Siete razones por las cuales el análisis de datos en tiempo real es tan difícil.

siete-razones-por-las-cuales-el-análisis-de-datos-en-tiempo-real-es-tan-difícilRich Julius, Director Gerente de Producto, Progress Easyl

Rich Julius presenta 7 retos de la preparación y mezcla de datos que retrasan el análisis en tiempo real.

La fuerza motora detrás de los análisis de inteligencia y de negocios es la necesidad de información. Cada día, nos hacen preguntas como: “¿Qué tan bueno somos en la conversión de leads?” O: “¿Cuál de nuestras campañas de marketing es la más exitosa?” Sin embargo, encontrar respuestas a estas preguntas aparentemente simples, es mucho más difícil de lo que parece. Las personas que hacen las preguntas sólo quieren respuestas, y muchas veces no entienden por qué demoran tanto tiempo para conseguirlas.

 

De Manzanas a Zombies: Siete problemas de datos que retrasan el análisis

Las respuestas se pueden encontrar en los datos, y los datos están en todas partes. Lo peor es que las fuentes de datos se ejecutan en todo tipo de plataformas, desde los centros de datos relacionales hasta tiendas como Hadoop. Los analistas de datos tienen que ser capaces de utilizar los datos en todas sus formas, ya sean sabrosos como una manzana, o asustadores como un zombi. Para que puedan hacerlo, necesitan tiempo para buscar, mezclar y analizar antes de que puedan obtener insights. El problema es que cuando usted esté listo, el proyecto ya estará atrasado y su jefe aburrido. ¿Entonces, que está esperando?

 

 1. Usted está comparando manzanas con zombies!

La inteligencia de negocios se basa en datos de múltiples sistemas, pero no se puede simplemente mezclar los datos de un sistema CRM con los datos de su campaña de marketing (para no hablar de su sistema de automatización de ventas y Google Analytics) y esperar que todo tenga sentido. Lo que cada uno de estos sistemas almacena y la forma como lo hace es tan diferente, que es difícil de descifrar lo que está viendo en frente de usted. Para obtener respuestas, necesita encontrar las claves comunes entre estos sistemas. Puede que tenga suerte comparando manzanas con naranjas; al menos las dos son frutas. Pero… con zombies?

 

2. ¿Tiene manzanas enteras en un sistema y puré en la otra?

¿Ha intentado mezclar los datos del sistema de una campaña de publicidad con Google Analytics, o ha intentado cruzar los datos de Salesforce con un sistema ERP, o ha comprobado el flujo de registros de centros de llamadas para comparar con otras medidas de satisfacción del cliente? Si ya lo intentó, usted sabe que los datos almacenados en un sistema no siempre coinciden con el formato de datos de otro, y lanzar manzanas enteras en un puré sólo le crearan líos. Este problema obligó a una legión de administradores de datos a pasar tiempo aprendiendo trucos en Excel, en lugar de estar realizando un análisis real. La mayor parte de la semana, ellos hacen conversiones de cadenas, fórmulas complejas y “vlookups” para que el viernes puedan, finalmente, hacer algunos análisis y obtener algunos insights, esto si todavía no se han convertido en zombies.

 

3. Los zombies deletrean sus nombres de forma diferente en cada sistema

Se llama Margaret en su sistema ERP, Molly en Salesforce, y Madge en su sistema de campañas de marketing (su dirección se encuentra en Disneyland y su correo electrónico es Minnie@mouse.com). ¿Su trabajo?, determinar el valor de permanencia del cliente y la probabilidad de compra en los próximos seis meses. Buena suerte! Sin una solución de calidad de datos, usted no sabrá el historial correcto, ni cuales registros son imaginarios y si Madge es, en realidad, un cliente actual.

 

4. Hay más manzanas y zombies que puede administrar

¿Por qué se llama “Big Data”?, Porque son datos enormes! Sus datos están en constante cambio, y hay muchos que vienen hacia usted, y de todos los lados. Es necesario trabajar mucho con miles o millones de filas de datos antes de que pueda transformarlos en información útil. La magnitud de esta tarea a menudo hace que Excel parezca suficiente para la dimensión del problema, entonces usted se dirige al TI y pregunta, “¿Me pueden construir un almacén de datos?” Sin embargo, cuando el almacén esté listo, el negocio ha evolucionado, las preguntas han cambiado y las necesidades de almacenamiento requieren nuevas herramientas.

Preparar datos a lo largo del día puede convertirlo en un zombie.

 

5. El TI se está defendiendo contra el apocalipsis zombie

Los expertos han proclamado el acceso gratuito a los datos para la inteligencia de negocios como factor clave para el éxito empresarial. Pero, ¿cómo puede el equipo de TI abrir las puertas al acceso de autoservicio, cuando su misión es proteger los gates? Y ¿será que los usuarios de negocios y analistas quieren comunicarse con el TI cada vez que necesitan de datos? Y la creciente lista de fuentes de datos? Por otra parte, el análisis de datos es un proceso cíclico de descubrimiento, por lo que nunca se sabe lo que es necesario inicialmente.

Esto nos lleva al siguiente punto…


6. ¿Será que una manzana al día mantiene los zombies a distancia?

¿Cómo sabe que está haciendo las preguntas correctas? Es verdad que usted puede establecer algunas fórmulas de los indicadores clave de rendimiento y puede haber algunas preguntas inteligentes, pero esto sólo será importante hoy. Las empresas no se detienen a descansar, y las preguntas seguirán apareciendo. La inteligencia de negocios es el resultado de la colaboración entre los usuarios de negocio en línea, los analistas y el TI. Usted no puede hacer todas las preguntas correctas antes de ver algunos datos. Compartir, colaborar e interactuar generará mejores preguntas y mejores ideas.


7. Parece calabaza, ¿es fruta o es Zombie?

Uno de los desafíos más difíciles en la decodificación de inteligencia de negocios es lo que sus datos están diciendo. Es difícil saber lo que está buscando hasta que lo ve, y es difícil de reconocer que los datos se deben mezclar hasta que entienda cómo encajan. Es difícil navegar por el interior de todos los diversos API’s del sistema, bases de datos y archivos de Excel que conforman el paisaje de datos. Tiene que haber una manera de identificar más fácilmente los datos para que puedan integrarse rápidamente.

 

Repelente de Zombies

Realmente no es una solución. Progress Easyl® proporciona un acceso de autoservicio de datos, plataforma de integración y mezcla, que permite a todos los usuarios desde la línea de negocios hasta el TI, desplazarse entre los datos y el panel de instrumentos, con rapidez, fiabilidad y seguridad. Es colaborativo, simple, potente, basado en la nube y sin infraestructura para manejar. Easyl es su defensa perfecta contra el apocalipsis zombie de los datos, y la mejor licuadora para esas manzanas de datos. Y la buena noticia es que usted puede comenzar con una demostración gratuita hoy!

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