5 mitos sobre Business Intelligence

By Miguel López, Gerente de práctica de BI @ Fusionworks 

análisis de datos en tiempo realHace un tiempo llevo pensando que debo escribir alguna referencia sobre la práctica de Business Intelligence” o BI, después de llevar sobre 22 años trabajando en ella y más de 12 años como consultor dando servicio a muchas de las empresas más importantes de Puerto Rico en diversidad de industrias. Dentro de todo este tiempo he podido entender bien lo que es BI, o mejor dicho, he podido entender bien lo que no es. Aunque muchos piensen lo contrario, BI en su esencia no ha cambiado mucho desde sus orígenes. La definición de BI desde la perspectiva funcional sigue haciendo referencia al “conjunto de tecnologías y prácticas que ayudan a transformar y almacenar información de los procesos de negocios para monitoreo de las estrategias de negocio y la toma de decisiones” (Algunas referencias: //searchbusinessanalytics.techtarget.com///en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence)El éxito de BI en las empresas dependerá de cuan cerca estén las iniciativas relacionadas a esta definición. Yo diría que no estamos cerca de la definición si nos quedamos usando las herramientas de BI para resolver deficiencias transaccionales y/o de procesos que deben atenderse con otras soluciones. Por otro lado, si usamos la información para medir y analizar las estrategias que llevan al crecimiento del negocioentonces BI será un beneficio y añadirá valor a la empresa. Por esta razón la experiencia me ha llevado a identificar situaciones que no son reales en BI por lo tanto no son buenas prácticas en su implementación. 

Digamosunos mitos dentro de Business Intelligence:

power biIT es el dueño de BI

El primer mito es pensar que el dueño de BI es el área de sistemas o IT. Una de las claves del éxito de una estrategia de BI es que las áreas de negocios sean los responsables de esta. El negocio es el que provee la medición de iniciativas que impactan un plan estratégico. Las divisiones de tecnologías deben ser los facilitadores de la informaciónDeben mantenerse actualizados en las mejores prácticas de como almacenar la información para que esta lista para las necesidades del negocio. Típicamente el área de tecnología piensa en poner a la disposición del usuario funcional la mejor herramienta técnica de BI para que estos desarrollen sus propios informes. Y esto hay que hacerlo, pero no es lo que guía una buena práctica de BI. Todo comienza con estrategias de negocios que necesitan medirse para tomar decisiones. Luego vendrán las herramientas para manejar la información amarrada a estas estrategias. Para BI, ¿es primero la data o la estrategia? La respuesta correcta debe ser la estrategia. 

erp y scmEl proyecto de BI

La definición de un proyecto hace referencia a un conjunto de tareas que tienen un principio y un fin para llegar al cumplimiento de un objetivo. Muchas empresas ven a BI como un proyecto de reporting o dashboards que comienza con saber que datos tienen los informes y termina cuando se desarrollan y se entregan estos. Estoy de acuerdo en tener plan para una estrategia de BI, pero esta no debe estar guiada por la creación de informes sino por la capacidad de tomar decisiones y acción en base a los resultados de los informes. La cierto es que hacer un informe es la parte menos complicada y no debería tomar mucho tiempo si todos conocen la estrategia de negocio que hay que medir. Definitivamente, pensar en BI como un proyecto es otro mito, se debe ver como una cultura o forma de vivirUn concepto que se va adaptando según las empresas van transformándose en su crecimiento. 

ecommerce y netsuiteSelf-service BI

Por los últimos años hemos estado escuchando el concepto de auto-servicio dentro de la práctica de BI. Estpresume que los usuarios de negocio pueden tener acceso a cualquier estructura de datos para crear sus propios informes y hacer los análisis sin tener mucho conocimiento de programación y poca intervención de personal técnico. Es en esta presunción que radica el problema. Para muchas empresas que venden software esta es su forma de mercadearlo, pero en la realidad funcional este es uno de los mitos más grandes. Me atrevo a decir que en el 99.9% de los casos que le damos herramientas de BI a usuarios funcionales, estos logran hacerse expertos en todos los trucos que la herramienta provepara crear los informes, pero no logran poner disponible esa misma información de manera confiable y recurrente para que los responsables de las estrategias del negocio puedan tomar decisiones asertivas. Lo narrado anteriormente es el ejemplo típico donde el área de sistemas crea un banco de datos sin seguir los requerimientos funcionalesluego el negocio se conecta a estos para resolver problemas de transformación, integración y relación de data antes de hacer los informes. Otra clásica situación de usar el 80% del tiempo para desarrollar un informe y 20 % para analizar y tomar decisiones.  

One size fits all

Hemos visto como hay piezas de ropa que en su tamaño dice “one size fits all”. Eso no es del todo cierto, (a algunos le quedará muy grande y tal vez a otros no le quede) siempre hay alguien que le queda grande o le quede pequeña. Pues ese es otro mito dentro de BI. No hay una solución única para todas las necesidades de información. De hecho, la información que viene del mismo proceso operacional se puede ver desde diferentes ópticas del negocio. Por ejemplo, la información de ventas se puede ver desde la perspectiva financiera, servicio al cliente, proceso de compras, inventario entro otras. En la mayoría de las empresas el caso real es que hay una sola tabla para resolver todas las perspectivas de negocio. Mi recomendación es, conocer el requerimiento de cada proceso o estrategia que se quiere medir para entonces desarrollar estructuras de datos según la necesidad. No hay nada malo con crear diferentes versiones de la misma información. Esa debería ser la norma en el desarrollo de Data Warehouses-DW. El DW no puede verse como una solución “One size fits all” sino como la suma de las partes que cubren los procesos de negocios sobre los que se toman decisiones estratégicas. Muchas expresiones que se dicen relacionado a esto son: “data tenemos de más”, “ponme todos los campos”, “no puedo tener un botón y que salga todo?, “se puede pasar a Excel?”, está última es un LOL. 

Data histórica

blockchain y ERPTener información histórica no solo se refiere a hasta cuanto tiempo atrás tenemos datos almacenados y disponibles para hacer análisis, sino también a la versión de la información en los diferentes puntos en el tiempo. Quizás durante el tiempo un proceso ha cambiado la clasificación de productos, clientes y segmentos de negocio entre otros. Que pasa si queremos ver informacióclasificada de acuerdo con el momento histórico en el que sucedieron las transacciones y no a la clasificación actual? La data actual es el estado presente de la clasificación de los hechos, mientras que la data histórica es como guardar fotos en el tiempo de la clasificación de los hechos. Esa es la verdadera diferencia entre la data actual vs. la histórica. Esta definición de datos históricos es una de las características principales que definen un data warehouse bajo las mejores prácticas. Para convertir el mito de la data histórica en algo real hay que tener claro este concepto y conocer las técnicas de cómo crear históricos de la data para llevarlos a un data warehouse.  

Existen otros escritos de mitos de BI basados en experiencias personales. Esta es la mía y estoy seguro que muchos se identificaran. Pero también estoy seguro de que la buena práctica de BI añade valor a las empresas por que las transforma en compañías estratégicas donde se hace lo que se puede medir, de lo contrario no se hace.  En Fusionworks podemos ayudarte a implementar un sistema de Business Intelligence. ¡Contáctanos!

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