Tres proposiciones de valor de Oracle Analytics
Por Rich Clayton – Vicepresidente de estrategia de producto para Oracle Analytics.
¿Cómo pueden las instituciones demostrar mejor el valor de los análisis para responder preguntas importantes para que puedan tomar mejores decisiones basadas en la información y alinear mejor sus esfuerzos con las estrategias, metas y objetivos? Aquí hay tres propuestas de valor que discutimos con nuestros clientes y socios.
Empecemos desde el principio
Las instituciones de educación superior enfrentan muchos dilemas hoy en día, desde la creciente inscripción hasta la reducción de costos y la mejora de los resultados de los estudiantes para decidir qué programas expandir y cuáles retirarse. Los análisis pueden proporcionar respuestas a estas preguntas difíciles, pero muy pocas instituciones tienen una estrategia y una cultura para usar todos los datos institucionales en los momentos que importan. Está bien documentado que cuando los análisis bien dirigidos pueden mejorar la retención de estudiantes, proporcionar información clave sobre la viabilidad del programa y predecir la conversión, inscripción y dotación de candidatos.
Entonces, ¿por qué es que muchas instituciones no se dan cuenta de este potencial? Veo tres razones principales. Primero, los datos y los sistemas se guardan en toda la institución, creando tensión entre la TI y la administración. En segundo lugar, las herramientas analíticas tienen un alcance demasiado limitado y no están conectadas al trabajo diario en cuestión. Y tercero, la tecnología es demasiado difícil de usar ampliamente en toda la institución. Pero sobre todo, el hecho de no usar los datos de manera estratégica es un vacío en el liderazgo.
Los activistas, los presidentes y los líderes de alto nivel deben hacer preguntas más difíciles que desglosen los silos de datos en la institución. Muchos líderes dejan de hacer preguntas difíciles porque reconocen las limitaciones de los silos de datos que existen en la institución. Cambiar el enfoque de lo que sucedió a por qué algún resultado no cumplió con las expectativas es esencial. En mi experiencia, la mayoría de los líderes administrativos dedican el 90% de su tiempo a recopilar datos sobre lo que sucedió y el 10% de su tiempo a comprender el elemento de causa y efecto. Además, los líderes deben dejar que los datos hablen y dejar de buscar datos para respaldar una hipótesis o una agenda política. En Oracle, llamamos a esto AI por el porqué.
AI para el Por qué es una oportunidad única para aprovechar las técnicas de aprendizaje automático integradas para eliminar el sesgo del análisis de datos para encontrar la verdadera explicación de por qué la inscripción no cumplió con las expectativas o por qué los estudiantes de ingresos medios y primerizos no se convirtieron en Chicago. Cuando los datos hablan, pueden producirse cambios profundos y los líderes necesitan inspirar este enfoque. Las variables que parecen irrelevantes pueden y, a menudo, están conectadas con un resultado, pero no se han descubierto, porque la mayoría de los analistas siguen analizando los mismos datos para explicar un resultado cuando lo que se necesita es una capacidad para encontrar patrones automáticamente y brinda esa información a la decisión en cuestión. Gartner llama a esta capacidad Analítica aumentada donde la inteligencia artificial integrada puede ayudar a aumentar la toma de decisiones cognitivas de los humanos y profundizar el rigor y la viabilidad del análisis.
Desarrollar una colaboración exitosa
La rápida tasa de cambio tecnológico requiere un modelo de colaboración diferente entre los proveedores de soluciones y los líderes de educación superior. La mayor oportunidad de colaboración es en el área de desarrollo de programas académicos. La demanda de profesionales de negocios con conocimientos de datos es profunda, y la oferta de educación superior sigue siendo escasa. Cada proveedor de soluciones debe, como mínimo, ofrecer participar en el aula sobre las mejores prácticas analíticas e idealmente asociarse con el equipo de liderazgo académico para guiar el desarrollo o la evolución de los programas analíticos. Idealmente, el proveedor de soluciones debería ofrecer casos de uso de la industria en el mundo real y datos para que los estudiantes practiquen sus nuevas habilidades. En Oracle, nos hemos asociado con la Universidad Politécnica Estatal de California, San Luis Obispo, Orfalea College of Business para avanzar en su programa, y la mejor colaboración fue la competencia de ciencia de datos.
Más allá de la colaboración académica, las grandes asociaciones se centran en el intercambio de mejores prácticas y el desarrollo comunitario para promover la excelencia en el análisis. Los talleres, los grupos de intereses especiales y los foros en línea son una excelente manera de mejorar su experiencia con tecnologías analíticas.
Construir comunicaciones interinstitucionales
La analítica es un deporte de equipo y requiere muchas habilidades y entrenadores únicos. Para desarrollar una cultura de datos, es vital que cuando los equipos o los individuos ganen con el análisis, su éxito se promueva internamente. Una forma de hacerlo es mediante la construcción de un ‘club de datos’ virtual. El rol del club de datos es ser defensores del éxito en el análisis. Las organizaciones líderes lo hacen divertido, ágil y basado en resultados. Los clubes de datos están formados por líderes analíticos multifuncionales, y los miembros se posicionan como líderes de opinión en su campo. Los clubes de datos no son como el centro de competencia de old skool, ya que no se centran en los estándares de tecnología, sino en la promoción de los resultados alcanzados a través del uso estratégico de los datos. Al vincular las iniciativas analíticas con la misión de la institución, será más evidente para los gerentes que no tienen experiencia con los datos que necesitan modernizar sus habilidades y explorar más datos.
Objetivo para la madurez de Analytics
Al trabajar con muchas instituciones a lo largo de los años, he encontrado al menos cinco atributos comunes entre los de alto desempeño analítico. Primero, los grandes líderes analíticos adoptan las nuevas tecnologías y permiten que AI reduzca el sesgo en la toma de decisiones. Cuando se integra en los procesos analíticos, la inteligencia artificial puede aportar muchas ideas que de otra manera pasarían desapercibidas. Segundo, la formación de un laboratorio de datos para la experimentación y el descubrimiento es esencial para aumentar las capacidades analíticas de la institución. El tercero es el aspecto del uso de la narración y la visualización. El embellecimiento de los conocimientos para una mayor comprensión es una competencia central en las instituciones líderes. Cuarto es la capacidad de conectar planes con suposiciones compartidas. Con demasiada frecuencia, el análisis y la planificación están separados y no están conectados, y grandes instituciones han vinculado estos procesos para mejorar la eficiencia operativa. Finalmente, y lo más importante es la creación de un plan de desarrollo de talento para la alfabetización de datos. Las habilidades analíticas en la fuerza laboral necesitan una formación continua, y aquellos que tienen un plan para desarrollar sus competencias en analítica crearán mejores resultados estudiantiles e institucionales.
Fuente: https://blogs.oracle.com/three-oracle-analytics-value-propositions-v2
En: Blog el 07/25/2019