Caso práctico
Seguir el ritmo de la oferta y la demanda de datos requiere más que esfuerzo manual Para escalar cualquier transformación analítica, las empresas deben adoptar la automatización y aprovechar sus datos al máximo.
Crecimiento de ingresos
Permite que los equipos de ciencia de datos y los usuarios de negocio se enfoquen en descubrir insights a partir de los datos que luego se conviertan en insights accionables.
Retornos en beneficios netos
Libera a los equipos de TI y ciencia de datos de los largos retrasos en las tareas de analítica y limpieza de datos.
Desarrollo profesional
Permite que los trabajadores se concentren en proyectos de alto valor y analítica avanzada, en lugar de dedicar tiempo a tareas rutinarias.
Ganancias en eficiencia
Reduce las tareas rutinarias y repetitivas, y conecta las fuentes de datos automáticamente.
Reducción de riesgos
Elimina los errores al automatizar las tareas repetitivas y manuales.
Problema comercial
Debido al acelerado crecimiento de los datos, las empresas ya no pueden depender de herramientas obsoletas como las hojas de cálculo y tablas dinámicas para obtener insights. Esas herramientas permiten estudiar una instantánea de datos históricos, pero no son lo suficientemente potentes para obtener insights sobre tendencias emergentes o hacer predicciones. Incluso en su forma más robusta, realizar analítica con estas herramientas requiere mucho trabajo, y para cuando los líderes empresariales obtienen insights de ellas, muchas oportunidades ya quedaron atrás.
Cuando se automatiza, la analítica tiene el potencial de brindarles a los encargados de tomar decisiones contexto sobre los datos y transformarlos en información útil. La automatización elimina el trabajo manual y repetitivo de convertir los datos en insights. Las empresas que automatizan la analítica pueden escalar sus operaciones de datos hacia la transformación digital.
Solución Alteryx
Automatizar cálculos es solo una de las muchas tareas que se pueden lograr con la analítica. Los flujos de trabajo pueden encadenar la analítica para completar tareas complejas en secuencias, que luego pueden hacerse repetibles. Por ejemplo, el cierre de fin de mes en contabilidad consta de pasos, cálculos y formatos de informes similares. La analítica automatizada sería ideal para quitar la parte manual del cierre de fin de mes.
Los usuarios pueden trabajar con herramientas de analítica automatizada a un alto nivel, sin tener que entender los cálculos complejos que se realizan en segundo plano. Las herramientas empoderan a los trabajadores del conocimiento, con experiencia en problemas de negocio, para aprovechar la analítica sin necesidad de contar con conocimientos especializados en ciencia de datos.
Con Alteryx, puedes hacer lo siguiente:
- Conectarte sin problemas a más de 80 fuentes de datos integradas de forma nativa desde Amazon a Oracle y Salesforce.
- Limpiar, preparar y combinar datos fácilmente desde una variedad de distintas fuentes, con o sin identificadores únicos, para ofrecer perfiles de datos unificados.
- Mejorar el rendimiento analítico de tu equipo con las guías paso a paso y el modelado asistido para desarrollar modelos, sin necesidad de contar con conocimientos de analítica o codificación.