A medida que nuestro segundo año de vida de COVID llega a su fin, la mayoría de las organizaciones, grandes o pequeñas, están navegando tiempos inciertos e impredecibles. Necesitan toda la ayuda que puedan obtener para enfrentar los desafíos que trae 2022.

Cada vez más organizaciones confían en los datos para tomar decisiones, desde decisiones estratégicas de la junta directiva hasta operaciones diarias. Y cada vez más, están invirtiendo en soluciones de BI complejas sin obtener algunos de los beneficios que se les anunciaron.

¿Por qué es esto? Porque todavía tienen dificultades para acceder a la información que necesitan cuando más importa. A medida que los datos se vuelven más vitales para todos los usuarios comerciales, desde la alta gerencia hasta los empleados en el campo, la democratización de los datos se ha convertido en el tema más candente en la industria de BI.

Algunas de las tendencias que se detectan para el BI en este año son:

El auge del análisis guiado

¿El desafío número uno para el análisis en 2022? Ayudar activamente a los usuarios comerciales en la toma de decisiones clave. La industria de BI se alejará de las soluciones poderosas pero de «forma libre» que dejan al usuario comercial sólo para determinar qué significan los datos hacia la asistencia en el uso de sus datos. El análisis empresarial guiado es una categoría de análisis que tiene como objetivo facilitar que cualquier usuario navegue y comprenda los datos. Los informes sin contexto que son imposibles de entender para un ojo inexperto serán cosa del pasado.

Este será el año de los datos “contextualizados”. Es menos probable que los usuarios finales vean datos sin la información que necesitan para comprender completamente lo que está sucediendo: títulos, definiciones de glosario, explicaciones. Los tableros de BI de mayor rendimiento en el mercado integrarán estos elementos en su UX para construir una narrativa convincente con sus datos.

El objetivo final de la analítica guiada es acompañar a los usuarios que consultan los datos y dirigirlos hacia la información que necesitan. La experiencia de consultar los datos será menos como tratar de entender una hoja de Microsoft Excel con acrónimos y KPI oscuros, más como tratar de usar una aplicación de consumo por primera vez.

Una talla que no se ajusta a todos

En los últimos años, los líderes empresariales se han desilusionado cada vez más con sus herramientas de BI de segunda generación. Las mismas herramientas a las que han asignado grandes presupuestos, los potentes y complejos sistemas que sus equipos de TI presentaron como la mejor manera de explorar y manipular datos. Se les prometió que estas herramientas serían el eslabón perdido que impulsaría a sus organizaciones a generar ganancias sin precedentes impulsadas por conocimientos. ¿Qué sucedió?

Si bien estas herramientas son perfectas para que los expertos en datos exploren y analicen los patrones de datos de su empresa, son demasiado complejas para los no expertos. Incluso cuando se brindan sesiones de capacitación integrales, la curva de aprendizaje es demasiado pronunciada. Como resultado, los usuarios comerciales descubren que, para cualquier análisis que no sea el más simple, tienen que acudir a los expertos en datos para obtener las cifras necesarias. Esta complejidad los disuade de usar datos para tomar la mayor parte de sus decisiones diarias. Aplasta la adopción de análisis y, después de años de usar (y pagar) tales herramientas, la mayoría de las empresas todavía no están tan basadas en datos como les hubiera gustado.

2022 será el año en que las empresas comiencen a darse cuenta de que «una talla no sirve para todos»: las herramientas que son ideales para los equipos de TI y datos no son las adecuadas para los usuarios comerciales que necesitan orientación para ayudarlos a acceder a los datos. De hecho, es posible que necesite varias herramientas para satisfacer las necesidades de todos sus usuarios. Se deben considerar estas necesidades:

• Obtener los datos que tu equipo necesita.
• Preparar los datos limpiándolos y mezclándolos.
• Visualizar datos a través de paneles.
• Distribuir datos a través de informes y dispositivos móviles.
• Incrustar en aplicaciones y portales para clientes y socios (o cualquier persona).
• Colaborar y tomar medidas sobre los conocimientos.

Es difícil encontrar una herramienta que haga todo. En general, un sistema de análisis sobresale en una de estas áreas, a menudo los aspectos técnicos de la preparación de datos, y se queda corto en las demás. Los profesionales de datos que valoran las capacidades de exploración son muy diferentes de los usuarios comerciales que necesitan contexto y colaboración sobre todas las demás cosas. Cada vez más, los líderes empresariales invertirán en soluciones personalizadas para satisfacer sus necesidades particulares.

Adopción como un enfoque creciente

¿De qué sirven los análisis si nadie los usa? Apostamos a que en 2022 escuchará esta pregunta en las reuniones de la junta. Y la razón de esto es simple: mientras que la mayoría de las organizaciones están invirtiendo mucho en BI y análisis, las tasas de adopción siguen siendo sorprendentemente bajas: alrededor del 30 % a nivel mundial. Un tercio de su negocio que accede a información analítica no califica a una empresa como «basada en datos».

Para construir una organización basada en datos, necesitas más que un equipo de datos de primer nivel equipado con las herramientas de análisis de mayor rendimiento del mercado. Debe hacer que sea más fácil para cada persona de su organización acceder a los datos. Y por el momento, la mayoría de las herramientas de BI siguen siendo demasiado complejas para los no expertos. Este problema impulsará a la mayoría de las empresas a promover el análisis a escala de personas, para impulsar la adopción generalizada en toda la empresa.

El desafío para las herramientas de BI será ofrecer capacidades más fáciles de usar para que la tasa de adopción del 30 % comience a aumentar. Esta no es una tarea fácil.

La caída del enfoque del científico de datos

En los últimos años, las empresas se han enfrentado a un desafío sin precedentes. Necesitaban aprovechar la gran cantidad de datos a su disposición, pero sus equipos no tenían las habilidades necesarias para hacerlo. Si bien los datos permiten comprender mejor a sus clientes, mercados y oportunidades, sólo los expertos en datos capacitados pueden extraer los conocimientos que necesitan de los datos.

A medida que los científicos de datos se volvieron cada vez más buscados en el mercado laboral y el costo de contratar un equipo de expertos en TI o datos se disparó, se formó el modelo del «científico de datos ciudadano». Los usuarios no expertos podrían hacerlo ellos mismos; simplemente podrían adquirir las habilidades que les faltaban para comprender y aprovechar los datos. Las empresas invirtieron en sesiones de capacitación destinadas a ayudar a estos «científicos de datos ciudadanos» recién nombrados a perfeccionar sus habilidades. Pero cada vez más, este enfoque se considera costoso e ineficiente.

La curva de aprendizaje sigue siendo demasiado pronunciada para los expertos empresariales que necesitan aprender sobre ciencia de datos;. Ahora el enfoque está cambiando. En lugar de que los usuarios comerciales aprendan a ser científicos de datos, las empresas modernas han cambiado el enfoque y están invirtiendo en análisis que son:

• Fácilmente entendido por el principiante de datos.
• Accesible para empleados de todos los niveles, no solo para expertos en datos y actuarios.
• Versatilidad.
• Disponibilidad en todos los dispositivos en segundos.

El smartphone se convierte en el principal método de BI

¿Qué imagen te viene a la mente cuando piensas en BI? Si se imagina a un analista de datos sentado frente a su computadora de escritorio, tratando de comprender hojas de cálculo oscuras, es posible que estés atrapado en 2015. En 2022, BI será más fácil de acceder y comprender para todos, sin importar el puesto que ocupen. , y más importante, dónde se encuentran: en la oficina, en casa, en el campo, en un restaurante, una tienda, un hotel o de camino a una reunión.

El objetivo de BI es brindar a los usuarios comerciales información procesable a la que puedan acceder cuando y donde la necesiten. ¿Y qué dispositivo está siempre a su lado en todo momento? Así es, su teléfono inteligente. Si bien incluso las computadoras portátiles más livianas son un poco engorrosas, los dispositivos móviles siempre están con nosotros, listos para usar con solo mover el pulgar. Es lógico que BI suceda cada vez más en dispositivos móviles, pero la mayoría de los proveedores de BI parecen no haber entendido que sus aplicaciones móviles siguen siendo puertos torpes de aplicaciones analíticas de escritorio.

Integración de análisis se convierte en algo obligatorio

En 2021, las empresas de SaaS, los proveedores de software y los creadores de aplicaciones han entendido que necesitan esos datos para diferenciarse de la competencia. Y no nos referimos solo a los datos que ellos mismos pueden utilizar para optimizar su producto y adaptarlo más a las necesidades de sus usuarios. Estamos enfocados en proporcionar a los usuarios finales informes detallados y en tiempo real de su actividad. Básicamente, en lugar de ver los datos como una herramienta o simplemente otra «cosa» adicional, los vemos como un servicio.

El problema es que la mayoría de las empresas de software se centran únicamente en desarrollar su propio producto: esto es lo que mejor saben hacer y para lo que sus equipos están capacitados. Desarrollar e implementar su propia solución de informes es demasiado costoso y complicado. Están recurriendo cada vez más a herramientas de informes de terceros que pueden integrar en sus propias plataformas.

La incorporación de herramientas de informes de terceros en su producto como una marca blanca les permite brindar a sus clientes (o al público) análisis de primer nivel sin necesidad de capacitación. Las empresas de BI que entiendan esto tendrán una clara ventaja sobre la competencia, con información de datos finalmente entregando lo que prometen: una evaluación clara de fortalezas y debilidades.

imagen: @snowing