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Así que deje atrás sus paneles de BI y descubra conocimientos reales

Haga clic aquí para obtener más información sobre el autor Ajay Khanna.

En este momento, existe una enorme brecha de conocimiento causada por los silos entre los paneles de inteligencia empresarial (BI) y el aprendizaje automático (ML) y las herramientas de inteligencia artificial que impide que las empresas desbloqueen nuevas oportunidades comerciales ocultas en sus datos. Según un estudio realizado por Boston Consulting Group y MIT Sloan Management Review, el 59% de las empresas tienen una estrategia de inteligencia artificial implementada, pero solo el 10% reporta beneficios financieros significativos al implementarla. Esta inversión en herramientas de IA no se ha combinado con nuevas herramientas de BI, ya que muchas empresas no obtienen lo que necesitan de sus paneles de BI existentes.

Las aplicaciones de BI heredadas de las que dependen muchas empresas se crearon en torno a estructuras de datos heredadas hace más de 20 años que pre-agregan resultados, no admiten el aprendizaje automático y ofrecen rutas de exploración predefinidas y cuadros de mando estáticos. Estos cuadros de mando estáticos creados por aplicaciones de BI son clave para el autoservicio de BI y permiten a los usuarios visualizar datos e interactuar con elementos de acuerdo con un conjunto específico de reglas creadas por profesionales de TI y analistas de datos. Sin embargo, si una pregunta requiere más información que las funciones preestablecidas de los paneles de BI, se deben enviar nuevas solicitudes a TI para profundizar el conocimiento. Simplemente no estás preparado para el frío.

Entonces, ¿qué pueden hacer las empresas? Para enfrentar los desafíos de las plataformas de BI tradicionales, las empresas deben invertir en soluciones que permitan a cada empleado (independientemente de su nivel técnico) hacer preguntas sobre sus datos, analizar miles de millones de conjuntos de datos en segundos y obtener información completa y automatizada. Estas son las tres características principales que debe buscar al evaluar soluciones para reemplazar sus paneles de BI heredados.

Insights automatizados

Cada empleado debe poder interpretar y utilizar los datos para tomar decisiones comerciales inteligentes. Las métricas de alto nivel son buenas, pero el valor real radica en las razones para cambiar los valores y las diferencias entre los registros. Los paneles evitan que las empresas obtengan estos conocimientos más profundos de manera oportuna, lo que las obliga a llenar los vacíos de conocimiento con suposiciones y decisiones instintivas.

En lugar de depender únicamente de la intuición, las empresas deben buscar una solución impulsada por IA y ML que pueda automatizar el proceso de extracción de información clave de los datos sin un tedioso análisis manual o una compleja ingeniería de funciones. De esta forma, las empresas pueden aprovechar grandes oportunidades, como las ventajas de ser el primero en moverse o los modelos de negocio competitivos. Con la solución adecuada, hay más tiempo para tareas que siempre parecen quedar en el camino, como campañas de marketing, atención al cliente o capacitación de empleados. Al ayudarlo a encontrar el «qué» y, lo más importante, el «por qué» más rápido, su plataforma de inteligencia de decisiones lo llevará a mejores decisiones y resultados y hará crecer su negocio.

Un flujo de trabajo moderno

Los paneles de BI están diseñados para proporcionar respuestas simples y agregadas a las preguntas de los usuarios, hacer bien su trabajo, pero pueden complicar los flujos de trabajo cuando los equipos necesitan docenas, si no cientos, de respuestas para encontrar el «por qué» detrás de sus datos.

Imagínese un equipo de ventas que podría necesitar un panel para ver cómo se comparan sus ventas del primer trimestre con las del año pasado y para comparar el desempeño del estado y la región. Siempre que alguien descubre un problema de ventas en Maryland, necesita nuevos paneles para comprender el motivo. En este caso, podrían ser factores relevantes como la demografía, los canales de ventas populares, la logística de la cadena de suministro, la gestión de inventario y más.

Sin embargo, con cada nuevo panel de BI, las respuestas se vuelven más difíciles de encontrar a medida que se acumulan los paneles de la biblioteca de una organización. Los miembros del equipo no tienen tiempo para buscar en los cientos de paneles existentes para profundizar y encontrar la respuesta que necesitan, por lo que crean un nuevo panel que empeora el problema.

La tecnología está destinada a hacernos la vida más fácil, y la biblioteca del tablero es inherentemente de la vieja escuela. En lugar de hacer esta búsqueda de información hacia atrás, ¿no sería más fácil usar una herramienta similar a la que todos conocemos y amamos: Google? Al igual que el motor de búsqueda, una plataforma de inteligencia de decisiones moderna aprovecha la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para permitir a los usuarios hacer preguntas sobre sus datos. Luego, la plataforma comprenderá la intención detrás de nuestras preguntas, filtrará billones de resultados en milisegundos y proporcionará respuestas útiles de manera significativa (y se puede usar para tomar decisiones).

Preparación de datos perfecta

La analítica aumentada aborda las limitaciones de los paneles de control extrayendo automáticamente datos de plataformas, lagos de datos y herramientas integradas para prepararlos para el análisis, un proceso que los científicos de datos normalmente harían a mano. Se debe equipar una plataforma de inteligencia de decisiones para fusionar, transformar y depurar datos para facilitar la comprensión.

Al realizar un seguimiento automático de todos los pasos de preparación de datos en una canalización de datos visuales, los equipos comerciales pueden ver que el origen, la reproducibilidad y la reutilización de los datos son claros para proyectos futuros. Las actualizaciones de datos también deberían poder procesarse automáticamente y desencadenar la generación de conocimientos nuevos y oportunos. Una vez realizado el paso de preparación de datos, es mucho más fácil obtener información que conducirá a decisiones comerciales más valiosas.

Todos, ya sean analistas avanzados, científicos de datos ciudadanos o usuarios comerciales, deberían poder obtener información de datos rápidamente que conduzca a decisiones comerciales mejores y más impactantes. Al ir más allá del tablero y utilizar una verdadera plataforma de inteligencia de decisiones que automatiza los conocimientos en un flujo de trabajo moderno y prepara los datos sin problemas, las empresas pueden cerrar la brecha de conocimientos de datos, reducir el tiempo de análisis y expandir las capacidades de sus equipos para hacerlos más rápidos y valiosos para convertirse en conocimientos con facilidad.