Cómo desarrollar una cultura de analytics colaborativo

Por Manuel del Pino, presales manager Information Builders

Se habla mucho en el mercado sobre la escalabilidad de analytics pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Y cómo pueden las organizaciones ajustar sus inversiones para alcanzar el nivel de visibilidad de la información necesario para lograr el éxito empresarial?

En esencia, la escalabilidad en este sentido puede ser definida como la capacidad para integrar datos diversos de toda la organización y expandir analytics de forma que se logre un acceso más amplio y que muchos tipos de usuarios de distintos departamentos de la compañía (o de los ecosistemas de clientes o partners) puedan acceder a lo que realmente buscan cuando lo necesitan. En general las organizaciones se centran en la tecnología cuando buscan escalabilidad. Muchas de ellas tratan de integrar más fuentes de datos o desarrollar casos de uso de analytics más amplios, sin embargo pasan por alto la necesidad de definir cómo la información es compartida y distribuida en toda organización, lo que requiere un cambio hacia una aproximación más colaborativa del analytics. En esencia, un analytics colaborativo es el enlace entre un mejor acceso a los datos y una toma de decisiones más eficiente, lo que nos lleva a una inteligencia empresarial más orientada a la acción.

Soportar los cambios culturales es un componente esencial requerido para desarrollar un entorno que apoye el analytics colaborativo y que escale en toda la organización. Para lograrlo es necesario:

1. Romper los silos internos: Permitir que equipos cross-funcionales compartan analytics con otros equipos centrados en los objetivos de negocio, así como de forma más amplia con toda la compañía.

2. Incrementar la diversidad: Igual que la diversidad en el lugar de trabajo nos ayuda a identificar más oportunidades y a asegurar ideas más ambiciosas, incrementar el analytics, la diversidad de los datos, el acceso a la información y cómo las personas trabajan juntas, tendrá el mismo efecto.

3. Desarrollo holístico: En lugar de desarrollar aplicaciones para usos específicos, hay que asegurarse de que los esfuerzos en desarrollo tienen en cuenta los retos empresariales y todos sus componentes, y no solo las necesidades departamentales.

4. Aplicaciones ‘compartibles’: Asegurar que la información y las aplicaciones analíticas se pueden compartir entre diferentes grupos de usuarios requiere soluciones amigables y la integración de plataformas sociales para comentar, identificar responsabilidades y rendir cuentas.

5. Gobernanza de los datos de alcance empresarial: Los datos deben gestionarse dentro de la organización de una manera centralizada. Si diferentes equipos definen los activos de datos de forma distinta es virtualmente imposible hablar el mismo idioma y colaborar en proyectos o mirar los datos a través de la misma lente.

Alentar el analytics colaborativo ofrece un acceso a visiones más completas de funciones empresariales, a información operacional y a la capacidad de llevar a cabo acciones informadas. Así, en lugar de consumir datos sin más, colaborar en el conocimiento analítico significa que las personas pueden comentar los problemas antes de que lo sean, y tomar decisiones informadas utilizando el pensamiento grupal. Además, de este modo se apoya la escalabilidad en toda la compañía.

Crear un cambio cultural es un reto para las empresas incluso en el mejor de los tiempos. A veces, integrar información orientada a la acción y analytics colaborativo puede ser complicado porque las organizaciones pueden ver la colaboración como una iniciativa separada del análisis. Lograr un analytics colaborativo exitoso requiere un cambio en la cultura y darse cuenta de que las capacidades de colaboración son una parte importante de cualquier evaluación de software.

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