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Cinco errores que sortear en Business Intelligence

Potencialmente, la implantación de un proyecto Business Intelligence (BI) puede generar diversos beneficios y ventajas competitivas para la organización. Sin embargo, es frecuente encontrar compañías que no alcanzan a aprovechar los frutos del proyecto debido a la falta de habilidad para sortear ciertos aspectos que conviene advertir antes de la ejecución.

Para evitar cometer errores que afecten la experiencia y lograr obtener el máximo de utilidad, presentamos los cinco no que en el proceso de implantación de BI deben abordarse en positivo. De esta forma, los esfuerzos podrán dar el resultado esperado en el tiempo esperado:

  • No definir claramente el objetivo

Comenzar sin un fin claro y definido es letal para cualquier proyecto. Una compañía que no consigue delinear el caso de negocio no podrá ser capaz de generar un retorno de la inversión real. Los objetivos del proyecto de implantación deben ser específicos y estar alineados con los corporativos; debe determinarse muy bien por qué y para qué se quiere la solución.

  • No preparar adecuadamente los datos

Si los datos generan información y la información genera conocimiento, es imposible que datos erróneos arrojen productos explotables. Una clave esencial para conseguir el éxito en BI consiste en situar la calidad y la gestión de los datos como eje de la estrategia, esto implica prepararlos oportunamente para garantizar su fiabilidad, precisión, integridad y consistencia.

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  • No considerar la integración y adaptabilidad

Una plataforma BI adecuada es aquella que permite manejar múltiples fuentes de datos, vincularse con otras aplicaciones (Office resulta fundamental), conectarse con servidores locales o en la nube, ordenar los datos; manejarse con autoservicio y visualización interactiva. Adicionalmente, conviene no dejar de lado el carácter de adaptabilidad de la solución, que facilitará el crecimiento de la tecnología a la par con el negocio.

  • No contemplar la gestión del cambio

Un equipo de trabajo que no está informado y comprometido tiene mayores probabilidades de resistirse al cambio, actitud frecuente que bien puede ser gestionada. Lo recomendable es que todo proyecto BI cuente con un responsable capaz de manejar la transformación considerando aspectos como la empatía, la comunicación, la capacitación, el reconocimiento y la medición.

  • No permitir permitir el tiempo necesario

Las empresas donde todo es para ayer se exponen a la pérdida de dinero y esfuerzo. El éxito de Business Intelligence no está asociado con la rapidez de su implantación. Lo mejor es no apresurarse, preparar los datos adecuadamente y estar seguros de que los usuarios han tenido el tiempo suficiente para adquirir las habilidades necesarias para usar efectivamente la herramienta.

Si existe la disposición en la organización de adoptar las tecnologías de la información en función del crecimiento del negocio, lo mejor es hacerlo bien. De nada sirve apresurarse con los datos, el calendario y el equipo de trabajo si la afectación mayor claramente recaerá sobre la compañía.

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La relevancia de las fuentes de datos en BI

Con seguridad, al encender una lámpara muy pocos se deben preguntar cómo es posible que la luz llegue hasta ese objeto. Lo mismo ocurre cuando se emplean tecnologías de la información, es frecuente encontrar usuarios que simplemente dan por sentado que “el sistema” tiene las respuestas, pero muy pocos se preguntan cómo es el proceso informático para lograr que la información se halle disponible justo cuando es requerida.

En el caso de las soluciones Business Intelligence (BI), lo que hace posible la obtención de información de las operaciones de la empresa son las fuentes de datos, que pueden definirse como los puntos de abastecimiento de datos con información potencialmente útil para el análisis de un proceso de negocio de la compañía. Los sistemas BI se alimentan de fuentes de donde extraen, transforman y cargan datos en repositorios dimensionales. Estas características, propias de los paquetes de integración de BI, parten de los datamart (base de datos centrada en un tema o un área de negocio específica), cuyos datos son explotados por medio de herramientas para la visualización (informes tabulares, gráficas, dashboards, etc.) y de manera que los usuarios no expertos en tecnología puedan comprender para construir por sí mismos los informes.

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Los paquetes de extracción, transformación y carga (ETL por sus siglas en inglés) permiten nutrirse de una diversidad de fuentes de las cuales se extraen y analizan los datos según las reglas de negocio prescritas en la misma lógica del paquete. Lo usual es abastecerse de la información generada en los sistemas CRM (Customer Relationship Management) y ERP (Enterprise Resource Planning). Sin embargo, en ocasiones también se precisa emplear orígenes de herramientas como Excel, sobre todo cuando un usuario requiere acceder a información que no ha sido almacenada en las bases transaccionales u operacionales; sino en la tradicional hoja de cálculo de Microsoft. Por otro lado, en los últimos tiempos se ha visto cómo las empresas han ido aumentando su consideración por las fuentes disponibles a través de internet (open data, Internet de las Cosas, redes sociales), las cuales, al lograr ser integradas con la solución BI implantada en la compañía, pueden complementar significativamente el trabajo de CRM.

Una plataforma BI bien diseñada aumenta la capacidad de la organización para tomar mejores decisiones. Una solución de este tipo puede incluir bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, manufactura, datos de producto, actividades de ventas, marketing y cualquier otra fuente que se considere crítica para las operaciones. Comprender de dónde los sistemas de análisis se sirven las respuestas ayudará a que los usuarios den mayor valor a la inversión y cuiden mejor el tratamiento de uno de los principales activos de la compañía: la información.

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Prohibido subestimar la importancia de los datos en BI

En una organización, la información crece de manera sostenida, por ende, si se quiere garantizar la competitividad de la compañía, se precisa de soluciones que integren y recopilen los datos generados e incorporen todos los cambios corporativos. Cuando los usuarios tienen acceso a diversas fuentes de datos, es frecuente encontrar problemas para localizar la información, por tanto, para impedir que esto suceda, se deben emplear herramientas Business Intelligence (BI) que faciliten la elaboración de informes y análisis que aporten información actualizada y explotable en un formato apropiado. De esta forma, el apoyo para la toma de decisiones podrá ser efectivo y sustancial.

La inteligencia de negocios permite extraer el conocimiento acumulado en las plataformas transaccionales y operacionales, esto provee una visión 360 de la organización que facilita la adecuación oportuna de sus estrategias y políticas, todo gracias a una enorme cantidad de datos e información que son analizados y transformados de acuerdo a necesidades preestablecidas. Visto así, parece una acción sencilla para la compañía; sin embargo, la implantación de una solución BI implica una exhaustiva preparación de los datos que, en buena medida, es lo que garantizará el éxito de la inversión. Lamentablemente, este aspecto no siempre es abordado con la importancia que merece.

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¿Cómo evitar caer en la subestimación de los datos?

Antes de zarpar a los mares de la inteligencia de negocios, es fundamental tener en cuenta la integridad de los datos. Las empresas que ignoran la preparación de éstos regularmente terminan empleando demasiado tiempo tratando de resolver problemas referentes a su calidad, lo que evidentemente retrasa el cumplimiento de los objetivos de la implantación. Peor aún, hay ocasiones en que los directivos y usuarios sencillamente fingen la existencia del problema, lo que resulta en una toma de decisiones basada en información errónea o en la búsqueda de datos en fuentes de dudosa fiabilidad.

Para que la implantación de un sistema BI sea exitoso, una clave esencial, antes de que el usuario comience el análisis, es asegurarse de que los datos sean precisos, completos y consistentes. Las organizaciones podrán alcanzar este propósito si sitúan la calidad de los datos y la gestión de éstos como eje de su estrategia de Business Intelligence.

Al momento de escoger una solución, es preciso asegurarse de que ésta tenga la capacidad de manejar diferentes fuentes de datos, tenga la capacidad de conectarse con servidores locales o en la nube, otorgue la posibilidad de ordenar los datos (cambiar nombres de columnas o especificar encabezados), sea de fácil uso (autoservicio) y permita compartir los paneles con otras personas por medio de diferentes soportes (visualización interactiva en múltiples dispositivos).

La información puede definirse como un conjunto de datos organizados, datos que constituyen un mensaje que marca el estado de conocimiento en una organización, por tanto, no es descabellado afirmar que si de entrada no se valora y atiende como es debido la base de ese conocimiento, la gestión empresarial no podrá ser de otra forma que infundada y de muy alto riesgo.

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La importancia de la visualización de datos

En tan sólo pocas horas una empresa puede generar una enorme cantidad de datos, datos que deben ser filtrados y presentados de forma que puedan ser interpretados y analizados para ayudar a la toma de decisiones en la compañía. En este proceso intervienen las interfaces interactivas que definen a la ciencia del análisis de datos o data science. Como campo interdisciplinar interviene la visualización de datos o data visualization, terreno en el que influyen aspectos como la comunicación visual, el diseño gráfico, la teoría de la información y la interface del usuario.

Muchos de los conceptos de análisis y de visualización surgieron a partir del Business Intelligence (BI) o inteligencia de negocios, que analiza los datos provenientes de sistemas transaccionales u operacionales como Enterprise Resource Planning (ERP) y Customer Relationship Management (CRM) con la finalidad de optimizar las estrategias de la organización y aumentar su productividad y rentabilidad.

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Es un tema científico, artístico y empresarial

En la presentación de la información dada en entornos BI, existen tres factores que suceden de manera importante: los datos, la interacción y la estética, así, la visualización vincula de cierta forma a la ciencia con el arte que, en este caso, debe ser abordado en función de una visualización práctica y amigable, pero esta idea no termina allí. En un contexto corporativo donde cada segundo cuenta, ahorrar es una exigencia y la complejidad de las estructuras organizacionales dificultan el flujo de información, las herramientas de visualización de la información se convierten en medios insustituibles que permiten tanto ahorrar dinero, tiempo y esfuerzos como generar un valor diferencial.

También es un tema biológico

El cerebro humano está mejor diseñado para procesar la información de manera visual. El ojo y la corteza cerebral forman un procesador con un ‘ancho de banda’ superior al de los centros cognitivos para textos, de modo que la comprensión y el conocimiento que emana de lo gráfico serán más efectivos en la medida en que las tecnologías en torno a la visualización respondan a las peculiaridades biológicas del hombre. Por otro lado, se podría afirmar, gracias a los negocios que manejan soluciones de este género, que un nuevo tipo de empresa ha nacido a partir del desarrollo de la destreza analítica alcanzada por lo visual.

El procesamiento, análisis y comunicación de datos representan una serie de desafíos éticos y analíticos para la visualización ejercida por medio de softwares especializados o aplicaciones como BI. Este campo emergente de la ciencia es capaz de proporcionar, con gran fidelidad y seguridad, una radiografía del comportamiento de la compañía, lo cual la ayuda no sólo a definir sus estrategias, sino que la empodera y habilita para la llamada hipercompetencia global.

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¿Cuándo conviene implantar Business Intelligence?

Si se asocia el término con las tecnologías de información, Business Intelligence (BI) puede definirse como el conjunto de metodologías y aplicaciones que permite reunir, filtrar y convertir datos de sistemas operacionales en información estructurada para su explotación, dicho de otra manera, es la habilidad para transformar datos en información y la información en conocimiento, lo que da soporte a la toma de decisiones en torno al negocio.

Business Intelligence permite mejorar procesos y genera una ventaja competitiva increíble para la organización, por lo que muchos directivos se preguntan cuál es el momento adecuado para buscar a su socio comercial y comenzar a disfrutar de sus beneficios.

Cuando se es una compañía pequeña, cada empleado controla su área e informa a gerencia sobre su situación. Por lo regular, un colaborador en un departamento determinado no llega a apuntar todo lo referente a sus actividades porque entrega la información resumida a su superior; no obstante, en las empresas medianas que cuentan con varios empleados en múltiples departamentos, el flujo de datos es mucho mayor y la capacidad de analizarlos puede ser insuficiente. Cuando el volumen de trabajo por la enorme cantidad de información generada imposibilita ver el panorama con claridad y realizar informes o reuniones productivas, se hace imperioso implementar Business Intelligence, sobre todo, si los datos antes de llegar al responsable del sector deben transitar por varios escalones.

Una desviación en el rumbo de la compañía, un descenso de la productividad o en las ventas, pueden ser razones suficientes para analizar los datos del negocio. Si no se dispone de esos datos, encontrar el porqué de lo ocurrido puede llegar a ser una labor totalmente infructuosa. Una empresa que, por ejemplo, cayó en ventas y desea bajar el precio de sus productos para revertir la situación, si no cuenta con BI, deberá ubicar las facturas históricas de los proveedores de materiales para poder calcular los costes de las piezas; en producción tocará verificar cuántas piezas se hacen por hora para dividirlo entre los costes de personal, maquinaria y energía, y conocer así el precio de manufactura por hora. Igualmente ocurrirá en el área de logística y distribución. Se deberá escudriñar para encontrar más de un dato; recuperar planos de fabricación para optimizar los diseños; renegociar precios de materiales, etc. Si no se actúa rápido, la organización puede llegar a quedar fuera del mercado en un dos por tres.

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Las empresas que poseen el tino de recurrir a las soluciones que las tecnologías de hoy proveen, como es el caso de BI, están altamente preparadas para detectar oportunamente los descensos en venta y hacer frente a las circunstancias con la mayor velocidad posible y sin tener que recurrir al apoyo de varios sectores. El poder extraer y analizar con facilidad la información de sistemas Enterprise Resource Planning y Customer Relationship Management con BI marca una diferencia abismal entre las compañías que apuestan por su cuota de mercado y aquellas que no logran entender las dinámicas cambiantes de las estrategias de negocio. Lo mejor es que las organizaciones pueden incorporar a su sistema algoritmos predictivos que le ayuden a ver el futuro: la bola mágica del comercio.

En definitiva, la implantación de una solución Business Intelligence es recomendable para casi todas las empresas independientemente de su tamaño, pues permite adelantarse a los escenarios y superar los inconvenientes adecuadamente. El análisis de datos propicia tomar mejores decisiones estratégicas basadas en datos y prácticas comprobadas; no en especulaciones o pálpitos.

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Ocho tendencias de Business Intelligence para 2017

La llegada del Año Nuevo ya es un hecho y con él un Business Intelligence (BI) o inteligencia de negocios cada vez más avanzada y adaptada a las necesidades de los usuarios. Las tendencias estipuladas para 2017 son:

  1. Información cada vez más visual: La inteligencia de negocios permite realizar preguntas y obtener respuestas casi de inmediato en forma de gráficos, diagramas o numerosas formas personalizadas según la necesidad y gusto del usuario.
  1. El autoservicio se consolida: La facilidad de uso y la posibilidad de compartir e integrar información hacen que las ciencias de datos estén al alcance tanto de un especialista como de un ejecutivo común.
  1. La transición a la nube se acelera: Ahora más que nunca, el análisis de datos se trasladará a donde esté su almacenamiento. Con ello se logrará mayor rapidez en los procesos, escalabilidad y ahorros en la infraestructura de la organización.
  1. Análisis más predictivos: La posibilidad de construir modelos y de pronosticar resultados aporta un claro valor añadido al negocio. Las visión de la empresa de hace varios años ya no tendrá lugar y supondrá un riesgo muy alto.
  1. Analíticas en el contexto de otras aplicaciones: El poder incrustar con rapidez información proveniente de varias fuentes facilita sobremanera los procesos. Cada vez serán más las herramientas para la integración de datos.
  1. El uso de dispositivos móviles aumenta: En 2017 será más frecuente conectarse a diferentes orígenes de datos desde una tablet o celular. Estos productos ofrecen una experiencia fluida y seguirán cambiado las dinámicas en las organizaciones.
  1. Analítica colaborativa: BI permite compartir fuentes de datos y libros de trabajo interactivos para que las personas puedan explorar y proponer mejoras basadas en sus hallazgos; de esta manera, la analítica es democratizada.
  1. La internet de las cosas (IoT) se profundiza: En la medida en que aumenten los datos de la IoT, también se incrementarán las posibilidades de obtener información que permita a los usuarios explorar datos y compartir descubrimientos.

El universo del BI no deja de sorprender, sus tendencias transforman paradigmas y apuntan hacia una dirección que explota sus posibilidades y proyectan a la organización en un futuro casi tangible. Las preguntas que serán respondidas a partir de este sistema cada vez serán más complejas. Si bien ha crecido con rapidez, el potencial de innovación de BI tiene aún mucho por desarrollarse.

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