Qué es BI de autoservicio y cómo hacerlo bien

La inteligencia empresarial de autoservicio, o BI, ha estado en la lista de tareas pendientes de muchas organizaciones durante bastante tiempo.

Comercializado como una herramienta que permite a los usuarios con antecedentes no técnicos obtener información al ritmo de los negocios, el BI de autoservicio, sin embargo, está dejando a muchas organizaciones decepcionadas cuando se trata de implementarlo en la práctica.

Abundan las historias de fallas, con empresas que nunca obtienen lo que BI de autoservicio prometió originalmente. Esa es la libertad de TI para que los usuarios de la línea de negocios creen informes potentes y precisos para impulsar el crecimiento del negocio.

En este blog, descubrirá qué es exactamente BI de autoservicio, por qué las organizaciones fallan y qué pasos debe seguir su empresa para implementar una solución de BI de autoservicio exitosa.

¿Qué es BI de autoservicio?

Definición de BI de autoservicio

El BI de autoservicio a menudo se define como una forma de BI que utiliza herramientas de BI fáciles de usar para permitir que los usuarios comerciales no expertos en tecnología (ventas, finanzas, marketing o recursos humanos) accedan directamente a los datos y los exploren por su cuenta. .

El BI de autoservicio difiere del BI tradicional que es propiedad del departamento de TI o BI como una función centralizada. En el enfoque tradicional, son estos equipos los que están a cargo de todo. Preparan los datos necesarios, los almacenan y protegen, construyen modelos de datos, crean consultas y crean visualizaciones para los usuarios finales después de recopilar sus requisitos.

La idea de BI de autoservicio está estrechamente relacionada con la democratización de datos que se centra en permitir que todos en una organización accedan y consuman datos. El propósito final es generar más información a nivel de la organización e impulsar mejores decisiones comerciales.

Beneficios clave de BI de autoservicio

• Tiempo más rápido para obtener información : cambiar el control a los usuarios finales significa omitir etapas del proceso de BI tradicional que consumen mucho tiempo. En BI de autoservicio, los usuarios finales no tienen que esperar días o incluso semanas hasta que su informe finalmente se publique después de obtener y aprobar. Tampoco tienen que lidiar con el tedioso proceso de gestión de solicitudes de cambio cuando se dan cuenta de que se necesitan más elementos visuales. Esto se debe a que pueden cortar, modificar y agregar datos sobre la marcha para descubrir tendencias, patrones o anomalías importantes.
• Eficiencia operativa mejorada : al empoderar a los usuarios comerciales con un conocimiento profundo del dominio para realizar su propio análisis de datos de forma ad hoc, el BI de autoservicio produce información de mejor calidad al tiempo que libera a los equipos de TI o BI de manejar tareas rutinarias relacionadas con los datos. En cambio, estos equipos pueden enfocarse en problemas más difíciles, como configurar canalizaciones de datos para obtener datos limpios y transformados en el destino correcto en el momento correcto y mantener procesos importantes de gobierno de datos.
• Reducción de costos: además de optimizar las capacidades de TI y BI para ahorrar tiempo y costos, muchos adoptantes de BI de autoservicio van un paso más allá. Proporcionan a los expertos en la materia conocimientos y herramientas para realizar análisis de datos avanzados. En otras palabras, crían científicos de datos ciudadanos que saben cómo generar predicciones impulsadas por ML críticas para los negocios. Dado que el talento en ciencia de datos tiene un precio elevado, este tipo de inversión es probablemente una de las mejores que puede hacer una empresa basada en datos.

Características principales de las herramientas de BI de autoservicio

Para habilitar los poderosos beneficios de BI de autoservicio mencionados anteriormente, las herramientas de BI de autoservicio deben tener las siguientes características esenciales:

• Conectores de datos que permiten la integración de herramientas de BI de autoservicio con bases de datos, CRM, ERP, análisis de marketing, software de finanzas y otros sistemas locales y en la nube para satisfacer las necesidades de análisis de la manera más eficiente.
• Amplias capacidades de generación de informes que van desde informes enlatados con calidad de libro con configuraciones personalizables hasta desgloses ad-hoc, al tiempo que permiten a los usuarios programar la distribución o dividir los resultados en subconjuntos para diferentes audiencias.
• Interfaz intuitiva de arrastrar y soltar o basada en clics que permite a los usuarios seleccionar campos de datos y elementos visuales y arrastrarlos y soltarlos en el lienzo del informe para explorarlos y contar historias.
• Plantillas de visualización de datos que simplifican el proceso de creación de cuadros de mando en función de las preferencias y necesidades del usuario.

Muchas organizaciones llevan su BI de autoservicio al siguiente nivel enriqueciéndolo con capacidades en ciencia de datos y aprendizaje automático. Las plataformas de análisis aumentadas permiten a los usuarios descubrir más datos, evaluar conjuntos de datos no caracterizados y crear escenarios hipotéticos. De esta manera, la empresa puede reaccionar a sus necesidades cambiantes lo más rápido posible, logrando la máxima agilidad.

Por qué las organizaciones fallan en BI de autoservicio

1. Expectativas poco realistas

Una organización que acaba de empezar a enviar datos a usuarios novatos se enfrenta a un grave riesgo de informes de mala calidad. Será muy afortunado si estos usuarios con diferentes calificaciones terminan con datos no malinterpretados sin aprender primero los conceptos básicos de los informes.

Por ejemplo, un usuario feliz que crea su primer informe sobre las ventas totales en un período histórico podría terminar con números promedio en lugar de una SUMA, sin saber nada acerca de las agregaciones predeterminadas para varias medidas. O por el contrario, pueden presentar números inflados. También existe el riesgo de inconsistencia en los datos que podría afectar los promedios ponderados cuando deben mostrarse con diferentes niveles de granularidad.

Más adelante, un usuario sin poder puede estar satisfecho con solo un análisis casual que haya respaldado sus creencias iniciales. La trampa del sesgo de confirmación o selección selectiva no es algo de lo que un usuario no capacitado sea necesariamente consciente, especialmente cuando está bajo presión para explicar un patrón determinado.

2. Informar sobre el caos

La BI de autoservicio no significa una participación nula de TI. Permitir que los usuarios jueguen con los datos sin el gobierno de TI generalmente conduce a la anarquía de informes.

Sin gobernanza, podría haber informes redundantes de diferentes usuarios que trabajan en silos y entregan el mismo análisis o informes de diferentes usuarios que analizan las mismas métricas pero usan diferentes filtros y, por lo tanto, entregan resultados contradictorios. Los informes de diferentes departamentos pueden basarse en diferentes convenciones de nomenclatura para cantidad, valor o tiempo o usar los mismos términos pero no necesariamente la misma definición. Múltiples versiones de una misma base de datos, errores en las bases de datos que nunca se arreglan, la creación de objetos usados ​​una sola vez… La lista es interminable.

La gobernanza no es algo que una organización basada en datos pueda boicotear en el mundo del autoservicio. No importa lo mucho que una empresa desee liberar a los usuarios de la realización de sus propios análisis, el departamento de TI aún debe participar para mantener una alta calidad y consistencia de los datos.

3. Falta de adopción

La verdad es que no a todo el mundo le gusta trabajar duro. La mayoría de los usuarios comerciales solo quieren un tablero simple que les dé los números. Sin embargo, los conocimientos valiosos a menudo se encuentran en niveles más profundos que van más allá del simple análisis del rendimiento empresarial.

Otro factor psicológico que puede frenar un BI de autoservicio eficiente es la resistencia al cambio. No es raro que muchas organizaciones en las primeras etapas de su viaje de BI de autoservicio vean usuarios comerciales frustrados que regresan a BI o TI para solicitar un informe como lo hicieron en los viejos tiempos. Los enfoques más antiguos son más seguros.

Las configuraciones de entorno de BI de autoservicio hostiles también pueden ser un problema. Lo que para los equipos de TI o BI puede parecer una herramienta fácil de usar para recopilar y refinar los resultados, puede tener una cantidad abrumadora y desmotivadora de funciones para un usuario ocasional sin habilidades técnicas. Las tablas dinámicas y las hojas de cálculo pueden ser aburridas, pero los usuarios recurren rápidamente a ellas cuando se atascan.

10 consejos de ITRex sobre cómo implementar BI de autoservicio con éxito

A continuación se muestra una lista de conclusiones esenciales de la experiencia de ITRex en la creación de herramientas de BI de autoservicio eficientes tanto para pequeñas como para grandes empresas, incluso para el minorista líder mundial con 3 millones de usuarios comerciales (lea más sobre‌ este proyecto aquí):

1. Establezca su estrategia de BI de autoservicio

Primero debe definir lo que desea lograr con BI de autoservicio, ya sea tan simple como reducir los informes retrasados ​​o proporcionar acceso a los datos en toda la organización. El autoservicio puede significar cualquier cosa para diferentes personas, por lo que debe tener claro su proyecto. También es importante comprender desde el principio la escala de implementación, los tipos de usuarios, su competencia técnica y sus expectativas de resultados.

2. Mantener a todos los interesados ​​a bordo durante todo el proyecto

Debe comprender qué buscan sus partes interesadas en los datos y cuáles son sus métricas de éxito relacionadas con los datos. Entrevístelos para recopilar su funcionalidad, usabilidad, experiencia de usuario y otras entradas. Luego, pídales continuamente comentarios a medida que itera. Además de asegurarse de crear una herramienta de BI de autoservicio relevante, también le dará a sus partes interesadas un sentido de propiedad y mejorará su compromiso.

3. Involucrar al departamento de TI

Esto también es esencial. Su TI tiene toda la información sobre su entorno de datos, las fuentes de datos existentes, los controles de gobierno de datos y la gestión de acceso a los datos. Lo ayudarán a elegir o crear una solución de BI de autoservicio que sea fácil de mantener, monitorear y administrar en términos de acceso de usuarios e integración de nuevas fuentes de datos.

4. Establecer una gobernanza sólida

El gobierno de BI de autoservicio abarca lo siguiente:

Políticas y procedimientos de gobierno de datos para garantizar que sus datos sean consistentes, completos, integrales, precisos y actualizados. Aquí deberá desarrollar una estrategia de gestión de datos más amplia y adoptar prácticas líderes en la gestión de metadatos y maestros como parte de ella.

• Gobernanza de las métricas comerciales para definirlas uniformemente en su entorno de BI de autoservicio y descartar cualquier desviación
• Gobernanza de informes para establecer un procedimiento para su validación de calidad
• Seguridad de datos para definir quién tiene acceso a qué datos en su BI de autoservicio y establecer el linaje de datos

5. Seleccione la herramienta adecuada

No existe una estrategia única para todos. Sus usuarios tienen diferentes necesidades y habilidades que su herramienta debe atender con precisión. Probablemente necesitará equilibrar la flexibilidad y la sofisticación para permitir que sus usuarios hagan nuevas preguntas sin dejar de ser autosuficientes. Una solución de BI de autoservicio personalizada hará que sea más fácil de lograr.

6. Establecer una única fuente de verdad

Se implementa una única fuente de verdad como parte de la arquitectura de la solución para permitir la toma de decisiones basada en los mismos datos. Para esto, las empresas construyen un almacén de datos u otro tipo de repositorio central que proporciona una vista de 360 ​​grados de todos sus datos de múltiples fuentes y hace que el acceso, el análisis, el enriquecimiento y la protección de datos sean mucho más simples y eficientes. Vale la pena la inversión.

7. Educar a los usuarios

Tres tipos de programas de capacitación para usuarios finales son imprescindibles: 1. análisis y visualización de datos, 2) los conceptos básicos de unión de datos y creación de modelos de datos, y 3) capacitación continua entre pares.

8. Construye una comunidad

Será de gran ayuda si establece un centro de excelencia o tiene una comunidad de expertos en Slack o Teams para que sus usuarios finales sepan a dónde ir para llenar los vacíos de conocimiento.

9. Considere incorporar especialistas en BI en las unidades de negocio

Ayudarán a impulsar el compromiso aumentando el acceso a los datos para los usuarios sin antecedentes analíticos y brindando supervisión según sea necesario para informes de mejor calidad.

10. Comience poco a poco

Elija un entorno limitado para iniciar su proyecto de BI de autoservicio y construya desde allí utilizando un enfoque ágil. De esta manera, solucionará los problemas antes de escalar.

Comuníquese con el equipo de ITRex si considera embarcarse en un viaje de BI de autoservicio. Con su enfoque probado en batalla, lo ayudaremos a evitar errores comunes mientras lleva su proyecto al éxito.

Publicado originalmente en https://itrexgroup.com el 10 de agosto de 2022.