Una vez en una generación, las oportunidades de crear un legado comercial aumentan enormemente cuando los cambios tectónicos sacuden el ecosistema empresarial y tecnológico.
Y con los volúmenes de datos explotando a un ritmo de aproximadamente 2,5 quintillones de bytes por día, y donde, en algunos casos, los datos de una empresa son dos o tres veces más valiosos que la propia empresa, evidentemente estamos viviendo en la «década decisiva de los datos». .
Para que una empresa sea líder en este espacio, debe establecer las condiciones para el crecimiento y el éxito a largo plazo. Eso significa construir una pila de tecnología y análisis que tomará las mejores soluciones de su clase y se preparará para el futuro durante la próxima década. Con la pila de tecnología y los procesos comerciales robustos apropiados, la innovación puede florecer. Sin embargo, una y otra vez las empresas no logran cumplir sus objetivos de inteligencia comercial. Sin embargo, tal estado de cosas no necesita repetirse por más tiempo.
Los errores que a menudo se cometen en el camino
Hay algunos errores que surgen en los programas de análisis que dificultan la construcción de las bases para la grandeza. Con conciencia, los líderes de proyecto pueden tomar una ruta más rápida hacia el dominio en sus programas de datos. Estos errores incluyen:
Error n.º 1: recurrir a la tecnología de inteligencia empresarial heredada
Apunte a lo mejor en cada aspecto del proceso en lugar de decidirse por una solución lo suficientemente buena, especialmente si se trata de un código de «bajo costo de nuestro proveedor preferido, independientemente de la utilidad». Esa trampa simplemente reduce el retorno de la inversión en cualquier nube más amplia y en las inversiones realizadas en datos. Se crea una pila de datos moderna para la era de la nube y, en particular, el uso de análisis en tiempo real para aquellos que crean aplicaciones receptivas y monetizan datos para nuevas fuentes de ingresos.
Una vez más, estamos viviendo en la era de la nube. La mayoría de las soluciones vienen ‘como servicio’. Siéntase libre de intercambiar, cambiar y experimentar, pero no se conforme con lo que funcionó ‘suficientemente bien’ anteriormente.
Error #2: Mantener los datos en manos de los equipos de analistas
Sí, los datos deben estar seguros, gobernados y regulados adecuadamente. Pero los datos bien gobernados no necesitan estar encerrados. Todavía puede capacitar a una cohorte más amplia de analistas de negocios para que lo usen de manera segura. Y por parte de los analistas de negocios, seamos claros: los líderes están empoderando todo el mundo en el negocio para integrar sus datos, aportar su experiencia y resolver sus propios problemas. Todos los gerentes de ventas, directores de recursos humanos, representantes de atención al cliente y gerentes de franquicias deberían poder obtener respuestas, probar teorías y mejorar su propio servicio con datos, en el momento en que lo piensan.
El tablero está muerto en la era de la nube. Estamos en el mundo en tiempo real de análisis en vivo. Hay un lugar para los científicos de datos y los equipos de análisis dedicados, pero el retorno de la inversión para ese talento calificado no proviene de actuar como un ‘Google’ asíncrono para otros compañeros de equipo. Facilite que las personas con experiencia en el dominio respondan sus propias preguntas a medida que las hacen. Guarde a los expertos para los lugares en los que aportan sus habilidades de alto nivel.
Error #3: Hacer que sea difícil pasar de la percepción a la acción
Una vez que los datos dan lugar a una perspectiva a-ha, debe existir un sistema para que se produzca el cambio. Las tecnologías de la nube, una vez más, cobran vida. Las API deben conectar el software en todo el negocio para que aquellos que quieran actuar puedan pasar de la inteligencia empresarial a los sistemas operativos sin retrasos. Importar, exportar y compartir debe ser sencillo. Aún más importante, los procesos y la cultura deben alinearse para que la experimentación y la acción sean recompensadas cuando se basan en datos. Las pautas correctas preparan a los empleados para que tomen las medidas correctas y fomenten la innovación.
¡Haz del éxito el camino de menor resistencia!
Error n.° 4: Confiar en paneles y modelos de datos rígidos
La pila de análisis moderna y el mundo de los datos en tiempo real están caídos en los tableros. Vivimos en un mundo ágil y volátil, y la capacidad de experimentar, flexibilizar y cambiar es increíblemente importante. Los datos pueden volverse obsoletos rápidamente, y los tableros ahora son simplemente una forma de brindar noticias antiguas.
La capacidad de modificar y cambiar es muy importante. El análisis de autoservicio habilitado por la búsqueda es una excelente manera para que los expertos del dominio hagan una pregunta, obtengan una perspectiva, luego refinen y vuelvan a preguntar. No tienen que estar atrapados en un proceso y esperar a que un científico de datos modifique los parámetros. Los datos han pasado de ser un recurso lento, a menudo mensual, a uno que puede cambiar sobre la marcha, solo útil cuando se actúa al ritmo.
Haga que resolver sea tan natural como preguntar.
Error #5: Ignorar datos de terceros
Tus datos son preciosos, absolutamente, pero es como tener un deportista. Solo uno no hace un equipo ganador: los negocios no son un deporte en solitario. Los datos internos deben combinarse con aportes de terceros para crear una propuesta más sólida. Los servicios que combinan datos propios y de terceros se vuelven increíblemente complicados. Mira Google Maps. Tienen sus datos de mapeo que se complementan con datos de tráfico en tiempo real de los usuarios de la carretera. Compartir estos datos significa que la planificación de viajes en tiempo real se volvió viable. Las conexiones en la nube hacen que dicha integración de datos sea muy sencilla.
Nadie en la nueva economía de datos lo logra solo. Asóciese o compre, y cree ofertas más sólidas que ofrezcan mayor valor.
Error #6: Descuidar la experiencia del usuario de datos
Esta es una historia tan antigua como el tiempo. Abundan las historias de fracasos comerciales debido a sistemas deficientes y mala ejecución. Los usuarios son la gallina de los huevos de oro: hacen que la magia suceda cuando se les proporcionan las herramientas adecuadas. Las soluciones deben ser fáciles e incluso divertidas de usar. Todas las características que hacen atractivas las aplicaciones para el consumidor sirven para hacer que el front-end de la pila de datos moderna también sea un recurso poderoso. Calificar, comentar, compartir, guardar: el uso de datos y modelos puede ser una experiencia social. Para el compromiso y la adopción, piense en cómo lo hacen las aplicaciones pegajosas y las redes sociales.
Los datos son fundamentales para todo, considéralos en términos de experiencia de usuario.
Evitar errores no aplicados y crear programas utilizando los principios de UX a largo plazo, en tiempo real, ágil y atractivo es la forma en que una organización tiene éxito en la década decisiva de los datos. Así se construye un legado.
Sobre el Autor
Damien Brophy es vicepresidente de EMEA en ThoughtSpot. ThoughtSpot es la compañía Modern Analytics Cloud. Nuestra misión es crear un mundo más basado en hechos con la plataforma de análisis más fácil de usar. Con ThoughtSpot, cualquiera puede aprovechar la búsqueda en lenguaje natural y la inteligencia artificial para encontrar información sobre los datos y aprovechar las innovaciones más vanguardistas que ofrece el ecosistema de datos en la nube.
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