Este artículo fue escrito con Looker, un software de inteligencia empresarial y una plataforma de análisis de big data que le ayuda a explorar, analizar y compartir análisis de negocios en tiempo real con facilidad.
La mayoría de las organizaciones solo usan una fracción de los datos disponibles. La integración de una estrategia de datos en el flujo de trabajo de desarrollo de su equipo es clave para garantizar que los datos y los conocimientos sean procesables donde más se los necesita. Los datos en su flujo de trabajo garantizan que siempre esté considerando la información más reciente y actualizada al tomar decisiones. Esto hace que sea imposible descuidar la parte más importante de su estrategia de datos: asegurarse de que los datos estén disponibles cuando y donde se necesiten.
Aquí hay seis áreas a considerar al integrar datos en sus flujos de trabajo:
1: Incorporar métricas relevantes y procesables en el conjunto de datos
Si bien la mayoría de los equipos de productos tienden a centrar su análisis en el comportamiento del usuario, los datos del producto en sí no son la única fuente de información que puede utilizar para mejorar su producto y sus flujos de trabajo. Los datos de las herramientas de seguimiento de problemas pueden proporcionar información valiosa sobre el rendimiento histórico del desarrollo y pueden ayudarlo a planificar futuros ciclos de desarrollo.
Además, esta información es extremadamente procesable.
2: combinar fuentes de datos para obtener una imagen completa
El análisis exitoso a menudo incorpora una amplia gama de fuentes fuera de los datos del producto para descubrir conocimientos sobre las áreas de rendimiento y mejora del producto. Los datos de fuentes tales como ventas, marketing y finanzas están comúnmente disponibles para combinarse con datos de productos existentes.
Estos nuevos datos no solo proporcionan una imagen más completa de cómo se recibe, compra y utiliza el producto, sino que también pueden determinar el impacto de las opciones de desarrollo de productos. Por ejemplo, puede ver el impacto de una nueva función en los ingresos, el impacto de un error en la retención de clientes y otra información que podría guiar la priorización de la resolución de problemas.
3: construya KPI significativos
Los datos de los productos instrumentados son cada vez más valiosos porque muestran cómo los usuarios interactúan directamente con el producto. Pero con todos estos datos, puede ser difícil mantenerse enfocado en las métricas correctas.
Mantenga a su equipo de productos enfocado en la tarea de crear productos excelentes mediante el desarrollo de definiciones claras de todo el equipo de los indicadores clave de rendimiento con los que todos puedan ponerse de acuerdo. Esto incluye no solo el rendimiento del producto, sino también la información de participación del cliente y los casos de uso operativo.
4: Facilite la adopción de datos integrándolo con las herramientas que sus equipos ya están utilizando
Es probable que su equipo utilice una amplia gama de herramientas en sus flujos de trabajo diarios. El correo electrónico, el chat, el software de administración de productos juegan un papel en cómo coordinamos, rastreamos y comunicamos todos los días. Copiar datos estáticos en estas herramientas de forma manual puede insertar datos en el flujo de trabajo, pero es engorroso y complejo. En cambio, haga que la inserción y el acceso a los datos desde dentro del flujo de trabajo sean fácil al tenerlos en vivo allí.
Por ejemplo, si hay un umbral de error que indica un problema en su producto que puede rastrearse en sus datos, la creación automática de un problema en Jira podría alertar inmediatamente al equipo correcto para abordar la anomalía. La capacidad de mover datos libremente desde su plataforma de análisis hacia y desde su sistema de seguimiento de problemas es clave aquí. El aislamiento de datos en una u otra de estas herramientas estrangulará la comunicación y el intercambio de datos, y cada paso adicional disminuye la probabilidad de que se actúe sobre esos datos.
Esto ahora se puede hacer fácilmente con las nuevas Acciones de Looker. Esta herramienta permite a los gerentes de producto la posibilidad de actualizar los tickets de Jira directamente desde donde analizan los datos en Looker.
5: Hacer que los datos de monitoreo sean fáciles
Su equipo no puede estar en los datos todo el día, así que asegúrese de que cuando ocurra un cambio crítico su equipo lo sepa de inmediato. Puede configurar alertas para Hipchat o correo electrónico para que todo el equipo sepa cuándo se pasan los umbrales o si se producen eventos inesperados.
Esto tiene el beneficio adicional de enviar datos a los flujos de trabajo, lo cual es una gran manera de aumentar la adopción.
6: Tratar el desarrollo de análisis de datos como si fuera su propio producto
Sus datos y métricas solo son valiosos cuando son relevantes para el negocio y son consistentes en todos los equipos. Pero actualizar la plataforma y seguir los cambios, especialmente a medida que aumentan los editores, puede volverse compleja y engorrosa.
Suena familiar, ¿no?
Para hacer frente a este desafío, las plataformas modernas de análisis de datos están adoptando el mismo control de versiones y procesos de desarrollo estandarizados para que su equipo de productos sea más eficiente. Utilice el control de versiones y la emisión de tickets para mantener a su equipo de análisis en el buen camino, ayudándoles a mejorar los resultados analíticos y fomentando la colaboración.
Fuente: Atlassian
