La inteligencia empresarial de autoservicio (BI) es un enfoque para el análisis de datos que permite a los usuarios comerciales acceder y examinar conjuntos de datos, incluso si no tienen experiencia en BI o funciones relacionadas, como minería de datos y análisis estadístico. Las herramientas de BI de autoservicio permiten a los usuarios filtrar, ordenar, analizar y visualizar datos sin involucrar a los equipos de TI y BI de una empresa.
Las organizaciones están implementando capacidades de BI de autoservicio para facilitar a los empleados, desde los ejecutivos hasta los trabajadores de primera línea, extraer información empresarial útil a partir de los datos recopilados en los sistemas de BI. El objetivo principal es tomar decisiones más informadas que conduzcan a resultados comerciales positivos, como: B. mayor eficiencia, mejor satisfacción del cliente y mayores ventas y ganancias.
BI tradicional frente a autoservicio
Mediante el uso de herramientas y procesos de BI tradicionales, el equipo de BI o TI realiza el análisis de datos para los usuarios comerciales. Con este enfoque, los usuarios solicitan nuevas consultas analíticas que un analista de BI u otro profesional de BI escribe y ejecuta para ellos. Asimismo, los usuarios solicitan nuevos informes y tableros de BI.típicamente a través de un proceso de registro de requisitos iniciado por los empleados de BI.
Una vez que se aprueba un proyecto, que en algunos casos puede llevar semanas, el equipo de BI prepara los datos necesarios o, si es necesario, trabaja con TI para extraerlos de los sistemas de origen, transformarlos, limpiarlos y cargarlos en el almacenamiento de datos u otro almacenamiento de datos. Luego, el equipo de BI crea consultas para producir los resultados de análisis solicitados y crea un panel o informe para mostrar la información.
Por el contrario, un entorno de BI de autoservicio permite a los analistas de negocios, ejecutivos y otros usuarios ejecutar consultas ellos mismos y crear sus propias visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes. Debido a que algunos de estos usuarios pueden no ser expertos en tecnología, la interfaz de usuario del software de análisis de autoservicio debe ser intuitiva y fácil de usar. Sin embargo, los sistemas de BI de autoservicio deben satisfacer las necesidades tanto de los usuarios ocasionales que solo deseen ver datos como de aquellos que son usuarios avanzados con más conocimientos técnicos.
Se debe brindar capacitación para ayudar a los usuarios de autoservicio a comprender qué datos están disponibles y cómo se pueden consultar y utilizar para tomar decisiones comerciales basadas en datos. En muchos casos, los miembros del equipo de BI brindan soporte continuo a los usuarios según sea necesario y promueven las mejores prácticas de BI en toda la empresa.
¿Cuáles son los beneficios de la BI de autoservicio?
Las empresas pueden beneficiarse del acceso a datos avanzado y las capacidades de análisis de la BI de autoservicio de varias formas. Los beneficios potenciales incluyen:
- Mejor uso de los recursos de TI y BI. Dado que los usuarios empresariales pueden realizar sus propios análisis ad hoc, la BI de autoservicio libera a los equipos de TI y BI de una empresa de la creación de la mayoría de consultas, visualizaciones, paneles e informes. Esto les permite centrarse en prioridades y tareas de mayor valor que requieren más habilidades técnicas, como: B. curar registros para usuarios comerciales y generar consultas complejas.
- Análisis de datos y toma de decisiones más rápidos. Las capacidades de autoservicio ayudan a reducir los cuellos de botella en los programas de BI al trasladar el trabajo de análisis a los usuarios comerciales en lugar de a un pequeño número de profesionales de BI. Esto, a su vez, acelera los procesos comerciales, ya que los usuarios pueden analizar los datos más rápidamente y luego tomar decisiones y actuar.
- Una organización basada en datos. A medida que más ejecutivos, gerentes y empleados utilizan herramientas de BI, los sistemas de autoservicio pueden ayudar a crear una cultura totalmente basada en datos tanto en la C-suite como en las operaciones comerciales.
- Ventajas competitivas. El uso ampliado de datos y la toma de decisiones acelerada pueden hacer que una empresa sea más ágil en general, lo que puede ayudar a crear o mantener una ventaja competitiva en el mercado, especialmente cuando el uso de herramientas de autoservicio es más grande y más exitoso que esfuerzos similares de empresas. competidores.
¿Cuáles son los desafíos de la BI de autoservicio?
Las implementaciones de BI de autoservicio también plantean una variedad de desafíos para las empresas. Los obstáculos y barreras para una iniciativa de autoservicio exitosa incluyen:
- Falta de aceptación por parte de los usuarios empresariales. Al igual que los entornos de BI tradicionales, los entornos de autoservicio pueden verse reprimidos por la oposición de los ejecutivos y gerentes que desean seguir basando sus decisiones en su propio conocimiento e intuición. Las aplicaciones de BI de autoservicio sin interfaces fáciles de usar también pueden afectar la aceptación del usuario.
- Resultados de análisis inexactos. Las consultas de autoservicio pueden dar lugar a resultados deficientes debido a registros incompletos o errores de datos que no se han identificado y corregido. También existe el riesgo de información inconsistente cuando usuarios separados trabajan con diferentes versiones de los mismos datos o filtros y los preparan para el análisis de diferentes maneras. Estos problemas pueden generar confusión sobre los resultados de BI y, en última instancia, decisiones incorrectas.
- Seguridad de datos, protección de datos y cuestiones éticas. El acceso avanzado a los datos que proporciona el BI de autoservicio puede causar problemas si no existe una protección de datos sólida para la seguridad de los datos y no existe una política de administración de datos efectiva. Por ejemplo, los usuarios no autorizados podrían acceder a datos confidenciales o hacer un mal uso de los datos de una manera que viole las regulaciones de protección de datos y los estándares de ética corporativa.
- Despliegues incontrolados. Los entornos de BI de autoservicio pueden complicarse sin una supervisión y supervisión centralizadas por parte del equipo de BI. Cuando las empresas implementan sistemas de BI en sus propios silos de datos inconsistentes, múltiples herramientas de BI y costos incontrolados pueden dificultar que las capacidades de autoservicio escalen de manera efectiva y eficiente.
Para evitar o superar estos desafíos, una empresa debe comenzar con una estrategia de BI bien planificada, incluida una arquitectura de BI sólida que establezca estándares de tecnología y gobierno. Estos elementos fundamentales pueden ayudar a garantizar que la empresa tenga la infraestructura y los conjuntos de datos adecuados para respaldar el uso de herramientas de BI de autoservicio en toda la organización.
Además, un programa de capacitación en BI no solo debe capacitar a los empleados para que utilicen sistemas de autoservicio, sino también cómo encontrar los datos comerciales que necesitan y crear visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes efectivos. Mientras tanto, la política de gobernanza de datos debe definir métricas importantes de calidad de datos. Políticas de gestión, acceso y uso de datos; Métodos para compartir informes y cuadros de mando; y cómo se garantizan la seguridad y la protección de los datos.
Ejemplos de herramientas de BI de autoservicio
Tableau, Qlik y Tibco Spotfire fueron de los primeros en ofrecer herramientas de visualización de datos y BI de autoservicio. Ahora, los proveedores de software que solían ofrecer herramientas de BI tradicionales para analistas experimentados también ofrecen herramientas de autoservicio. De hecho, la consultora Gartner caracteriza una plataforma de BI y análisis moderno como un conjunto de herramientas fáciles de usar que respaldan todo el flujo de trabajo de análisis de datos, con énfasis en el autoservicio y el análisis avanzado para encontrar, preparar y preparar a los usuarios. analizar datos.
Microsoft Power BI es otra conocida plataforma de BI de autoservicio. Algunas de las muchas otras opciones de autoservicio disponibles para los usuarios provienen de IBM, Oracle, SAP y SAS, así como de proveedores como AWS, Domo, Looker Unit de Google, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot y Yellowfin. Salesforce, que adquirió Tableau en 2019, también ofreció su propio software de BI, que ahora está integrado en la línea de productos Tableau. Information Builders también fue un proveedor de BI notable antes de que Tibco lo comprara a principios de 2021.
La facilidad de uso, la sofisticación y la funcionalidad difieren para las herramientas de BI de autoservicio de cada proveedor. Por ejemplo, algunas plataformas se pueden usar principalmente para paneles y visualizaciones simples, en lugar de análisis de datos más sofisticados y tareas relacionadas, como preparación de datos de autoservicio, descubrimiento de datos y exploración visual interactiva.
Funciones comunes de las herramientas de BI de autoservicio
Las principales funciones del software de BI de autoservicio incluyen consultas ad hoc, visualización de datos, diseño de tableros y funciones de informes. El software puede ser utilizado como una herramienta de informes de autoservicio relativamente simple por gerentes y empleados en operaciones que solo necesitan ver cierta información, mientras que los usuarios más avanzados pueden usar las capacidades de consulta y diseño para compartir los resultados del análisis con otros.
Las herramientas de autoservicio también ofrecen otras funciones, ya sea como elementos estándar o como complementos opcionales. Algunos de estos elementos incluyen:
- Conexiones a varias fuentes de datos para acceder a datos relevantes;
- Funciones para el intercambio de datos y la colaboración;
- Funciones de modelado y curación de datos;
- Soporte para ejecutar aplicaciones de BI en dispositivos móviles;
- Herramientas de narración de datos para crear presentaciones narrativas;
- Mapeo y funcionalidad geoespacial;
- Software de preparación de datos y catálogo de datos; y
- Modelado predictivo para análisis hipotéticos de varios escenarios.
Observe las tendencias de BI de autoservicio
Las tecnologías de analítica aumentada se están convirtiendo cada vez más en componentes centrales de las plataformas de BI de autoservicio. Estos incluyen funciones de consulta en lenguaje natural que eliminan la necesidad de escribir consultas en SQL u otros lenguajes de programación, así como algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que se pueden usar para identificar datos relevantes, explicar el significado de los elementos de datos, automatizar el proceso de preparación de datos, y sugerir tipos adecuados de visualizaciones de datos. Gartner predice que la analítica avanzada será «omnipresente» en las herramientas de BI para 2022.
Otras tendencias notables incluyen la introducción de herramientas de desarrollo de código bajo y sin código por parte de los proveedores para facilitar la creación de aplicaciones de BI, así como soporte adicional para entornos de múltiples nubes para plataformas de BI. En general, el uso de la nube para BI y análisis está creciendo: en su informe del Cuadrante Mágico de 2021 para Plataformas de Inteligencia Comercial y Análisis, Gartner dijo que «la gran mayoría» del nuevo gasto en sistemas de BI está en implementaciones en la nube.
El Business Application Research Center (BARC), una firma de analistas centrada principalmente en BI y software de gestión de datos, dijo que 2.865 usuarios, consultores y proveedores que encuestó en 2020 tenían BI de autoservicio en una lista de las tendencias de BI más importantes en el quinto lugar. La adquisición y visualización de datos, así como el establecimiento de una cultura basada en datos, los cuales están estrechamente vinculados al BI de autoservicio, fueron el número 2 y el número 3 según el informe de BARC «BI Trend Monitor 2020». Calidad de los datos y la gestión de datos maestros ocupó el primer lugar, mientras que la gobernanza de datos ocupó el cuarto lugar.
