Más Información Sobre Plataformas de Análisis
¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de análisis?
Las plataformas de software de análisis son una gran ayuda para cualquier organización que necesite visualización de datos oportuna de análisis de alto nivel. Las siguientes son algunas características centrales dentro de las plataformas de análisis que pueden ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de ellas:
Preparación de datos: Aunque existe software de preparación de datos independiente que ayuda en el descubrimiento, combinación, combinación, limpieza y enriquecimiento de datos, para que los grandes conjuntos de datos puedan integrarse, consumirse y analizarse fácilmente, las plataformas de análisis deben incorporar estas funcionalidades en su oferta principal. En particular, las plataformas de análisis deben admitir la combinación y modelado de datos, permitiendo al usuario final combinar datos de diferentes bases de datos y otras fuentes de datos y desarrollar modelos de datos robustos de estos datos. Este es un paso crítico para dar sentido al caos al combinar datos de varias fuentes.
Gestión de datos: Una vez que los datos están correctamente integrados, deben gestionarse. Esto incluye restringir el acceso a los datos a ciertos usuarios, por ejemplo. Aunque algunas empresas optan por una solución de gestión de datos independiente, como un almacén de datos, las plataformas de análisis deben, por definición, proporcionar algún nivel de gestión de datos.
Modelado y combinación de datos: Como se mencionó, no es eficiente y a menudo no es efectivo examinar datos cuando están dispersos en muchos sistemas. Como una nube empresarial, las plataformas de análisis ayudan a las empresas a consolidar datos y combinar puntos de datos para comprender la relación entre los datos y obtener información profunda.
Informes y paneles: Los paneles en tiempo real y de múltiples capas son una característica central de las plataformas de análisis. Los usuarios pueden programar su software de análisis para mostrar métricas de su elección y crear múltiples paneles que muestren análisis relacionados con equipos o iniciativas específicas. Desde análisis predictivos de tráfico web hasta tasas de conversión de clientes durante un período especificado, los usuarios pueden elegir sus métricas preferidas para presentar en los paneles y crear tantos paneles como sea necesario.
Los administradores pueden ajustar los permisos de diferentes paneles para que sean accesibles a los usuarios de la empresa que más los necesiten. Los usuarios pueden compartir paneles específicos en monitores de oficina o tomar capturas de pantalla de los paneles para guardar y compartir según sea necesario. Algunos productos de plataformas de análisis pueden permitir a los usuarios explorar paneles en sus dispositivos móviles.
Autoservicio: Las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles interactivos para descubrir información procesable. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, especialistas en marketing y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes.
Análisis avanzados: Muchas soluciones de análisis están incorporando características avanzadas, a veces llamadas análisis aumentados, para comprender mejor los datos de una empresa, incluso sin soporte de TI. Estos pueden incluir capacidades de análisis predictivo y descubrimiento de datos, que incluyen sugerencias inteligentes para la visualización de datos y sugerencias impulsadas por aprendizaje automático para obtener información más profunda.
Otras características incluyen Detección de anomalías, Basado en consultas, Búsqueda, Tradicional
¿Quién utiliza herramientas de análisis?
Las plataformas de análisis pueden tener tanto usuarios internos como externos.
Usuarios internos
Analistas de datos y científicos de datos: Estos empleados son generalmente los usuarios avanzados de las herramientas de análisis, creando consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. Estos equipos también pueden tener la tarea de construir paneles de autoservicio para distribuir a otros equipos.
Equipos de ventas: Los equipos de ventas utilizan herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis integradas para obtener información sobre cuentas potenciales, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. El uso de herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos.
Equipos de marketing: Los equipos de marketing a menudo ejecutan diferentes tipos de campañas, incluidas campañas de marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas de publicidad tradicional. Las herramientas de análisis permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en un lugar central.
Equipos de finanzas: Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis para obtener información sobre los factores que afectan el resultado final de una organización. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas obtienen información procesable que podría no haber sido descubierta utilizando herramientas tradicionales.
Equipos de operaciones y cadena de suministro: Las soluciones de análisis a menudo utilizan el sistema ERP de una empresa como fuente de datos. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar varios procesos para ahorrar tiempo y recursos al ingresar datos de la cadena de suministro en una plataforma de análisis.
Usuarios externos
Consultores: Las empresas, especialmente las más grandes, no siempre comprenden la amplitud y profundidad de sus datos, tal vez ni siquiera saben por dónde empezar. Un consultor externo que maneje una plataforma de análisis poderosa puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus datos y, como resultado, tomar decisiones empresariales más informadas.
Los usuarios pueden considerar contactar a socios de consultoría de BI para ayudar a determinar los análisis y datos más relevantes para capturar sobre el éxito general de su empresa. Después de una consulta adecuada, estas agencias pueden ofrecer asistencia con la configuración o elección de herramientas de BI. Varias de estas agencias pueden ayudar a las empresas con todo el proceso de BI, desde el análisis completo de datos hasta la configuración de procesos o protocolos relacionados con la recopilación de datos. Una relación con estos consultores puede resultar altamente beneficiosa para los usuarios que nunca han realizado análisis de datos antes o desean optimizar los informes de su empresa.
Socios: Las asociaciones entre empresas a menudo implican el intercambio de datos y la colaboración entre empresas. Como resultado, un repositorio centralizado de datos, que permitiría la gestión de datos, consultas de datos y obtención de información, puede proporcionar una herramienta esencial para que estas empresas tengan éxito juntas, proporcionándoles una vista panorámica de sus datos.
¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de análisis?
Las alternativas a las plataformas de análisis pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Software de análisis de marketing: Las empresas que buscan herramientas orientadas a casos de uso de marketing y datos de marketing (por ejemplo, relacionados con la segmentación de prospectos) deben considerar soluciones de análisis de marketing que estén diseñadas específicamente para esto.
Software de análisis de ventas: Aunque los datos de ventas, como las previsiones de ingresos y los acuerdos cerrados, pueden importarse y analizarse en plataformas de análisis de propósito general, las plataformas de análisis de ventas pueden proporcionar un análisis más detallado de los datos relacionados con las ventas y podrían tener mejores integraciones con herramientas de ventas como los CRM.
Software de análisis de registros: Si una empresa desea centrarse en analizar sus datos de registro de aplicaciones y sistemas, podría beneficiarse del software de análisis de registros, que ayuda a habilitar la documentación de archivos de registro de aplicaciones para registros y análisis.
Software de análisis predictivo: Las plataformas de análisis de propósito general permiten a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Dado que las plataformas de análisis permiten estos diferentes tipos de análisis, es posible que no proporcionen las características más robustas para ningún tipo. Por lo tanto, las empresas que se centran en observar datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden utilizar software de análisis predictivo para una solución más afinada.
Software de análisis de texto: Las plataformas de análisis se centran en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y explorar números para informar decisiones empresariales. Las soluciones de análisis de texto son la mejor opción si el usuario desea centrarse en datos no estructurados o de texto. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y extraer análisis de sentimientos, frases clave, temas y otros conocimientos de datos de texto no estructurados.
Software de visualización de datos: Las herramientas de visualización de datos pueden ser un excelente lugar para que las empresas comiencen cuando buscan comprender mejor sus datos. Con capacidades que incluyen paneles e informes, el software de visualización de datos a menudo puede configurarse de manera rápida y fácil y es frecuentemente más barato que las plataformas de análisis más robustas.
Sin embargo, es esencial reconocer sus limitaciones. Las soluciones de visualización de datos hacen lo que dicen en la caja: visualización. No proporcionan al usuario una solución de análisis de extremo a extremo desde la preparación de datos hasta la obtención de información, ni ofrecen capacidades significativas de gestión de datos.
Cómo elegir las mejores herramientas de análisis
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de análisis
Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera plataforma de análisis, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor plataforma de análisis.
Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con todo el trabajo manual que debe completarse. Si la empresa ha acumulado una gran cantidad de datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitan este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán.
Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a dar el salto para crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación es una guía detallada con características necesarias y agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, puede ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de análisis.
Comparar productos de plataformas de análisis
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son esenciales para el proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para garantizar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de plataformas de análisis
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el tomador de decisiones principal, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en la materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. El equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño en empresas más pequeñas, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Analizar los datos
Dado que las plataformas de análisis se centran en los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección también esté basado en datos. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener información, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas.
Negociación
Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea evangelio (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer descuentos en contratos de varios años o recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza y recibe bien, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
Implementación de soluciones de software de análisis
¿Cómo se implementan los software de análisis?
La implementación varía drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con una vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma de análisis?
Desplegar adecuadamente una plataforma de análisis puede requerir muchas personas o equipos. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden abarcar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje analítico, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos.
Tendencias emergentes relacionadas con las plataformas de análisis
Aumentar la accesibilidad de los datos
Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con las plataformas de análisis, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, herramientas de inteligencia artificial (IA) como software de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más accesible y poderosa, proporcionando resultados más precisos.
Con la cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día, es casi una necesidad que implementen algún tipo de software de análisis para comprender y actuar mejor sobre esos datos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa significativa para las empresas que están llevando a cabo una transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a los grandes conjuntos de datos recopilados de varias fuentes.
Cambio de local a la nube
El cambio de análisis de datos locales a la nube ha estado en marcha durante varios años, con cada vez más empresas trasladando sus datos y conocimientos de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener información. Alejarse de la infraestructura local ha ayudado a muchas empresas a habilitar el trabajo de datos en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a Internet. Sin embargo, no todos los usuarios de datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluidas la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En industrias como la atención médica, regulaciones estrictas como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) requieren que los datos sean seguros. Aunque es posible garantizar esta seguridad en la nube, puede ser más complicado.
IA conversacional
Históricamente, para consultar datos dentro de una solución de análisis, los usuarios necesitaban dominar un lenguaje de consulta como SQL. Con el auge de las interfaces conversacionales, los usuarios descubren los datos y conocimientos que buscan utilizando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos permiten que una base de usuarios más amplia acceda y comprenda los datos de la empresa.
Aprendizaje automático
La IA se está convirtiendo rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo del viaje de los datos, desde la ingestión hasta la obtención de información. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta conocimientos inteligentes, en los que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las plataformas de análisis están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir conocimientos ocultos, permitiéndoles dar sentido a los datos y comprender lo que están viendo.
