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Servicios de datos y análisis serán realizados por máquinas en 2019, predice Gartner

Analistas de Gartner discutirán la implementación de inteligencia de negocios y analíticas de autoservicio serán temas en debate durante la próxima conferencia Gartner Data & Analytics 2018.

Las organizaciones están adoptando analíticas de autoservicio e inteligencia de negocios (BI) para llevarlas a todos los niveles de usuarios en la empresa. Tal es esta tendencia que, de acuerdo con Gartner, para 2019 la producción analítica de los usuarios de negocio que cuenten con funciones de autoservicio superará a la de los científicos de datos profesionales.

"La tendencia de la digitalización está generando una demanda de analíticas en todas las áreas de las empresas y los organismos públicos de la actualidad", explicó Donald Feinberg, vicepresidente y analista distinguido del grupo de Datos y Analítica de Gartner. "Los rápidos avances en inteligencia artificial, internet de las cosas, plataformas de BI y analíticas de software como servicio hacen más fácil y rentable que personas no especializadas en estas áreas realicen análisis eficaces y tomen mejores decisiones basadas en información", indicó.

Una encuesta reciente de Gartner a más de tres mil CIO muestra que estos consideran que las analíticas y BI son las tecnologías diferenciadoras de sus organizaciones, atraen la mayor parte de las nuevas inversiones y, para los CIO más productivos, representan el área tecnológica más estratégica. Por ello, los líderes en datos y analíticas están implementando cada vez más funciones de autoservicio para crear una cultura basada en datos en toda la organización. Esto significa que los usuarios de negocios pueden usar y aprovechar más fácilmente herramientas analíticas y de BI eficaces, así como obtener resultados de negocio favorables en el proceso.

"Si los líderes de datos y analíticas se limitan a proporcionar el acceso a datos y herramientas, las iniciativas de autoservicio no funcionan", señaló Feinberg, quien también preside la Cumbre Gartner Data & Analytics Summit Mexico 2018. “Esto se debe a que la experiencia y las habilidades de negocios de los usuarios varían mucho en cada una de las organizaciones. Por lo tanto, se necesitan procesos de capacitación, soporte e integración que ayuden a la mayoría de los usuarios de autoservicio a producir resultados significativos”, subrayó.

La magnitud de la tarea de implementar la autogestión de analíticas y BI puede tomar por sorpresa a las organizaciones, en especial si tienen éxito. En las organizaciones grandes, las iniciativas de autoservicio populares pueden expandirse muy rápidamente hasta llegar a cientos o miles de usuarios. Para evitar el caos, es fundamental identificar los cambios que hay que hacer en la organización y los procesos antes de poner en marcha ese proyecto.

Gartner recomienda enfocarse en cuatro áreas para establecer una base sólida para las analíticas de autoservicio y BI:

  1. Alinear las iniciativas de autoservicio con los objetivos de la organización y relacionar con anécdotas sobre casos de uso exitosos y mensurables. "Es importante confirmar el valor de un enfoque de autogestión de analíticas y BI, comunicar el impacto que causará y vincular su éxito directamente con resultados positivos para la organización", afirmó Feinberg. "Así se fomenta la confianza en este enfoque y se justifica el soporte continuo. También incentiva a más usuarios de negocios a involucrarse y aplicar las mejores prácticas es sus respectivas áreas”.
  1. Involucrar a los usuarios de negocio en el diseño, desarrollo y soporte del autoservicio. "Crear y ejecutar una iniciativa de autoservicio exitosa significa forjar y mantener la confianza entre el equipo de TI y los usuarios de negocio", dijo Feinberg. "No existe una solución técnica para generar confianza, pero un proceso formal de colaboración desde el comienzo de la implementación de una iniciativa de autoservicio será un gran paso para ayudar a que el equipo de TI y los usuarios de negocios comprendan las necesidades del otro y así lograr el éxito".
  1. Adoptar un abordaje flexible y ágil al gobierno de los datos. "El éxito de una iniciativa de autoservicio dependerá en gran medida de que el modelo de gobierno de datos y analíticas tenga la flexibilidad suficiente para permitir que los usuarios del autoservicio exploren libremente las analíticas y brindarles el soporte necesario", explicó Feinberg. Los entornos rígidos e inflexibles desalentarán a los usuarios ocasionales. Por otra parte, si no hay un gobierno de los datos, los usuarios estarán abrumados por datos irrelevantes o se correrá el riesgo de incumplir la normativa. "Los líderes de TI deben hallar el equilibrio justo en el gobierno de los datos para que el autoservicio tenga éxito y sea escalable", agregó.
  2. Equipar a los usuarios de la compañía para lograr el éxito con las analíticas por autoservicio mediante un plan de integración. "Los líderes de datos y analíticas deben ayudar a los usuarios entusiastas del autoservicio con la orientación adecuada para que se pongan en marcha rápidamente y mostrarles cómo aplicar las nuevas herramientas a sus problemas de negocio específicos", manifestó Feinberg. "Un plan formal de integración ayudará a automatizar y estandarizar este proceso. Así será mucho más escalable a medida que el uso del autoservicio se extienda por toda la organización”.

Estas y otras tendencias en liderazgo en datos y analíticas serán discutidas por analistas de Gartner durante la conferencia Gartner Data & Analytics Summit 2018, que se llevará a cabo el 11 y 12 de septiembre en el Hotel Camino Real Polanco en la Ciudad de México.

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