¿Cómo crear una estrategia de Business Intelligence? | Vista de experto

¿Cuál debería ser el primer paso de su viaje de BI? ¿Elegir una herramienta? ¿Recolectando datos? No tanto. Es una estrategia integral de inteligencia comercial que lo ayudará a avanzar hacia el análisis avanzado.

Si bien BI puede hacer que sus informes sean más rápidos y los gráficos más sofisticados, incluso sin un plan adecuado, aún se verá privado de una visión holística de cómo usar la tecnología para su máximo beneficio. Como probablemente sepa, el diablo está en los detalles. Es por eso que, para no dejar que se escapen y pongan en peligro toda su iniciativa de BI, debe seguir pasos específicos de implementación de inteligencia empresarial.

En este artículo, analizamos casos de la vida real de nuestros clientes que han aprovechado una estrategia de BI a pesar de estar en diferentes etapas de implementación de BI. Algunos eran nuevos en el uso de inteligencia empresarial y querían "hacerlo bien" desde el principio, otros ya habían estado usando herramientas de BI, pero en su mayoría de forma intuitiva, sin ningún plan específico. Sin embargo, todos ellos pudieron ver cuánto mejoraba la calidad del análisis de datos con una estrategia adecuada.

Si no quiere quedarse en el camino, estas son las razones para preocuparse por la estrategia de inteligencia comercial

La inteligencia empresarial no se trata solo de crear presentaciones llamativas. El potencial y el valor de la tecnología son mucho más amplios y se pueden desbloquear a través de un plan de inteligencia comercial adecuado. Con una estrategia de BI, puede abordar los problemas de datos de manera más eficiente, crear un sistema holístico bien integrado y asegurarse de que siga funcionando correctamente.

• Ahorro de tiempo y dinero. Actuar por capricho está plagado de errores costosos. Nadie quiere gastar dinero en características que, al final, ningún empleado necesitará o comprar licencias para 100 empleados si el sistema será utilizado solo por 20 de ellos. Una estrategia de BI le permite pensar en estas cosas por adelantado, ahorrando tiempo y dinero.
• Adoptar una gestión avanzada de riesgos. Minimice la probabilidad de perder tiempo y dinero al analizar cada paso en detalle. Además, con este enfoque, podrá detectar puntos débiles y cuellos de botella antes y corregirlos de inmediato.
• Creación de análisis de datos de extremo a extremo en toda su organización. Una estrategia de BI bien pensada le permite romper los silos de datos entre departamentos y conectar todas sus fuentes de datos para obtener análisis de extremo a extremo. Este enfoque le permite realizar un seguimiento de los procesos en toda la organización, lo que significa que puede detectar problemas a tiempo y tomar decisiones respaldadas por datos precisos y actualizados.

Una estrategia de BI bien diseñada y matizada ayuda a renovar significativamente los procesos comerciales internos, lo que, a su vez, tiene un impacto positivo en la calidad del servicio o producto que brinda a sus clientes.

3 áreas que no puede ignorar al crear una estrategia de BI

Para crear una estrategia sólida de inteligencia empresarial, debe cuidar la visión, las personas y los procesos, prestando la misma atención a cada elemento y sus interrelaciones. Vamos a investigarlos con más detalle.

Visión

Antes de adoptar cualquier tecnología, debe hacerse un par de preguntas fundamentales, como “¿Cuál es su valor práctico para nuestra organización? ¿Qué queremos lograr gracias a él?” Las respuestas le ayudarán a delinear un plan de acción sobre la implementación u optimización de BI.

Para construir una cultura basada en datos en su organización, también debe revisar cómo maneja sus datos. En lugar de considerarlo como materia prima para el análisis, trátelo como un producto con un retorno real de la inversión.

Gente

Al crear una estrategia de implementación de BI, no debe descartar a sus empleados y sus habilidades. De lo contrario, desperdiciará su presupuesto y su tiempo adoptando la tecnología, que será saboteada por personas que se acostumbraron a trabajar de manera diferente.

Por lo tanto, tenga en cuenta quién interactuará con una herramienta de BI para proporcionar cuadros de mando adecuados para cada nivel de toma de decisiones. Por ejemplo, un empleado responsable del mantenimiento de la maquinaria, un analista de datos y un director ejecutivo requieren diferentes tipos de tableros.

Consulte aquí para obtener más información sobre los paneles operativos, analíticos y estratégicos.

Otro punto a tener en cuenta acerca de sus empleados es su formación técnica. Crear una estrategia de inteligencia empresarial y una hoja de ruta para una empresa experta en tecnología no es lo mismo que crearla para una organización que no está en estrecha relación con las tecnologías digitales.

Cuando comprendemos el nivel de experiencia técnica de los usuarios y los procesos en los que están involucrados, podemos crear paneles personalizados para cada función en lugar de un panel general para todos los procesos de la empresa con una cantidad asombrosa de filtros. Esto amplía la gama de usuarios de BI desde ejecutivos y analistas hasta gerentes y empleados de base.

— Alexandr Obolenskiy, Jefe del departamento de BI, *instinctools

Proceso

Este lado de la estrategia de BI se trata de configurar el proceso de implementación de la tecnología. Para esto, debe pensar en contratar a un director de datos (CDO), definir un presupuesto de proyecto, considerar cuestiones de seguridad y cumplimiento e identificar KPI para realizar un seguimiento de la eficacia del plan de BI y la adopción de tecnología.

Además, es fundamental cuidar la transferencia de conocimientos de su socio tecnológico. Por lo tanto, preste atención a establecer un centro de competencias de BI. BICC es su equipo interno que hará que el uso propio del sistema sea realmente cómodo para los empleados que no son expertos en tecnología y se encarga de ajustes menores, como la configuración del tablero.

Con este enfoque, hace que los usuarios sean más avanzados y, como resultado, aumenta la velocidad de cambio y la eficiencia de trabajar con el sistema de BI. También se volverá menos dependiente de su socio tecnológico y solo recurrirá a él para modificaciones importantes, como conectar nuevas fuentes de datos al sistema, visualizar datos en nuevos procesos comerciales y más.

El resultado final del trabajo en el área de proceso de una estrategia de BI es el desarrollo de una hoja de ruta de BI. Es un documento que describe consistentemente los pasos particulares necesarios para implementar BI, los hitos del proyecto, los plazos y los KPI para evaluar su progreso.

Perfilado de datos: un paso fundamental que debes dar

Antes de cargarlos en un sistema de BI, se debe verificar la calidad y consistencia de sus datos. De esto se trata el perfilado de datos.

• Calidad de los datos. La mala calidad de los datos es la razón de una gran cantidad de problemas comerciales, como pronósticos financieros inexactos, problemas regulatorios, pérdida de clientes, daño a la reputación, etc. los datos de calidad consumirán el tiempo de su personal, y eso es antes de que mencionemos los resultados irrelevantes. Las estadísticas muestran que cubrir problemas repetitivos relacionados con la calidad de los datos puede llevar hasta la mitad de las horas de trabajo de los empleados.
• Consistencia de los datos. La duplicación de datos en diferentes sistemas puede reflejar procesos comerciales subóptimos, en los que los empleados ingresan manualmente y de manera descoordinada la misma información en dos sistemas diferentes. Como resultado, inevitablemente se producen errores de entrada y coincidencias incompletas. En cambio, la regla de un único punto de entrada para cualquier dato debería funcionar, y luego los sistemas solo deberían intercambiarlo en lugar de crear una copia.
• Clasificación de datos. Esto es necesario cuando los datos provienen de una variedad de fuentes. Puede ser su lago de datos, ERP o el tráfico de su sitio, por nombrar algunos. Además de la fuente, debe considerar la estructura de datos (estructurados o no estructurados) para clasificar los datos correctamente, ya que simplifica la determinación de la frecuencia de actualización para cada perfil de datos.

Al perfilar los datos, es posible que descubra que algunos de ellos no se actualizan con la frecuencia necesaria para una toma de decisiones eficaz.

Considere que no necesariamente tiene que esforzarse por obtener actualizaciones en tiempo real. Por lo general, solo necesita esas cosas cuando se trata de mercados financieros. Sin embargo, si posee un negocio de comercio electrónico y su sistema de logística y ERP se sincronizan solo una vez al día, puede haber una situación en la que el producto haya llegado a la tienda pero no se muestre en el sitio. Por lo tanto, corre el riesgo de perder clientes debido a la frecuencia insuficiente de las actualizaciones de datos.

Sugerimos hacer perfiles de datos continuos. Aproveche la automatización para acelerar y simplificar el proceso.

Selección de arquitectura y conjunto de herramientas

Al elegir herramientas de BI, debe elegir aquellas que le permitan ingerir, almacenar, procesar, analizar y visualizar datos fácilmente.

1. Ingestión

Ingerir datos implica tomar datos sin procesar de fuentes primarias sin transformarlos. Debe elegir un método apropiado de ingesta de datos.

• Procesamiento en tiempo real. Una vez que el software de ingestión reconoce la pieza de datos, descarga los datos en su lago de datos o almacén como un objeto separado.
• Dosificación. Con este enfoque, el software de ingesta de datos recopila datos, los agrupa según criterios o un cronograma y luego los envía al almacenamiento de datos en lotes.
• Micro lotes. Este es un subtipo de procesamiento por lotes. La diferencia es que los lotes son más pequeños.

El software de ingesta de datos depende del tipo de datos que procese, las fuentes de datos que utilice y la velocidad que necesite para acceder a los datos. Apache Kafka, Azure Stream Analytics y Amazon Kinesis son los jugadores más notables en el mercado de herramientas de ingesta de datos.

2. Almacenamiento

Este es el punto donde debe identificar dónde se almacenarán sus datos. Hay varias opciones disponibles. Ya hemos cubierto las diferencias entre el lago de datos y el almacén al hablar sobre la creación de una infraestructura de datos sólida.

Además, debe determinar cuál de sus datos está "caliente" y cuál está "frío" si desea ahorrar en el almacenamiento de datos que no necesita tener a mano todo el tiempo. Tanto los almacenamientos en las instalaciones como en la nube ofrecen opciones para datos calientes y fríos. Por ejemplo, los datos calientes que deben ser fáciles y rápidos de evaluar se pueden almacenar en los controladores de estado sólido (SSD) y en la memoria (RAM), y los datos de archivo fríos se pueden guardar en discos ópticos. También hay datos tibios que no se usan con tanta frecuencia pero que no se archivan, como los datos de ventas de hace cinco años que necesita cada pocos años para un punto de corte. Se puede almacenar en controladores de disco duro (HDD).

3. Procesamiento

Es imposible conectar directamente fuentes de datos heterogéneas y un almacén de datos donde la información debe ser limpiada de errores, estructurada y clasificada. Necesitará un puente, una herramienta ETL que procese los datos sin procesar y los unifique en tres pasos.

• Extracto. La herramienta recupera datos de sus fuentes de datos, como hojas de cálculo, sistemas heredados, CRM, ERP, análisis, etc.
• Transformar. Todos los datos extraídos se analizan para identificar duplicados y eliminarlos, formar nuevas columnas o dividirlos, etc. Después de eso, los datos se pueden estandarizar: filtrar, clasificar y verificar.
• Carga. Los datos van al repositorio o software analítico.

La diferencia entre ETL y la ingesta de datos es que hay un paso de transformación de datos en el caso de ETL.

Siempre que el proceso ETL juegue el primer papel en el suministro de análisis de datos de alta calidad, elegir una herramienta adecuada se convierte en una tarea crucial. La decisión debe basarse en múltiples factores, como su caso de uso (una solución en la nube o en las instalaciones, la necesidad de actualizaciones en tiempo real, etc.), las especificaciones de mantenimiento, la escalabilidad, las integraciones integradas y los costos.

4. Análisis y visualización

Definir un conjunto de herramientas analíticas es el siguiente paso en su estrategia de BI. Según el Cuadrante Mágico de Gartner, debe prestar atención a tres líderes en el campo del análisis de datos: Power BI, Tableau y Qlik. La elección de la herramienta más adecuada debe guiarse por sus requisitos y limitaciones.

• Arquitectura actual. No es obligatorio implementar una solución de BI separada. Los análisis se pueden integrar en sus aplicaciones existentes para acelerar la toma de decisiones y su precisión. Además, los análisis integrados y el acceso inmediato a los datos alientan a los usuarios a confiar más en los datos en sus tareas diarias.
• Pila de tecnología actual. Si su organización ya usa productos de Microsoft, elegir Power BI y otras herramientas de infraestructura de la pila de Microsoft es un enfoque más razonable.
• Rango de usuarios y tareas. Las herramientas para una startup y una corporación con 3000 usuarios serán diferentes. Este último probablemente necesitará una solución de código abierto para eliminar los costos de licencia o arreglos con el proveedor para un plan de licencia especial y descuentos. Mientras que una startup de escala definitivamente puede considerar otras opciones.

Al armar cuidadosamente un conjunto de herramientas en esta etapa, puede empoderar a cada empleado para que sea un héroe de datos. Estos son algunos ejemplos de paneles para el personal de rango y archivo y los miembros del equipo de C-suite.

Los paneles operativos para empleados de diferentes departamentos incluyen información detallada en tiempo real.

Y los tableros estratégicos para la gerencia de alto nivel incluyen métricas clave en toda la organización.

Cómo ayudamos a un gran minorista a aumentar su facturación en un 9 %. Alerta de spoiler: se trata de una estrategia lógica de BI

Una estrategia de implementación de BI bien desarrollada le permite aprovechar la tecnología por completo. Este es un ejemplo de estrategia de BI que permitió a uno de nuestros clientes, un minorista de máquinas expendedoras, tomar decisiones más precisas más rápido, manteniéndose al día con la trayectoria de crecimiento de su negocio.

La solución existente era ineficiente en términos de escalabilidad:

“Nunca nos dimos cuenta por completo de que tenemos tantos datos sin usar. Solo alrededor de la mitad de todos los datos que teníamos se usaban para tomar decisiones”, dice el director de producto y experiencia del cliente de la compañía.

Entonces, ¿cómo se desarrolló la estrategia cuidadosamente diseñada y la hoja de ruta precisa de BI?

Durante la fase de Visión, encontramos que la inteligencia empresarial podría mejorar varios procesos de la empresa:

• Encontrar ventas perdidas
• Detección de contratos de bajo margen
• Supervisión del estado técnico de las máquinas expendedoras en tiempo real

Además, el cliente necesitaba una herramienta intuitiva sin límites en cuanto a la cantidad de datos que podía procesar. Y aunque Power BI es la herramienta más fácil de usar, también tiene un límite de 3500 puntos de datos. Por lo tanto, debido al requisito de volumen de datos del cliente, elegimos Qlik, que no tiene limitaciones rígidas en la cantidad de puntos de datos.

Después de implementar el software de BI de acuerdo con la estrategia elaborada de antemano, el cliente redujo la cantidad de ventas perdidas en un 30 %, renegoció contratos de bajo margen y minimizó al máximo el tiempo de inactividad de las máquinas expendedoras. La confluencia de estos resultados llevó a un aumento del 9% en la facturación total de los clientes en medio año.

Libere todo el potencial de un sistema de BI

Idealmente, se desarrolla una estrategia antes de que se tomen medidas para implementar la solución. Pero, ¿qué pasa con las organizaciones que ya lograron implementar la tecnología por sí mismas, incluso recogieron algunas frutas al alcance de la mano, pero luego se dieron cuenta de que las capacidades de BI podrían extenderse mucho más?

En algún momento, los usuarios que no son nuevos en BI entienden que no pueden desbloquear todo el potencial de la tecnología sin una estrategia y una hoja de ruta adecuadas de inteligencia empresarial.

Una estrategia de BI para organizaciones que ya usan la tecnología incluirá los mismos pasos básicos, al igual que para los principiantes. Es igual de vital para ellos tener en cuenta la visión, las personas y el proceso, cuidar la calidad de los datos, reconsiderar las herramientas de BI, etc. Sin embargo, está surgiendo otra cosa a la que prestar atención. Las organizaciones con BI autoimplementado tienen que extinguir constantemente los incendios que inevitablemente ocurren, como el manejo de los retrasos y los problemas que surgieron después de la adopción de BI y que no se pueden dejar de lado para más adelante.

Uno de nuestros clientes implementó Power BI para empleados de todos los departamentos y niveles. Pero al cabo de un año, se dieron cuenta de que no estaban usando todas las capacidades de la herramienta. Por lo tanto, tomamos medidas. Trabajando en dos direcciones al establecer la estrategia de inteligencia comercial, nosotros:

• Lanzó una investigación en profundidad sobre la arquitectura, las características y las limitaciones del sistema. Es un paso obligatorio ajustar la arquitectura de almacenamiento de datos a las necesidades de los usuarios finales del sistema para que los empleados de cualquier nivel organizacional puedan recuperar de forma independiente los datos que necesitan del almacenamiento de datos y utilizar esta información para crear informes personalizados.

Simultáneamente con este proceso a gran escala, trabajamos con las tareas actuales del cliente.

• Ayudó a cubrir las tareas en curso. El cliente también tenía tareas claramente definidas, pero su equipo de BI interno era demasiado pequeño y no tenía la habilidad suficiente para manejar la carga de trabajo. Aprovechamos estas actividades. De esta forma, el cliente obtenía los informes que necesitaba más rápido y nosotros conocíamos la arquitectura del sistema y las personas del lado del cliente para poder transmitirles el conocimiento.

Una estrategia integral de BI le permite aumentar las probabilidades de éxito de su proyecto de BI

Sin profundizar en las áreas de Visión, Personas y Procesos, no puede elegir con precisión la arquitectura de la solución o el conjunto de herramientas más potente para sus tareas. Por lo tanto, es mejor adoptar un enfoque holístico para implementar una solución de análisis de datos mediante el desarrollo de una estrategia de BI. Además, tenga en cuenta que su proyecto de BI no termina con la implementación de BI. Es una iniciativa de larga duración. Su software de BI tiene que evolucionar constantemente a medida que cambian sus condiciones externas e internas y aparecen nuevos procesos, sistemas y datos. Para que estos ajustes sean fluidos, necesita una estrategia de inteligencia comercial. Sin una estrategia de BI sólida que se adapte periódicamente al estado actual de las cosas, será mucho más difícil descubrir cómo avanzar.

Este artículo fue publicado originalmente aquí.