Cómo los profesionales de TI pueden implementar las mejores prácticas de análisis de datos en toda su organización

A través de la recopilación, organización y análisis de conjuntos de datos, un proceso conocido como análisis de datos, las organizaciones pueden tomar decisiones inteligentes basadas en la historia que cuentan sus datos. Desde los equipos de marketing hasta las iniciativas de transformación digital, todos los aspectos de las operaciones de una empresa pueden beneficiarse del análisis de datos.

A pesar de esto, según la investigación de Gartner, solo el 20 % de los conocimientos analíticos hasta 2022 generarán resultados comerciales ^[1] . ¿Por qué con todos los datos disponibles para las organizaciones hoy en día, todavía falta un análisis de datos perspicaz?

A menudo, el culpable es la falta de mejores prácticas que rijan el uso de datos en una organización. Los equipos funcionan en silos, los datos están desordenados y los equipos de TI quedan tensos mientras intentan mantenerse al día con las demandas de análisis.

Aquí es donde los profesionales de TI deben implementar las mejores prácticas de análisis de datos para crear un enfoque simplificado para la gestión de datos, lo que da como resultado datos más limpios, recursos optimizados e informes detallados.

En la siguiente guía, presentamos un enfoque paso a paso para implementar las mejores prácticas de análisis de datos en toda su organización. Con cada paso, puede transformar la forma en que su negocio aborda los datos y brindar un nuevo valor a su organización.

Una de las primeras cosas que debe establecer al configurar las mejores prácticas de análisis de datos es cómo su organización abordará la recopilación, la organización y el análisis de datos. En toda su empresa, hay grandes conjuntos de datos en numerosas ubicaciones.

Sin un enfoque congruente, estos datos pueden perderse, ser de difícil acceso o almacenarse sin los parámetros adecuados. El resultado final es que cuando llega el momento de analizar sus datos, se pierde una cantidad significativa de tiempo simplemente tratando de localizar y limpiar los conjuntos de datos.

Al determinar cómo su organización abordará los datos, pone a todos en el camino hacia el éxito. Hay tres estilos comunes de acercarse a los datos a considerar:

• Descentralizado : un enfoque descentralizado permite que los equipos o departamentos individuales manejen su propia gestión de datos. Cuando adopta este enfoque, es fundamental establecer parámetros sobre cómo se recopilarán, almacenarán y analizarán los datos. También deberá asegurarse de que existan pautas claras sobre cómo se realizará el análisis de datos entre departamentos.
• Centralizado : muchas organizaciones grandes invierten en un sistema de administración de datos centralizado, donde los datos de cada unidad comercial se almacenan en un lago de datos único. Desde aquí, el análisis lo realizan equipos de datos dedicados. Este enfoque facilita conjuntos de datos más limpios, ya que el equipo de datos es responsable de mantener y catalogar los datos. Sin embargo, puede tener limitaciones si el equipo se atrasa con las solicitudes de análisis de datos. Sin una amplia dotación de personal, este enfoque puede convertirse rápidamente en un cuello de botella, lo que ralentiza el proceso de análisis y generación de informes.
• Híbrido : para algunas empresas, el equilibrio se encuentra en un enfoque híbrido. Esta estrategia incluye la gestión centralizada de datos, mientras que los equipos aún conservan sus propios conjuntos de datos y tienen la capacidad de ejecutar análisis departamentales. Este enfoque puede ayudar a empoderar a los equipos para que resuelvan sus propias necesidades de datos y al mismo tiempo garantizar el acceso a los datos en toda la organización.

Tenga en cuenta que, independientemente del enfoque de estrategia de datos que adopte su organización, los requisitos de seguridad de datos siempre deben estar centralizados. Esto es fundamental para proteger su organización y garantizar el cumplimiento de los datos.

El mejor enfoque para su organización depende en gran medida de su tamaño, así como de los casos de uso empresarial específicos.

El análisis de datos siempre debe estar impulsado por objetivos comerciales claros. Sin objetivos claros, su organización podría perderse la recopilación de datos críticos. La información se puede perder ya que los equipos no tienen claro qué datos promueven el objetivo en cuestión.

Por otro lado, puede terminar enterrado en demasiados datos irrelevantes, lo que puede generar grandes cantidades de recursos desperdiciados cuando llega el momento de limpiar los datos.

Para evitar perder tiempo y dinero, trabaje con las partes interesadas clave para determinar el objetivo final de los datos de su organización. Desde aquí, puede identificar e implementar las herramientas necesarias para recopilar estos datos, organizarlos y, en última instancia, proporcionar un análisis detallado.

Al final del día, el análisis de datos se trata de resolver problemas. Hacer que sus equipos definan los problemas que desean resolver y qué datos necesitan para realizar este análisis por adelantado puede garantizar que su equipo opere de manera eficiente desde el principio.

Con demasiada frecuencia, las organizaciones confían únicamente en su departamento de TI y en los científicos de datos para la gestión y el análisis de datos. Este enfoque aislado está plagado de problemas.

Es difícil ver el panorama general cuando los equipos solicitan un análisis singular sin colaborar con equipos relacionados. Además, este enfoque puede hacer perder tiempo, ya que los equipos aislados a menudo envían solicitudes o completan el mismo análisis.

Para una mejor aceptación interdepartamental, capacite a cada persona de su organización para abordar su trabajo diario con una metodología basada en hipótesis. Cada equipo debe considerar los problemas que necesita resolver y cómo los datos podrían ayudarlos a encontrar las respuestas que buscan. Más allá de esto, los equipos deben trabajar en colaboración entre departamentos para reunir un análisis general.

La construcción de este tipo de cultura basada en datos comienza con la educación, y los equipos de TI deben comenzar desde arriba. Garantizar la aceptación de los miembros de la suite C ayuda a crear organizaciones donde las iniciativas se basan en datos. Cuando la gerencia presiona a sus equipos para que respalden estrategias y esfuerzos con datos, tiene un efecto de goteo.

En lugar de depender solo de los equipos de TI y los científicos de datos, todos los equipos pueden trabajar juntos para contribuir a una cultura donde los datos limpios y el análisis inteligente son una prioridad.

Las diferentes herramientas de datos se construyen con diferentes objetivos en mente. Elegir la herramienta adecuada marcará una diferencia fundamental en la facilidad con la que su equipo implementará las mejores prácticas en toda su organización.

Mientras compara las opciones de software de análisis de datos, hágase las siguientes preguntas:

Fuentes

1. Nuestras principales predicciones de datos y análisis para 2019, Gartner