Las herramientas de self service proporcionan a los usuarios la capacidad de realizar sus propios análisis sin depender del área de IT.
Las empresas exigen a sus empleados, cada vez más, habilidades y capacidad de análisis de datos por la importancia que tienen en la toma de decisiones y en el crecimiento de la actividad. “De ahí el auge que están experimentando las herramientas de self service en el área de Business Intelligence, debido a las posibilidades que ofrecen para realizar un análisis de la información sólido y rápido”, asegura el informe El ascenso del Self Service en Business Intelligence, elaborado recientemente por la compañía BESH.
Las herramientas de self service proporcionan a los usuarios la capacidad de realizar sus propios análisis sin depender del área de IT (consultas ad hoc, preguntas en lenguaje natural sobre el negocio, creación y modificación de informes, incorporación de nuevas fuentes de datos y ficheros). Así, se refleja en el ámbito laboral la inmediatez y acceso a la información a la que estamos acostumbrados en la esfera personal.
En la actualidad, existen soluciones que proporcionan una buena experiencia de usuario, siendo accesibles desde cualquier lugar y dispositivo. Además, permiten una fácil curva de aprendizaje y no precisan de experiencia previa o conocimientos de programación, a lo que se añade el hecho de que garantizan un alto rendimiento capaz de manejar grandes volúmenes de datos.
Aunque el concepto de self service aplicado al mundo del Business Intelligence no es reciente, el replanteamiento de los procesos y el avance hacia un modelo laboral post-pandemia evidencian un mayor consumo de datos y la necesidad de que las empresas sean capaces de corregir su rumbo de forma dinámica para ser competitivas. En este escenario, según el informe elaborado por BESH, los principales retos que deben resolver las soluciones de self service en analítica de datos son:
- Acceso a la información en tiempo real, que garantice al usuario la generación de resultados rápidamente, sin necesidad de conocimientos o experiencia técnica por su parte.
- Ciclos de desarrollo más cortos, económicos y fáciles de implementar, es decir, una menor necesidad de recursos tecnológicos y una mayor rapidez en la implementación en múltiples plataformas; por ejemplo, la posibilidad de acceder a un mismo informe desde diversas plataformas (móvil, tablet, portátil…) sin necesidad de desarrollos específicos para cada una.
- Uso de metodologías ágiles, tanto en el análisis y diseño, como en la propia implementación, pudiendo liberar en poco tiempo versiones viables de los informes (MVPs).
- Coherencia y trazabilidad de los datos, para procurar que la toma de decisiones en base a los mismos sea segura, fiable y de verdadera utilidad.
- Estandarización y centralización de los datos de todas las ramas del negocio, con el fin de poder adaptarse rápida y frecuentemente a las cambiantes necesidades de las empresas.
- Disponibilidad de la información para llegar al siguiente nivel de predicción y prescripción usando IA.
