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Cómo incrementar el valor de BI en el paisaje actual de analítica

Los informes tradicionales de BI todavía brindan información valiosa a las empresas. Pero su valor se puede aumentar al incorporarlo en una plataforma de analítica más amplia, con herramientas más avanzadas.

La inteligencia de negocios tradicional no es la tecnología más interesante en el espectro de BI y análisis de datos en la actualidad, pero eso no significa que el valor de BI haya disminuido en la empresa actual, solo necesita un aumento para pagar dividendos de negocio reales.

"La inteligencia de negocios está cambiando y, para ser competitivos, descubrimos que teníamos que cambiar con ella", dijo Rory Abbazio, director de cartera de análisis de datos e innovación en la nube de la compañía de servicios eléctricos y de gas National Grid.

El mayor cambio que ha tenido lugar en BI en los últimos años es el cambio al autoservicio, un enfoque que ahora es el estándar de facto de la industria para nuevas aplicaciones. Este cambio ha devaluado los informes básicos a los ojos de algunos usuarios y ha elevado la exploración de datos impulsada por el usuario.

Los informes tradicionales no están muertos, de ninguna manera. Por ejemplo, Abbazio, hablando en Gartner Data & Analytics Summit 2018 en Grapevine, Texas, dijo que él y su equipo aún crean y mantienen informes enlatados y tableros ejecutivos. Pero, para tener un mayor impacto en las operaciones de negocios, dijo, ese tipo de cosas deben incorporarse en una plataforma de análisis más amplia que también incluya herramientas de autoservicio y tecnologías de análisis avanzadas.

"Queríamos habilitar todas las capacidades en el espectro de analítica en lugar de solo centrarnos en los informes", dijo Abbazio. "Queríamos abrirnos a cosas emergentes como inteligencia artificial e inteligencia aumentada también".

Para hacerlo, su equipo creó un portal de análisis empresarial que funciona como una ventanilla única para las necesidades de datos de todos en National Grid. La plataforma web tiene informes de BI estándar y funcionalidad de exploración de datos de autoservicio integrada en Tableau, e incorpora el software Alteryx para la preparación de datos. También incluye herramientas intensivas de ciencia de datos, como R, Python y H2O.

Los asistentes a la conferencia participan en una discusión en la reciente Cumbre de datos y análisis de Gartner.

Abbazio dijo que el punto de reunir todo esto es reconocer que los viejos roles de consumidores de información, desarrolladores de informes de BI y científicos de datos se están fusionando. Para garantizar el valor continuo de BI, las personas deben poder obtener la información y realizar los análisis que necesitan en el momento que lo necesiten, independientemente de su función.

"No solo hay simples roles de consumidor para el usuario final, sino muchos que deben ser facilitados", dijo.

Nuevos roles requieren nuevos modelos de entrega

Las empresas de todas las industrias están lidiando con este tipo de cambio en los roles asociados con la reevaluación del valor de BI y el uso de analítica. A medida que más empresas adoptan estrategias impulsadas por datos, aumenta el número de trabajadores de la línea de negocio que necesitan acceso a datos y capacidades de análisis.

James Richardson, un analista de Gartner, dijo que esto está forzando a las organizaciones a adoptar nuevos modelos para ofrecer estas capacidades.

El modelo histórico de informes de BI entregados por TI no funciona en la empresa moderna porque lleva mucho tiempo desarrollar y entregar informes, y los informes estáticos de BI tienen una utilidad limitada, dijo Richardson. El enfoque de TI en las sombras, en el que las líneas de negocio implementan sus propias herramientas, crea redundancias y silos.

En cambio, Richardson recomendó un enfoque híbrido, que implica la creación de un equipo de análisis centralizado que establezca la gobernanza, las mejores prácticas y las herramientas. Luego, una colección de equipos descentralizados integrados en líneas de negocios que informan al grupo centralizado lidera las iniciativas de BI y de análisis de datos en nombre de sus unidades de negocios.

"Esto representa la realidad de lo que sucede”, dijo Richardson. "La gente siempre usa Excel para analizar datos de forma distribuida. Lo que estamos diciendo ahora es que podemos proporcionarle mejores herramientas".

La flexibilidad es clave para el BI y el valor analítico

Joao Tapadinhas, un analista de Gartner que también habló en la cumbre, dijo que aumentar la flexibilidad en las plataformas de análisis es clave para maximizar el valor de BI hoy en día. La función típica de BI, monitorear los indicadores de rendimiento clave para comprender cómo está funcionando su negocio, sigue siendo importante, pero no va a revolucionar un negocio, dijo Tapadinhas. Entonces, recomendó incorporarlo a otras capacidades de mayor valor.

La automatización va a generar mucho de esto, según Tapadinhas. Conforme los proveedores de software incorporan el aprendizaje automático avanzado e IA en sus plataformas, dijo que las empresas podrán poner ciertas funciones de BI en piloto automático, permitiendo a los usuarios simplemente verificar algunas métricas predefinidas cuando la información es necesaria, en lugar de requerir equipos de desarrolladores para construir y mantener informes.

"Las herramientas que tiene hoy en día –Qlik, Power BI, Tableau– esas herramientas serán capaces de soportar una amplia gama de capacidades de análisis", dijo Tapadinhas.

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