Transformando la resolución de problemas basada en analítica: Adopte estrategias innovadoras

Hay formas de hacer que obtener valor de los insights sea más fácil. Durante años, las empresas han sentido la presión de "transformarse digitalmente", y esas presiones solo han aumentado durante este tiempo sin precedentes en el que tantas empresas se ven obligadas a mover sus operaciones a entornos virtuales. El nuevo coronavirus ha forzado a muchas empresas a cambiar el foco, reconsiderar sus líneas de tiempo existentes y reevaluar su forma de operar. Las empresas que mejor han resistido esta crisis son aquellas que habían priorizado la digitalización de su negocio; en particular, las que habían invertido en analítica y automatización. Sin embargo, la IA sigue siendo una zona gris para muchos líderes empresariales de todos los sectores. ¿Cómo, al avanzar hacia una nueva normalidad, podemos hacer que los datos y la analítica sean más accesibles para la resolución de problemas?

Para tener éxito, las empresas deben adaptar su mentalidad. La narrativa de la reapertura es demasiado simplista; más bien, debemos "reimaginar" el negocio a medida que el mundo a nuestro alrededor cambia y evoluciona. Solo con insights frescos basados en datos centrados en eficiencias operativas, las empresas reimaginarán con éxito lo que hacen. Pueden forjar un camino nuevo y emocionante abrazando insights de negocio alimentados por datos y dirigidos por analítica.

Sin embargo, la resolución de problemas hoy exige una nueva cultura y una nueva forma de pensar para encontrar estos insights más rápido y de forma más efectiva, y es hora de un catalizador de software audaz y unificador que desplace el parche de soluciones de analítica de datos existentes y derribe las barreras entre los equipos de negocio.

En 1969, la NASA puso al hombre en la luna usando una regla de cálculo, pero nos preocuparíamos si hicieran lo mismo hoy. Eso es porque no deberíamos hacer el trabajo de hoy con los instrumentos del pasado. El procesamiento de datos y la analítica no son diferentes.

Automatización de procesos

El espacio empresarial ha sido durante mucho tiempo un centro de innovación. En todo el mundo, tecnologías inteligentes basadas en datos ahora potencian la toma de decisiones humana mientras liberan a los trabajadores de la tediosa de tareas básicas. Es la sinergia definitiva de la intuición humana y el insight analítico. A medida que más organizaciones evolucionan hacia una cultura liderada por tecnología y datos, la velocidad a la que los sistemas inteligentes pueden escalarse en todas las partes de un negocio ha surgido como la verdadera medida del éxito empresarial.

Sin embargo, un desequilibrio de información sigue existiendo para muchas empresas. A medida que la cantidad de datos recopilados explota, la mera cantidad abruma la capacidad de los sistemas heredados para procesarlos y derivar resultados valiosos. No solo eso, sino que los empleados no saben cómo usar los datos. En consecuencia, muchas organizaciones no tienen más remedio que centrarse en porciones estrechas de datos, una fracción incompleta cuando las soluciones exigen un mayor porcentaje del todo.

La categoría emergente de Automatización de Procesos Analíticos, o APA, podría ser la clave para capturar lo mejor del hombre y la máquina a escala. APA automatiza procesos de negocio y otorga incluso a trabajadores de conocimiento de nivel novato acceso directo de autoservicio a insights de negocio críticos a velocidad. En la práctica, esto significa que más empleados pueden adoptar —y beneficiarse de— los datos con una formación mínima. Esto, a su vez, disipa la tensión familiar entre especialistas en datos y gerentes de negocio, donde estos últimos han dependido del acceso de los primeros a información tan necesaria. APA democratiza la analítica de datos de una manera que el mundo empresarial no ha visto antes.

Pregúntenle al minorista de ropa deportiva directo al consumidor, Gymshark. Recopilan datos de clientes de eventos en vivo, engagement en redes sociales y programas de entrenamiento en su app. Ahora, al expandir el acceso a estos datos, automatizar procesos de datos complejos y ampliar las habilidades de datos de los empleados en toda la empresa, la información trabaja duro para la compañía y brinda una nueva visibilidad de cómo están rendiendo. Esto permite a los trabajadores tomar decisiones más inteligentes. Por ejemplo, el negocio ahora usa datos relacionados con gasto de clientes, divisiones por género y engagement en la app para elegir inteligentemente ubicaciones para sus populares eventos pop-up minoristas, usando analítica para determinar qué ciudad tiene más personas que han hecho compras dentro de un radio determinado, y gracias a una plataforma APA, el procesamiento de datos se hace en una fracción del tiempo.

En medio de la crisis de Covid-19, la analítica rápida ha permitido a Gymshark mantenerse igualmente ágil y eficiente en su toma de decisiones diaria mientras desplazan el énfasis a su presencia en línea.

Críticamente, los trabajadores regulares están aprovechando estos insights transformacionales, a menudo usando APA desde casa. En un mundo con solo alrededor de dos millones de doctores en ciencia de datos, APA efectivamente capacita a cada trabajador en un trabajador de datos capaz de resolver desafíos de negocio y acelerar resultados que impulsan el ROI.

Evolución atrasada

Hay paralelos para esta evolución. Hubo un tiempo en que construir un sitio web significaba aprender a escribir extensas líneas de código. Esto eventualmente evolucionó a un modelo de autoservicio parcial a través de software de código abierto, y ahora la prevalencia de simples funciones de arrastrar y soltar permiten a cualquiera con una idea crear un sitio web personalizado.

Al igual que con el desarrollo del diseño web, las plataformas APA ahora permiten a los usuarios llegar a la etapa creativa, o "etapa de pensamiento", más pronto. Salta las tareas mundanas de obtención, limpieza y organización de datos. El equivalente a las funciones user-friendly de arrastrar y soltar del diseño web son los cientos de bloques de construcción que inician el proceso de creación de modelos analíticos útiles.

A través de un método unificado de gestión de analítica de datos, automatización de procesos de negocio y elevación de empleados para dedicar su tiempo a resoluciones más estratégicas, APA remodela la forma en que las empresas generan insights basados en datos y actúan sobre ellos. Esto permite a empleados capacitados en todas las partes del negocio hacer preguntas difíciles y obtener respuestas rápidas sin depender siempre de las habilidades avanzadas de expertos en datos.

Predicción a velocidad

Al reemplazar una gama de soluciones puntuales engorrosas con una plataforma que se sitúa a lo largo de todo el viaje analítico, APA también permite a cualquiera en cualquier organización construir modelos predictivos y usar analítica predictiva para impulsar victorias rápidas. Anteriormente, los datos estaban reservados para especialistas en aprendizaje automático, pero con el sistema adecuado e integral, estamos un paso más cerca de cerrar la brecha de habilidades analíticas. Cuantos más trabajadores estén empoderados, más la IA se vuelve tanto explicable como repetible.

Las empresas están usando actualmente APA en todas las industrias para una multitud de propósitos urgentes. Las aerolíneas usan estas plataformas para cubrir combustible, los minoristas para optimizar merchandising hiperlocal y los equipos deportivos para hacer análisis de sentimiento.

En años recientes, las potencias tecnológicas han demostrado lo que se puede lograr cuando los datos y la analítica están en el corazón de un modelo de negocio. No es sorpresa que las cinco empresas más exitosas del mundo sean todas basadas en datos, todas impulsadas por un enfoque central en usar datos para entender, comercializar e incrementar ingresos de sus clientes. Este cambio cultural para democratizar el acceso a datos y analítica en una organización ha permitido a estas empresas capitalizar rápidamente la economía de datos y acelerar la transformación digital.

¿Momento crítico?

Estamos en una encrucijada en cuanto a estrategia de negocio y cómo se integran los datos. Hoy, el potencial de las empresas para resolver está limitado porque solo una pequeña fracción de los datos organizacionales disponibles se utiliza. La clave para superar el obstáculo, en última instancia, se reduce a abordar la brecha de habilidades, e introducir plataformas que sean intuitivas y capaces de sincronizarse con la fuerza de trabajo existente. Es universalmente aceptado que los datos añaden valor, pero solo cuando los trabajadores pueden extraer insights relevantes y accionables.

La nueva categoría APA en analítica está ayudando a las empresas a abordar esto de frente, ofreciendo precisamente lo que necesitan para impulsar el crecimiento, empoderar al personal y crear tiempo para la resolución creativa de problemas. La clave es la simplicidad.