3 cosas que debes saber para dominar las aplicaciones bi de autoservicio

Si bien se hizo mucho hincapié en las aplicaciones de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio y en la democratización de los datos durante el apogeo de Big Data, ahora no se sabe mucho sobre nada de eso. Es como si todas estas cosas fueran tan rutinarias y tan profundamente arraigadas en el trabajo diario que ya no es necesario seguir discutiendo. El zumbido se ha desvanecido y, al parecer, el mundo ha pasado a cosas más fantásticas y fantásticas, como el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo y todo lo relacionado con la inteligencia artificial (IA).

Pero esa no es la realidad para los analistas de negocios y los usuarios de línea en todas las filas de las empresas de todo el mundo hoy. Si bien las aplicaciones de BI de autoservicio se han materializado, muchas aún dejan a los usuarios atrapados entre una roca estadística y un lugar difícil visualizado. ¡No temas, la ayuda está aquí!

Punteros de supervivencia de hoja de cuna

Si no puede o no hace cálculos matemáticos más allá de calcular propinas como un porcentaje de su factura de cena, dividir la factura entre varios comensales o equilibrar su cuenta corriente una vez que llegue a casa, no se preocupe. De hecho, muchas personas no pueden, o al menos no lo hacen, esas cosas sin la ayuda de una aplicación. Ciertamente, no está solo en ser un poco desconcertado sobre cosas como algoritmos, ciencia de datos y estadísticas. E incluso si no está desconcertado por ninguna de esas cosas, tal vez simplemente no quiera hacerlas. No todos consideran que eso sea divertido y eso también está perfectamente bien.

Las notas de la cuna para aquellos que encuentran estadísticas aborrecibles o simplemente impenetrables son las mismas: quédese con las aplicaciones de BI de autoservicio que funcionan desde consultas en lenguaje natural o que han automatizado todo el proceso de minería de datos hasta la selección de visualizaciones de datos. Dichas aplicaciones incluyen IBM Watson Analytics y Salesforce Einstein Analytics, respectivamente. Y, por qué sí, ambos están impulsados ​​por la IA.

Las aplicaciones como estas también tienen sus limitaciones, y encontrará esas limitaciones detalladas en nuestras herramientas de BI de autoservicio y resúmenes de revisión de herramientas de visualización de datos. Pero incluso con sus inconvenientes, son herramientas perfectas para los matemáticamente desafiados y aquellos que aparentemente son alérgicos a las estadísticas.

¿Las aplicaciones de BI de autoservicio no hacen las matemáticas?

¿Por qué sí? ese es el punto central detrás de estas aplicaciones. Son asistentes virtuales en parte automatizados para expertos humanos que solo quieren los hechos para que puedan oscurecer el resultado final. ¡Por lo tanto, allí! Estás fuera del gancho, más o menos, tal vez. No tiene que sufrir recuerdos de los horrores universitarios del álgebra lineal y las estadísticas porque hay todas estas aplicaciones para eso.

Desafortunadamente, aún necesita comprender cómo funcionan esas cosas al menos. Si simplemente no puede obligarse a volver a visitar o actualizar sus habilidades en esta área, consulte las notas de la cuna anteriores.

Si prefiere ser el talento más buscado en su campo, el hotshot más candente del equipo y el maestro de la magia de datos en el trabajo en su empresa, pero no quiere obtener el título de científico de datos, luego tome un curso rápido en línea para mejorar su comprensión de las estadísticas. Algunos ejemplos de proveedores de educación en línea para estadísticas básicas y avanzadas incluyen Khan Academy, Statistics.com y Udemy.

No, no necesita un título en estadísticas para usar aplicaciones de BI de autoservicio; basta con tener un conocimiento práctico de lo que significan los términos y cuáles son los conceptos. Entonces, incluso unos pocos podcasts, tal vez como esta serie, pueden ser suficientes para llevarlo por el camino correcto.

Cuanto más entienda sobre estadísticas, mejor estará. Por lo menos, comprenderá mejor qué datos necesita usar, por qué necesita descartar valores atípicos, qué datos asignar a qué eje al trazar un gráfico y cómo dar forma a una consulta útil. También tendrá mucha más confianza en el análisis si sabe qué buscar. "Debe estar seguro de que existen los procesos y controles correctos para garantizar que los datos sean precisos", dice Mike Duensing, Director de Tecnología y Vicepresidente Ejecutivo de Ingeniería de Skuid. "Como ejemplo, no desea presentar una tendencia a su equipo ejecutivo que esté actualizada con su herramienta de BI de última generación, solo para descubrir más tarde que está completamente equivocada".

Las 3 cosas que necesitas saber

Suponiendo que ya haya elegido una de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial o una de las aplicaciones de BI de autoservicio más orientadas a las matemáticas del usuario, las siguientes son tres cosas que debe saber para aprovechar al máximo las aplicaciones de BI de autoservicio.

1. La alfabetización de datos es algo real que debes tener. Sí, lo mencionamos anteriormente en la discusión sobre el valor de ciertas habilidades matemáticas. Pero es importante explicar también qué es la alfabetización de datos y las habilidades en las que probablemente deba enfocarse para mejorar su puntaje general. "El MIT y la Universidad de Emerson definen la alfabetización de datos como la capacidad de leer, trabajar, analizar y discutir con datos", señala James Fisher, vicepresidente de marketing global de productos de Qlik. A continuación, explica cada habilidad:

a) Lectura de datos: implica comprender qué datos son y qué aspectos del mundo representa.

b) Trabajar con datos: implica crearlos, adquirirlos, limpiarlos y administrarlos.

c) Análisis de datos: implica filtrar, ordenar, agregar, comparar y realizar otras operaciones analíticas de este tipo.

d) Discutir con datos: implica el uso de datos para respaldar una narrativa más amplia destinada a comunicar un mensaje a un público en particular.

"Si hay una conclusión de 15 años de trabajar con organizaciones y datos, es esto: a los usuarios de negocios les encanta encontrar historias en sus datos, y cortarán y cortarán sin parar para obtenerlos", dice Adam Nathan, fundador y CEO de Brainbox Consulting, que recientemente se vendió a Logic20 / 20. "Donde luchan es traducir lo que es interesante en lo que es accionable. De la misma manera, a 50, 000 fanáticos de un juego de béisbol les encanta ver las estadísticas de los jugadores en el Jumbotron; muy pocos de ellos tienen la habilidad para jugar Moneyball".

2. Las preguntas correctas son todo. Las aplicaciones de BI de autoservicio son asistentes de aplicaciones parcialmente automatizadas. Esto significa que, normalmente, usted es quien debe pensar en la pregunta (también conocida como la consulta). Formar esa consulta es muy importante porque la respuesta es tan útil como la pregunta. Una excepción a esta regla son las aplicaciones especializadas como el mencionado Salesforce Einstein Analytics, que se enfoca en datos de ventas y gestión de relaciones con el cliente (CRM) y, por lo tanto, puede automáticamente, a través de Einstein, predeterminar lo que querrá saber de sus ventas y datos de los clientes. Otro ejemplo de una aplicación de BI especializada es Google Analytics con su enfoque en el sitio web y los datos móviles. Nuevamente, el conjunto de datos es de un tipo bien definido y las consultas son predecibles y, por lo tanto, preestablecidas.

¿No está seguro de por dónde comenzar en la configuración de su consulta para una aplicación de BI de uso más general? Por lo general, los indicadores clave de rendimiento (KPI) de su empresa o industria son un buen punto de partida, ya que definen el análisis que ya se sabe que es útil. Puede comenzar por capas o agregar preguntas relacionadas o nuevas desde allí. "Los KPI pueden ser métricas únicas, como ingresos totales, o métricas compuestas, como ingresos por usuario activo", dice Ariel Michaeli, cofundador y CEO de Appfigures. "Por lo tanto, es importante que la plataforma de BI tenga la capacidad de utilizar múltiples métricas".

No permita que la etiqueta de "autoservicio" en estas aplicaciones de BI le impida pedir ayuda a TI o a un analista comercial experimentado. "¡Si no puede encontrar una métrica que está buscando, pregunte! Es posible que no haya sido parte del lanzamiento inicial de su solución de BI", dijo Doug Bordonaro, jefe de evangelistas de datos de ThoughtSpot. "Un analista podría estar feliz de agregarlo rápidamente para usted".

Y, mientras que la elaboración de la consulta que usará es crucial, también lo es anticipar las preguntas que probablemente surjan después de presentar los resultados del análisis de datos, ya que eso puede llevarlo a realizar un análisis más detallado. "Asegúrese de que puede responder las seis preguntas que las personas tienen más probabilidades de hacer porque preguntarán", aconseja Lucio Daza, director de marketing técnico de productos en AtScale.

3. Los datos son el alfa y el omega de todo el ejercicio. Mucho depende de los datos que elija usar. Es el usuario quien elige, carga y limpia los datos, así que sí, la responsabilidad recae principalmente en usted. El viejo adagio "basura adentro, basura afuera" todavía se aplica. Como dice Olivia Duane Adams, directora de atención al cliente y socia fundadora de Alteryx: "Comprender su pregunta lo llevará de vuelta a los datos en sí, como saber qué datos se necesitan y dónde podrían vivir. Después de todo, los datos no crean información hasta que lo analices ".

Debe pensar en el proceso, desde la selección de datos hasta la formación de consultas, antes de hacer algo con la aplicación. De lo contrario, solo estás pescando. No es que la exploración de datos no tenga su lugar. Pero, si necesita información específica rápidamente, es mejor asegurarse de estar en el estanque correcto y llevar el cebo correcto antes de lanzar la primera línea. Recuerde que usted es el experto en la materia (SME), no la máquina. Usa tu talento y experiencia para descubrir qué datos necesitas y ponerlos en forma antes de decirle al software que haga el trabajo analítico.

Entonces, ¿qué haces si te mueves totalmente como una PYME pero también eres un novato completamente perdido al seleccionar datos y usar una aplicación de BI de autoservicio? "Conozca a su usuario avanzado local", dice Bordonaro de ThoughtSpot. "Lo más probable es que haya alguien sentado muy cerca de usted que pueda mostrarle cómo comenzar, ya que la barrera para el aprendizaje es mucho menor que los productos tradicionales de BI".