5 errores habituales al adoptar y utilizar la analítica de autoservicio (y cómo evitarlos)

La analítica de autoservicio permite a todo tipo de equipos obtener insights importantísimos sobre su negocio y tomar decisiones basándose en ellos.

Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad. Si no se implementa y utiliza correctamente, la analítica de autoservicio puede provocar errores, no reflejar el panorama general o gestionarse mal.

A continuación, encontrarás los 5 errores más habituales que cometen los equipos cuando adoptan y utilizan la analítica de autoservicio y cómo evitarlos.

1. Implementar plataformas de manera aislada

El error: Incorporar herramientas de forma aislada, sin conectarlas con el resto de aplicaciones que los equipos utilizan a diario, dificulta su adopción. En lugar de convertirse en un recurso útil, pasan a ser otra herramienta más que gestionar. Básicamente, cuanto más esfuerzo parezca que haya que hacer para instalar, adoptar y utilizar una nueva herramienta, menos probable será que se vaya a utilizar correctamente (o incluso que llegue a utilizarse).

Cómo evitarlo: Para ayudar a que las personas adopten la analítica de autoservicio en toda tu organización, debes integrarla en su flujo de trabajo diario.

Las plataformas de analítica de autoservicio modernas, como Contentsquare, se integran directamente con herramientas de inteligencia empresarial (BI), plataformas de datos de clientes y sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM), para que los equipos puedan obtener insights en contexto.

Estas integraciones facilitan que las usuarias y los usuarios obtengan los datos que necesitan de forma rápida y sencilla, lo que elimina los obstáculos que impedían la adopción del autoservicio.

2. Elegir visualizaciones en función de su atractivo estético

El error: Otro de los errores más habituales es elegir un tipo de gráfico incorrecto, guiándose por preferencias de diseño en lugar de por la naturaleza de los datos.

Para cada tipo de análisis se necesita una visualización diferente. Por ejemplo, si quieres consultar una correlación entre 2 métricas, debes usar un gráfico de dispersión que te permita identificarla de un vistazo.

Este gráfico de burbujas no muestra claramente la relación entre los datos, y el método de anotación es deficiente. En este caso, funcionaría mejor un gráfico de barras simple.

Cómo evitarlo: La mejor manera de evitar este error es definir primero tus objetivos. ¿Qué relaciones existen entre las métricas que quieres analizar? ¿Cuántos datos necesitas? ¿Quién es la audiencia de esta visualización de datos? Una vez que definas tus objetivos, tendrás más claro cuál es la mejor manera de comunicar tus datos.

Analiza con criterio las visualizaciones y los análisis disponibles y quédate con los que te permitan obtener insights relevantes. Opta por visualizaciones sencillas para obtener respuestas rápidas, pertinentes y precisas.

3. Implementar procedimientos sin directrices estandarizadas

El error: Cuando una organización empieza a utilizar la analítica de autoservicio, es habitual que los equipos de analítica e inteligencia empresarial creen muchas interfaces de usuario (UI) de informes, definiciones de datos y métricas puntuales.

Antes de que se den cuenta, todo se ha complicado demasiado y los datos que se obtienen dejan de ser fiables. Por ejemplo, si dos personas diferentes ejecutan la misma función pero la etiquetan de forma distinta, pueden acabar generando 2 métricas diferentes para un mismo resultado. Esto provoca incoherencias e incertidumbre que minan la confianza en los datos.

Cómo evitarlo: Cuando vayas a implementar la analítica de autoservicio, crea un conjunto de estándares que deban cumplir todos los stakeholders.

Crea directrices útiles y definiciones de datos y almacénalas en un hub digital centralizado, al que puedan acceder todos los equipos. Cada elemento que añadas a este hub debe contener información sobre la procedencia de cada dato, los cambios aplicados y cualquier otra información relevante para otros usuarios.

Establece también estándares de experiencia de usuario (UX) para que la apariencia de los informes sea coherente. Estandarizar el proceso permite a los usuarios interpretar rápidamente múltiples conjuntos de datos, en lugar de tener que familiarizarse con los fundamentos de cada nuevo conjunto. En general, podrán hacer análisis más rápido y obtener resultados de mayor calidad.

4. Aplicar metodologías en cascada durante todo el proceso

El error: Muchas organizaciones adoptan metodologías en cascada mientras democratizan la analítica y la BI. Sin embargo, mantenerlas durante el desarrollo es una de las principales razones que hacen que las tareas se ralenticen demasiado y no lleguen a aportar el valor esperado.

Cuando se aplica esta metodología a ciclos de desarrollo largos, también se corre el riesgo de que no se descubran errores en el código o en el diseño hasta el final del proyecto, cuando ya es mucho más difícil corregirlos.

Cómo evitarlo: Si tus proyectos de analítica avanzan lentamente, deberías plantearte si es porque se está aplicando una metodología en cascada y si te conviene cambiarla por una agile.

Los métodos de desarrollo agile se basan en ciclos incrementales más cortos, lo que permite identificar y corregir errores con mayor rapidez. Por eso, son la opción ideal para muchas aplicaciones empresariales en las que se esperan mejoras continuas. A medida que expandas la analítica de datos y la BI por toda tu organización, si has adoptado un enfoque agile, podrás considerar nuevos requisitos y datos y hacer las adaptaciones necesarias.

5. Proceder sin un gobierno de datos

El error: Lograr el equilibrio adecuado entre la analítica de autoservicio y el gobierno de datos puede ser complicado.

Algunas empresas ejercen un control férreo sobre los datos, lo que provoca frustración, especialmente cuando las usuarias y los usuarios quieren combinar conjuntos de datos para descubrir nuevos insights.

Otras empresas configuran su analítica de forma que cualquiera pueda extraer y analizar datos de cualquier fuente sin supervisión. Sin embargo, cuando existen varios conjuntos de datos de distintas fuentes, resulta difícil determinar cuál es la fuente única de la verdad.

Cómo evitarlo: Cultiva un entorno que permita el gobierno de datos, al tiempo que fomente el autoservicio de manera centralizada.

¿Qué significa esto en la práctica? A medida que vayas implementando y configurando herramientas de autoservicio, asegúrate de establecer las medidas de auditoría adecuadas y los controles necesarios, que proporcionen a las usuarias y los usuarios acceso a los datos, pero que también brinden a tus equipos de TI la transparencia que necesitan para saber quién utiliza qué datos.

Dedicar un tiempo a definir los permisos sobre los datos y cómo pueden compartirse puede ser de gran ayuda para mantener el control sobre la fuente de la verdad.

Mejora cómo se usan los datos en tu organización con la analítica de autoservicio

La analítica de autoservicio aporta un gran valor a las organizaciones, ya que permite a cada equipo centrarse en las métricas importantes y en los clientes. Sin embargo, es fundamental que la implementes correctamente para garantizar que tu negocio obtenga los resultados deseados.

Reconocer y prevenir estos errores habituales ayudará a que la analítica de autoservicio se consolide en toda la organización, proporcionando los informes, las visualizaciones y los conjuntos de datos que las personas responsables necesitan para tomar decisiones empresariales acertadas y mejorar la experiencia de cliente.