Quizá hace una década el término “data-driven” pasaba desapercibido.
A lo largo de los años y especialmente con el impulso tecnológico ganado durante la pandemia, el impacto del manejo de los datos en las empresas ha sido un factor determinante para la toma de decisiones. Este activo que prácticamente estuvo subutilizado ha tomado fuerza llevando a las industrias a buscar las mejores alternativas para analizar, visualizar, compartir y sacar mejor provecho de todos los datos que se generan diariamente.
Con la popularización del Business Intelligence y el Data Science, de la mano con la Inteligencia Artificial y el incremento de la capacidad computacional, se ha vuelto accesible el almacenamiento y procesamiento de los datos, dando paso a una culturización sobre los mismos. Las empresas que saben manejar sus datos tienen una gran ventaja competitiva, los hace mejores en cuanto a superar retos y planear el futuro.
Al fomentar el uso de los datos a empleados y ejecutivos, vuelve a estos recursos más autónomos y como resultado simplifica procesos. El acceso a datos limpios y listos para el análisis conlleva a sus usuarios a plantearse preguntas, interpretar el resultado de las mismas y comunicar a quien sea necesario. Impulsando así la innovación y la creatividad. Es un cambio de mindset que trae incontables beneficios.
Contar con las herramientas adecuadas que se enfoquen en esta migración hacia la cultura de los datos es sumamente importante. Se debe determinar el volumen de los datos, la frecuencia de las consultas, accesibilidad, seguridad, entre otros factores. Cada empresa cuenta con requerimientos distintos que hacen que este proceso sea único. Algunas organizaciones ya cuentan con sus propios data warehouses o data lakes, así como procesos de ETL que han preparado la data para su posterior análisis. Sin embargo, existen organizaciones que no han iniciado este proceso y es necesario un levantamiento desde cero para iniciar este ciclo.
Existe una variedad de softwares que hacen posible este proceso, desde lenguajes de programación como Python y R, hasta poderosas herramientas de análisis como es Tableau. En la actualidad esta última ha venido ganando mercado y se ha posicionado en el top de su categoría. Maneja un gobierno de datos bien estructurado, de fácil mantenimiento y cuenta con un completo paquete de programas que acompañan al usuario desde el proceso ETL hasta la publicación de datasets y dashboards en la nube. A continuación una pequeña descripción de estos programas:
Tableau Prep: Herramienta de limpieza de datos. Brinda la opción de combinar varias fuentes de datos, se pueden generar flujos para la transformación de los mismos.
Tableau Desktop: Herramienta de escritorio, robusta para análisis de datos. Conexión a distintas fuentes, opción a publicar dashboards e historias en la nube. Mayor experiencia de autor.
Tableau Online: Plataforma de análisis alojada en la nube, cuenta con la mayoría de funciones encontradas en Tableau Desktop. Está destinada para la publicación de dashboards. Remueve la necesidad de configuración por parte del usuario.
Tableau Server: Herramienta de análisis y colaboración en la web. Maneja el control de acceso a la información y constituye un repositorio central para usuarios. Es escalable y seguro.
Tableau Reader y Tableau Viewer: Herramientas para compartir contenido elaborado en Tableau Desktop. Fue la primera solución de Tableau para compartir contenido interactivo.
Tableau Public: Almacenamiento libre en la nube, es de uso público para los usuarios. No se recomienda para manejo de información delicada.
Direccionar a una compañía a ser data-driven es un esfuerzo en conjunto de todas las áreas involucradas para así asegurar el éxito. En conjunto con un equipo de profesionales que conduzcan el proceso en base a las necesidades de la organización. Dado este gran salto los frutos de este esfuerzo serán innegables, mejorando la productividad de sus usuarios y decisiones tomadas en base a hechos, aprendiendo del pasado para mejorar el futuro.
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