Inteligencia de negocios de autoservicio
La inteligencia de negocios (business intelligence o BI) de autoservicio es un enfoque del análisis de datos que permite a los usuarios de negocios acceder y trabajar con datos corporativos, incluso si no tienen experiencia en análisis estadístico, BI o minería de datos. Las herramientas de BI de autoservicio permiten a los usuarios filtrar, clasificar, analizar y visualizar datos sin involucrar a los equipos de BI y de TI de la organización.
Las empresas impulsadas por datos implementan capacidades de BI de autoservicio para permitir que los usuarios de negocios usen y se beneficien fácilmente de la información que recopilan e impulsen resultados empresariales positivos, como una mayor eficiencia, ganancias para los clientes o mayores ganancias.
BI tradicional vs. autoservicio
Con las herramientas de BI tradicionales, los científicos de datos y los equipos de TI controlan el acceso a los datos. Los usuarios que solicitan nuevos informes y paneles de control envían una lista de requisitos de negocios; una vez que se aprueba el proyecto –lo que puede llevar semanas– los datos se extraen, se transforman y se cargan en un almacén de datos operacional. El equipo de TI o BI produce el informe o el panel.
A la inversa, una arquitectura de BI de autoservicio es utilizada por personas que pueden no ser expertos en tecnología; por lo tanto, es imperativo que la interfaz de usuario (UI) para el software de análisis de autoservicio sea intuitiva. Los paneles de control y la navegación fáciles de usar deben satisfacer las necesidades de los usuarios ocasionales (aquellos que pueden necesitar acceder a los datos, pero no generar informes) y de los usuarios avanzados (usuarios más inteligentes, responsables de no solo acceder y analizar los datos, sino también de hacer informes ad hoc). Lo ideal es que se brinde capacitación para ayudar a los usuarios a comprender qué datos están disponibles y cómo se puede consultar esa información para tomar decisiones basadas en datos para resolver problemas de negocios.
Una vez que el departamento de TI ha configurado el almacén de datos y los almacenes de datos que soportan el sistema de BI, los usuarios de negocios deben poder consultar los datos y crear informes personalizados con poco esfuerzo.
Beneficios y retos del autoservicio de BI
Permitir que los usuarios finales tomen decisiones basadas en sus propias consultas y análisis libera a los equipos de BI y de TI de la organización de crear la mayoría de los informes; en cambio, pueden centrarse en otras tareas que ayudarán a la organización a alcanzar sus objetivos. El aumento de la agilidad y la eficiencia pueden ayudar a los usuarios y departamentos de negocios a actuar sobre la información de datos más rápido.
Sin embargo, la recopilación y el análisis de solicitudes de características de la herramienta de BI de autoservicio de los usuarios de negocios puede ser agotador y llevar mucho tiempo. Además, si bien el autoservicio de BI alienta a los usuarios a basar las decisiones en los datos en lugar de en la intuición, el acceso a los datos que proporciona puede causar problemas, como análisis e informes inexactos, si no existe una política de gobernabilidad de los datos. Entre otras cosas, la política debe definir las métricas clave para determinar el éxito, qué procesos se deben seguir para crear y compartir informes, qué privilegios son necesarios para acceder a datos confidenciales y cómo se mantendrá la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos.
Ejemplos de herramientas de BI de autoservicio
Los proveedores de software de análisis que alguna vez ofrecieron herramientas de BI para analistas ahora también ofrecen herramientas de BI de autoservicio. Algunas de las muchas opciones de análisis de autoservicio provienen de proveedores como Birst, Domo, Google, IBM, Microsoft, Qlik, Salesforce, SAP, Sisense y Tableau.
La facilidad de uso, la sofisticación y las funciones son diferentes para la herramienta de BI de autoservicio de cada proveedor. Algunas plataformas pueden utilizarse principalmente para cuadros de mandos y visualizaciones simples en lugar de tareas más complicadas, como la preparación de datos de autoservicio, el descubrimiento de datos o la exploración visual interactiva.
