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Por qué Alteryx es una mejor opción para la analítica empresarial

Tecnología   |   Andy MacIsaac   |   23 de septiembre de 2022

Durante muchos años, analistas, encargados de solucionar problemas y decenas de trabajadores de datos han tenido que enfrentarse a los retos de las plataformas tradicionales de big data, en las que la facilidad de uso, la rapidez en la obtención de insight realizable y la capacidad de actualización rápida no siempre han sido fáciles de conseguir. A estas frustraciones existentes se suma un punto de inflexión para muchas organizaciones cuando evalúan la ruta de migración a la analítica debido a la necesidad de decidir si continuarán con sus capacidades analíticas heredadas actuales o si se cambiarán hacia un enfoque más democratizado de la analítica. Un enfoque democratizado de la analítica permite aprovechar varias fuentes de datos, crear y compartir insights y desarrollar rápidamente habilidades analíticas, lo que no es dominio exclusivo de quienes tienen conocimientos de codificación o acceso a herramientas y sistemas especializados.

 

Existen innumerables ejemplos en los que antiguos usuarios de plataformas tradicionales de Big Data han experimentado los beneficios de la analítica democratizada de autoservicio a través de Alteryx. Un usuario de una organización del sistema de salud comentó lo siguiente sobre la decisión de consultar a Alteryx: “No he visto ningún producto que tenga el mismo motor de flujo de trabajo que Alteryx . . . Simplemente tiene sentido. [El motor de flujo de trabajo] permite hacer todo el trabajo de ingesta y depuración de datos, elimina gran parte del trabajo manual de recodificación y ayuda a detectar más rápidamente los valores atípicos. Facilita enormemente la administración de datos y su depuración, y acorta el proceso desde la ingesta hasta la obtención de insights para el usuario final”, afirma una reseña publicada en la plataforma de análisis de pérdidas y ganancias CLOZD.

 

Otro comentarista en G2 Crowd (una página de reseñas de software empresarial impulsada por los usuarios) dijo que lo que más le gusta de Alteryx es la “facilidad de uso y la capacidad de salvar la brecha entre usuarios de datos novatos, codificadores y científicos de datos. Eficiencia y repetibilidad: procesamiento rápido y capacidad para que otros (o tú mismo en el futuro) realicen un seguimiento paso a paso de un flujo de trabajo a fin de lograr una comprensión cohesiva y QA/QC. La Comunidad Alteryx es extremadamente activa y solidaria; he aprendido mucho de otros usuarios, así como a través de los magníficos materiales de capacitación que proporciona Alteryx”.

 

Como se describió anteriormente, muchos líderes empresariales enfrentan el desafío de llevar a sus organizaciones al siguiente nivel de crecimiento y la capacidad de navegar por mercados volátiles. Estos líderes saben que tener una cultura de datos y analítica generalizada que impulse el avance de la empresa es fundamental para tener una ventaja competitiva e impulsará la innovación líder en la industria.

 

Tratar los datos como un pilar organizacional es fundamental para alcanzar sus objetivos. Sin embargo, desarrollar, implementar y ejecutar una estrategia de analítica empresarial que respalde esta visión es una tarea abrumadora, incluso para los ejecutivos de datos más experimentados.

 

A la hora de tomar decisiones, los líderes de las organizaciones deben ser conscientes de los riesgos que conlleva la adopción de un enfoque tradicional de Big Data y sistemas heredados hacia la analítica. En un informe reciente de Radiant Advisors titulado “Evitar errores estratégicos en la analítica empresarial”, se mencionan tres áreas clave que deben considerar las personas que toman decisiones de analítica empresarial.

 

  1. No externalizar tu capacidad de analítica. Más bien, céntrate en crear un enfoque democratizado hacia la analítica, donde “los datos y la analítica se conviertan en una de las competencias internas principales de la organización para tener una cultura de datos generalizada. Requiere una inversión en el desarrollo y la capacitación de recursos existentes, y en la contratación de nuevos conjuntos de habilidades que proporcionen niveles de experiencia más avanzados dentro de la organización de datos”.
  2. No reconocer el valor de las plataformas analíticas. No hay escasez de herramientas analíticas, pero en lugar de herramientas que se encargan solo de una parte del proceso analítico, ¿la capacidad analítica que se está considerando ofrece una plataforma que proporciona a todos los usuarios, independientemente de su nivel de experiencia, una experiencia sin inconvenientes?
  3. No administrar correctamente la prensa ejecutiva. Para los encargados de tomar decisiones sobre la dirección que debe tomar su estrategia de analítica empresarial, podría ser más fácil alinearse con un líder empresarial que pueda tener una relación existente o pasada con un proveedor específico que deseen conservar. O bien puede haber una relación o un acuerdo existente que el líder empresarial quiera aprovechar. La clave es evitar las situaciones de bloqueo y no ceder a la presión cuando un proveedor externo insiste en la ingesta y el alojamiento exclusivos de los datos de tu empresa, mientras se ofrece la analítica como servicio de tipo caja negra. A fin de cuentas, la elección sobre cómo conseguir una capacidad analítica empresarial sostenible debe reducirse a qué enfoque respaldará mejor la capacidad de crear una organización impulsada por los insights. En este sentido, me referiré a otra reseña de G2 en la que un usuario afirmó que, con Alteryx, “una plataforma sin código significa que estás en funcionamiento en cuestión de minutos y serás un usuario avanzado en un tiempo MUCHO más corto que si usas métodos de programación anticuados. Esto significa que más personas de la organización pueden realizar tareas que antes estaban reservadas a algunas personas de TI”.

 

Lee más sobre por qué Alteryx es una mejor opción para organizaciones que quieren tener una plataforma de analítica unificada fácil de usar y que mejore la fuerza laboral existente a fin de contar con un enfoque democratizado de los datos.

 

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