Elementos que ayudarán a pasar de la visualización de los datos a la estrategia de inteligencia de negocios.

Hay varias tareas que realizar para crear e implementar una estrategia de inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI). Los elementos preliminares que se deberían considerar son:

  • Obtener aprobación y financiamiento para el proyecto de BI.
  • Estructurar el equipo de BI.
  • Diseñar la arquitectura de BI.
  • Seleccionar el software de BI que se utilizará.
  • Trabajar con los usuarios para identificar los indicadores clave de rendimiento (KPI) y otras métricas para realizar un seguimiento, control y gestión que desean ser revisadas.
  • Capacitar a los usuarios en las herramientas de BI.

art13.pngImagen 1. Pasos que ayudarán a su organización en el uso de herramientas de análisis de datos. Fuente: RSM BPO & Consulting, (2021)

Como parte de ese proceso, hay pasos que debe seguir para asegurarse de que la estrategia produzca los beneficios prometidos. A continuación, presentamos seis pasos que ayudarán a que se pase de usar herramientas de análisis de datos simples a satisfacer sus necesidades de análisis actuales y futuras con una estrategia de inteligencia empresarial exitosa.

1. Entienda dónde está usted en BI y analítica de datos

Lo que nos hemos encontrado en RSM es que las organizaciones tienen problemas con el inicio de las iniciativas de BI. Los equipos de TI y BI hacen grandes planes para las migraciones de plataformas o el despliegue de nuevas tecnologías, con la esperanza de que siga una cultura de análisis basada en datos.

El primer paso siempre será realizar una auditoría de las herramientas de análisis de datos que su empresa ya utiliza. Usualmente nos encontramos que los equipos en las organizaciones ya usan activamente herramientas de análisis, por ejemplo, hojas de cálculo o presentaciones resumidas que son insumo para la construcción de los tableros o del sistema de BI. Igualmente recomendamos encuestar a los responsables de la toma de decisiones y usuarios sobre su uso de los datos. Preguntas como ¿qué informes existentes son efectivos?, ¿cuántas reuniones y decisiones dependen de datos, informes o paneles? son útiles.

Tener claro dónde estamos permite dar los primeros pasos adicionales hacia una estrategia formal de BI sin interrumpir el trabajo que ya pueden estar haciendo las organizaciones.

2. Ciberseguridad y gobernanza es importante

Es importante que se tome muy en serio la seguridad de los datos, pero no es suficiente para las empresas hoy. El aumento de preocupaciones y legislación sobre privacidad de datos requieren que las empresas hagan de la protección de la información personal de las personas y la gobernanza de cómo se utilizan los datos una prioridad.

Si bien la privacidad y la seguridad de los datos están naturalmente relacionadas entre sí, deben considerase las necesidades particulares de cada área al implementar una estrategia de BI. Esto es especialmente cierto cuando se trata de conjuntos de big data que no se almacenan en una base de datos relacional convencional con controles de acceso maduros y detallados. Del mismo modo, la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo están relacionados. La buena gobernanza no garantiza el cumplimiento de los requisitos de legislación específica o códigos de práctica, pero es difícil estar seguro de la posición de la organización sobre ellos sin procesos de gobernanza eficaces en su lugar. La gobernanza de datos no se trata de tomar mejores decisiones, se trata de tomar decisiones de la manera correcta (Gertrudis Casado, Gértrudix Barrio, and Álvarez García 2016). Comprender esta distinción permitirá que los próximos pasos en el proceso de implementación de BI sean más seguros.

3. Piense en sus equipos de BI como apoyo y no como como guardianes

Una estrategia moderna de inteligencia de negocios incluye un fuerte elemento de inteligencia de negocios y análisis de “autoservicio”. Cada vez más encontramos en RSM que los analistas de negocios, ejecutivos y gerentes tienen las habilidades y en algunos casos las herramientas para hacer su propio trabajo de análisis de datos.  Sin embargo, la pregunta fundamental es ¿de dónde obtendrán los datos?

Sin importar su decisión, nunca conecte sus herramientas directamente al origen de datos. La organización debe proteger sus sistemas operativos. Una bodega de datos tradicional sigue siendo muy relevante y eficaz; permite a TI administrar la calidad de los datos y aprovisionar a los usuarios no solo con datos, sino también un modelo lógico de cómo funciona el negocio.

Sin embargo, en un mundo de BI, los usuarios empresariales a menudo crean sus propios modelos de datos analíticos para necesidades a corto o largo plazo. Por lo tanto, los responsables de BI deberían pensar en sí mismos menos como guardianes y más como vendedores o comerciantes. Este es un cambio en la mentalidad tanto como un cambio en la arquitectura de datos, pero hace toda la diferencia para una estrategia de BI exitosa, ya que los responsables del mundo de BI en las organizaciones lo que deben hacer, de manera moderna, es garantizar la disponibilidad, calidad, efectividad de los datos y los tableros decisionales.

4. No necesariamente es lo último en BI

Los programas de inteligencia empresarial prometen capacidades cada vez más avanzadas, temas como visualización de datos, predicción, funciones de análisis aumentado, entre otras, en las que la IA y el aprendizaje maquinal se articulan para encontrar patrones en los datos y ayudar al proceso de BI de otras maneras.

Sin embargo, en RSM recomendamos que se haga un proceso de reflexión antes de comprar y desplegar ampliamente nuevas tecnologías. No todos las empresas requieren o necesitan las características de BI más avanzadas. Para muchas partes de la organización, los informes operativos básicos pueden ser adecuados o suficientes (en un primer momento), luego con la madurez en el uso de estos sistemas se pueden dar pasos de avance en esta materia. Esta es la razón por la que el paso 1 es tan importante. Es vital entender el punto de partida y dónde debe estar cada unidad de negocio o departamento en el mapa de tecnología de BI. Encontrar la tecnología adecuada para cada necesidad no es lo mismo que usar una plataforma única.

5. Estimular las acciones empresariales

Una buena pantalla de visualización o panel de BI puede mostrar un rango de indicadores o datos amplio, pero no podrá decirnos qué hacer al respecto. Algunas herramientas de BI se pueden integrar con aplicaciones operativas. Y se pueden usar códigos para crear aplicaciones para uso operativo. Sin embargo, la mayoría de las acciones en las empresas empiezan con el accionar colaborativo entre las personas. Como resultado, la integración de los sistemas de BI con, por ejemplo, el correo electrónico, las plataformas de chat, redes sociales, CRM, ERP u otros canales de colaboración es una realidad cada vez más importante.

6. Mire más allá de las capacidades básicas

Para RSM una estrategia de BI sólida debe ayudarle a gestionar sus objetivos de negocio: reducción de costos (eficiencia operacional), crecimiento del negocio, mayor compromiso con el cliente, mejor retención, entre otras. Una gran estrategia mira más allá y nos ayuda a preparar la organización para escenarios futuros diferentes y más complejos. La estrategia organizacional no puede predecir todas las formas en que se desarrollará el negocio y en muchos casos su infraestructura tecnológica, pero definitivamente si nos invita a estar preparados. La última pieza del rompecabezas estratégico es su visión de cómo se dirigirá a los análisis desconocidos que puede estar subyacente en los datos analizados.

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