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Soluciones de analítica

10 preguntas a hacer antes de comprar

[30/03/2016] La elección de la plataforma de analítica adecuada es esencial. Después de todo, el producto que elija ayudará a los líderes a tomar decisiones críticas de negocio en los próximos años -eso es si lo hace bien.

Aquí hay 10 preguntas que debe hacerle a los proveedores de soluciones de analítica al comenzar el proceso de compra.

1. ¿Puedo responder preguntas?

Suena muy básico, pero la capacidad de simplemente preguntar y responder nuevas interrogantes, no solo un conjunto de preguntas predefinidas, es esencial.

"Si está confinado a una vista preestablecida de una parte de sus datos y hacer una nueva pregunta requiere ir a su departamento de TI o hacer scripts complejos, no va a sacarle mucho provecho a analytics", comenta Ellie Fields, vicepresidente de marketing de producto de Tableau Software. "Hay que vivir en un mundo en el que sus preguntas no estén predefinidas".

2. ¿Cuál es su experiencia en mi industria o con mis problemas de negocio específicos?

Ser experto en analytics no es suficiente. Se necesita especialización sectorial para obtener el máximo rendimiento de sus productos y servicios de analytics. ¿Su proveedor cuenta con un conjunto de modelos de datos sectoriales específicos (por ejemplo, para productos de consumo, banca, compañías de seguros, etc.)?

"Para desarrollar analytics, la visualización, o productos específicos para un sector, debe estar en sintonía con las cuestiones empresariales", anota Mark Shilling, director de Deloitte Consulting y líder de su línea de servicios de Analytics & Information Management. "No se puede entregar wireframes con KPIs y un modelo de datos subyacente para respaldarlo si es que no sabe lo que se está midiendo y por qué".

3. ¿La gente va a querer usarlo?

Sus soluciones de analítica tienen que ser capaces de responder a sus preguntas, pero su uso debe ser una experiencia agradable. Como cualquiera que haya desplegado nuevos productos sabe, conseguir que los usuarios hagan uso de éstas es una gran parte de la batalla.

"A lo largo de la historia, cada sistema empresarial se ha visto obstaculizado por personas que no han querido utilizarlo", comenta Fields. "Tiene que ser útil para responder preguntas. Usted quiere que la gente se interese y sienta que plantear esa interrogante es una muy buena experiencia. Van a dedicarle más tiempo si es fácil, intuitivo y si sienten que están aprovechándolo".

4. ¿Cuál es la capacidad de la herramienta?

¿Cuántos usuarios simultáneos soporta? ¿Y qué hay con las cifras de usuarios, cuentas y sitios? ¿Cuál es el tiempo de respuesta?

"Esto está ligado al rendimiento a escala", anota Shilling de Deloitte. "Hay que asegurarse de que la herramienta pueda acomodar el tamaño y el ritmo de crecimiento del negocio".

5. ¿Funciona con todos mis datos?

Las organizaciones tienen información en muchos lugares: la nube, las instalaciones, almacenes de datos, hojas de cálculo de Excel, registros web, y más. ¿Acaso esta herramienta de análisis trabaja con todo lo que usted tiene? Pueden ser datos estructurados, aquellos no estructurados o semi estructurados.

"Algunas de las herramientas requieren que se muevan datos antes de analizarlos, o requieren que sean trasladados a su sistema propietario", señala Fields de Tableau. "¿Con qué datos puedo trabajar hoy y con cuáles podría estar trabajando en un par de años? ¿El producto es compatible con toda esa información?"

"¿Se puede realizar un análisis de texto, audio y voz? No todos los proveedores atraviesan el dominio de big data", añade Shilling. "Algunos están construyendo capacidades específicamente vinculadas a un conjunto de datos".

6. ¿Tiene herramientas que pueden abordar las necesidades analíticas de las diferentes funciones de la empresa?

Por ejemplo, ¿es posible que sus herramientas provean una visión de 360 ??grados de un cliente, de la planificación de la cadena de suministro, la eficacia de la distribución, y la planificación y modelación de escenarios? Shilling señala que la respuesta a esta pregunta muestra la amplitud de uso a través de dominios.

7. ¿Su modelo de precios está basado en los resultados y el valor?

El acceso a los datos es solo el primer paso en un viaje de analytics. Los proyectos de análisis exitosos son acerca de resultados que aportan valor.

"¿Alguna vez ha tratado acuerdos de facturación basados ??en el valor? 'VBB' -¿qué más se puede decir? Hoy en día, cada compañía de software está siendo medida en relación al código abierto o libre. Así que para justificar por qué alguien tiraría una inversión de capital, necesita relacionar los precios con los resultados, anota Shilling.

8. ¿Qué clientes están utilizando sus herramientas y cómo? ¿Puede proporcionar referencias?

Confíe, pero verifique. Ningún ejecutivo compra un producto para ser un pionero, indica Shilling. "Tiene que ser tecnología probada y eso es de lo que se trata de una referencia", añade. "Validación".

9. ¿Qué características de seguridad están integradas en el software? ¿Cómo se puede garantizar la seguridad de la información personal?

La seguridad y la gestión de los datos son esenciales, especialmente en las industrias reguladas, donde es establecido por ley. La información de identificación personal (PII) y la información de salud protegida (PHI) en las industrias reguladas, como atención de la salud y ciencias biológicas, deben ser aseguradas, señala Shilling.

10. ¿Cuál es su planificación? ¿Cómo asiste a sus clientes con las actualizaciones de versiones y la migración a nuevos productos? ¿Cómo controla los procesos migración y trasposición? ¿Cuenta con un programa para preparar a los usuarios?

Ojalá sus soluciones de análisis sirvan durante mucho tiempo más. Al igual que con otros software y soluciones, las soluciones de analytics no permanecerán estáticas. Shilling señala que hay que entender el ciclo de vida del desarrollo de software de su proveedor, la mejora de productos y la gestión del cambio.