Al igual que sus contrapartes en empresas más grandes, los gerentes de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) se están dando cuenta de que la toma de decisiones basada en datos es crucial para el crecimiento y el éxito.
Sin embargo, muchas PYMES carecen de los medios para emplear profesionales de análisis de datos altamente capacitados para recopilar, investigar y analizar la increíble cantidad de datos que están disponibles para las empresas en estos días. La solución a la que se recurrió fue subcontratar esta función vital de ciencia de datos a empresas independientes de análisis de datos y trabajadores independientes.
$config[code] not foundSegún un informe de Gartner, alrededor del 70 por ciento de los profesionales de marketing esperan que la mayoría de sus decisiones de marketing sean impulsadas por datos el próximo año.
"Una parte notable del presupuesto analítico, más que la tecnología y casi tanto como el talento interno, va a expertos externos", señala el informe. "La mayoría de los vendedores maduros basados en datos esperan que el abastecimiento externo crezca en los próximos dos años, y el 30 por ciento de ellos espera disminuir el tamaño de su equipo interno, aprovechando más la eficiencia, la escala y la experiencia de los proveedores de servicios".
Dada la importancia de los análisis de datos para el éxito de las empresas, es una preocupación que una función tan vital se contrate casi de manera rutinaria. Sin embargo, cuando considera los costos involucrados y la escasez de habilidades especializadas requeridas, ha sido una solución lógica. Al menos, hasta hace poco.
La idea errónea que da forma al mercado de análisis de datos de hoy en día es que el big data es el dominio de las empresas y las PYMES simplemente carecen de los medios para manipular y analizar de manera competente los datos complejos.Estos conceptos erróneos ahora están siendo cuestionados por las soluciones emergentes de análisis de autoservicio, y la pregunta ahora es si las PYMES pueden pagar no Para aprovechar estas nuevas soluciones y trasladar el análisis de datos a la empresa.
Los datos son tan importantes para las PYMES
Los datos se han convertido en el elemento vital de cualquier negocio eficaz, independientemente de su tamaño. Deloitte publicó recientemente un informe titulado "The Analytics Advantage" que fue el resultado de una amplia encuesta realizada por la firma consultora.
Una de las muchas ideas en el informe de Deloitte es que los ejecutivos sénior de las compañías que encuestaron se han dado cuenta de que "los buenos datos pueden generar buenas decisiones, si se capturan, analizan, comunican y actúan de manera oportuna y eficiente". relevante para las PYMES como lo es para las grandes empresas.
Según un ejecutivo anónimo citado en el informe, “Básicamente, el análisis se trata de tomar buenas decisiones de negocios. Solo dar informes con números no ayuda. Debemos proporcionar información de la manera que mejor se adapte a nuestros tomadores de decisiones ".
Sin embargo, las empresas más pequeñas, en general, no están tan centradas en las métricas de rendimiento y el seguimiento metódico como los grandes. Por lo general, tienen menos empleados, menos flujo de efectivo, inventario más pequeño y menos líneas de productos, lo que significa que los gerentes a menudo se enorgullecen de saber todo por sí mismos. El desafío para las PYMES en lo que se refiere al análisis de datos, entonces, se trata tanto de cambiar la mentalidad y la cultura como de adquirir las habilidades y tecnologías necesarias.
En su introducción al informe de Deloitte, el líder del pensamiento analítico y académico Thomas H. Davenport señala que "De las observaciones realizadas durante muchos años, el progreso analítico es innegable: la demanda de análisis es mucho mayor, los recursos están más disponibles y la comprensión de los ejecutivos ha aumentado.. ”
Sin duda, parece que las PYMES son cada vez más conscientes de la necesidad de aprovechar activamente el análisis de datos para competir de manera efectiva. Pero, ¿cómo pueden hacerlo de una manera comercialmente viable? ¿Y qué se interpone en el camino de las PYMES para cultivar la capacidad de realizar análisis de datos internamente?
El aumento de las herramientas de análisis de datos asequibles
Una combinación de PC de escritorio más potentes y herramientas de ciencia de datos de autoservicio representan un cambio direccional para las PYMES. Gracias a soluciones como Alteryx, Databox e IBM Watson Analytics, es prácticamente posible que prácticamente cualquier empleado sea un científico de datos, extraiga conjuntos de datos relevantes, los analice con herramientas de visualización avanzadas y tome decisiones informadas en tiempo real.
Como señala Amir Orad, CEO de la plataforma de inteligencia empresarial Sisense, “Tradicionalmente, el principal obstáculo para el análisis de autoservicio era la preparación de datos. "La tecnología de análisis moderna puede simplificar este proceso en la medida en que los usuarios comerciales de hoy pueden cubrir todo el alcance del análisis de datos (preparación, informes y visualización) de manera independiente, sin recursos dedicados de TI o DBA".
Las PYMES no necesitan externalizar el análisis de datos
La necesidad de equilibrar los costos de contratar a un especialista en datos y los beneficios de la analítica representa un verdadero desafío, por lo que muchas PYMES creen que la subcontratación es la respuesta.
"Esta ruta generalmente será preferible, porque nadie entiende el negocio, así como sus ejecutivos y empleados actuales", dice Orad, de Sisense. "Saben qué KPI importan y cómo traducir los datos en resultados significativos desde una perspectiva empresarial".
Las soluciones de datos SaaS basadas en la nube satisfacen la necesidad de contar con una poderosa infraestructura para algunos procesos de análisis de datos, junto con la necesidad de mantener esa infraestructura. Las soluciones modernas de análisis de datos de autoservicio ofrecen a los equipos de PYMES la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y analizarlos utilizando interfaces fáciles de arrastrar y soltar.
Repensando el outsourcing de análisis de datos
Estas soluciones democratizan el análisis de datos complejos y eliminan esta función crítica del dominio exclusivo de las grandes empresas. Un beneficio inmediato de llevar el análisis de datos de manera interna es poder reducir dramáticamente la latencia tradicionalmente asociada con actividades complejas de inteligencia de negocios.
Reducir esta latencia significa que las empresas pueden actuar en base a información derivada de los datos, a menudo a los pocos minutos de la recopilación de información. La gerencia puede sacar provecho de las tendencias positivas antes de que lo haga otra persona y sortear las negativas antes de que causen daños. Reducir los tiempos de demora de manera efectiva hace que la toma de decisiones sea más rápida, utilizando inteligencia empresarial procesable, según lo informado por las instantáneas del ecosistema empresarial en cualquier momento.
A medida que se derrumban las barreras de costo e infraestructura para acceder a soluciones de análisis de datos de alto impacto para PYMES, estas empresas están comenzando a darse cuenta de que sus suposiciones sobre el acceso a estas importantes funciones comerciales ya no son válidas. La necesidad de externalizar el análisis de datos se está convirtiendo rápidamente en una cosa del pasado para los líderes de PYMES que están interesados en manejar sus propios datos.
Lo que esto significa es que las PYMES ahora pueden tomar mejores decisiones de negocios basadas en conjuntos de datos grandes y complejos y responder de manera más efectiva y rápida a las cambiantes dinámicas del mercado en tiempo real. Eso suena como una poderosa ventaja competitiva.
Foto de Analytics a través de Shutterstock
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