¿Qué es Enterprise Analytics? Cómo desarrollar una estrategia y superar los desafíos clave

A menudo, se dice que los datos son la columna vertebral de la empresa actual, ya que la toma de decisiones basada en datos permite a los directivos empresariales tomar decisiones (con más y mejor información) rápidamente para aumentar los ingresos, mejorar la productividad y estar un paso por delante del mercado. ¿Qué es Enterprise Analytics?

La analítica empresarial – Enterprise Analytics – se define como el uso de datos, análisis y modelos exploratorios y predictivos para impulsar estrategias y acciones comerciales. El análisis empresarial exitoso requiere la aplicación de técnicas de gestión de datos, ingeniería de datos y desarrollo de estrategias, así como el uso de técnicas de análisis que van desde la previsión y simulación, hasta la programación y optimización lineal.

Según el reciente estudio The 2020 Global State of Enterprise Analytics, elaborado por el proveedor de software de Business Intelligence MicroStrategy, el análisis de datos – Data Analytics – es una parte importante del crecimiento empresarial y las estrategias de transformación digital para el 94 por ciento de las empresas de todo el mundo. Cuando las empresas implementan la analítica, según la encuesta, obtienen beneficio como:

  • mayor eficiencia,
  • toma de decisiones más rápida,
  • mejor desempeño financiero, y
  • capacidad para identificar nuevas fuentes de ingresos.

Pero la analítica empresarial – Enterprise Analytics – no está exenta de desafíos. Las empresas necesitan saber qué datos deben analizar para asegurarse de que los empleados adecuados tengan el acceso correcto a las fuentes de datos correctas para presentar visualizaciones de datos que proporcionen a los directivos empresariales la información en tiempo real que necesitan.

Muchas empresas todavía están luchando con la forma de implementar Data Analytics. Es por eso que hay tanta demanda de profesionales con experiencia en análisis de datos.

El valor de la estrategia de análisis empresarial

Según la encuesta de MicroStrategy, el desarrollo de una estrategia de análisis empresarial – Enterprise Analytics – es el factor más importante que contribuye al uso exitoso de la analítica.

Una estrategia de Enterprise Data Analytics debe ser fácil de seguir para la empresa, relevante para las necesidades específicas de la empresa, y actualizarse periódicamente. Una estrategia desarrollada con estas necesidades en mente, permite a una empresa hacer lo siguiente:

  • Establecer prioridades sobre cómo utilizar las fuentes de datos existentes, identificar las lagunas en los datos y determinar dónde puede haber competencia por los recursos entre los propietarios de los datos.
  • Crear un inventario de la arquitectura de datos físicos, que ayudará a identificar dónde hay diferentes definiciones o términos para los mismos tipos de datos en diferentes conjuntos de datos.
  • Desarrollar una hoja de ruta para implementar nuevas fuentes de datos y capacidades de análisis, y eliminar gradualmente los sistemas heredados más antiguos según sea necesario.
  • Implementar procesos para monitorear la calidad de los datos, lo que permite a las organizaciones reducir inconsistencias, redundancias o brechas dentro de un conjunto de datos determinado.
  • Evaluar el riesgo asociado con impartir o almacenar tipos particulares de datos personales, financieros o relacionados con la salud.
  • Comprender la cantidad total de datos que una organización tiene a mano para encontrar oportunidades para reducir el coste de procesamiento y almacenamiento de datos.
  • Evaluar quién posee las fuentes de datos, y quién es responsable de determinar y mantener la calidad de los datos.
  • Planificar la introducción de capacidades analíticas más sólidas y complejas, que incluyan tanto tecnología como personal cualificado para supervisar el proceso.

Los 5 principales desafíos de Enterprise Analytics

La analítica empresarial – Enterprise Analytics – aporta muchos beneficios a una organización, pero el proceso no está exento de desafíos. Algunas empresas deben afrontar mayores obstáculos que otras, especialmente si operan en industrias altamente reguladas (como las finanzas o la atención médica), pero muchas tendrán que afrontar (hasta cierto punto) los cinco desafíos siguientes.

#1 Incapacidad para utilizar todos los datos disponibles

Muchas grandes empresas luchan por aprovechar al máximo las numerosas fuentes de datos que tienen a mano. Según el artículo What’s Your Data Strategy?, publicado en Harvard Business Review, las empresas solo utilizan alrededor del 50 por ciento de sus datos estructurados (datos capturados en un formato estandarizado) para tomar decisiones, y menos del uno por ciento de los datos no estructurados, como archivos de texto y multimedia.

#2 Demasiado tiempo dedicado a la gestión de datos

Ubicar datos, ponerlos en el formato correcto, y prepararlos para la visualización o el análisis de datos, requiere mucho trabajo pesado, señala Harvard Business Review. Esto significa que los profesionales en una función de análisis de datos pueden llegar a dedicar hasta el 80 por ciento de su tiempo a buscar y preparar datos, dejando poco tiempo para realizar el análisis que es fundamental para la toma de decisiones.

#3 El equilibrio entre riesgo y recompensa

Obtener todos los beneficios de Enterprise Analytics depende de cómo de bien una empresa pueda equilibrar el deseo de control de datos (a través de requisitos de privacidad y gobierno) con la necesidad de flexibilidad de datos (a través de la integración de fuentes de datos dispares para soporte de decisiones en tiempo real). Como señala Harvard Business Review, pocas empresas tienen una verdadera división 50/50 a este respecto. Deben realizarse compensaciones que tengan en cuenta factores como el grado de regulación en su industria, la madurez de su estrategia de gestión de datos, y su presupuesto de análisis de datos.

#4 Análisis no disponible para todos los empleados

Según la encuesta de MicroStrategy, menos de la mitad de los empleados en el 56 por ciento de las empresas tienen acceso a datos empresariales y herramientas de análisis. Es más, hay una disminución sustancial entre los directivos y los empleados de primera línea: aproximadamente el 80% de los que ocupan puestos directivos o de gestión tienen acceso a análisis, en comparación con solo el 50% del resto de empleados.

#5 Desconexión entre las necesidades empresariales y analíticas

En muchas empresas grandes, los profesionales de la analítica informan a los gerentes y directivos en el lado tecnológico. Esto puede llevar a una desconexión entre lo que el equipo de análisis prioriza en el desarrollo de una estrategia de análisis empresarial, y las prioridades de la dirección de la empresa.

3 formas de destacar como profesional de Enterprise Data Analytics

Dado el claro valor de la analítica de datos, así como los desafíos de hacer que el análisis de datos esté disponible de manera efectiva, no sorprende que los profesionales con habilidades de Enterprise Analytics tengan una gran demanda.

El sitio web de empleo Indeed enumera cerca de 30.000 roles que incluyen el término “enterprise analytics” en la descripción del puesto de trabajo. La mayoría de las funciones se encuentran en el departamento de TI y/o se centran específicamente en el análisis de datos, la arquitectura de datos o el desarrollo de software.

En un mercado laboral competitivo, es importante que los profesionales de Enterprise Data Analytics se diferencien. Veamos tres recomendaciones que pueden ayudar a destacar frente a otros profesionales:

#1 Saber por dónde empezar con una estrategia de análisis (Analytics Strategy)

Desde el menos complejo hasta el más complejo, existen cuatro tipos comunes de casos de uso de análisis empresarial:

  • El análisis descriptivo – Descriptive Analytics – que sintetiza los datos.
  • El análisis diagnóstico – Diagnostic Analytics – que determina la causa raíz de un evento en particular.
  • El análisis predictivo – Predictive Analytics – que intenta predecir la probabilidad de un resultado en particular.
  • El análisis prescriptivo – Prescriptive Analytics – que proporciona recomendaciones para acciones que conducirán a los mejores resultados.

Al considerar una estrategia de análisis, es importante que las organizaciones sepan no solo dónde quieren estar, sino también dónde están. Los profesionales que destacarán serán aquellos que sean capaces de evaluar los activos actuales de una organización, y cómo se ajustan a sus necesidades.

Las tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) son atractivas por sus capacidades analíticas prescriptivas, pero muchas organizaciones podrían beneficiarse de un enfoque más simple. Además, es posible que las organizaciones deban comenzar asegurándose de que sus datos estén organizados y estructurados correctamente, y que sus herramientas de análisis sean flexibles y personalizables, para obtener algún beneficio de una iniciativa de análisis empresarial.

Muchas empresas están haciendo cosas increíbles con la IA, pero se observa una gran brecha en la que las personas quieren cambiar a la IA, pero necesitan formarse y capacitarse en IA y en habilidades de pronóstico antes de poder implementar la Inteligencia Artificial. Ir directamente a la IA es un desafío.

#2 Perfeccionar las habilidades de visualización de datos (Data Visualization)

Las habilidades de visualización de datos son un elemento de Enterprise Data Analytics que puede pasarse por alto fácilmente. La prevalencia de herramientas como Tableau, Power BI, Google Data Analytics o Domo, puede facilitar la creación de visualizaciones de datos “listas para usar”. Pero usar las mismas tablas y gráficos que todos los demás, no diferenciará tus visualizaciones.

El diseño visual empresarial consiste en establecer una conexión con la empresa a través de una imagen. Se trata de contar una historia, de cambiar el comportamiento de alguien, o de hacer que alguien actúe. Es necesario ir más allá de usar visualizaciones rudimentarias. Hay que dedicar bastante tiempo a trabajar en visualización de datos, porque si lo haces como todos los demás, no te diferencias.

El objetivo de este tipo de visualizaciones de datos debería ser crear un diseño que impacte entre los directivos empresariales que no tienen experiencia en lenguajes de programación de datos, como R o Python.

Para conseguirlo, es necesario tener en cuenta cómo se utilizará una visualización de datos. De los muchos tipos de datos que hay disponibles en la base de datos, ¿qué variables son más importantes para los responsables de tomar decisiones que verán la visualización? ¿Cuál es la relación clave entre las variables que deben describirse? Recordemos que los directivos de la empresa que ven una visualización de datos solo tienen unos segundos para mirar un gráfico, interpretarlo y tomar decisiones.

#3 Desarrollar experiencia en un dominio específico

Comprender la programación y el análisis de datos es imprescindible para alguien en un rol de Enterprise Data Analytics. Pero el conocimiento sobre una industria específica, un sector concreto, o una función concreta, también es valioso.

Este conocimiento no necesita ser profundo para ser un candidato valioso. Por ejemplo, un analista de datos que trabaja en servicios financieros no necesita saber cómo administrar una cartera de valores, pero debería poder observar un conjunto de datos y determinar si refleja la volatilidad en el mercado. Esto ayudará al analista de datos a saber qué datos buscar y decidir cómo usarlos.

Una de las primeras cosas que se hace cuando se recibe un conjunto de datos, es pasar por el proceso de descubrimiento de datos. Se debe poder correlacionar esos datos de una manera significativa, para construir una señal que pueda ser útil para el administrador de la cartera de valores.

Cómo prepararse para un futuro profesional brillante en Enterprise Data Analytics

El Master en Business Analytics de Data.Barcelona reúne los principios del análisis de datos y el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico, para ayudar a los participantes a alinear los resultados del análisis de datos con los objetivos empresariales. Al permitir que los responsables de tomar decisiones clave traduzcan la información en acciones recomendadas, los analistas de datos ayudan a la empresa a lograr sus objetivos y mantenerse a la vanguardia del mercado.

¿Qué es Enterprise Analytics?