Business Intelligence para unificar criterios

Posted on by Àlex Caminals

 

El Business Intelligence no solo proporciona la capacidad de analizar datos. También nos permite disponer de una plataforma única de acceso a la información.

Esta fuente de información única y consolidada es la respuesta a las necesidades de la gran mayoría de organizaciones, que ven como el acceso a la información por parte de sus empleados acaba creando un sinfín de versiones de los mismos datos.

 

El riesgo de poder manipular los datos

Un escenario habitual en las organizaciones es el de permitir a los usuarios disponer de los datos para poder analizarlos por cuenta propia. Sin entrar para discutir sobre el riesgo que esto supone por la posibilidad de manipulación de esos datos y la consecuente falsificación de los resultados (hecho que he podido comprobar en varias ocasiones a lo largo de mi vida profesional como consultor), lo cierto es que permitir a los usuarios crear sus propios análisis (típicamente usando hojas de cálculo como Excel), supone un gran riesgo para las organizaciones.

Errar es humano. Los usuarios son humanos. Por tanto, existe un riesgo asociado al uso de Excel por parte de los empleados. En conclusión, a mayor el número de empleados creando fórmulas y cálculos (a veces muy complejos) en sus hojas de cálculo, mayor el riesgo de que se produzcan errores.

Un modelo de datos único

Disponer de una solución de Business Intelligence con un modelo de negocio único permite que los informes generados provengan todos de la misma fuente de datos y que utilicen los mismos cálculos para la elaboración de dichos informes.

Las métricas, los indicadores y los KPI pasan a ser homogeneizados en un sistema de Business Intelligence. Esto evita situaciones comprometidas y que ponen en riesgo la veracidad de la información

Procesos dirigidos por la toma de decisiones inteligente

Una vez disponemos de una solución que nos proporciona información consolidada bajo un único modelo de negocio, podemos dar un paso más y utilizar esta solución de Business Intelligence no solo para proporcionar información si no para ayudarnos a tomar decisiones acertadas en la ejecución de los procesos de negocio.

Usaré como ejemplo un cliente para el que estuve realizando un proyecto hace años. Se trataba de una organización con una fuerza de ventas de varios centenares de empleados en toda Europa.

Como es de imaginar, alinear todos los vendedores a unos criterios unificados para los procesos de venta es algo altamente complicado. La definición de procesos de venta y la priorización de las oportunidades de venta había sido siempre el talón de Aquiles de esta compañía. El seguimiento por parte de los jefes de venta de los diferentes países era muy complicado. Y aún lo era más en el nivel superior, a nivel de toda Europa.

La solución a este problema se obtuvo a partir de la propia herramienta de Business Intelligence que utilizaban para analizar los procesos de venta. La solución consistió en generar la lista de oportunidades de venta sobre las cuales los diferentes vendedores de priorizar sus esfuerzos. Y todo a partir de una lista de directrices definidas a nivel europeo.

Tomando como partida la información de las oportunidades de venta, los clientes los productos los vendedores y los objetivos, se crearon informes diarios de actividad para los distintos vendedores. De esta manera se consiguió unificar los criterios del proceso de ventas en toda la región.

Conclusión

La democratización del acceso a los datos permite un grado de libertad a los empleados no eximido de riesgos. Es muy importante que los informes corporativos sean validados si provienen de modelos de datos generados por empleados a título individual.

Para evitar el riesgo de usar modelos modificados por los usuarios, es conveniente usar un modelo de negocio único para la solución de Business Intelligence. Un modelo de datos único es la base que permite a los empleados extraer información homogénea.

Pero además, una solución de Business Intelligence con un modelo de negocio único puede proporcionar también información para mejorar y consolidar los procesos internos de la organización. De esta manera conseguiremos homogeneizar los procesos y ser más consistentes.

Data Analytics y definición de objetivos para mejorar la toma de decisiones

Posted on by Àlex Caminals

 

Para poder determinar el nivel de corrección de nuestras acciones, los seres humanos necesitamos saber como las hemos ejecutado. Esta medición de nuestros actos nos permite evaluar el grado de calidad de cada una de nuestras acciones.

Además, también solemos tener diferentes niveles de aceptación sobre la corrección de esas acciones, que nos permiten poner etiquetas a esas acciones (e.g. Muy deficiente, Insuficiente, Suficiente, Bien, Notable, Excelente). Esas etiquetas las podemos asignar al comparar un resultado con unos objetivos.

En términos de Data Analytics, el uso del análisis de datos para la medición de procesos y su comparación con unos objetivos previamente determinados es de vital importancia para poder determinar el éxito de los procesos de una organización y así poder mejorar la toma de decisiones.

Consulta vs. Análisis

Al efectuar una medición sobre un proceso, estamos almacenando datos sobre la medición y el contexto de ese proceso. Esos datos pueden ser consultados de manera individual. Es decir, podemos visualizar las métricas y el contexto asociado a esa medición en concreto. Pero pocas decisiones pueden tomarse en base a una única medición.

El análisis de miles o millones de mediciones, el hecho de tratar un gran volumen de datos para obtener una métrica agregada, supone una dificultad adicional que requiere la existencia de una solución de Business Intelligence para poder obtener las respuestas deseadas.

Cómo visualizar los datos, bien en bruto como en una medición individual, bien mediante su agregación al analizar un gran conjunto de datos, es la gran diferencia entre una simple consulta y el análisis de datos.

Realidad vs. Objetivos

El análisis de miles o millones de datos nos proporciona información sobre hechos acaecidos en el pasado. Esta información, nos permite saber que ha sucedido hasta el momento. Sin embargo, esa información, por sí sola, no nos permite saber la calidad de esos hechos.

En una gran cantidad de ocasiones el ser humano dispone en su mente de una vara de medir para evaluar la calidad de los procesos que han producido esas mediciones. Esa vara de medir es lo que denominamos «objetivos».

Por ejemplo, si un jugador de baloncesto lanza a canasta, el público (que mide como canasta o fallo ese lanzamiento) comparará a ese valor con el objetivo que no es otro que encestar el tiro. Sin embargo, el propio jugador puede medir lanzamiento de distintas maneras a partir de la dirección, el ángulo de tiro y la fuerza del lanzamiento. En su caso, el objetivo no es solamente encestar sino ejecutar el tiro con la dirección, el ángulo y la fuerza deseadas para poder encestar, ya que un lanzamiento podría acabar en canasta por mera suerte, pero no debería considerarse como un buen lanzamiento para un jugador que se precie.

Definición de objetivos

Con este ejemplo, vemos que para cada métrica y contexto podemos tener unos objetivos determinados. Es fácil imaginar que disponer de todos los objetivos para todas las metricas en todos los contextos posibles es algo muy complicado y aún más en la mente de un ser humano. Es por eso, que debemos almacenar esos objetivos para poder compararlos con los datos reales provenientes de esas mediciones que estamos efectuando.

Los objetivos suelen definirse a niveles superiores al nivel de detalle de las mediciones (e.g. Las ventas de una organización pueden estar definidas a nivel de trimestre y zona geográfica, mientras el proceso se produce en un contexto con más dimensiones y con un nivell de análisis más detallado). Esto permite una definición de objetivos relativamente sencilla que puede ser revisada por las personas responsables de su definición con relativa facilidad.

Conclusión

El análisis de datos nos proporciona la capacidad de mostrar datos agregados sobre mediciones de procesos individuales. Sin embargo, esta información carece de todo su valor si no somos capaces de comparar esos valores con los objetivos definidos para estos procesos.

La definición de objetivos para los diferentes procesos de una organización permite su comparación con los datos reales obtenidos mediante la medición de éstos.

Las herramientas de Data Analytics nos permiten comparar los objetivos con los datos acumulados de las mediciones realizadas en los diferentes procesos. Esta comparación proporciona un gran valor añadido a la organización, ya que permite etiquetar cada uno de las mediciones a partir de esa comparación con los objetivos. Esa comparación, esa visión de la realidad respecto a los objetivos esperados, es lo que permite la toma decisiones inteligente.

5 razones por las que necesitas una auditoría de tu sistema de BI

Posted on by Àlex Caminals

 

El éxito de un proyecto de Business Intelligence (BI) suele medirse en función de las funcionalidades del sistema. Si el producto final cumple los requerimientos funcionales y técnicos, el proyecto es un éxito. Sin embargo, el éxito real de un proyecto dista bastante de esto.

En este artículo, puedes encontrar los 5 factores más importantes que considero que un sistema debe cumplir aparte del cumplimiento obligado de los requerimientos funcionales y técnicos del proyecto, para ser considerado un éxito.

1. Grado de implantación del sistema BI actual y de satisfacción del usuario final

Un proyecto cuyo uso esté por debajo de unos mínimos concretos no puede considerarse un éxito. Por tanto, hay que plantearse preguntas cómo:

  • Cuántos usuarios utilizan el sistema de BI para la toma de decisiones inteligente?
  • Cuántas decisiones toman los usuarios ahora que no podían tomar con anterioridad a la implantación del sistema?
  • Qué impacto económico tienen esas decisiones?

Si los usuarios mayoritariamente no usan el sistema, lo usan a medias o no están contentos con las funcionalidades de éste, ya podemos haber creado una solución que cumpla el 100% de las especificaciones iniciales, que el proyecto no puede ser considerado un éxito.

Una auditoría permite tener visibilidad de estos indicadores de uso y satisfacción de los usuarios.

2. Uso de mejores prácticas para la facilitación del mantenimiento

Cuando se entrega el proyecto estamos tan solo en el principio de la vida de éste. En ese punto empieza una etapa en la que necesitaremos evolucionar la solución inicial. Ese mantenimiento puede ser de dos tipos:

  • Evolutivo: Se añaden nuevas funcionalidades a la solución inicial debido a nuevas necesidades de los usuarios.
  • Correctivo: Se corrigen incidencias detectadas en la versión actual.

Sea cual sea el motivo de este mantenimiento, un objetivo es que el coste de modificar el sistema sea bajo. Y esto tiene una especial relevancia en el caso del mantenimiento correctivo, ya que los usuarios no pueden utilizar ciertas funcionalidades del sistema que deberían estar disponibles.

El uso de mejores prácticas y estándares de BI en el diseño y desarrollo de la solución, facilitará la comprensión de ésta por parte del equipo de mantenimiento, reduciendo el tiempo dedicado a generar una nueva versión. Esta reducción de tiempo tiene una serie de implicaciones:

  • Aumento de la aceptación del trabajo realizado por el equipo de mantenimiento por parte de los usuarios.
  • Reducción de costes.
  • Disminución de la frustración del equipo al no encontrarse con un diseño y un código difícil de entender.

Una auditoría permite identificar el uso de mejores prácticas y estándares de BI en el desarrollo de una aplicación. De hecho, una auditoría en una fase inicial como la de diseño y previa al desarrollo permitiría prevenir situaciones no deseadas de antemano.

3. Optimización de recursos del sistema que aseguren un mínimo TCO

En un post anterior titulado «Calidad en un sistema de BI – Un beneficio para todos«, ya os hablé de la efectividad como uso inteligente de los recursos para obtener el máximo rendimiento de los componentes del sistema.

Mi experiencia me dice que este concepto es a menudo obviado en los proyectos, que basan el éxito en términos de rendimiento en el sobredimensionamiento del hardware. Si bien es cierto que esta estrategia es efectiva, no es la que más interesa al cliente, ya que éste estará incrementando sus costes cuando hay otras alternativas para obtener un buen rendimiento.

Pongamos como ejemplo la transferencia de datos entre dos sistemas informáticos situados en dos ciudades distintas. Si el consumo de datos debe realizarse una vez al día (e.g. carga de datos nocturna), el volúmen no excede los 100 MB y hay la opción de transferir los datos mediante un FTP a través de una red pública de datos como Internet, es realmente necesario tener una conexión punto a punto entre los dos sistemas? No hay duda de que hay beneficios con esta opción, pero realmente vale la pena pagar un sobrecoste adicional?

Una auditoría permite analizar los componentes del sistema BI y su uso, para poder detectar sobredimensionamientos e infrautilizaciones de éstos que podrían significar un aumento indeseado del TCO.

4. Revisión de documentación técnica y de usuario

Partamos de la base de que hay cierta documentación. Cualquier proyecto sin documentación no debería ser aceptado.

La documentación es el legado que el equipo de trabajo que ha desarrollado una solución de BI deja al equipo de mantenimiento y a los usuarios. Si la calidad de la documentación es pobre o poco detallada, es solo cuestión de tiempo para que los problemas empiecen a surgir.

El equipo de mantenimiento necesita no solo tener acceso a la documentación sino a los motivos que llevaron al equipo de proyecto a tomar ciertas decisiones. Si ese conocimiento no está documentando, el equipo de mantenimiento posiblemente no entienda porqué las cosas se hicieron de una manera concreta, a priori mejor que la utilizada, en su momento. Y esto puede suponer avanzar por un callejón sin salida para finalmente ver el motivo por el cual algo se hizo en su día de una manera concreta, con la pérdida de tiempo que ello supone.

Por su parte, tanto el equipo de soporte como los mismos usuarios, se enfrentarán a dudas frente a una nueva solución. Y es obvio pensar que buscarán en la documentación la respuesta a estas dudas. Por tanto, la documentación de usuario debería estar escrita pensando en esas dudas, basándose en el perfil del lector (el usuario) y su capacidad de comprensión y asimilación. El lenguaje utilizado por personas técnicas y de negocio suele ser diferente, el nivel de detalle requerido para poder comprender ciertos conceptos, también. Si no se tienen en cuenta estos conceptos, la documentación puede llegar a ser críptica para los usuarios.

Una auditoría permite identificar situaciones en las que la documentación no aporta información útil al equipo de mantenimiento, carece de información clave y no se adapta al perfil del lector.

5. Valoración independiente del trabajo realizado por el equipo de BI

Uno de los mayores riesgos a la hora de realizar un proyecto informático, es el exceso de confianza. El hecho de tener un diseñador experto no implica que sus decisiones vayan a ser las más apropiadas. Hasta los más grandes genios se equivocan. Por tanto, porqué correr ese riesgo dejando toda la responsabilidad del diseño de un componente a una sola persona? La respuesta está en la reducción de costes para el implementador de la solución. Sin embargo, un fallo en el diseño puede tener grandes implicaciones a nivel de costes en el futuro (e.g. aumento de costes en el mantenimiento evolutivo).

Mi recomendación es que, especialmente en la fase de diseño, las decisiones deberían ir acompañadas de una lista de alternativas y un análisis de puntos a favor y en contra (por obvias que sean), para poder decidir de manera objetiva qué interesa más al proyecto. Este análisis nos permitirá ver opciones que de otro modo quedarían escondidas y que podrían aportar nuevas ideas y mejoras a una solución única.

Una auditoría independiente y libre de intereses permite analizar los requerimientos y la solución propuesta, identificando alternativas y planteando preguntas cuyas respuestas no estén documentadas, para así poder enriquecer el diseño de la solución final, cosa que revertirá en beneficios a medio y largo plazo.

Conclusión

Además de las funcionalidades del sistema y el cumplimiento de los requerimientos, existen otros factores que son decisivos a la hora de evaluar el éxito de un proyecto y que suelen pasar desapercibidos por la presión para cerrar y entregar los proyectos.

Una auditoría del sistema BI permite comprobar el grado de cumplimiento de estos factores, para asegurar el éxito del proyecto antes de darlo por concluido.

Si consideras que estos puntos son importantes y que tu solución de BI actual podría no tenerlos en cuenta, o si estás pensando en implementar o estás implementando en estos momentos una solución de BI y necesitas un experto que audite el trabajo realizado por el equipo de proyecto antes de que sea demasiado tarde, contacta conmigo para pedir una auditoría de tu sistema BI.

¿Necesitas a alguien que te asesore en el área del Business Intelligence?

Posted on by Àlex Caminals

 

En la gran mayoría de clientes a los cuales he ofrecido servicios de consultoría, me he encontrado con personas con un entendimiento del Business Intelligence (BI) bastante limitado. No los culpo. Supone un cambio de paradigma respecto a la manera tradicional de gestionar una organización, que es lo que la gran mayoría había aprendido.

En estos casos, mi experiencia me dice que lo mejor es abrirles la mente, haciéndolos reflexionar.

 

Hoy quiero que dediques unos minutos a leer este artículo y a reflexionar un poco. Seguramente es un tiempo precioso para ti, pero te aseguro que bien invertido puede reportarte grandes beneficios.

¿Has necesitado una solución de BI en el pasado?

A continuación encontrarás seis preguntas.

Te pido que después de cada una, dediques un tiempo a pensar en ocasiones en tu vida en las que esa situación se ha dado, si ha habido alguna. Y después, contesta cada pregunta siendo consciente de esas situaciones.

  • Alguna vez has necesitado información sobre tu negocio y no la has tenido a tu disposición?
  • Crees que la información en tu negocio no fluye de manera ágil?
  • Alguna vez has sufrido algún contratiempo en tu negocio por falta de información?
  • Eres consciente de que con acceso a información útil, los empleados de tu empresa podrían tomar más y mejores decisiones?
  • Alguna vez has recibido información demasiado tarde como para poder reaccionar a tiempo y revertir una situación o tendencia negativa?
  • Has tomado alguna vez alguna decisión basada en suposiciones y no en hechos contrastados?

Si has contestado “Sí” a alguna de estas preguntas, es que en esa situación necesitabas una solución de BI.

Piensa en el futuro

Ahora que ya sabes cómo identificar si necesitas una solución de BI, piensa en el futuro.

La toma de decisiones dentro de una organización, cuando se hace de manera racional, basándonos en hechos reales, proporciona resultados más efectivos. Piensa en cómo tener una solución de BI podría mejorar los procesos de tu organización a todos los niveles de decisión.

Es un proceso que requiere, tal y como he indicado al principio del artículo, un cambio de paradigma, un cambio de mentalidad. Pero lo bueno que tienes es que, si te has tomado tu tiempo reflexionando sobre las preguntas anteriores, estás abriendo tu mente a ese cambio. Y cuando entiendas la necesidad, verás el amplio espectro de posibilidades que BI te puede ofrecer.

Conclusión

A pesar de los años que el BI lleva en el mercado, aún hay muchas lagunas acerca de lo que puede aportar a las organizaciones, por parte de los directivos de éstas.

Como asesor de empresas en el ámbito del análisis de datos, me veo en la necesidad de ejercer como evangelizador del BI en muchos casos. Es decir, una de las tareas iniciales consiste en abrir la mente de mis clientes acerca de los beneficios que el BI puede aportar a su organización. Y esto lo consigo a partir de preguntas como las que habéis visto en este artículo.

Finalmente, una vez el cliente ha entendido qué es el BI y qué beneficios puede conllevar su implantación, podemos empezar a hablar de casos concretos.

Y ahí es donde empieza la asesoría. ¿Hablamos?