Claves para el éxito de un proyecto Business Intelligence

Sin apenas darnos cuenta los datos están cada vez más presentes en todas las acciones cotidianas que realizamos, y en muchas ocasiones no somos del todo conscientes del valor que estos datos pueden llegar a tener. Pero, al igual que el oro, los datos han de ser adecuadamente recolectados y procesados para obtener su valor, convirtiéndose en información tan valiosa como el oro.

En general, las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de sus propios datos y del valor que pueden tener datos accesibles desde Internet; pero su utilización práctica todavía es incipiente en las empresas. Sin embargo, el principal escollo radica precisamente en el nivel de digitalización necesario para obtener información de valor, donde encontramos mucha disparidad de adopción tecnológica.

El “data driven culture” se da en las empresas cuyas actividades son dirigidas por los datos, en lugar de la experiencia o la intuición, aunque personalmente creo que la experiencia también debería de formar parte de la ecuación a la hora de tomar decisiones. En mi opinión, las claves para fomentar esta cultura son: disponer de datos de calidad, actualizados y centralizados; utilizar herramientas integradas capaces de compartir y analizar la información de forma ágil; mantener una gobernanza de la información que nos permita acceder a los datos sin renunciar a la seguridad, y sobretodo, que las personas se encuentren dispuestas a participar con una mentalidad orientada al dato, que les ayude a diseñar los procesos en los que participan pensando en los indicadores (KPIs) que les gustaría obtener.     

La experiencia previa en Business Intelligence

Desde Ibermática hemos observado que casi todas las empresas que aplican Big Data con éxito, parten de una experiencia previa y madura en Business Intelligence. En este sentido, podríamos decir que éste podría ser un denominador común para todos los sectores.

Existen herramientas como Jet Analytics  que ayuda a crear fácilmente un cuadro de mando e informes en Excel y Power BI. Esta herramienta ayude a ganar en integración entre distintas fuentes de datos, a procesar, almacenar, filtrar, depurar y “limpiar” datos; y por supuesto, a visualizarlos y analizarlos de una forma ágil, deben incorporarse para conseguir estos objetivos en Big Data.

Disponer de los datos necesarios y procesarlos es la base del Big Data. Cada día surgen nuevas aplicaciones concretas que nos pueden ayudar en la creación de nuestras estrategias de marketing, la detección del fraude en las transacciones económicas, la elaboración de previsiones o Forecast mucho más precisos, y muchos otros procesos habituales de la gestión empresarial.

La gestión del Cambio

Además de esa mentalidad orientada al dato por parte de los empleados, que mencionaba antes, es necesario vencer algunas reticencias con una adecuada gestión del cambio, fundamental en todos los proyectos de adopción del Big Data. Una de estas principales reticencias que surgen al comenzar a trabajar con Big Data es la confianza. BigData es una herramienta que ayuda a las personas a tomar decisiones fundadas en datos reales y previsiones extrapoladas de dichos datos. El acierto de esas decisiones se basa en la fiabilidad de los datos y su adecuado procesamiento. Por lo tanto, las primeras experiencias positivas en los resultados de dichas decisiones serán las que realmente impulsen la confianza en el BigData.

Por otro lado, en muchas ocasiones los usuarios temen que la información que manejan pueda estar en riesgo, la proliferación de los ataques, cada vez más sofisticados hacen que la ciberseguridad se haya convertido en una prioridad para las empresas y las personas. En ese sentido, la tecnología blockchain se convierte en una pieza clave para garantizar esa confianza de los usuarios.

Aprovechar la experiencias previas

Por supuesto; de entrada, lo más importante es evitar “inventar la rueda”. Cada área de negocio y cada sector precisa de métricas e indicadores distintos, pero por suerte, ya existen numerosa documentación que podemos utilizar como punto de partida. Sin embargo, para que estas métricas y KPIs sean efectivos resulta fundamental “hacerlos nuestros”, definiendo nuestros propios objetivos, adaptándolos a la situación concreta de nuestro negocio y zona geográfica, a nuestro mercado objetivo, a las características de nuestros productos y servicios, a las fortalezas de nuestros equipos de trabajo, a las capacidades de nuestra competencia, y especialmente, orientándolos a conocer bien a nuestros clientes.

El tratamiento de datos para generar conocimiento

Hoy en día estamos rodeados de datos. En nuestros teléfonos móviles, en los sistemas de gestión que utilizamos, en lnternet, en las redes sociales… Pero esos datos sin un adecuado procesamiento (clasificación, depuración y filtrado), no pueden considerarse información de valor como tal. La aplicación de esa información de valor a la extrapolación de tendencias, así como a la toma de decisiones fundadas y la constatación de su acierto o error, constituye la base del conocimiento generado a partir de los datos.

Seleccionar el proveedor adecuado

Lo que buscan las empresas en última instancia es tener la capacidad de hacer predicciones basada en datos. Sin duda, tener conocimientos de sistemas de gestión y comprender los conceptos y la estructura de las bases de datos relacionales y dimensionales es un buen punto de partida. Pero resulta imprescindible desarrollar habilidades analíticas, de modelado de datos y de análisis estadísticos. A estos requisitos es necesario añadir la habilidad de saber comunicar los resultados de los análisis y mostrarlos a personas sin conocimientos técnicos y/o analíticos. Estos profesionales deben entender el negocio lo suficientemente bien como para explicar sus análisis a alguien que va a tomar decisiones muy importantes basadas en ellos.