El 60% de los empleados necesitan horas o días para obtener la información que necesitan

MicroStrategy® Incorporated (Nasdaq: MSTR), proveedor líder mundial de software de movilidad y análisis empresarial, ha publicado los resultados de su informe «2020 Global State of Enterprise Analytics» (Estado Global de la Analítica Empresarial 2020) que revela que, a pesar de que el 94% de las organizaciones creen que los datos y el análisis son importantes para su transformación digital y el crecimiento de su negocio, la mayoría de ellas no están permitiendo una cultura basada en los datos. 

Entre las principales conclusiones del informe, destacan las siguientes:

• En comparación con el personal directivo, los empleados de primera línea carecen de datos y tienen menos acceso a la información y a los análisis. El contraste entre los datos privilegiados y los datos privados es más pronunciado en el sector financiero, en el que sólo el 11% de los empleados de primera línea que tienen acceso a informes analíticos.
• El 60% de los empleados necesitan horas o días para obtener la información que requieren, mientras que sólo el 3% la encuentra en cuestión de segundos.
• Cuando aquellos que no son expertos en análisis necesitan tomar una decisión basada en datos, el 79% tiene que pedir ayuda al departamento de TI o a un analista de negocios. Sólo el 7% utiliza una herramienta de autoservicio.
• Las inversiones en iniciativas de análisis, concretamente en talento y tecnología, están aumentando. El 75% de las grandes empresas y el 59% de las pequeñas (menos de 1.000 empleados) tienen previsto incrementar su inversión en talento, y el 79% y el 60% en tecnología, respectivamente. 

«Sorprendentemente, cuando se trata de tomar decisiones basadas en datos, la mayoría de la fuerza laboral sigue improvisando», señala Marge Breya, vicepresidente senior y CMO de MicroStrategy Incorporated. «Con solo un 30% de tasa de adopción de análisis de autoservicio las organizaciones necesitan sacar a la luz el conocimiento de forma que se pueda beneficiar toda la plantilla. El 65% de las empresas planean aumentar sus inversiones en analítica el próximo año. Recomendamos que esas inversiones se dirijan a la construcción de una cultura del “conocimiento-primero”, que recompense la toma de decisiones basada en datos y la transformación continua, esto es la base esencial de lo que denominamos una Empresa Inteligente™.

Los encuestados que han adoptado el uso de datos y análisis reportan beneficios tales como una mayor eficiencia y productividad, una toma de decisiones más rápida y efectiva y un mejor rendimiento financiero. En relación al gran objetivo de transformación digital, el 46% señala que han podido identificar y crear nuevos productos y flujos ingresos, especialmente el sector Retail sanitario, quienes lideran este campo. El 45% están utilizando los datos y la analítica para crear nuevos modelos de negocio. Asimismo, más de la mitad de las compañías (59%) señalan estar evolucionando hacia la analítica predictiva. 

En cuanto a las barreras para el uso efectivo de los datos y el análisis, el informe señala la preocupación sobre la seguridad y privacidad de los datos (43%) como principal reto, seguido del acceso limitado a los datos y análisis a través de la organización (29%), la falta de talento (27%) y formación (27%), así como la complejidad de las soluciones que impiden su uso de forma generalizada en la organización (25%).  

A raíz de estas conclusiones, MicroStrategy realiza las siguientes recomendaciones:

1. Pensar en un entorno multiherramienta. El planteamiento de que una sola herramienta vaya a servir a todas las necesidades de una organización o a satisfacer los diferentes niveles de capacidad de los usuarios no es realista. Por lo tanto, las empresas deben considerar un enfoque de plataforma de analítica empresarial abierta que garantice un entorno seguro, gobernado, escalable y de alto rendimiento. Esta apertura permite que otras herramientas puedan acceder a datos empresariales fiables, combinar información de varios sistemas y crear contenido rápidamente, sin que los usuarios tengan que renunciar a sus herramientas favoritas de ciencias de datos, Inteligencia Artificial y Business Intelligence de autoservicio.
2. Capacitar a cada persona, proceso, aplicación y dispositivo. Cada día se toman innumerables decisiones en todas las organizaciones, por lo que es lógico que el conocimiento esté accesible en cuestión de segundos. Las herramientas, aplicaciones y servicios deben coincidir con las capacidades de cada usuario. Para ello, las empresas deben tratar de capacitar a todas las personas con información evidente que aparezca en las aplicaciones móviles, pantallas, productos y aplicaciones empresariales que se usan a diario.
3. Comenzar con datos de confianza y enriquecerlos para obtener información. Para que la próxima generación analítica prospere, los usuarios necesitan activos de datos empresariales y sistemas gobernados y de confianza que mejoren con el uso.  Al incorporar una capa semántica que aprende con el tiempo, las organizaciones pueden abrir el camino a una nueva clase de aplicaciones y experiencias basadas en la Inteligencia Artificial mediante la superposición de sus datos con datos de uso del sistema, ubicación y telemetría. Esto convierte a cada usuario en un contribuyente de conocimientos, alimentando un circuito de retroalimentación que ayuda a hacer que la organización sea colectivamente más inteligente a lo largo del tiempo.