6 factores críticos para asegurar el éxito de un proyecto de Business Intelligence

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6 factores críticos para asegurar el éxito de un proyecto de Business Intelligence

El business intelligence es un factor clave en la construcción de estrategias de negocio exitosas.

Autor: Mauricio Isaza, líder de Business Suite at IGERENCIA

misaza@igerencia.com

 

El término Business Intelligence, que se concibe como una de las herramientas que revolucionan la gestión empresarial, viene evolucionando desde hace más de 50 años a partir del concepto “la habilidad de conocer las relaciones entre unos hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia la obtención de una meta deseada”.

Para entenderlo, imagine tener un supermercado. El business intelligence, es la herramienta que le permite conocer variables y hechos que se convierten en palancas para la toma de decisiones y la guía de acciones. Le permite conocer qué relación existe, por ejemplo, entre el nivel de ventas de su mercado y las condiciones del clima, la ubicación de los productos, el relacionamiento de un producto con otros o incluso la hora del día.

Con el paso del tiempo, el concepto se ha fortalecido debido a la aparición de lenguajes de programación multidimensional, el poder de las bases de datos y los tipos de información y documentos no estructurados.  Con las técnicas de relación de datos y el poder de cómputo, BI es la combinación de prácticas, capacidades y tecnologías usadas por las compañías para recopilar e integrar la información, aplicar reglas del negocio y asegurar la visibilidad de la información en función de una mejor comprensión de este y, en última instancia, mejorar su desempeño.

Los siguientes son los principales seis factores críticos para asegurar el éxito de un proyecto de BI.

1. Visión y enfoque

Un modelo analítico eficiente y orientado al éxito se fundamenta en definiciones claras, verificadas por el negocio y cuyos resultados se basan en una necesidad garantizada.

¿Quién va a usar el modelo? ¿Qué visión y enfoque se propone respecto a los alcances de este? Plantearse estas cuestiones es fundamental ya que garantiza la usabilidad de las analíticas y los resultados de los procesos. Así mismo, quien plantee el modelo, debe conocer el negocio y garantizar que el producto propuesto será usado a futuro.

2. Calidad de las fuentes de datos

Un  proyecto de analítica exitoso requiere al menos 4 factores en cuanto a sus fuentes de información: Que existan o se puedan calcular, que tengan integridad (que los datos sean completos, se evite información duplicada y se dispongan las medidas necesarias para evitar cruces e interferencias), que tengan operatividad (que los datos sean lo suficientemente homogéneos, sólidos y consistentes para permitir la posibilidad de cruzarlos, correlacionarlos y compararlos, entre otros, para garantizar la explotación adecuada de los mismos) y que sean veraces (que dispongan de un comprobado valor referencial).

3. Períodos de tiempo de medición y análisis

Es importante tener claridad sobre los períodos de tiempo que se deben involucrar en el cálculo de unas analíticas estudiadas, de una variable de medición, comparación o alertamiento.

Cada situación puede ser diferente, por tanto, identificar si se requiere información inmediata, por intervalos cortos, diaria, semanal o mensual, entre otros, es fundamental para una adecuada interpretación; aceptación, es decir el uso diario y efectivo del sistema de medición; y utilidad para tomar decisiones.

4. Predicción y alertamiento

Una variable importantísima al momento de realizar modelos de análisis es identificar cuándo requiere elementos de alertamiento e incluso cuándo se deben generar modelos de predicción que sirvan de referencia a las analíticas que se están desarrollando.

No considerarlo podría implicar elaborar un modelo que solo refleje un resultado en donde se requieren elementos de acción inmediatos y no se tienen en cuenta escenarios posibles.

5. Una adecuada explotación

Definir los métodos y herramientas con las cuales un modelo analítico debe explotarse es quizá uno de los elementos claves de éxito que pueden implicar algún grado de dificultad y talento en su definición

Es necesario preguntarse cuál es el mejor medio para entregar una información específica: un tablero de visualización, una alerta visual, un mensaje de texto, una alerta por correo electrónico o una alerta sonora en un celular, entre otros. Por tanto, es indispensable definir las herramientas gráficas de explotación de la información, el uso de diferentes dispositivos móviles, identificar cuándo se requieren tableros empresariales o simplemente generar los elementos de usabilidad que se basen en auto consumo.

No existe una regla exacta para cada situación, por lo que es definitivo identificar el tipo de receptor final, sus capacidades y limitaciones, para definir la mejor solución.

6. Procesos de adopción

¿Se han preguntado por qué proyectos muy bien definidos, ejecutados con herramientas eficientes e incluso con altos costos y esfuerzos, pierden su relevancia en el corto plazo o simplemente dejan de usarse?

Los proyectos de analítica requieren identificar quiénes son sus usuarios finales para generar estrategias de capitalización y transferencia del conocimiento sobre el uso y mantenimiento de estos. Hay que enseñarles a los usuarios a usar las herramientas, si no, las dejarán de lado prontamente y volverán a sistemas antiguos.

Medir su uso en el tiempo, así como monitorear los niveles de uso, credibilidad y confianza es fundamental. Así mismo lo es, para garantizar la usabilidad y confianza de los usuarios, el seguimiento de los resultados, su permanencia en el tiempo y que estos sean coherentes con las posibles evoluciones de las fuentes de datos y los procesos de la organización.

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