¿Cuál es su nivel de madurez analítica?
Si sus capacidades de madurez analítica se están quedando cortas, es probable que se deba a uno de los siguientes obstáculos comunes:
Usted no tiene
una estrategia de datos
No centra sus recursos en los resultados
No ve las oportunidades de crecimiento fáciles
No has hecho las preguntas difíciles a tu empresa
Te olvidaste de
el impacto de la suciedad
Necesitas un coach analítico para avanzar datos
Ya es hora de saber en qué situación se encuentra su empresa.
El modelo de madurez analítica de DAECO le permite resolver estos obstáculos
¿Sabe en qué fase de madurez analítica de
se encuentra?
¿Sabe en qué fase de madurez analítica se encuentra?
Naciente
La etapa naciente representa un entorno preanalítico. En esta fase, la mayoría de las empresas no utilizan la analítica, excepto quizás para las hojas de cálculo. No existe un apoyo real a la analítica, aunque hay grupos de personas repartidas por toda la empresa que pueden estar interesadas en el valor potencial de la analítica y que pueden estar probando algún software de analítica.
Inicio
A medida que la empresa sale de la fase incipiente, empieza a hacer sus deberes de análisis. El personal puede estar leyendo sobre el tema y quizás asistiendo a seminarios web o conferencias. Una o más organizaciones pueden haber invertido en alguna tecnología analítica, como instancias únicas de descubrimiento de datos de autoservicio y herramientas de BI, una base de datos, un mercado de datos o un almacén de datos para informes gestionados.
Establecido
Durante la fase de establecimiento, la empresa pone en marcha herramientas y metodologías analíticas. La empresa suele disponer de un almacén de datos y lo utiliza para elaborar informes o cuadros de mando. La empresa ha avanzado hacia el autoservicio, pero no tiene necesariamente conocimientos de datos.
Maduro
En una organización analíticamente madura, los usuarios finales suelen implicarse y la analítica transforma su forma de hacer negocios. Por ejemplo, los usuarios pueden cambiar la forma en que se toman las decisiones haciendo operativa la analítica en la organización.
Avanzado/Visionario
En la actualidad, sólo un pequeño porcentaje de empresas cuenta con una analítica visionaria. En esta fase, las organizaciones están ejecutando programas analíticos en una infraestructura muy afinada con estrategias de gobernanza de datos bien establecidas. Los usuarios disponen de un acceso a los datos bien gestionado pero flexible, de modo que pueden explorar los datos y desarrollar visualizaciones en modo autoservicio.
A primera vista, el modelo de madurez analítica es simplemente la progresión de los tipos de análisis en los que una organización centra sus recursos. Por ejemplo, un único caso de uso de análisis descriptivo no es tan valioso como un único caso de uso de análisis predictivo.
Saber lo que ha ocurrido es útil, pero no tanto como predecir el futuro. Esta es la progresión de la madurez analítica. Cada nivel está directamente relacionado con el tipo de preguntas que intentamos responder.
Con el modelo de madurez analítica
de DAECO podrá:
Crear y desarrollar un lenguaje común.
Establecer una visión completa de la excelencia analítica.
Identifique y aborde los obstáculos en sus procesos de análisis de datos.
Comprenda el estado real del nivel de madurez analítica de su organización.
Mejore la gobernanza de sus datos.
Aumentar la probabilidad de actuar para lograr una ventaja competitiva.
Elaborar planes de acción para colmar las lagunas de rendimiento y mejorar la madurez.
Determine en qué punto se encuentra la organización en su viaje de mejora analítica.
Establecer objetivos claros para las futuras inversiones en la mejora del rendimiento.
Avanzar al siguiente nivel de madurez analítica
Los datos tienen valor cuando responden a preguntas empresariales y desencadenan acciones que generan rentabilidad. Integramos los datos en el modelo de toma de decisiones y permitimos que la información sea un activo con valor para tu equipo y tus proyectos.
¿Sabe qué análisis necesita?
Análisis descriptivo
Análisis diagnóstico
Análisis predictivo
Análisis prescriptivo
Resumen
¿Qué ha pasado en
?
?
¿Qué va a pasar
?
¿Qué debe hacer
?
Función
Utiliza la minería de datos y la agregación de datos para descubrir datos históricos
Examina las causas de las tendencias para ayudar a las empresas a comprender mejor las variaciones en los resultados y el comportamiento de los clientes.
Examina los datos históricos y analiza las tendencias de los datos anteriores para predecir lo que podría ocurrir.
Toma las conclusiones extraídas de los análisis descriptivos y predictivos y recomienda la mejor línea de actuación futura.
Pros
Es fácil de emplear en las operaciones diarias. Se necesita poca experiencia
Permite a las empresas tomar decisiones más informadas sobre cómo resolver los problemas e impulsar el éxito continuado.
Es una valiosa herramienta de previsión
Ofrece perspectivas críticas para tomar las decisiones mejores y más informadas.
Contras
Ofrece una visión limitada, y no va más allá de la superficie de los datos
Se centra en datos históricos; sólo puede ayudar a comprender por qué sucedieron los hechos en el pasado
Necesita muchos datos históricos para funcionar. Nunca será preciso al 100
Requiere muchos datos anteriores y a menudo no puede tener en cuenta todas las variables posibles.
¿Sabe qué análisis necesita?
Análisis descriptivo
Resumen
¿Qué ha pasado?
Función
Utiliza la minería de datos y la agregación de datos para descubrir datos históricos
Pros
Es fácil de emplear en las operaciones diarias. Se necesita poca experiencia
Contras
Ofrece una visión limitada, y no va más allá de la superficie de los datos
Análisis diagnóstico
Resumen
¿Por qué ha ocurrido esto?
Función
Examina las causas de las tendencias para ayudar a las empresas a comprender mejor las variaciones en los resultados y el comportamiento de los clientes.
Pros
Permite a las empresas tomar decisiones más informadas sobre cómo resolver los problemas e impulsar el éxito continuado.
Contras
Se centra en datos históricos; sólo puede ayudar a comprender por qué sucedieron los hechos en el pasado
Análisis predictivo
Resumen
¿Qué va a pasar?
Función
Examina los datos históricos y analiza las tendencias de los datos anteriores para predecir lo que podría ocurrir.
Pros
Es una valiosa herramienta de previsión
Contras
Necesita muchos datos históricos para funcionar. Nunca será preciso al 100
Análisis prescriptivo
Resumen
¿Qué debería pasar?
Función
Toma las conclusiones extraídas de los análisis descriptivos y predictivos y recomienda la mejor línea de actuación futura.
Pros
Ofrece una visión crítica de las decisiones más acertadas y fundamentadas
Contras
Requiere muchos datos anteriores y a menudo no puede tener en cuenta todas las variables posibles.
