Por qué tantos proyectos de analytics fallan al ponerse en práctica

Desde hace unos años que las organizaciones se basan en aplicaciones de big data y analytics, y ahora se está claramente dando un cambio. Las empresas están comenzando a pasar de la “analítica experimental” a la “analítica industrializada” a medida que perciben mejor los tipos de resultados comerciales que pueden lograr.

Pero no es el tipo de cambio masivo que podríamos esperar. Las empresas están luchando por traducir los resultados de los proyectos técnicos en soluciones viables que ofrecen resultados comerciales cuantificables. De esta manera, un número significativo de aplicaciones analíticas no se trasladan con éxito del laboratorio a la práctica. ¿Por qué sucede esto?

A menudo, las empresas usan herramientas de análisis sin establecer resultados o casos de uso. En cambio, muchos proyectos llevados a cabo por equipos internos pueden hacer experimentos para ver cuáles soluciones son factibles. Sin una base en los resultados comerciales reales o usos viables, muchos proyectos (que parecen seguir y seguir) arrojan resultados decepcionantes al final. Sin pruebas demostrables, el financiamiento y la emoción mengua y esos proyectos se dejan de lado, junto con los otros experimentos fallidos del pasado.

Incluso cuando la fase de descubrimiento de un proyecto de analytics es exitosa y ya cuenta con sponsors, es necesario que sucedan todavía muchas cosas. Los lanzamientos deben hacerse a menudo con base en los datos, la infraestructura y el entorno para asegurarse de que los primeros estén disponibles en tiempo real o casi real. Una vez que estos modelos se implementan, existe una necesidad constante de mejorarlos y mantenerlos.

La integración es otra gran tarea. Es necesario integrar las apps de analítica a las existentes relativas al negocio, así como a los procesos, tales como tus soluciones CRM o MRP, o Salesforce. La integración es el paso crítico que convierte las analíticas en beneficios empresariales reales.

El campo de análisis continúa evolucionando y madurando. Más opciones están disponibles para ayudar a las empresas. Las plataformas analíticas de end-to-end combinan la infraestructura escalable y las configuraciones y plantillas preconstruidas. Los servicios necesarios para identificar buenos casos de uso, encontrar las fuentes de datos correctas, formular las preguntas oportunas e integrar los conocimientos están incluidos. Eso no solo reduce la relación entre el tiempo y el valor, sino que también reduce el riesgo. Y debido a que las soluciones de plataforma se basan en una infraestructura de nube escalable, las cargas de trabajo analíticas siempre operan en recursos de “tamaño adecuado” que se pueden agregar o restar según sea necesario.

Todas las empresas pueden beneficiarse de los análisis. Y cuando consideras qué puede ofrecer un enfoque basado en la plataforma respecto a uno “hazlo tú mismo”, es más fácil ver que tu empresa finalmente puede sacar sus ideas del laboratorio y ponerlas en acción.

Ashim Bose es Global Leader de Analytics Product Management, DXC Analytics.

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