Contenido
- Autoservicio en la estafa de Big Data e Business Intelligence (BI)
- Ventajas del autoservicio
- Desafíos con el autoservicio
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Estudios de caso
- Obtener lo mejor del autoservicio y la automatización
- Conclusión
Fuente: Lightspectrum / Dreamstime.com
Para llevar:
Big Data se está volviendo accesible para una gama mucho más amplia de usuarios gracias al autoservicio y la automatización.
El software de análisis de autoservicio ha sido una tendencia en el desarrollo de software durante algún tiempo. Conceptualmente, sin embargo, no hay mucha novedad al respecto: el autoservicio como concepto ya se ha aplicado a las articulaciones de comida rápida, los servicios financieros y otras industrias, y el dominio del software solo lo está personalizando de acuerdo con sus necesidades únicas.
El análisis de autoservicio está dirigido específicamente a usuarios empresariales que necesitan manipular fácilmente datos y crear análisis sin tener que depender de personal de datos técnicamente calificado, como los científicos de datos. Existe la creencia de que el análisis de autoservicio reducirá la dependencia de los científicos de datos. También hay un grupo de expertos que creen que el paso absoluto de los análisis a las manos de los usuarios comerciales puede comprometer la gobernanza y que los usuarios comerciales necesitan capacitación de calidad. Ambas opiniones tienen sustancia. Si bien las previsiones en el mercado de análisis de autoservicio son positivas, es importante capacitar a los usuarios para que usen el software correctamente. Hay mucho margen para que los usuarios de negocios aprendan tales herramientas de software. (Para obtener más información sobre inteligencia empresarial y análisis, consulte ¿Puede Big Data Analytics cerrar la brecha de inteligencia empresarial?)
Autoservicio en la estafa de Big Data e Business Intelligence (BI)
Piense en este caso de uso: en una organización, el cliente o el personal orientado al mercado dependen en gran medida de los datos para tomar decisiones. Ahora, obtener análisis personalizados no es fácil porque el volumen de datos es enorme y proviene de múltiples fuentes; Se requieren habilidades específicas para manipular datos y generar análisis en un formato comprensible. Por lo tanto, los científicos de datos y otras personas técnicas deben participar. Esto crea muchos problemas. Por ejemplo, el ancho de banda del personal técnico y los científicos de datos está dividido y una dependencia excesiva del personal técnico puede retrasar la obtención de análisis, lo que puede dificultar la toma de decisiones.
Este problema podría resolverse empoderando a los usuarios comerciales. Los usuarios comerciales pueden estar equipados para manipular datos y generar informes personalizados. Ahora estamos hablando de autoservicio. El autoservicio en la estafa de Big Data y BI es la capacidad de los usuarios comerciales para manipular y generar análisis según las necesidades. Los usuarios empresariales generan informes de forma independiente, al igual que el concepto de autoservicio en un restaurante de comida rápida. Por supuesto, antes de que los usuarios puedan generar informes, los datos deben recopilarse, procesarse y convertirse a un formato determinado, que no es responsabilidad de los usuarios comerciales.
El autoservicio tiene muchas ventajas y desventajas. Pero muchos productos de autoservicio ahora están disponibles en el mercado centrados en los usuarios comerciales. Estos productos tienen ciertas características en común: interfaz de usuario intuitiva y amigable, generación de informes personalizados y terminologías comerciales. Se supone que dichos productos tienen capacidades incorporadas para aceptar, extraer y procesar grandes datos sin requerir la participación del usuario comercial. Por lo tanto, puede decir que el software de autoservicio ha abordado el caso de uso de empoderar a los usuarios comerciales al reducir (pero no eliminar) la dependencia del personal técnico. Según Forrester Research, Inc., solo el 20 por ciento de las solicitudes para generar informes y consultas deben enviarse al equipo de BI o al departamento de TI.
Ventajas del autoservicio
Como ya podría ser obvio, la principal ventaja de tener un software de autoservicio es la independencia que ofrece a los usuarios comerciales. Los usuarios no necesitan depender del equipo de BI o del departamento de TI para ejecutar consultas o generar informes. Esto también libera al personal técnico para centrarse en otras tareas importantes. Dado que los usuarios empresariales pueden crear informes y análisis personalizados de forma independiente, pueden encontrar información y tomar decisiones importantes con mayor rapidez. Según James Foster, gerente general del sudeste asiático para soluciones a pedido y computación de alto rendimiento en SAS, "como tal, solo puede ser bueno tener más capacidad de toma de decisiones integrada en las líneas de negocio", dijo. "Además, el cambio al autoservicio también tiene un efecto positivo en TI, lo que les permite pensar de manera más estratégica y centrarse en actividades de valor agregado para la empresa en lugar de simplemente mantener las luces encendidas".
Desafíos con el autoservicio
El modelo de autoservicio se basa en capacitar a los usuarios comerciales para consultar y generar análisis mientras el equipo de BI y el departamento de TI se encargan de los sistemas de back-end y la integración de datos. Sin embargo, los desafíos surgen de este modelo. Técnicamente, es una tarea compleja integrar datos con los sistemas de BI. Los equipos de BI luchan por ofrecer una vista única y unificada del sistema empresarial. (Para obtener más información sobre análisis, consulte Sopesar los pros y los contras del análisis de Big Data en tiempo real).
El segundo desafío es sobre la gobernanza de datos. Dar a los usuarios empresariales total libertad para usar las aplicaciones está lleno de riesgos. Por ejemplo, puede generar datos e informes duplicados, picos en las consultas y solicitudes que conducen a la interrupción del servidor e informes con datos o estructuras obsoletas. Obviamente, debe haber un equilibrio entre la política de gobernanza de datos y el acceso de los usuarios.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Estudios de caso
Varias organizaciones, grandes y pequeñas, se han beneficiado al adoptar software de automatización o autoservicio. Estas compañías han reducido los costos, mejorado la productividad y registrado una mayor satisfacción del cliente. El primer caso fue el de los centros de llamadas de Microsoft. La mesa de ayuda interna de Microsoft brinda soporte a más de 105,000 empleados, proveedores, contratistas y clientes. Quería reducir los volúmenes de llamadas, por lo que implementó varias herramientas de autoservicio, un portal de soporte en línea y proporcionó acceso a artículos de la base de conocimiento. Como resultado, Microsoft pudo reducir las llamadas en un 15,4 por ciento a una tasa de aproximadamente $ 30 por llamada.
Una investigación realizada por eVergance Partners, LLC, una empresa de consultoría de gestión, muestra que si una empresa responde a una pregunta de un cliente en línea, entonces el costo es de 4 a 40 veces menor que el de responder la pregunta a través de un centro de atención telefónica.
Obtener lo mejor del autoservicio y la automatización
En primer lugar, desde la perspectiva de la industria, no hay vuelta atrás desde el autoservicio y la automatización. Pero, estas oportunidades deben abordarse cuidadosamente. Aquí hay algunos consejos:
- Brinde una buena experiencia de automatización a sus clientes. Por ejemplo, si sus clientes usan el chat en línea o los recursos del sitio web en lugar de un centro de llamadas, asegúrese de que el proceso sea sencillo, rápido y sin problemas. Si los clientes tienen una mala experiencia, es probable que nunca regresen.
- Capacite a los usuarios comerciales para que usen las aplicaciones de conformidad con las mejores prácticas. Debe haber una amplia capacitación sobre el manejo de aplicaciones y debe haber una división clara de responsabilidades entre los equipos de BI y los usuarios comerciales.
- Cree las herramientas de automatización de forma incremental y use su experiencia para mejorarlas. Según Allen Bonde, vicepresidente senior de estrategia y marketing de eVergance, "aproveche las instalaciones de fontanería que ha construido en la última década". Hay muchas cosas que puede hacer, como procesos comerciales de nómina, interfaces automatizadas para recursos humanos, y solicitudes de despacho de llamadas para equipos móviles de servicio de campo. Sin embargo, eso no garantizaría la adquisición o retención de clientes. Bonde agrega: "No asumas que solo porque lo construyes, vendrán".
Conclusión
El autoservicio y la automatización en industrias que se ocupan de big data se consideran grandes oportunidades. Sin embargo, las empresas deben tener cuidado al utilizar estas oportunidades porque la ejecución descuidada puede resultar en la pérdida de reputación y clientes. La capacitación adecuada y las políticas inteligentes son la forma de avanzar.