El empoderamiento de los “self-service data analytics”: la información al alcance de la mano

En el mundo actual, impulsado por los datos, el acceso a la información es crucial para conseguir el éxito de las empresas. Los datos abundan y conforman nuestra vida cotidiana. En Telefónica también generamos una inmensa cantidad de ellos cada día, ya sea como información de la red móvil o datos de contratos de clientes, etc.

Descubre qué son los self-service data analytics y sus ventajas permitiendo configurar eficazmente el proceso de transformación.
Verena Braunschober

Verena Braunschober

Tiempo de lectura: 3 min

Hacer que estos enormes conjuntos de datos sean utilizables y aprovechables por los responsables de la toma de decisiones proporciona a Telefónica una ventaja competitiva decisiva. Se hacen posibles decisiones más ágiles y rápidas. Independientemente de si queremos mejorar los procesos, hacer que el customer journey esté aún más centrado en el cliente u optimizar nuestra estrategia de marketing: Necesitamos poner los datos adecuados a disposición de las personas adecuadas de la empresa. Las agrupaciones de datos en silos no conducen a decisiones ágiles.

Como pilar importante, la analítica de datos marca un punto de inflexión en la forma en que manejamos nuestros datos como empresa. Permite a los profesionales, sin grandes conocimientos técnicos, obtener una visión profunda de sus datos.

Ventajas de los “self-service data analytics”

Capacitación de los expertos

El self-service data analytics permite a los empleados de distintos departamentos realizar análisis de ellos, independientemente de su formación técnica. Esto se traduce en que los responsables de marketing, los analistas financieros o los directores operativos pueden tomar decisiones basadas en datos que pueden explorar, analizar y visualizar ellos mismos sin depender constantemente de expertos en datos.

Ahorro de tiempo y dinero

Tradicionalmente, el análisis de datos solía requerir la participación de expertos en informática o análisis, lo que provocaba retrasos y costes adicionales. Con el self-service data analytics, los profesionales pueden explorar sus datos en tiempo real y acceder más rápidamente a la información sin tener que esperar a recibir ayuda externa. Esto supone un importante ahorro de tiempo y costes para las empresas.

Flexibilidad y adaptabilidad

El acceso a herramientas de análisis intuitivas permite a los usuarios reaccionar con flexibilidad a las necesidades cambiantes. Las nuevas tendencias empresariales, las preferencias de los clientes o las condiciones del mercado pueden identificarse y analizarse rápidamente, haciendo que las empresas sean más ágiles.

Mejores decisiones gracias a una mejor información

Al interactuar directamente con los datos, los profesionales pueden obtener conocimientos más profundos. La capacidad de reconocer inmediatamente patrones, tendencias y correlaciones permite tomar decisiones más informadas que impulsan el negocio sin depender de la intuición.

La base de una buena oferta self-service data analytics en nuestra empresa la proporcionan las plataformas analíticas que proporcionan datos fiables y actualizados. Basadas en la nube, ofrecen la posibilidad de analizar los datos en tiempo real y escalarlos con flexibilidad en función de las necesidades. Conectadas a herramientas fáciles de usar para el análisis de datos, ofrecen potentes herramientas para todos los empleados y hacen posible el trabajo en red.

Sin embargo, para explotar todo el potencial y crear la base para la innovación y el crecimiento, como empresa también debemos garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad para proteger la información sensible. Para garantizar que todo el mundo habla el mismo idioma cuando se trata de datos, es importante crear competencias de datos en toda la empresa y capacitar a todo el mundo para entender los análisis e incluso generar y utilizar visualizaciones, cuadros de mando y modelos para sus propias preguntas si es necesario. Una amplia gama de conceptos de formación y oportunidades de intercambio, por ejemplo a través de eventos en red y comunidades digitales, flanquean por tanto nuestra oferta de autoservicio. 

La democratización de los datos creada de este modo permite configurar eficazmente el proceso de transformación hacia una Telefónica impulsada por los datos.


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