos llamados Levy y Wells, quienes se reunieron con un gran número de líderes empresariales, a los que les preguntaron acerca de sus necesidades de negocio. Tras ello, les llevó un tiempo crear un proceso que los ejecutivos pudieran entender, con datos empíricos para respaldar estas decisiones. Ambos querían crear una metodología que se pudiera utilizar en varias situaciones diferentes, con diferentes organizaciones, para diferentes propósitos. Y surgió esto.

Los 5 pasos para elegir las herramientas de análisis de datos adecuadas de Levy y Wells.

Levy y Wells dedicaron muchas horas, entrevistas y prototipos hasta que crearon estos cinco pasos. Fundamentales para poder decidir con éxito un elemento tan crítico para una empresa como es la herramienta de análisis de datos que aportará conocimiento a los científicos de datos a la hora de sacar conclusiones. Los 5 pasos son estos:

#1. Investigación y descubrimiento

Antes de nada, se debe determinar el estado actual de la implementación de herramientas analíticas y las capacidades analíticas dentro de la empresa. Para hacerlo, se deben realizar entrevistas en profundidad con las partes interesadas clave, incluidos los desarrolladores de Business Intelligence, los administradores y los ejecutivos de IT. Esencialmente, se debe entrevistar a las personas que usarán y se beneficiarán de las herramientas analíticas.

Estas entrevistas, ayudan a comprender los detalles de quiénes usan esas herramientas, qué están usando, cuáles son las que utilizan en ese momento para desarrollar su trabajo, qué no les permiten hacer esas herramientas de datos y si están siendo utilizadas correctamente. ¿Se están utilizando estas herramientas al máximo de sus capacidades? ¿Tienen los conocimientos internos necesarios para aprovechar al máximo su cartera de software?

2. Panorama del estado actual

El segundo paso implica hacer un inventario de las herramientas analíticas actuales del mercado y separarlas en diferentes clases. Estas clases de herramientas incluyen redactores de informes, herramientas de informes de capa semántica, herramientas de consulta MDX / Cube, herramientas de visualización y descubrimiento de datos, herramientas de informes y BI integradas, herramientas de modelado y ciencia de datos, así como herramientas basadas en casos de uso de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

¿A dónde se dirige la próxima ola? ¿Cómo es el panorama en términos de los diversos proveedores y las herramientas de datos que ofrecen? Y según las necesidades que encontraste en el primer paso, vas detectando qué herramienta podría funcionar.

3. Árbol de capacidades

El tercer paso utiliza un árbol de capacidades para comparar los resultados del paso uno y el paso dos, de modo que se mira las clasificaciones del inventario actual de la empresa con el inventario del mercado en general.

El árbol de capacidades es útil porque las empresas pueden ver las áreas en las que les está yendo bien o en las que tienen carencias, según las herramientas de datos que son importantes en el mercado.

4. Matriz de decisiones

La matriz de decisión es dónde para cada una de estas clases o conjuntos de herramientas, o si se está haciendo una selección de proveedor específico, para cada uno de estos proveedores, se ingresa y se califica las diversas capacidades. La puntuación se basará en las necesidades de la empresa, dando más peso a las capacidades más importantes para el negocio.

Por ejemplo, ciencia de datos. Se sabe por experiencia que una herramienta de ciencia de datos es realmente buena para la creación de algoritmos avanzados, pero quizás no tan buena para mostrar cuadros de mando. Se puede utilizar la experiencia de cada uno para calificar las distintas clases según las capacidades que se definieron.

5. Herramienta de decisión

Finalmente, la empresa utiliza una herramienta de decisión para hacer coincidir la mejor herramienta con cada capacidad empresarial.

Una herramienta de decisión es una combinación del árbol de capacidades y la matriz de decisiones, en el sentido de que se sopesa cada una de las capacidades de acuerdo con lo que es más importante para la compañía o para cualquier proyecto en particular que se esté emprendiendo. Lo que se debe de hacer es sopesar las diversas capacidades, y la herramienta de decisión debería arrojar la puntuación ponderada de todas estas capacidades, diciéndote cuál es la herramienta adecuada.

Independientemente de estos pasos, los directivos de la empresa deben dedicar mucho tiempo a estudiar su propia empresa y averiguar dónde se necesita más ayuda. Ninguna de las herramientas de datos será útil si ninguna de ellas resuelve las brechas y los problemas reales dentro de la organización.
En artyco disponemos de un equipo de profesionales expertos en MarTech y aplicaciones para Business Intelligence, el cual recogemos en lo que denominamos como IPS (Infrastructure, Platform & Software), abordando las necesidades de nuestros clientes en cuanto a gestión y analítica de datos, de cara a implantarles la herramienta más adecuada a sus necesidades. ¿Hablamos?