Las empresas de hoy necesitan datos para todo, desde decidir a quién contratar hasta qué empresas adquirir. No es de extrañar, entonces, que en esta fiebre del oro digital por los datos, las organizaciones tengan docenas de sistemas de registros integrados en cada rincón del negocio. Existen CRM, ERP, HRIS, CMS y muchos otros sistemas similares que recopilan datos de cientos de puntos de contacto e interacciones para crear una única fuente de verdad para los datos. Desafortunadamente, en la mayoría de las organizaciones, el acceso a los datos a menudo se limita a aquellos con experiencia técnica, como los equipos de TI y análisis de datos.
La democratización de datos es el concepto de ampliar el acceso a los datos para los trabajadores del conocimiento y los responsables de la toma de decisiones en toda la organización a fin de ayudarlos a tomar decisiones más acertadas.
Pero ¿es suficiente?
Después de todo, los datos sin procesar o superficiales solo pueden contar una parte de la historia. Sin la capacidad de agregar, explorar y manipular los datos, tus insights serán bastante limitados.
Creemos que la democratización de datos es solo el primer paso para empoderar realmente a tu empresa. La democratización de la analítica es la práctica de brindarles a los usuarios de toda la empresa datos y herramientas de autoservicio para descubrir insights más profundos y tomar decisiones más inteligentes y rápidas. En este blog, exploraremos las tres dimensiones de la democratización de la analítica y revelaremos cómo puedes ayudar a tu empresa a maximizar sus datos a través de las herramientas de autoservicio.
¿Qué es la democratización de la analítica?
La democratización de la analítica es un método para empoderar a tu empresa al proveerles a los usuarios comerciales de toda la organización las herramientas de analítica y los conocimientos que necesitan para descubrir insights que no están fácilmente disponibles en paneles de control listos para usar o resúmenes de alto nivel. La democratización de la analítica consta de tres componentes: democratización de datos, acceso a herramientas de análisis de datos de autoservicio y capacitación. Exploremos cada uno de ellos.
Democratización de datos: ampliar el acceso a los datos
En nuestro informe de inteligencia de decisiones de 2024, encuestamos a 2800 líderes de negocios empresariales para averiguar cómo usan la tecnología para tomar decisiones. La gran mayoría de los encuestados (80 %) afirmó que el acceso a los datos mejoró su toma de decisiones.
Es posible que te estés preguntando si ampliar el acceso a los datos a más usuarios comerciales es práctico. La idea de abrir las compuertas de los datos al resto de la organización es aterradora para muchos líderes de TI o ingenieros de datos responsables de proteger los datos. Cuanta más gente tenga acceso y los usen, más cosas pueden salir mal: riesgos de seguridad, facturas de la nube, problemas de integridad de los datos, lo que se te ocurra.
Por eso es común que la gobernanza y la democratización parezcan no ir de la mano. Sin embargo, cuantas más personas accedan a los datos y los usen, más cosas pueden salir bien para tu empresa: mayor adopción por parte de los usuarios, mejora de la calidad de los datos e insights empresariales más relevantes.
La democratización y la gobernanza no son una situación de “todo o nada”.
La gobernanza no se trata de restricciones de seguridad o de bloquear a los usuarios. Por el contrario, es una perspectiva amplia que las empresas pueden usar para escalar el acceso a los datos de manera responsable. Una gobernanza efectiva incluye procedimientos como los siguientes:
- Determinar políticas de acceso a los datos: ¿los roles correctos cuentan con el nivel adecuado de permisos?
- Establecer estándares de calidad de datos: ¿los datos tienen un formato consistente en toda la organización? ¿Son precisos? ¿Cómo se utilizarán?
- Cumplir con regulaciones de privacidad de datos: ¿los datos respetan la privacidad individual y las regulaciones de terceros como el RGPD?
La gobernanza se trata de garantizar que cuando más usuarios accedan a los datos, lo hagan de manera inteligente, segura y responsable. Cuando se combina con la democratización, puede crear un valor exponencial al ayudar a los usuarios comerciales a alcanzar sus objetivos.
Cómo mejorar la democratización de datos
A medida que amplías el acceso a los datos, asegúrate de mantener los niveles correctos de permisos. Además, busca herramientas que no solo faciliten el acceso a los datos para el usuario final. La herramienta correcta también facilitará al administrador encargado de agregar licencias supervisar el uso de los datos, otorgar o restringir permisos y garantizar que todo funcione correctamente. Prioriza las capacidades de gobernanza que hagan más fáciles estas responsabilidades:
- Visibilidad: ¿es fácil ver lo que están haciendo los usuarios? ¿Puedes ver rápidamente qué trabajos se están ejecutando y cuáles están programados?
- Escalabilidad: ¿puedes crear aplicaciones previamente aprobadas que permitan a miles de usuarios hacer sus propias preguntas sin tocar los flujos de trabajo o los datos subyacentes? ¿El control de acceso basado en roles está integrado en la solución de datos para que diferentes usuarios tengan los permisos adecuados?
- Linaje de datos: ¿puedes rastrear lo que le sucedió a los datos en cada etapa y obtener un resumen sencillo de los flujos de trabajo? ¿O estás buscando entre el desorden de SQL y hojas de cálculo locales para entender lo que está pasando?
- Tu UI preferida: es posible que tus usuarios comerciales estén realizando sus tareas de datos en una plataforma sin código más apta para sus funciones, pero eso no significa que tú tengas que estar en su plataforma. Si pasas tu tiempo en Snowflake, ¿puedes supervisar la actividad de otras herramientas de datos o de Snowflake?
Ampliar el acceso a la analítica de autoservicio
Es una compensación tan antigua como el tiempo. Los equipos de TI y análisis de datos tienen disponibilidad limitada para ayudar a los usuarios comerciales a encontrar insights sobre los datos y crear paneles de control, por lo que deben priorizar a quién ayudar primero.
Mientras tanto, los profesionales de datos son expertos en ingeniería de datos, analítica y ciencia de datos, pero pueden no tener mucho conocimiento de la previsión de flujo de caja mensual o la planificación del inventario, lo que significa que pueden no entender las diferentes funciones tan bien como los expertos comerciales. En las organizaciones donde TI es la fuente primaria de insights sobre los datos, no todos los equipos empresariales obtienen los insights oportunos que necesitan, o estos pueden no ser óptimos para los usuarios finales y la forma en que toman decisiones.
Aquí es donde entra en juego la analítica de autoservicio.
Estas herramientas intuitivas, sin y con código están diseñadas para darles a los usuarios comerciales cotidianos acceso a insights basados en datos, incluso si tienen conocimientos técnicos limitados. Con plataformas de analítica de autoservicio como Alteryx, los profesionales del marketing, vendedores y expertos en su área a lo largo de toda la organización pueden profundizar en sus datos, hacer preguntas más profundas y dirigir su negocio con confianza.
Por ejemplo, el Departamento de Marketing puede optimizar las campañas digitales y segmentar los clientes en función de los perfiles de clientes que tienen el mayor valor potencial de por vida. Del mismo modo, el Departamento de Ventas puede puntuar a sus clientes potenciales para centrarse en los que tengan el mayor impacto y descubrir nuevas oportunidades de venta cruzada y adicional.
Cómo implementar la analítica de autoservicio:
- Prioriza la facilidad de uso y la escalabilidad: piensa primero en los usuarios comerciales. ¿Qué necesitan? Probablemente no tengan años de experiencia o capacitación en análisis de datos. Elige una solución de analítica de autoservicio que sea fácil de usar para que los usuarios comerciales puedan acceder a los datos rápidamente y empezar a trabajar con facilidad.
- Asegúrate de que tu solución se pueda integrar con tu infraestructura existente. Reducir la carga de trabajo de los equipos de TI y datos es una de las principales razones detrás de la democratización de la analítica. Por lo tanto, asegúrate de elegir una solución que se integre perfectamente con tu infraestructura interna y tus aplicaciones, como Salesforce, Workday, Netsuite, Tableau, Snowflake y otras. Esto ayudará a reducir la carga de los equipos de TI y datos durante los procesos de implementación e integración.
- Considera las futuras necesidades de analítica, incluida la IA: las capacidades de analítica de autoservicio están en constante crecimiento, en especial con la llegada de la IA generativa. Considera elegir una solución de analítica de autoservicio que tenga un historial comprobado de implementación de IA de manera tal que los usuarios comerciales puedan descubrir insights de sus datos de manera más sencilla y rápida.
Capacitación: la necesidad de crecimiento de los empleados
Por último, los trabajadores quieren crecer y desarrollarse. De hecho, lo necesitan. La encuesta Work in America de American Psychological Association de 2023 reveló que el 91 % de los trabajadores cree que es muy o bastante importante tener un trabajo donde haya oportunidades continuas de aprendizaje.
Este deseo persistente de los empleados por desarrollarse coincide con la rápida evolución de las habilidades. Según un informe del Foro Económico Mundial, “Seis de cada 10 trabajadores necesitarán capacitación antes de 2027, pero se estima que solo la mitad de ellos tiene acceso a oportunidades de capacitación adecuadas hoy en día”.
La capacitación es un diferenciador, una cura tanto para una fuerza laboral en constante cambio como para la creciente escasez de talento. También es la clave para ayudar a tus empleados a comprender sus datos a través de herramientas de autoservicio. Si los empleados tienen acceso a los datos y las herramientas para analizarlos, pero no la capacitación, fracasarán antes de comenzar. Si bien puedes abordar la capacitación de muchas maneras, para la democratización de la analítica, recomendamos centrarse en la alfabetización de datos y la madurez analítica.
La alfabetización de datos es la capacidad de trabajar, analizar y comunicarse con los datos. Una mayor alfabetización de datos ayuda a los trabajadores a comprender, interpretar y actuar sobre los datos en un contexto empresarial para optimizar los resultados comerciales. También se correlaciona de manera positiva con el rendimiento empresarial; según The Data Literacy Project, mejorar la alfabetización de datos conduce a un aumento del valor empresarial de entre $320 y $534 millones en comparación con las organizaciones con menor alfabetización de datos.
Por lo general, si una organización tiene capacidades analíticas más robustas, se dice que es más madura desde el punto de vista de la analítica, pero lo mismo puede decirse de los individuos, en especial cuando se aborda la madurez analítica por capacidad.
Cada etapa se basa en la anterior y ayuda a los usuarios a obtener insights cada vez mejores y más potentes a partir de los datos. Sin embargo, cada etapa es un poco más difícil que la anterior y requiere más experiencia. Aunque estas capacidades requieren tiempo para desarrollarse, el resultado vale la pena. Solo hay que preguntarle al equipo de DoorDash, que ahorró millones usando Alteryx.
Cómo capacitar a tu fuerza laboral:
Hay muchos enfoques que puedes adoptar para la capacitación, como organizar hackatones o dar acceso a tus empleados a recursos de aprendizaje y cursos a través de sitios como Udemy o Maveryx Academy. Sin embargo, los elementos más importantes son la aceptación y el compromiso. Aquí hay algunas ideas para ayudarte a empezar:
- Comprométete con el desarrollo de tus empleados: tu enfoque de capacitación debe incluir apoyo de ejecutivos, gerentes y empleados en forma de compromiso de tiempo y financiación adecuada.
- Crea un COE (centro de excelencia): considera crear un COE de analítica con miembros de RR. HH., equipos de análisis de datos, TI y otros equipos multifuncionales para mejorar y optimizar la analítica en todos los departamentos. Dentro de tu COE, los equipos y usuarios pueden colaborar, compartir recursos y mejores prácticas, y aprender de sus pares.
- Asóciate con expertos: en Alteryx, hemos trabajado con cientos de empresas para implementar la analítica de autoservicio. Nuestros paquetes de éxito con los servicios te brindan acceso a nuestro equipo dedicado, donde trabajamos junto a individuos o la organización para proporcionar capacitación, optimización de flujos de trabajo y desarrollo práctico de Alteryx en nuevos departamentos.
- Únete a una comunidad: por último, tu organización no tiene que hacerlo sola. Considera alentar a tus empleados a unirse a una comunidad. Nuestra comunidad Maveryx cuenta con más de 400,000 miembros. Puedes explorar el foro y diferentes debates para ver cómo otros equipos de datos están resolviendo sus problemas más difíciles. Incluso puedes plantear tus propias preguntas para obtener respuestas rápidas y creativas.
Empoderar a tu empresa con la democratización de la analítica
La democratización de la analítica requiere acceso a los datos y las herramientas de autoservicio, en combinación con el conocimiento para usar ambas cosas. Con la solución de analítica adecuada, este proceso puede ser aún más simple.
Alteryx es una plataforma de analítica empresarial de código simple y sin código que ayuda a los usuarios comerciales cotidianos a acceder a los datos, automatizar la preparación de datos, crear flujos de trabajo de analítica y encontrar nuevos insights mediante analítica con capacidades de arrastrar y soltar. Además, puedes mantener tus datos y los de tus clientes completamente protegidos con los últimos estándares de seguridad y certificaciones.
Ofréceles a los usuarios comerciales cotidianos la capacidad de resolver cualquier situación con la plataforma de analítica de autoservicio de Alteryx.
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