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Facilidad de uso es principal prioridad al seleccionar herramientas analíticas de autoservicio
Muchos factores entran en la elección de una herramienta de BI fuerte y moderna. Pero varios usuarios dicen que la facilidad de uso superó todas las otras consideraciones para ellos en la selección de un software de autoservicio.
Cuando se trata de implementar herramientas de autoservicio de análisis, una cosa importa por encima de casi todo: la facilidad de uso.
"Tenía que ser fácil", dijo Lige Hensley, CTO de Ivy Tech Community College en Indianápolis, discutiendo el software de autoservicio ahora en uso allí. "Queríamos que fuera tan rápido y tan intuitivo que, cuando los usuarios jueguen con él, harán más preguntas".
Hay ciertamente mucho a considerar al elegir una herramienta de autoservicio para la inteligencia de negocio y la analítica. La calidad de las visualizaciones de datos es importante, así como la capacidad de compartir y colaborar en los informes. Pero la facilidad de uso para los trabajadores no técnicos es primordial, dijo Hensley y otros asistentes a la Cumbre Gartner Data & Analytics 2017 en Grapevine, Texas.
Ivy Tech, una gran universidad comunitaria que presta servicios en el estado de Indiana a través de más de 30 campus, implementó recientemente una herramienta de autoservicio de BI y analítica de Pentaho. Hensley y su equipo usan las capacidades de preparación de datos del software para mantener 40 conjuntos de datos curados para usuarios finales en todos los departamentos de la universidad, incluyendo ayuda financiera, registro y recaudación de fondos.
Énfasis en la facilidad de uso
Los empleados de esos departamentos pueden utilizar la herramienta para crear sus propios informes y compartirlos en grupos de trabajo o con otros departamentos. El énfasis en los informes dirigidos por los usuarios es por qué el equipo de TI priorizó la facilidad de uso, dijo Hensley.
Para Debra Taylor, consultora de arquitectura de TI en Nationwide Mutual Insurance Co., la facilidad de uso fue un factor decisivo al elegir una herramienta de autoservicio de análisis. En una presentación en la conferencia, Taylor no mencionó el software de Nationwide eligió, pero dijo que su equipo evaluó siete proveedores diferentes, seleccionando uno para un proyecto de prueba de concepto. La herramienta se convirtió en la elección para un despliegue a gran escala, en gran parte debido a su facilidad de uso.
"Es ese elemento humano donde alguien dice: ‘Sí, eso funciona para mí’”, dijo. "Ese fue un gran requisito".
La herramienta está siendo utilizada ahora por departamentos de Nationwide, incluyendo seguros, finanzas y operaciones. Antes de incorporar el nuevo software, los equipos de negocios de la compañía de seguros de Ohio hacían la mayor parte de sus informes de datos en Excel, que solo puede llegar hasta cierto punto como una herramienta de análisis, pero, sin embargo, es considerada fácil de usar por aquellos familiarizados con ella. Taylor dijo que alcanzar objetivos de adopción con la nueva herramienta y alejar a la gente de Excel exigía que el software elegido fuera igual de simple y utilizable.
Entender lo que los usuarios finales quieren
La implementación de herramientas de análisis de autoservicio fáciles de usar es algo más que solo seleccionar el software adecuado. En otra presentación en la conferencia, Chris Jones, arquitecto de soluciones de Tableau en ExxonMobil, dijo que es importante entender a los usuarios finales al desarrollar capacidades.
"Tienes que sentarte con tus usuarios", dijo. "Entrevístelos. Entienda lo que funciona para ellos y lo que no funciona".
Jones y su equipo implementaron recientemente el software de Tableau en el departamento de seguridad, protección, salud y medio ambiente de ExxonMobil. Dijo que al desplegar Tableau, era importante evitar simplemente replicar lo que los usuarios ya estaban haciendo en Excel u otro software que el departamento pudo haber traído por su cuenta. Las diferentes herramientas tienen diferentes puntos fuertes, y el punto de las herramientas de autoservicio de análisis es que pueden hacer más que las hojas de cálculo, señaló Jones.
Sin embargo, hay una línea fina entre empujar funcionalidad más avanzada y dar a la gente lo que quieren, sobre todo si está quitando algo que ya encuentran útil. Jones dijo que invertir tiempo en la investigación por adelantado, entender lo que los usuarios necesitan y sentarse con un bolígrafo y papel para esbozar cómo los cuadros de mando deberían funcionar, en lugar de saltar al extremo del software, puede ofrecer resultados efectivos.
"Cuando sales y recoges requisitos como en un modelo de BI tradicional, terminas teniendo que hacer esto de todos modos, así que invierta en el trabajo por adelantado", dijo.