Momento de Thana Prasongsin | imágenes falsas
El análisis de datos puede proporcionar una gran ventaja competitiva para las empresas, y cualquier tecnología que brinde capacidades analíticas de manera más amplia dentro de las organizaciones presenta un gran valor potencial. Eso es exactamente para lo que está diseñado el análisis de autoservicio.
Las herramientas de análisis de autoservicio permiten a los usuarios comerciales que no están capacitados en análisis o ciencia de datos realizar consultas y generar informes por su cuenta, con una necesidad mínima o nula del soporte del departamento de TI.
«Desde el punto de vista comercial, casi todos los trabajadores de todos los negocios pueden beneficiarse de los análisis», dijo Dave Menninger, vicepresidente senior y director de investigación de Ventana Investigate. «Desde la optimización de precios para los gerentes de marca hasta las decisiones de contratación para los departamentos de recursos humanos y la gestión de territorios y proyectos para los gerentes de ventas, los datos y el análisis pueden mejorar la eficiencia y la eficacia».
Desafortunadamente, incluso con todos los avances en productos, el análisis no ha penetrado en las empresas tanto como podría, dijo Menninger. La investigación de Ventana muestra que en las tres cuartas partes de las organizaciones, la mitad o menos de la fuerza laboral utiliza análisis.
“Si cree que los datos y el análisis pueden mejorar sus operaciones, eso es bastante terrible”, dijo Menninger. «Hicimos algunos análisis de aquellas organizaciones que tenían concentraciones más altas de análisis. Aquellas que reportaron un mayor uso de análisis tenían una mayor confianza en su capacidad para analizar datos y era possible que informaran que los análisis habían mejorado significativamente sus actividades y procesos».
Dos avances técnicos están ayudando a mejorar el análisis de autoservicio, dijo Menninger. Uno son las mejoras en inteligencia synthetic/aprendizaje automático (AI/ML), y el otro es la aparición del procesamiento del lenguaje normal (NLP). «Los proveedores de análisis están aprendiendo cómo entregar resultados de AI/ML sin requerir que las personas sean científicos de datos», dijo. «Cosas como la inteligencia aumentada o los conocimientos automatizados aplican AI/ML automáticamente a los usuarios para ayudar a guiarlos hacia los hallazgos más relevantes en los datos».
Estos análisis no pretenden reemplazar modelos sofisticados de IA/ML que podría desarrollar el equipo de ciencia de datos de una organización. «Más bien, tienen la intención de hacer que los análisis sean más fáciles y más consistentes al realizar algunos análisis que las personas pueden no tener las habilidades para hacer por sí mismos», dijo Menninger.
NLP hace que el análisis sea más accesible al eliminar la necesidad de comprender SQL, las estructuras de la base de datos y el concepto de unir tablas, dijo Menninger. «Las capacidades de NLP están avanzando rápidamente, como lo demuestra todo el interés en ChatGPT», dijo.
Los proveedores de análisis están aplicando NLP a sus productos. «Hoy vi una demostración de la capacidad de Oracle Analytics para generar un podcast con las observaciones que recopiló de los datos», dijo Menninger. «Los trabajadores pueden escuchar el podcast mientras viajan al trabajo o cuando se dirigen a visitar a un cliente».
Las mejoras en la PNL seguirán llegando, dijo Menninger. Esto abarcará desde una mejor comprensión e interpretación de las consultas en lenguaje all-natural hasta mejores capacidades de voz a texto para permitir que las consultas se hablen en lugar de escribirlas.
«También veremos más proveedores agregando capacidades multilingües para ayudar a llegar a una mayor parte de la fuerza laboral», dijo Menninger. «Esperamos más y mejores aplicaciones de AI/ML a varios aspectos del proceso de análisis».
AI/ML puede ayudar a identificar fuentes de datos relevantes, ayudar a garantizar la calidad de los datos, determinar la mejor presentación de la información y puede ayudar a generar y evaluar estrategias alternativas para responder a la situación true.
Hemlock Semiconductor, un proveedor de productos de polisilicio para las industrias de energía photo voltaic y electrónica, lanzó una estrategia de análisis de autoservicio en 2018 utilizando la plataforma Spotfire de Tibco. La tecnología ahora está siendo utilizada por todas las funciones del negocio, dijo el CIO Keith Carey.
La empresa se ha beneficiado de la rapidez en la toma de decisiones y la velocidad de los resultados, dijo Carey. El autoservicio habilita funciones que incluyen operaciones, cash y finanzas, adquisiciones y cadena de suministro para realizar el descubrimiento de datos y crear visualizaciones potentes.
«Acortamos la curva de aprendizaje, entregamos resultados más rápido y aceleramos nuestra comprensión de nuestros procesos de fabricación, lo que llevó a mejorar nuestros productos y reducir costos», dijo Carey. «En muy poco tiempo, ahorramos millones de dólares al mejorar los métodos de informes existentes y descubrir nuevos conocimientos».
Hemlock Semiconductor busca continuamente formas de innovar para seguir siendo competitivo en el mercado worldwide de polisilicio. «Ser capaz de utilizar completamente los grandes volúmenes de datos que generamos continuamente se volvió imperativo», dijo Carey. «Necesitábamos profundizar en nuestros procesos internos para comprender cómo mejorar la calidad mientras controlamos nuestros costos y aprovechamos los posibles nuevos modelos comerciales».
La plataforma de análisis de Tibco ha mejorado la forma en que la empresa proporciona datos comerciales y operativos detallados a sus usuarios finales, sin que tengan que esperar. «La capacidad de autoservicio es un componente clave de nuestra estrategia de TI», dijo Carey. «Con el análisis de autoservicio, podemos consumir y analizar varios años de datos, en comparación con los métodos anteriores de disputa de datos basados en hojas de cálculo que estaban limitados a solo 90 días de datos».
En lugar de crear aplicaciones de informes personalizadas, TI ahora se centra en gran medida en el manage de datos y proporciona canalizaciones de datos certificadas para el consumo de análisis de los usuarios y la elaboración de informes coherentes, dijo Carey.
