Introducción
La democratización de los datos es una de las tendencias más importantes en el actual paradigma de datos. Con la creciente demanda de la toma de decisiones basadas en datos, las herramientas analíticas de autoservicio o self- service son cada vez más populares y esenciales para permitir la accesibilidad a los datos dentro de las empresas. Este artículo te mostrará cómo las herramientas analíticas de self- service permiten la democratización de los datos, sus ventajas y cómo pueden integrarse con éxito en las organizaciones para aprovechar todo su potencial de creación de valor.
¿Por qué invertir en la democratización de datos?
Los datos son un importante activo estratégico que ayuda a diferenciar a las empresas de sus competidores y crea una ventaja competitiva que conduce a un mayor rendimiento. Por ejemplo,
Las organizaciones basadas en datos tienen más probabilidades de experimentar un crecimiento del 10% en ingresos, una mejora del 40% en el tiempo de comercialización y un aumento del 35% en la captación de nuevos clientes.
Sin embargo, muchas empresas siguen teniendo dificultades para aprovechar al máximo sus datos. Con frecuencia, los datos se infrautilizan en las organizaciones porque los no especialistas en datos carecen de acceso a las herramientas analíticas y de capacidad para utilizarlas, lo que les hace depender de los especialistas en TI. Este obstáculo puede superarse facilitando a los empleados el acceso a herramientas analíticas de self- service invirtiendo en formación y capacitación.
Proporcionar a los llamados «desarrolladores ciudadanos», personas con conocimientos técnicos limitados, las herramientas y habilidades necesarias para analizar los datos de forma rápida e independiente. De esta manera conseguirás que tu empresa explore y utilice los datos para crear valor empresarial e impulsar la innovación.
¿Qué es? Definición
La democratización de los datos consiste en poner los datos a disposición de todos los empleados, no sólo de los expertos en datos. Además, implica formar a los empleados para ayudarles a comprender, utilizar y compartir los datos de forma segura y conforme a las normas. Al descentralizar el acceso a los datos y permitir que los empleados trabajen con ellos de forma independiente, las organizaciones pueden capacitarlos para tomar decisiones más informadas y ser más productivos. Para democratizar mejor el uso de los datos, las empresas deben introducir herramientas analíticas de self-service como Alteryx, Tableau o Microsoft Power Platform.
Self-Service Analytics permite a los empleados acceder a los datos, explorarlos, analizarlos y visualizarlos en función de sus necesidades, sin necesidad de recurrir a especialistas informáticos. Estas herramientas de fácil uso facilitan un análisis rápido y sencillo, permitiendo a los usuarios identificar de forma independiente perspectivas y tendencias en sus datos. En la actualidad, existen numerosas herramientas disponibles en el mercado. Algunos ejemplos de herramientas populares son Alteryx, Microsoft Power Platform y Tableau.
Las herramientas de Self- Service Analytics, por tanto, permiten a los empleados sin conocimientos en TI obtener información y crear valor a partir de los datos.
El acceso a herramientas analíticas de self-service ofrece a los usuarios la flexibilidad necesaria para descubrir perspectivas que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidas. Sin embargo, la democratización de los datos no implica que todos los usuarios empresariales sean idénticos. Al seleccionar herramientas analíticas de self-service, las organizaciones deben tener en cuenta sus diferentes grupos de usuarios y evaluar qué herramientas se adaptan mejor a sus necesidades específicas. Cuanta más flexibilidad se ofrezca a los usuarios, más conocimientos técnicos se requerirán. En general, la adecuación entre los usuarios y las herramientas analíticas apropiadas debe determinarse en función de las tareas de los usuarios, las demandas de información, los conocimientos informáticos y los conocimientos analíticos. El gráfico siguiente muestra esta relación, con ejemplos de herramientas.
Las herramientas analíticas de self-service varían en cuanto a los conocimientos necesarios de los usuarios. Mientras que algunas herramientas son adecuadas para usuarios no técnicos, otras requieren cierta experiencia o capacidades técnicas. Muchas de estas herramientas permiten a los usuarios no técnicos realizar transformaciones y análisis de datos básicos para obtener información procesable a partir de grandes cantidades de datos multifacéticos. Del mismo modo, los usuarios técnicos pueden obtener grandes beneficios utilizando las mismas herramientas para realizar sus tareas con mayor facilidad y rapidez que antes.
Beneficios de la Democratización de Datos:
La democratización de los datos y el Self- Service Analytics tienen grandes ventajas. Al hacer que los datos sean más accesibles, las organizaciones pueden tomar mejores decisiones, aumentar la eficiencia y reducir los costes. Según la investigación de Gartner publicada en 2022, las organizaciones que invierten en herramientas analíticas de self-service tienen un retorno de valor más fuerte y rápido, ya que están menos limitadas por la disponibilidad de recursos expertos en ciencia de datos. A continuación se enumeran y explican con más detalle cinco ventajas seleccionadas:
- Mejora de la toma de decisiones: Al democratizar los datos, las empresas pueden acceder rápidamente a grandes cantidades de datos y comprenderlos para tomar decisiones más rápidas y fundamentadas. Además, permitir que más personas accedan a los datos y los analicen permite tener en cuenta diferentes perspectivas, lo que conduce a una toma de decisiones más completa.
- Mayor eficacia: Al facilitar el acceso a los datos, las empresas pueden eliminar ineficiencias del proceso de toma de decisiones. La mayor accesibilidad a los datos simplifica su análisis y la toma de decisiones y, por tanto, permite un uso más eficaz del tiempo y los recursos.
- Mejora de la colaboración: La democratización de los datos fomenta la colaboración entre equipos, departamentos y organizaciones. Todo el mundo puede acceder a los mismos datos, lo que permite una comunicación y colaboración más abiertas.
- Mejora de la experiencia del cliente: Las empresas pueden adaptar mejor sus ofertas a las necesidades y preferencias de sus clientes gracias al conocimiento de sus datos. Esto, a su vez, mejora la experiencia del cliente. Por ejemplo, los análisis de self-service pueden ayudar a identificar nuevos segmentos de clientes y mercados, lo que permite a las empresas ampliar eficazmente su base de clientes.
- Mayor innovación: La democratización de los datos permite a las empresas identificar rápidamente tendencias, oportunidades y retos que impulsan la innovación. Al democratizar los datos, surgen nuevas posibilidades y aplicaciones de los mismos, como la introducción de nuevos servicios.
Todas estas ventajas se traducen, en última instancia, en una mayor ventaja competitiva y mayores beneficios a largo plazo.
Integración en el Contexto Organizativo
Para empezar con la democratización de los datos, es importante implantarla en el contexto y la cultura organizativos. Disponer de las herramientas adecuadas no basta para aprovechar todo el potencial de creación de valor. Para obtener los beneficios de la democratización de los datos, las empresas deben decidir una estrategia adecuada e invertir. Para que esto tenga éxito, hay cuatro principios importantes que las empresas deben tener en cuenta: Colaboración, Datos, Tecnología y Gobernanza.
Ejemplo
Las herramientas analíticas de Self- Service como Alteryx, una herramienta de ciencia de datos de arrastrar y soltar, permiten a los usuarios acceder y extraer datos de todo tipo de fuentes de datos, como bases de datos, lagos de datos, archivos JSON o archivos planos. Las distintas fuentes de datos pueden combinarse y prepararse fácilmente para obtener la información empresarial deseada.
A continuación se muestra un ejemplo de un flujo de trabajo de Alteryx en el que se combinan y preparan datos de varias fuentes. La herramienta cuenta con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar, que permite a los usuarios no técnicos transformar los datos fácilmente. Los usuarios no técnicos pueden realizar transformaciones de datos en un entorno de usuario sin código. Los usuarios con una formación más técnica también tienen la posibilidad de ejecutar análisis avanzados, como el aprendizaje automático, con Alteryx Intelligence Suite o utilizar las herramientas integradas Python y R para transformaciones más complejas.
Tras combinar y preparar los datos, el siguiente paso es visualizarlos para obtener información útil. Tableau y Microsoft con Power BI ofrecen soluciones atractivas para la visualización de datos.
Conclusión:
La democratización de los datos es esencial para que las organizaciones aprovechen todo el potencial de creación de valor de sus datos. Las herramientas analíticas de self-service son fundamentales para democratizar los datos y ofrecen una interfaz intuitiva y fácil de usar tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Al proporcionar a los empleados las herramientas y el acceso para explorar, analizar y visualizar los datos, las organizaciones pueden permitirles tomar decisiones más informadas y ser más productivos. Con las herramientas adecuadas y una estrategia de datos apropiada, las organizaciones pueden aumentar la eficiencia, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación. La democratización de los datos es, por tanto, una forma eficaz de que las organizaciones desbloqueen el valor de los datos y creen una ventaja competitiva sostenida.
Fuentes:
Samarasinghe, Sasari & Lokuge, Sachithra & Snell, Lan. (2022). Exploración de los principios de la democratización de datos.
Gartner 2022, Guía de mercado para plataformas multipersona de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Neville, A. H. (2021). 5 Trends That Set Data-Driven Companies Apart. Forbes. https://www.forbes.com/sites/tableau/2021/07/06/5-trends-that-set-data-driven-companies-apart/?sh=5605b92d7679
IDC 2020, Why You Should Care About Data Culture (Por qué debería preocuparse por la cultura de datos).
Jacquin, Steven, Pawlewitz, Jan, y Aidan Doyle (2020). «Democratizar los datos con análisis de autoservicio».
Paul Alpar y Michael Schulz (2016). «Inteligencia empresarial de autoservicio», Business & Information Systems Engineering: The International Journal of WIRTSCHAFTSINFORMATIK, Springer; Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), vol. 58(2), páginas 151-155.
