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Los 4 puntos imprescindibles para el análisis de datos automatizado

Raona

Raona

| 25 septiembre, 2018

Para poder establecer una base sólida de analíticas de autoservicio y BI, Gartner recomienda enfocar los esfuerzos en cuatro puntos fundamentales:

1) Alinear las iniciativas de autoservicio con los objetivos de la organización y relacionar con anécdotas sobre casos exitosos y medibles. Es importante confirmar el valor de una visión de autogestión de analíticas y BI, comunicar el impacto que causará y vincular su éxito directamente con resultados positivos para la organización.

2) Involucrar a los usuarios de negocio en el diseño, desarrollo y soporte del autoservicio. Crear y ejecutar una iniciativa de autoservicio exitosa significa mantener la sinergia entre el equipo de TI y los usuarios de negocio. No existe una solución técnica para generar confianza, pero un proceso formal de colaboración desde el comienzo de la implementación de una iniciativa de autoservicio será un gran paso para ayudar a que el equipo de TI y los usuarios de negocios comprendan las necesidades del otro.

3) Adoptar un abordaje flexible y ágil al gobierno de los datos. El éxito de una iniciativa de autoservicio dependerá en gran medida de que el modelo de gobierno de datos y analíticas tenga la flexibilidad suficiente para permitir que los usuarios del autoservicio exploren libremente las analíticas. Los entornos rígidos e inflexibles desalentarán a los usuarios ocasionales. Por otra parte, si no hay un gobierno de los datos los usuarios estarán abrumados por informaciones irrelevantes, o se correrá el riesgo de incumplir la normativa.

4) Equipar a los usuarios de la compañía para lograr el éxito con las analíticas por autoservicio mediante un plan de integración. Los líderes de datos y analíticas deben ayudar a los usuarios entusiastas del autoservicio con la orientación adecuada para que se pongan en marcha rápidamente, así mismo mostrarles cómo aplicar las nuevas herramientas a sus problemas de negocio específicos. Un plan formal de integración ayudará a automatizar y estandarizar este proceso.

Descubre más sobre el análisis de datos en nuestra sección Collaborative BI.

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