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Cinco mejores prácticas de autoservicio de BI para organizaciones más grandes

Los programas de análisis de autoservicio pueden agilizar el proceso de BI al permitir que los usuarios accedan a los datos, pero la ampliación a miles de usuarios requiere una planificación adecuada.

La idea detrás del autoservicio de BI es bastante simple: Poner el poder analítico en manos de los usuarios de negocios que más lo necesitan para tomar decisiones oportunas. Cuando las organizaciones con mejores prácticas de BI de autoservicio empoderan a los usuarios normales de las líneas de negocios, pueden realizar consultas, crear informes y crear visualizaciones que les brinden una perspectiva específica de las tendencias de negocios más relevantes para ellos, todo con una entrada mínima de TI o incluso de los analistas de negocios.

Sin embargo, aunque la motivación es simple, la ejecución del análisis de autoservicio es mucho más compleja. Es más fácil decirlo que hacerlo cuando se trata de configurar un programa de BI de autoservicio que puede escalar de manera confiable entre miles de usuarios.

"Las organizaciones quieren poner los datos en manos de las personas más cercanas a ellos, sin tener que llamar a TI", dijo Brian Moffo, director de entrega de analíticas de Anexinet. "Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no están preparadas para ello. La preparación organizativa, la calidad de los datos y la gobernabilidad son los mayores desafíos. El simple hecho de abrir la llave de datos en la empresa podría ser peligroso. Los datos exploratorios pueden convertirse en evangélicos y ser publicados como hechos".

Para prepararse, las organizaciones necesitan establecer las mejores prácticas de BI de autoservicio que permitan una planificación adecuada, un gobierno e infraestructura de datos sólidos y los medios para comprometerse con un programa de BI continuo a gran escala.

1. Consiga las victorias rápidas primero

Para generar impulso y demostrar los casos de uso de las herramientas de análisis de autoservicio, las organizaciones deben buscar ganancias rápidas primero, dijo Lyndsay Wise, directora de inteligencia de mercado de Information Builders.

"Esto significa identificar resultados o métricas clave y crear aplicaciones de autoservicio que se alineen con tomar medidas, tomar decisiones de negocios, según los análisis y las visualizaciones entregadas", dijo.

Un ejemplo podría ser los tableros operativos que ayudan a los profesionales de la cadena de suministro a enrutar los materiales en función de factores como el clima, el tráfico, etc. De manera similar, los paneles de control para la gerencia pueden proporcionar una ventaja inmediata para el dinero de autoservicio.

"Los paneles de control ejecutivos también brindan un excelente punto de acceso de autoservicio al proporcionar información sobre el rendimiento general, pero [también] permiten que las personas realicen visualizaciones para evaluar situaciones y tomar mejores decisiones al aprovechar más información", dijo.

Como beneficio adicional, estos paneles de control ejecutivos también serían una excelente manera de obtener la participación de los patrocinadores ejecutivos clave que necesitará para poder impulsar un programa de autoservicio para toda la organización. Cuando ven el valor en su vida diaria, es más probable que comprendan el valor que las herramientas de autoservicio de BI tienen para otros usuarios en toda la empresa.

2. Preparación de datos

Las mejores prácticas exitosas de autoservicio de BI requieren una base de gestión y gobierno de datos efectiva. Los expertos como Moffo creen que las organizaciones deben permitir que los analistas de negocios y los usuarios se vuelvan creativos con la forma en que relacionan y visualizan los datos. Él ofreció unos primeros pasos en la preparación de datos.

"Ajustar los estándares de calidad de los datos para que todos los que interactúan con los datos tengan datos limpios", dijo. "Los datos exploratorios son una excelente manera de encontrar nuevas formas de hacer crecer su negocio, pero aún así deben tener estándares de calidad para que no tome decisiones con información incorrecta o poco clara".

Al mismo tiempo, dijo que es beneficioso aflojar la gobernabilidad de los datos "lo suficiente" para que los analistas y usuarios exploren flujos de datos que de lo contrario no podrían estar disponibles para ellos.

"Abra la llave de datos gradualmente y capacite continuamente a todos los que trabajan con los datos", dijo. "Cuanto más entiendan, mejores serán los resultados".

3. Enfatice la colaboración en toda la organización

Las mejores prácticas de autoservicio de BI suelen requerir un alto grado de colaboración entre los tres grupos principales de partes interesadas: Los usuarios de negocios que utilizarán los análisis, los analistas de BI y los profesionales de TI.

"En general, una de las formas de construir un autoservicio exitoso es hacer que TI trabaje en colaboración con el equipo de análisis de negocios para identificar cómo se administrarán los datos. De esta manera, el equipo de análisis desarrollará soluciones y TI administrará los activos generales de datos", dijo Wise. "En algunas organizaciones, TI administra todos los proyectos analíticos. El desafío de hacerlo de manera efectiva es que la mayoría de los departamentos de TI se centran en la tecnología y la infraestructura. El autoservicio exitoso requiere un equipo dedicado a resolver los desafíos empresariales al aprovechar la tecnología".

Justin Butlion, un especialista en analítica e infraestructura de BI, dijo que también prefiere un modelo en el que los analistas de negocios tomen la iniciativa en la construcción del modelado y la visualización de datos, mientras que TI maneja la infraestructura de back-end.

BI de autoservicio puede habilitar eficiencias y capacitar a los usuarios, si las organizaciones siguen las mejores prácticas.

"[Los analistas] conocen mejor a los consumidores de [datos] y necesitan visualizaciones de datos por sí mismos para brindar sus servicios. Por lo general, TI no están familiarizadas con el negocio central en el nivel necesario para definir las necesidades de los usuarios empresariales", dijo Butlion, quien también es el fundador de ProjectBI, una comunidad para analistas y profesionales de datos.

A partir de ahí, los analistas deben identificar a los usuarios avanzados en varios grupos de líneas de negocios para ayudar a desarrollar herramientas, modelos y visualizaciones que funcionen mejor para su flujo de trabajo diario.

"La visualización es un trabajo creativo tanto como técnico", dijo Butlion. "Tomar un enfoque ágil de negocios/tecnología trabajando en conjunto es una forma de aprovechar al máximo el tiempo dedicado al diseño y desarrollo de visualizaciones críticas que eventualmente ayudarán a configurar la dirección de su organización o empresa".

4. Planifique la escalabilidad desde el inicio

Si bien algunos proyectos piloto aislados son excelentes para mostrar pruebas de concepto y obtener ganancias rápidas, la única forma de mantener el autoservicio de BI entre miles de usuarios es construir el programa teniendo en cuenta la escalabilidad desde el principio.

"En muchos casos, los equipos desarrollan soluciones que satisfacen las necesidades de sus equipos o departamentos. El autoservicio es visto como una forma para que varios grupos adquieran mucha información rápidamente", dijo Wise. "Desafortunadamente, muchas decisiones a este nivel se toman a nivel empresarial, sin colaboración con TI".

Esto crea deuda técnica, datos poco confiables y pesadillas de cumplimiento.

"Para escalar, las compañías necesitan entender sus activos de datos, cómo se interrelacionan en toda la organización, qué infraestructura existe actualmente y qué se necesita en el nivel de la plataforma para escalar", dijo. "Básicamente, para poder escalar el autoservicio en toda la empresa con éxito, las empresas necesitan utilizar un enfoque proactivo y evaluar a los proveedores de soluciones que puedan soportar el nivel de escalabilidad futura y no simplemente los casos de uso actuales".

Tampoco es solo un problema de tecnología. Los grupos de toda la organización deben planificar la escalabilidad de los procesos si desean que los análisis de autoservicio se afiancen dentro de su base de usuarios. Algunas organizaciones, como Morgan Stanley, están impulsando esto al formalizar las mejores prácticas de autoservicio de BI, como flujos de trabajo, relaciones interdepartamentales y más, a través de un enfoque de centro de habilitación.

Nathan Kollett, profesional de analítica y gestión de datos, comparte cinco cosas que se deben y no se deben hacer para establecer las mejores prácticas de BI de autoservicio en las organizaciones.

5. Ponga a TI y BI en equilibrio

Finalmente, los líderes de TI y BI deben reconocer que van a encontrar tensiones que deberán equilibrar mientras ejecutan su programa de autoservicio de BI a largo plazo.

Por ejemplo, un gran conflicto que surge es que los analistas de BI dedican tiempo a capacitar a los usuarios en las capacidades de autoservicio existentes y en aquellas que desarrollan nuevas.

"La gente trata a los analistas como una tienda de golosinas y constantemente quieren tener en sus manos más herramientas, informes y paneles", dijo Butlion. "La adopción es más importante, y se necesitan analistas fuertes que puedan hacer retroceder a los gerentes fuertes que exigen juguetes nuevos y brillantes en lugar de usar las herramientas que ya están disponibles".

Otro gran conflicto es entre la velocidad y la optimización, dijo Butlion.

"Los equipos de BI y de operaciones siempre están presionando por la eficiencia y la optimización dentro de la organización. El problema es que esta filosofía podría estar en contra de la estrategia general de la compañía", dijo. "Si la meta es el crecimiento y todos, excepto los operativos, se enfocan en eso, entonces terminas con muchos cabezazos. Es un desafío encontrar ese equilibrio, y puede ser extremadamente frustrante para la gente de operaciones".

Estas son tensiones que se pueden equilibrar al establecer las mejores prácticas de BI de autoservicio para mantener la salud del programa.

Este artículo se actualizó por última vez en enero 2019

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