Self service 2.0: cómo conseguir una democratización de los datos

Por Emili Bonilla. Senior Executive en SDG Group.

En el anterior artículo Las tendencias clave en Data & Analytics que marcaran el camino de la industria farmacéutica en el 2021, compartimos con vosotros las claves que hemos identificado como una necesidad y también aquellas que se deben incorporar en un medio o largo plazo.

La próxima generación Self Service
Ahora, me gustaría profundizar en la nueva era del Self Service 2.0, una tendencia que tenemos que mantener en nuestro radar ya que va a tener un impacto significativo en un futuro próximo. En el escenario actual, las empresas del sector farmacéutico deberán anticiparse para que la información e “insights” que generan valor estén disponibles para sus equipos dentro de los sistemas de analytics y que no solo sean una fuente de reporting.

El Cloud se ha convertido en una herramienta imprescindible y permite que las empresas farmacéuticas puedan acceder a todo tipo de información y poner en marcha entornos de analytics de una manera muy rápida. La adopción del Cloud está acabando con el reporting estático, la analítica guiada e introduciendo una nueva generación, el Self-Service 2.0.

En esta era, las farmacéuticas utilizarán tecnologías que aprovecharán el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA para consultar sus data warehouse y generar instantáneamente analytics que respondan a sus preguntas. La IA se integrará en estas tecnologías para proporcionar información que antes no existía, aprendiendo lo que es relevante para cada persona con el fin de ofrecer recomendaciones y desarrollar preguntas que el usuario ni siquiera había pensado.

¿Pero, cómo aplicamos todo esto en nuestras empresas? Veamos algunos casos de uso del Self Service 2.0 en la industria farmacéutica.

- Ensayos Clínicos: autonomía y agilidad en la obtención de datos relevantes
Las unidades de I+D siempre han tenido la necesidad de entender qué tipos de estudios se están haciendo en una determinada área a la hora de decidir las iniciativas en las que focalizar los esfuerzos.

Disponer de entornos analíticos que permitan buscar información relacionada en base a algoritmos que definen la correlación entre estudios parecidos es clave para agilizar los procesos en fases iniciales de la investigación de nuevos productos.
Mediante mecanismos de búsqueda que permiten hacer consultas sobre datos estructurados (características del estudio) y no estructurados (contenido del estudio) los científicos tienen autonomía en la obtención de datos relevantes a la vez que pueden interactuar con ellos.

Estas estrategias son válidas tanto para los estudios que realiza el propio laboratorio como los de otras entidades ya que permiten entender dónde están poniendo sus esfuerzos el resto del mercado.

- Información para todos: las respuestas a nuestras preguntas
Muchas veces los dashboards y reports que existen en las organizaciones son demasiado complejos para obtener respuestas rápidas. Son muy útiles para perfiles analistas que quieren entrar en detalle, pero en entornos tan cambiantes como es el mundo farmacéutico es importante complementar la analítica tradicional con herramientas de respuesta de preguntas ad-hoc.

A través del self-service 2.0, podemos implantar herramientas que permitan hacer preguntas mediante el lenguaje natural y proporcionan respuestas rápidas y concisas. Además, gracias a los avances en el campo de la inteligencia artificial, estas herramientas son capaces no sólo de ofrecer una respuesta específica, sino también de indagar en los propios datos para encontrar los motivos que justifiquen dicha respuesta. Esto permite que en base a una pregunta inicial sea muy sencillo llegar a entender los motivos de un determinado comportamiento.

Este tipo de herramientas son muy útiles no sólo para los perfiles de gerencia, también para los accounts managers, comerciales y equipos de marketing que necesitan tener un control sobre las ventas. La implementación de una barra de búsqueda para hacer preguntas que el sistema va respondiendo permite obtener información en tiempo real y tener una visión empresarial 360º. De esta manera, los usuarios pueden obtener sus propios informes en pocos minutos y tomar decisiones al instante, sin necesidad de formación técnica.

Cada vez más vemos una democratización de estas herramientas hacia todos los perfiles como parte de la estrategia de la empresa para fomentar la cultura del dato.

Para concluir, me gustaría remarcar que en esta tendencia hay un factor esencial: la facilidad de uso. No todos los trabajadores de una empresa tienen un puesto de trabajo en el que necesiten un ordenador portátil o ser un experto en data y analytics. Sin embargo, todos tienen preguntas que sólo los datos pueden responder. La autonomía es una necesidad y es aquí es donde entra en juego el Self-Service 2.0, para hacer posible que todos los equipos puedan tomar decisiones data-driven utilizando los dispositivos con los que están más familiarizados.

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