La implementación de una solución de Business Intelligence (BI) va más allá de la herramienta que se desee utilizar, entendiendo la herramienta de BI como la interface gráfica que permitirá construir informes y tableros atractivos para los usuarios de negocio tomadores de decisiones.
Hay que pensar en un proyecto de BI como un proyecto que va a tocar a la empresa de distintas formas. Una solución de BI intenta generar conocimiento hacia el negocio, hacia esa línea de usuarios que toman decisiones y que es trascendental que tengan información oportuna y completa siempre.
Y aunque la selección de la herramienta y el implementador son dos factores cruciales al momento de realizar una implementación de Business Intelligence, hay diversos factores previos sobre los que es importante reflexionar.
1. Identificar objetivos y priorizarlos
Es necesario definir cuáles son los objetivos de implementar una solución de BI, así como priorizarlos para tratar de tener una implementación por etapas. Una implementación de Business Intelligence puede ser un proyecto robusto y abrumador por lo que la priorización es algo fundamental para poder realizar una implementación incremental que otorgue resultados tangibles lo antes posible.
2. Evaluar las herramientas
Existe una gran variedad de herramientas de BI en el mercado; sin embargo, fuera de considerar elementos básicos como el precio y la funcionalidad, es importante tener en cuenta otros criterios:
- Estudios de expertos; los cuadrantes mágicos de Gartner son un buen punto de partida.
- La arquitectura de la solución.
- El ecosistema del fabricante para poder integrar elementos adicionales a la solución conforme vaya creciendo. Ejemplos de esto es que tenga herramientas de ETL (Extract-Transform-Load por sus siglas en inglés) o repositorios de Data Warehouse.
- Los volúmenes de datos actuales y proyectados.
- Las necesidades de refrescamiento de datos de la solución.
- La escalabilidad misma de la herramienta.
- Si se trata de una herramienta On-Premise o Cloud.
- La conectividad a las distintas fuentes de datos.
3. Calidad de los datos
La validación de los datos para garantizar su calidad es indispensable. En ocasiones se hace necesario integrar dentro del proyecto tareas de limpieza de datos o incluso de análisis para confirmar que el estado de los datos cubrirá todas las necesidades y objetivos del proyecto de implementación.
4. Integración y transformación de los datos
Es necesario analizar las distintas fuentes de datos y el nivel de integración y transformación que se requiere sobre los datos para cumplir con los objetivos. A esto se le conoce como preparación de datos, es decir, la forma en que los datos deben estar para que la herramienta de BI haga su trabajo. Para cubrir este punto normalmente se hace necesaria una herramienta de ETL.
5. Validar los procesos operativos
El Business Intelligence se trata de metodologías y herramientas convertir nuestros datos en información y posteriormente en conocimiento. La materia prima son los datos y en consecuencia es importante validar a través de los procesos operativos de la empresa la forma y los momentos en que se generan para buscar la mejor oportunidad e integrar dentro de ese flujo la solución de BI. Dicho de otra manera, el BI nos ayudará a incrementar la oportunidad buscando tener una mejor toma de decisiones que se traduzca en una ventaja competitiva. Suele suceder que un proyecto de BI gatille cambios en los procesos operativos con el objetivo de maximizar la oportunidad que los datos nos pueden brindar.
6. Empoderar a los usuarios de negocio
Las herramientas de BI actuales son conocidas como “self service” y a diferencia de las herramientas tradicionales de años atrás, son herramientas que nos ayudan a empoderar a los usuarios de negocio, a esos que toman las decisiones, para quienes no es suficiente tener un panel estático que esté reportando de manera oportuna lo que sucede.
En Business Intelligence, las herramientas permiten tener un recurso de uso diario para hacer nuevos análisis de información que permitan estar monitoreando el negocio desde distintas aristas y sin requerir de habilidades técnicas, simplemente aprendiendo a través de la herramienta cómo los datos pueden ofrecer un valor exponencial al negocio conforme aumenta su explotación.
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