¿Qué es el análisis guiado?

En el mundo de datos en constante cambio de hoy, los enfoques tradicionales de BI y los gerentes comerciales luchan por mantener el ritmo, mejorar la eficiencia, generar ROI e impulsar el valor comercial. Para aprovechar al máximo los datos, predecir con eficacia los resultados futuros y tomar decisiones comerciales más inteligentes, las organizaciones deben cerrar la brecha entre los científicos de datos, los analistas comerciales y las máquinas que hacen el trabajo en el medio.

El análisis guiado es el proceso analítico que equipa a los científicos de datos con las herramientas, las habilidades y las preferencias adecuadas para crear, mantener y refinar de forma colaborativa un panel de control establecido. Estos otorgan a los usuarios comerciales el grado correcto de interacción del usuario para que todos puedan trabajar juntos para generar análisis más útiles.

Lea este artículo para obtener información sobre el análisis guiado, sus ventajas y principios, y las ventajas y desventajas del análisis guiado frente al análisis de autoservicio.

¿Qué es el análisis guiado?

El análisis guiado es un enfoque de análisis predictivo y visual diseñado para usuarios comerciales en función de sus casos de uso y requisitos. Brinda la capacidad de crear visualizaciones que sirven como una herramienta de toma de decisiones para analistas de datos o usuarios comerciales cuando sea necesario. El análisis guiado se puede utilizar directamente o como modelo para crear su propia aplicación personalizada desde cero.

Beneficios de la analítica guiada

En última instancia, el enfoque de análisis guiado permite a los usuarios finales comprender rápidamente los conocimientos y la información que se presenta en un tablero. El objetivo del analista es crear paneles informativos y fáciles de usar para que cualquiera pueda sumergirse y comprender la historia rápidamente. Proporcionar varias opciones para segmentar los datos permite a los consumidores obtener conocimientos más profundos.

Otro de los beneficios del análisis guiado es que ayuda a mantener a los equipos en sintonía con un lugar centralizado para todos los datos comerciales donde todos pueden encontrar los datos que necesitan.

El enfoque de análisis guiado también se puede utilizar para diseñar aplicaciones como una aplicación independiente o un producto de análisis integrado. Los productos de análisis integrados brindan informes en tiempo real, visualizaciones de datos interactivos y/o análisis avanzados, que incluyen IA y aprendizaje automático, directamente en una interfaz de usuario de la aplicación.

Hay muchos beneficios de incorporar análisis en sus aplicaciones, uno de los más grandes es ahorrarle el valioso tiempo y esfuerzo de su desarrollador en el desarrollo de análisis desde cero para cada aplicación.

Por último, pero no menos importante, el análisis guiado permite a los usuarios explorar el conjunto completo de datos en un entorno de datos seguro, lo que aumenta la confianza de los usuarios para extraer los conocimientos prácticos que necesitan para impulsar su proceso de toma de decisiones.

Ver Reveal en acción

Principios de análisis guiado

Aunque hay docenas de principios de análisis guiado, hemos seleccionado 7 que servirán a cualquier persona en su búsqueda de análisis de datos:

1. Familiarícese con el negocio

Este principio es la premisa del análisis de datos. Debe comprender el contexto en el que se generan y utilizan los datos, como los procesos comerciales. Cuanto más pueda descubrir sobre el negocio y más comprenda el problema, mejor podrá utilizar los datos e interpretar los resultados de su análisis o modelado.

2. Establecer métricas de rendimiento

El segundo principio de análisis de datos muy importante es establecer métricas de rendimiento claras para traducir con éxito los objetivos comerciales en resultados procesables. Para ello, las organizaciones deben decidir qué medir, cómo medirlo y definir las métricas de éxito.

Las métricas de rendimiento adecuadas para realizar un seguimiento deben ser relevantes para su estrategia y objetivos comerciales, informar decisiones inteligentes y representar una medición precisa del rendimiento. Asegúrese de elegir sus métricas de rendimiento con cuidado y no abrume a los usuarios comerciales con ruido innecesario. Seleccione solo métricas de rendimiento que estén directamente relacionadas con un objetivo/problema comercial específico.

3. Identifique las fuentes de datos que necesita

Ahora que conoce el objetivo comercial específico que debe lograr o el problema que necesita resolver, es hora de comenzar a pensar dónde obtener los datos que necesita. Hoy en día, las empresas recopilan una gran cantidad de datos sobre todos sus procesos, ventas, actividades de marketing, etc., por lo que no debería ser difícil identificar de dónde obtener los datos que necesita. Por ejemplo, en un negocio minorista, si tiene que predecir las ventas y demandas futuras para la próxima temporada navideña, deberá obtener datos de las temporadas navideñas pasadas y explorar las diferentes tendencias y patrones.

4. Diseñe la historia de sus datos

Todas las empresas quieren tomar las decisiones correctas. Las decisiones correctas se basan en buena información que se traduce en conocimientos significativos y fáciles de entender. Si su audiencia no comprende la información que se le presenta, tendrá poca o ninguna motivación para actuar en consecuencia. Aquí es donde entra en juego la narración de datos.

Si contar una historia no es algo natural para su mente analítica, no se preocupe: crear historias de datos convincentes que inspiren y motiven a su organización a actuar no es tan difícil de crear. Una buena historia de datos está formada por tres componentes: análisis de datos, imágenes y narrativa. Juntos, estos tres componentes ponen sus datos en contexto y concentran la información más valiosa para los tomadores de decisiones de su organización.

5. Elija sabiamente las herramientas de visualización de datos

Las herramientas de visualización de datos son los diferentes elementos visuales que se utilizan para presentar sus datos de una manera que facilita que todos los usuarios los comprendan y obtengan información. Si las personas no pueden entender los datos, no pueden actuar sobre ellos y nada cambiará. Es por eso que es vital crear tableros que presenten información en una forma digerible para aquellos que no son científicos de datos y no pueden extraer información de gráficos y hojas de cálculo extraños.

Uno de los principios clave del análisis guiado es la flexibilidad. En otras palabras, debe elegir sabiamente las visualizaciones de datos que presenta a los usuarios y de acuerdo con las demandas y las habilidades de los diversos usuarios que interpretarán los datos.

6. Haz que sea fácil de compartir

La mala interpretación de los datos es tan mala como no usar los datos en absoluto. La única forma de reducir esto es garantizar que todos los departamentos colaboren y trabajen juntos para traducir y utilizar los datos. Compartir información de datos de manera proactiva con las personas con las que trabaja fomenta el compromiso y la colaboración, brinda transparencia al lugar de trabajo y proporciona una forma de trabajar en asociación con otros en su organización para mejorar la eficiencia y aumentar los resultados del equipo.

7. La movilidad es una prioridad

Independientemente de la industria de su negocio, es crucial poder acceder a información comercial en tiempo real en cualquier momento y desde cualquier lugar. Mobile BI, o la capacidad de mostrar KPI, métricas comerciales y tableros en teléfonos móviles y tabletas, ayuda a los tomadores de decisiones a ser más productivos y tomar las decisiones correctas en el momento correcto, en todo momento.

Casos de uso de análisis guiado

Analítica guiada en la industria bancaria

El análisis de datos tiene un gran impacto en la industria bancaria, ayudándola a consolidar los datos de clientes internos y externos para crear un perfil predictivo de cada consumidor bancario. Eso permite que los bancos identifiquen riesgos potenciales relacionados con prestar dinero a clientes con puntajes crediticios bajos. Los bancos también están utilizando análisis para comprender cómo sus consumidores usan sus cuentas e identificar tendencias que pueden ayudar a los ingenieros bancarios a crear y mantener servicios más fáciles de usar.

Análisis guiado en la industria de TI

En el sector financiero, el análisis puede decirle a una empresa cómo se está desempeñando en comparación con su competencia, puede predecir situaciones financieras en función de una gran cantidad de escenarios establecidos para que el sistema los analice, y mucho más. Pero, ¿cómo puede ayudar el análisis de datos en la industria de TI?

El análisis de TI cierra la brecha entre los datos, los conocimientos y la acción para que las empresas de TI mejoren y sirvan mejor a todos y cada uno de nosotros en el mundo tecnológico moderno de hoy. Con acceso a información de datos en tiempo real, los departamentos de TI pueden comprender las tendencias relacionadas con las operaciones y tomar mejores decisiones basadas en datos para optimizar sus servicios y ofertas para mantenerse competitivos.

Analítica guiada en la industria manufacturera

Los datos de los procesos comerciales y de fabricación tienen un enorme potencial de desarrollo comercial. Aprovechar el análisis de fabricación, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático, el análisis avanzado y otros métodos y herramientas de análisis de datos, presenta muchas oportunidades para los fabricantes. Estos incluyen, entre otros, el mantenimiento preventivo para reducir los gastos de mantenimiento del equipo, la maximización de la eficacia del equipo, la logística mejorada para el servicio al cliente, el tiempo de inactividad minimizado por la automatización de las operaciones de la máquina y una mayor precisión en las funciones de ventas y marketing.

Analítica guiada frente a BI de autoservicio

En general, dos tipos de sistemas de BI son el análisis guiado y el análisis de autoservicio. La principal diferencia entre los dos es que, cuando se utilizan análisis guiados, los usuarios finales dependen de TI y analistas de datos, mientras que cuando se utilizan análisis de autoservicio, los usuarios pueden trabajar con datos y crear paneles e informes por su cuenta.

Para aquellos de ustedes que no conocen bien el análisis guiado o el análisis de autoservicio, expliquemos esa diferencia con más detalle:

El análisis guiado permite a una empresa configurar, con la ayuda de un desarrollador, aplicaciones comerciales que presentan paneles y gráficos que se actualizan en función de las exploraciones y los comentarios de los usuarios. El usuario final no tiene la capacidad de crear sus propias visualizaciones de datos, traer una de sus propias fuentes de datos o crear paneles e informes. Las operaciones de BI de análisis guiado son propiedad exclusiva del equipo de TI o de expertos dedicados en inteligencia comercial.

Eso significa que cuando un usuario necesita que se cree un informe o panel específico, debe solicitarlos a los especialistas dedicados y esperar a que el experto en TI o BI entregue el informe/panel, lo que puede demorar desde unos minutos hasta un par de días. Esto provoca frustraciones y retrasos en la obtención de la información necesaria para la toma de decisiones.

Por el contrario, el análisis de autoservicio permite a los usuarios finales explorar los datos a los que tienen acceso y crear fácilmente informes y paneles por sí mismos cuando los necesitan. Las herramientas de BI de autoservicio proporcionan una interfaz de usuario intuitiva de arrastrar y soltar que hace que la interacción con los datos sea más fácil y más accesible para aquellos que no tienen conocimientos técnicos y analíticos.

Las aplicaciones de análisis modernas, como las soluciones de análisis integradas, permiten que todos los usuarios de su aplicación accedan a los datos y los analicen por sí mismos al proporcionarles capacidades de arquitectura moderna y de autoservicio. Mediante el uso de un enfoque de análisis de autoservicio que ayuda a los usuarios a encontrar información procesable cuando la necesitan, todos pueden actuar en el momento adecuado y nunca perder una oportunidad.

¿Por qué debería elegir el análisis de autoservicio?

Hoy en día, todos los usuarios comerciales deberían poder trabajar y analizar datos para impulsar sus acciones. Las empresas que no aprovechan esta oportunidad con el enfoque de BI adecuado se están perdiendo el enorme potencial de la toma de decisiones basada en datos.

Reveal es una solución de análisis integrada de autoservicio que pone el poder de los datos en manos de sus empleados, clientes, socios y proveedores. En esencia, Reveal se centra en la toma de decisiones basada en datos y ha sido diseñado para permitirle integrar fácilmente tableros interactivos y visualizaciones de datos, capacidades de etiqueta blanca, análisis avanzado y predictivo, incluido aprendizaje automático, pronósticos, funciones estadísticas y más en sus aplicaciones, para que sus usuarios puedan acceder a información en tiempo real y crear tableros hermosos e informativos en cualquier lugar y en cualquier dispositivo.

Puede obtener más información sobre Reveal y cómo funciona descargando nuestro SDK o programando una demostración rápida.