¿Cómo mejorar el uso de datos y análisis en su empresa en 4 pasos?

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A pesar de la expectativas que causan las nuevas tecnologías de análisis de datos para mejorar la operación y rentabilidad de negocios, más del 87% de las organizaciones tienen un bajo nivel de madurez analítica e inteligencia de negocios (BI), según un informe de Gartner, una de las empresas de investigación de tecnologías de la información más reconocidas en el mundo. Esto representa un gran obstáculo para las organizaciones que desean mejorar sus activos de datos y aprovechar las tecnologías de análisis emergentes como el aprendizaje automático (machine learning).

Según el modelo de Gartner existen 5 niveles de madurez analítica empresarial:

Nivel 1: Desconocido

En este nivel, BI y análisis se producen ad hoc. No hay procesos o prácticas formales de toma de decisiones. Por lo general, los ejecutivos y gerentes piden información y los usuarios se apresuran a proporcionarle cualquier aplicación operativa que esté disponible. La empresa no tiene infraestructura de información. Nadie ha definido procesos para análisis o toma de decisiones, ni métricas de rendimiento. Este enfoque prevalece porque cuesta poco empezar.

Nivel 2: Oportunidad de mejora

En este nivel, las unidades de negocios emprenden cada proyecto de BI o análisis individualmente para optimizar un proceso o para ayudar a tomar decisiones tácticas. Cada proyecto o dominio tiene su propia infraestructura de información, herramientas, aplicaciones y medidas de rendimiento. Por lo tanto, diferentes aplicaciones proliferan en toda la organización, cada una guiada por su propio equipo de trabajadores de TI, usuarios de aplicaciones comerciales y gerentes operativos.

Nivel 3: Estándares

En este nivel, las personas, los procesos y las tecnologías comienzan a coordinarse en toda la empresa. Los usuarios toman decisiones basadas en múltiples flujos de datos para determinar las compensaciones. Los estándares de tecnología comienzan a emerger, incluso para infraestructura de información, almacenes de datos y plataformas de BI.

Nivel 4: Integración empresarial

En este nivel, los altos ejecutivos se convierten en patrocinadores de las iniciativas estratégicas de análisis. La empresa ha definido un marco de métricas de rendimiento que vincula múltiples procesos a los objetivos de la empresa. Estas métricas guían la estrategia empresarial. Las aplicaciones de BI admite procesos de decisión de funciones cruzadas o de toda la empresa. Los ejecutivos corporativos y operativos pueden ver las relaciones causa-efecto entre las actividades clave.

Nivel 5: Transformador

En este nivel, BI y análisis se han convertido en una iniciativa estratégica, dirigida conjuntamente por la organización empresarial y de TI y respaldada y gobernada en los niveles más altos de la organización. La empresa piensa en la información como un activo estratégico y utiliza BI y análisis para generar ingresos, operar de manera eficiente o proporcionar el mejor servicio al cliente de su clase. La empresa ha completado su marco de métricas de rendimiento e incluso lo ha ampliado para incluir socios y clientes. Los procesos de decisión incluyen simulaciones de decisión que incorporan las mejores prácticas de toma de decisiones y las tecnologías de optimización.

¿Como iniciar con un proceso de madurez en tecnologías de análisis e inteligencia de negocios?

Gartner encuestó a 813 organizaciones para determinar el progreso de BI y análisis. El informe encontró que las organizaciones con baja madurez tienen capacidades de BI que son en gran medida análisis basados ​​en hojas de cálculo y extractos de datos personales. Mientras tanto, aquellos con niveles ligeramente más altos encuentran que las unidades de negocios individuales persiguen sus propios datos e iniciativas de análisis como proyectos independientes pero carecen de liderazgo y alineación a la estrategia corporativa.

Las organizaciones con baja madurez tienden a compartir ciertas características que retardan la expansión de las capacidades de BI. Estos incluyen infraestructura de TI primitiva o antigua, colaboración limitada entre los usuarios de TI y de negocios, datos raramente vinculados a un resultado de negocio claramente mejorado, funcionalidad de BI principalmente basada en informes y cuellos de botella causados ​​por el equipo central de TI que maneja la creación de contenido y la preparación del modelo de datos.

MMS Consulting recomienda a los líderes en las organizaciones los siguientes cuatro pasos para desarrollar las habilidades empresariales de Inteligencia de Negocio y lograr un mayor impacto en su organización:

  1. Desarrollar información holística y estrategias de análisis con una visión clara.

Las organizaciones con baja madurez en BI tienden a carecer de datos y estrategias de análisis en toda la empresa, ya que las unidades de negocios individuales emprenden estos proyectos individualmente. Esto conduce a silos de información y procesos inconsistentes.
En su lugar, los profesionales de datos y análisis deben coordinarse con los líderes de TI y de negocios para desarrollar una estrategia integral de BI. Esta estrategia debe verse como un proceso continuo y en evolución, de modo que se puedan tener en cuenta las necesidades y cambios futuros del negocio.

  1. Crear una estructura organizativa flexible, aproveche los recursos de análisis e implemente la capacitación de análisis en curso

Muchas empresas tienen capacidades limitadas de análisis interno. Los líderes de datos y análisis deben crear equipos virtuales de BI que incluyan líderes y usuarios de unidades de negocios, para desarrollar aún más las habilidades internas.

  1. Implementar un programa de gobierno de datos.

El informe encontró que las organizaciones con baja madurez de BI a menudo no cuentan con un programa formal de gestión de datos. Los líderes de datos y análisis deben encabezar este esfuerzo, creando reglas que apoyen los objetivos comerciales y ayuden a la organización a equilibrar las oportunidades y los riesgos.

  1. Implementar plataformas analíticas integradas que puedan admitir una amplia gama de usos.

Debido a que las organizaciones de baja madurez tienden a tener infraestructuras de TI primitivas, sus plataformas de BI tienden a ser más tradicionales y centradas en la generación de informes o herramientas de informes limitadas e independientes. Los líderes de datos y análisis deben considerar adoptar plataformas de análisis integradas que extiendan su infraestructura actual para incluir tecnologías de análisis modernas, ya que esto ayudará a mejorar su madurez de BI.

MMS Consulting es una empresa de consultoría centrada en el apoyo de decisiones estratégicas para toda la empresa, nuestras soluciones personalizadas de Inteligencia de negocio pueden ayudarlo a mejorar sus procesos operativos y estratégicos.  Para más información vea nuestra página de internet y póngase en contacto con nosotros

 

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