Por qué necesita una estrategia de datos para el análisis integrado de su cliente

La analítica integrada se ha convertido en algo más que una característica «agradable de tener» para una aplicación. Es una expectativa del usuario final. Pero cumplir con esa expectativa requiere mucho más que cumplir con la tarea inicial en cuestión.

Más bien, un enfoque centrado en el cliente para incorporar análisis dentro de una aplicación es un viaje, y necesita una estrategia de datos inteligente que lo guíe en el camino. Debe tomarse un tiempo para evaluar la arquitectura de datos del cliente. Necesita reajustar a medida que avanza en función de lo que funciona y lo que no. Y a medida que evoluciona su arquitectura de datos, deberá asegurarse de que su solución satisfaga las necesidades de su cliente, así como las expectativas de rendimiento de los usuarios del cliente. La experiencia del usuario, como sabemos, es fundamental. Empecemos.

Evalúe su arquitectura de datos

Tratar de obtener la solución perfecta desde el principio es temerario, si no inútil. En lugar de eso, primero propóngase comprender qué tiene su cliente, qué necesita su cliente y dónde están las brechas entre sus expectativas y lo que usted puede entregar.


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¿Qué estructuras de datos tienen? ¿Qué arquitectura de datos está utilizando? ¿Esa arquitectura proporcionará las respuestas que necesita el cliente?

De lo contrario, debe simplificar la apariencia de los datos para los usuarios finales y adaptar la arquitectura para que se adapte mejor al rendimiento y otros requisitos del cliente.

El objetivo no es solo una solución que funcione. El objetivo es una solución que funcione bien, una solución que sea muy útil.

La pregunta de consulta

Una consideración clave en el desarrollo de su enfoque es si usted o su cliente serán propietarios del contenido de la aplicación.

El enfoque más fácil es cuando es usted quien tiene mayoritariamente el control de la aplicación. Cuando controlas las consultas, puedes crear una arquitectura de datos más simple porque tu equipo administrará la arquitectura.

Pero si el cliente está creando sus propias consultas y generando su propio contenido, debe tener cuidado con la forma en que le presenta los datos. ¿Qué tipo de experiencia tendrán al interactuar con los propios datos? ¿Qué cálculos puede agregar a la aplicación para ayudarlos en su camino?

Una estrategia de datos que se adapta

Esas evaluaciones de referencia son un buen punto de partida, pero para seguir adelante, deberá adaptarse. Y para adaptarse sin problemas y con éxito, querrá tener una estrategia para realizar cambios en la arquitectura.

El objetivo es superar lo que el arquitecto de datos Martijn ten Napel describe como la desconexión entre lo que es una arquitectura de datos con mayor frecuencia, una hoja de ruta centrada en la tecnología y lo que las organizaciones necesitan, orientación sobre cómo crear un panorama de datos valioso y sostenible.

Considere desde dónde está comenzando. Ya sea que su sistema de base de datos sea la planificación de recursos empresariales (ERP), la gestión de relaciones con el cliente (CRM) o la gestión de recursos humanos (HRM) es especialmente relevante porque esos tipos de bases de datos altamente transaccionales registran las transacciones diarias de la organización.

Considere qué tipo de información desea su cliente en el futuro. Si la aplicación analizará datos y tendencias mucho más agregados a lo largo del tiempo, su estrategia de datos deberá anticipar los diferentes tipos de consultas necesarias en el futuro.

Considere cuánta carga impondrán los datos y las consultas a la plataforma. No desea que el rendimiento se retrase una vez que las personas comiencen a usar sus análisis integrados. Tomar medidas para mejorar su infraestructura puede protegerse contra ese escollo. La velocidad debe ser la consideración principal al realizar cambios en su arquitectura de datos.

El análisis integrado es una característica «imprescindible» para las aplicaciones de hoy. Debe adoptar un enfoque centrado en el cliente al crear esos análisis siguiendo una estrategia de datos que reconozca las necesidades actuales del cliente mientras se prepara para los cambios inevitables que se avecinan.

Sobre el Autor

Charles Caldwell es el vicepresidente de gestión de productos de Logi Analytics, que brinda a los equipos de software del mundo las soluciones de análisis integradas más intuitivas para desarrolladores. Tiene más de 20 años de experiencia en el mercado de la analítica, incluidos más de 10 años de experiencia directa en implementación de clientes. Charles escribe y habla extensamente sobre análisis con énfasis en la integración en la aplicación, la optimización de la experiencia del usuario y el uso de fuentes de datos modernas.

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