Caso práctico
Permite que los equipos de ciencia de datos y los usuarios de negocio se enfoquen en descubrir insights a partir de los datos que luego se conviertan en insights accionables.
Libera a los equipos de TI y ciencia de datos de los largos retrasos en las tareas de analítica y limpieza de datos.
Permite que los trabajadores se concentren en proyectos de alto valor y analítica avanzada, en lugar de dedicar tiempo a tareas rutinarias.
Reduce las tareas rutinarias y repetitivas, y conecta las fuentes de datos automáticamente.
Elimina los errores al automatizar las tareas repetitivas y manuales.
Debido al acelerado crecimiento de los datos, las empresas ya no pueden depender de herramientas obsoletas como las hojas de cálculo y tablas dinámicas para obtener insights. Esas herramientas permiten estudiar una instantánea de datos históricos, pero no son lo suficientemente potentes para obtener insights sobre tendencias emergentes o hacer predicciones. Incluso en su forma más robusta, realizar analítica con estas herramientas requiere mucho trabajo, y para cuando los líderes empresariales obtienen insights de ellas, muchas oportunidades ya quedaron atrás.
Cuando se automatiza, la analítica tiene el potencial de brindarles a los encargados de tomar decisiones contexto sobre los datos y transformarlos en información útil. La automatización elimina el trabajo manual y repetitivo de convertir los datos en insights. Las empresas que automatizan la analítica pueden escalar sus operaciones de datos hacia la transformación digital.
Automatizar cálculos es solo una de las muchas tareas que se pueden lograr con la analítica. Los flujos de trabajo pueden encadenar la analítica para completar tareas complejas en secuencias, que luego pueden hacerse repetibles. Por ejemplo, el cierre de fin de mes en contabilidad consta de pasos, cálculos y formatos de informes similares. La analítica automatizada sería ideal para quitar la parte manual del cierre de fin de mes.
Los usuarios pueden trabajar con herramientas de analítica automatizada a un alto nivel, sin tener que entender los cálculos complejos que se realizan en segundo plano. Las herramientas empoderan a los trabajadores del conocimiento, con experiencia en problemas de negocio, para aprovechar la analítica sin necesidad de contar con conocimientos especializados en ciencia de datos.
Con Alteryx, puedes hacer lo siguiente: