En su último estudio sobre las prioridades tecnológicas de los CIO (elaborado tras encuestar a más de 3.000 directivos) la firma de análisis Gartner ya apuntaba que la analítica de datos y el business intelligence son las tecnologías más diferenciadoras y en las que más foco están poniendo de cara a los años venideros. No obstante, esta tecnología no solo se adoptará con gran fruición por parte de los expertos tecnológicos sino, sobre todo, por los usuarios de negocio, que cada vez emplean más las plataformas de BI como autoservicio, mucho más fáciles de utilizar y económicas que las tradicionales soluciones de análisis de datos.
“La tendencia de la digitalización está impulsando que haya una demanda de analítica en todas las áreas de cualquier empresa y organización pública moderna –explica Carlie J. Idoine, directora de análisis de Gartner–. Los rápidos avances en inteligencia artificial, Internet de las cosas y analítica y BI bajo el modelo del software como servicio hacen más fácil y económico que nunca la mejora de la toma de decisiones a perfiles que no sean especialistas en las plataformas tecnológicas de análisis”.
El problema de que estos perfiles utilicen este tipo de herramientas es que, al final, no haya una estrategia de análisis de datos clara, de modo que no puedan extraer el máximo partido de los datos, al no tener ni la experiencia ni las habilidades necesarias para hacerlo. ¿Cómo solventar esta realidad entonces?
Claves para evitar el caos en la estrategia del dato
Para que el uso de estas herramientas de analítica y BI de tipo autoservicio funcionen y den buenos resultados al negocio, Gartner hace varias recomendaciones, sobre todo identificar los cambios organizacionales y de procesos que sean precisos antes de empezar a usar estas herramientas.
En concreto, desde Gartner apuntan cuatro consejos: alinear las iniciativas de autoservicio con los objetivos de la organización; involucrar a los usuarios de negocio en el diseño, desarrollo y soporte de la plataforma autoservicio; tener una aproximación flexible en lo que respecta al gobierno del dato; y desarrollar un plan de acción que guíe a los usuarios de negocio en su empleo de las herramientas de analítica y BI como servicio.
Fuente: Sitio español Computer World.
