Ha llegado el momento de salir a la carretera e ir a por ese objetivo en nuestro proyecto hacia la digitalización y analítica.

Primera fase. Habremos de identificar la madurez de la organización frente al análisis de la información para conocer el origen del viaje. Una vez que hayas establecido tu destino, es hora de ponerte en marcha.

El viaje analítico de una organización suele pasar por 4 etapas de madurez, y tiende a evolucionar a medida que la organización aprende a utilizar los datos en formas cada vez más sofisticadas. Sin embargo, no todas las áreas pasarán por las mismas etapas al mismo tiempo, o incluso en el mismo orden.

Existen 4 etapas para lograr la madurez analítica:
1. Ubicación: Reconoce dónde se encuentra la organización hoy.
2. Predicción: Proyecta escenarios futuros y calcula qué hacer a continuación.
3. Acción: Automatiza y orquesta procesos utilizando los datos para mejorar.
4. Creación: Identifica nuevas oportunidades compartiendo los datos analíticos con otras áreas.

Primera fase: Ubícate en el mapa y reconoce dónde se encuentra tu organización hoy.  Al planificar tu viaje analítico, considera no sólo tu punto de partida, sino también hacia dónde puedes evolucionar a medio y largo plazo. La visión de conjunto te ayudará a crear un programa que funcione hoy y crezca a futuro contigo.

Cada una de las etapas requieren diferentes herramientas y procesos, y producen diferentes resultados. Comprender estas características te ayuda a establecer las expectativas adecuadas dentro de la organización.

¿Cuánto tiempo llevará?  El tiempo es una de las preguntas más frecuentes. Desgraciadamente, no hay una bala de plata que pueda ofrecer eficiencia operativa, el aumento de los ingresos, la mejora de la experiencia del cliente, una mayor innovación o un mayor cumplimiento de la normativa de la noche a la mañana.

Llegar al destino tiene sus paradas de reabastecimiento programadas pero, si se hace bien, se verá el valor a lo largo del camino siempre disfrutando el viaje.

También es importante tener en cuenta que el viaje analítico no es estrictamente lineal en cuanto a progresión. Se puede iniciar el viaje en diferentes lugares para cada organización o incluso en diferentes posiciones según la madurez del equipo de trabajo dentro de la organización.

Por ejemplo, hemos visto a organizaciones usar análisis de datos exclusivamente para desarrollar modelos predictivos de abandono. Otras pueden aprovechar inmediatamente la analítica en la fase de creación para redirigir contenidos de alguna asignatura en particular.

Sin embargo, lo más común es tener un viaje por fases en el que varios miembros de la organización se encuentran en diferentes etapas de madurez. Algunos apenas han superado la línea de salida, mientras que otros están bien encaminados hacia su destino compartiendo y creando nuevas oportunidades para el siguiente ciclo escolar.

Para el equipo de análisis, esto hace que una plataforma de datos sólida y una estrategia clara sean más importantes que nunca. Ambas proporcionan mecanismos para que de forma simultánea, diferentes usuarios de la organización con necesidades diferentes partan de la etapa de madurez analítica que les corresponda.

Por ejemplo:
- Los directivos clave hacen un seguimiento de las métricas de desempeño en un tablero que muestra el compromiso de los alumnos y su propensión a abandonar, mediante el uso que hacen de las herramientas y soluciones que el centro ha adquirido.
- El equipo de marketing lleva esos indicadores de alto nivel un paso más allá, profundizando en los detalles que hay detrás de las cifras, evaluando los atributos de los prospectos y su probabilidad de ingreso.
- Los científicos de datos se saltan por completo el cuadro de mando y utilizan modelos para acceder a datos en bruto para predecir los factores que impulsan el abandono o ofrecer herramientas a los docentes para individualizar la educación.

Un enfoque BYOA (Del inglés “bring your own app”), donde cada usuario usa las herramientas que más le conviene según su rol, sirve tanto a los usuarios avanzados como a los que tienen menos conocimientos y experiencia. Les permite acceder a los conjuntos de datos utilizando herramientas que se ajusten a su nivel de comodidad. 

Por ejemplo, para un análisis sencillo, un cuadro de mando preconstruido con unos pocos parámetros de selección hará suficiente. Para los usuarios más avanzados, las herramientas SQL estándar ofrecen un nivel de exploración más rico. Y para los científicos de datos, los servicios en la nube que soportan los servicios en la nube que admiten modelos de aprendizaje automático son herramientas fundamentales.

La clave para que un entorno BYOA tenga éxito es optimizar la plataforma de datos que integre, limpie, organice y proporcione acceso a todos los datos. La plataforma debe ser capaz de aprovechar los datos de un número casi ilimitado de fuentes de datos, a cualquier volumen y velocidad.

Una plataforma sólida:
- Elimina los frustrantes silos de datos.
- Acaba con la integración manual de datos.
- Apoya los objetivos de gobernanza de datos.
- Proporciona datos ricos, amplios, limpios y fácilmente consumibles por todos los que quieran acceder a ellos.

Asegúrate de elegir bien las maletas para empacar sabiamente para ese viaje tan esperado.

Si tienes la necesidad de iniciar, consultar e incluso revirar tu esfuerzo hacia la nube, escríbenos