Esta publicación es parte de la serie de tendencias digitales 2021 de G2. Lee más sobre la perspectiva de G2 sobre las tendencias de transformación digital en una introducción de Michael Fauscette, director de investigación de G2, y Tom Pringle, vicepresidente de investigación de mercado, y cobertura adicional sobre las tendencias identificadas por los analistas de G2.

Entrando en una nueva era de datos

Como he mencionado en el pasado, los datos son como la música, compuestos de diferentes componentes, con los espacios, las brechas y el ritmo críticos para entender y apreciar el todo. Es un componente importante de los negocios modernos, por lo que los vendedores están explorando nuevas formas de permitir que las empresas almacenen, interactúen y analicen sus datos. 

En años anteriores, las empresas necesitaban invertir en una robusta infraestructura de TI para asegurar que sus datos fueran gestionados adecuadamente y preparados para poder analizarlos correctamente. Incluso el análisis de estos datos era frecuentemente dominio de personal especializado en datos, con los usuarios de negocios promedio y no técnicos siendo incapaces de realizar las tareas complejas necesarias para el análisis.

Del análisis de autoservicio al servicio completo

Aunque las plataformas de análisis (también conocidas como software de inteligencia empresarial) dieron a las empresas la capacidad de profundizar en sus datos, las llaves estaban estrechamente guardadas por los ejecutivos de alto nivel. Sobre este tema, el vicepresidente de investigación de mercado de G2, Tom Pringle nota:

Cada tomador de decisiones en cada nivel puede beneficiarse de los conocimientos basados en datos, sin embargo, el software de BI estaba solo en manos de gerentes y ejecutivos de alto nivel. Como resultado, un gran número de beneficiarios potenciales, incluidos analistas de negocios y profesionales de operaciones de ventas, aumentaron la demanda de software de análisis de datos; esto llevó al auge del BI de autoservicio a finales de los años 90 y principios de los 2000.

La importancia y el potencial del autoservicio no pueden subestimarse. Con una implementación exitosa de autoservicio en su lugar, un gerente de ventas con poca o ninguna experiencia técnica, por ejemplo, puede obtener una vista panorámica del rendimiento de su equipo. Los datos les dan la capacidad de premiar adecuadamente a los altos logros y abordar cualquier problema de rendimiento.

En G2, hemos pasado por varias iteraciones sobre cómo se ha representado el análisis de autoservicio:

• Hasta 2020, la Inteligencia Empresarial de Autoservicio se listaba en G2 como una categoría separada de las Plataformas de Inteligencia Empresarial (ahora referidas como Plataformas de Análisis).
• En 2020, el equipo de investigación de mercado evaluó la taxonomía y determinó que el autoservicio no es fundamentalmente una categoría distinta, sino más bien un subconjunto de la categoría más amplia de Plataformas de Análisis. Como tal, el autoservicio se lista actualmente como un atributo de las plataformas de análisis, como se puede ver a continuación. 

¿Qué sigue?

Incluso en la era del autoservicio, el análisis puede aislarse demasiado fácilmente y convertirse en la herramienta de unos pocos. Los entusiastas de los datos y los usuarios dentro de la empresa tienen acceso a una gran cantidad de paneles fáciles de usar y son capaces de digerir una amplia gama de conocimientos útiles de datos. Sin embargo, con demasiada frecuencia estos datos no se comparten y permanecen en manos y bajo la supervisión de solo un puñado de individuos. Esta triste realidad se basa en el hecho de que los individuos se centran en sus propias necesidades y deseos y la caja de herramientas de análisis actual no es muy propicia para el intercambio de datos y la colaboración. De hecho, hay una razón por la que se llama autoservicio. 

La próxima frontera es lo que estamos llamando ‘servicio completo’, que ha sido llamado de manera variable ‘inteligencia activa’, ‘nube empresarial’, y más. Más que un nuevo conjunto de tecnologías, esta es una nueva forma de pensar, en la que el análisis de datos se realiza fácilmente, se comparte y se reproduce. Esta forma de análisis es fundamentalmente un subconjunto del autoservicio, en la medida en que se puede realizar sin profesionales de datos.

Las características emergentes que están facilitando esta revolución incluyen:

• Alertas activas e inteligentes, impulsadas por aprendizaje automático (activadas por anomalías en los datos)
• Cuadernos y espacios de trabajo que facilitan la colaboración en tiempo real
• Análisis aumentados que sugieren inteligentemente visualizaciones y conjuntos de datos relevantes

Con estas innovaciones en su lugar, las empresas podrán entender más fácilmente sus datos y trabajar juntas para tomar decisiones basadas en datos. Podrán comunicarse alrededor, con y hacia sus datos. Al abrazar la era del servicio completo, las empresas ganarán una ventaja competitiva y lograrán el éxito.

Editado por Sinchana Mistry