El Business Intelligence se vuelve más inteligente: ha llegado el Big Data

Analítica y Data Science

La reciente publicación del Cuadrante Mágico de Gartner para plataformas de Business Intelligence 2015, ha puesto de relieve los cambios que está adoptando el sector BI para implementar rápidamente plataformas que puedan ser utilizadas tanto por usuarios de negocio como por analistas para extraer conocimiento a partir de los datos.

Tradicionalmente, se ha entendido el Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías utilizados para transformar los datos en información, y la información en conocimiento a partir de los datos estructurados generados en las distintas áreas de negocio de la empresa. Puede parecer que el Big Data está llamado a sustituirlo pero no es así, el Big Data es una herramienta más que ayudará a desarrollar mejores procedimientos de inteligencia de negocio al permitir:

  • Procesar y analizar volúmenes de información.
  • Incrementar el universo de datos a tener en cuenta en la toma de decisiones: a los datos históricos inherentes a la compañía (ventas, producción, marketing, financiero, etc.), se incorporan los provenientes de otras fuentes externas como pueden ser las tendencias en los mercados, la información sobre la competencia, las preferencias o sentimientos hacia una marca declarados por los clientes en las redes sociales, los datos meteorológicos.
  • Proporcionar una respuesta inmediata a la aportación continua de datos en tiempo real de los dispositivos (smartphones, GPS, wereables, etc.) y las posibilidades de interconexión entre dispositivos.
  • Trabajar con estructuras de datos complejas y heterogéneas: logs, mails, conversaciones, localizaciones, voz, etc.
  • Aislarse de las restricciones físicas de almacenamiento y proceso al hacer uso de soluciones escalables y de alta disponibilidad a precios competitivos.

El papel que juega el Business Intelligence en la actualidad sigue siendo relevante. Consiste en dar valor a los datos de los que disponemos para acompañar la estrategia de negocio. Para ello es necesario que tengamos en cuenta los siguientes aspectos:

  • Nuestra estrategia de negocio debe marcar la estrategia de TI

De acuerdo a una lista elaborada por CIO.com, uno de los peores errores y sin embargo más comunes cuando se trata de BI es permitir que la tecnología dicte la estrategia. El resultado en estos casos suelen ser sistemas complicados, donde la infraestructura se vuelve rápidamente obsoleta y con el inconveniente adicional de estar demasiado arraigada para que pueda ser eliminada fácilmente. En su lugar, la definición de unos objetivos de negocio claros, concretos y bien definidos deben ser los que impulsen la adopción tecnológica. Es más, los expertos en el negocio y los usuarios finales deben participar en la determinación de la tecnología utilizada para cumplir con los objetivos perseguidos.

El desarrollo ágil de software es un modelo que enfatiza la iteración y el desarrollo incremental. La principal ventaja de este tipo de desarrollo es que proporciona a las organizaciones la oportunidad de evaluar hasta qué punto ha llegado un proyecto y hacia dónde se dirige. Crear, probar y desplegar tecnología BI con métodos rápidos y adaptables permite incorporar en los proyectos nuevos requerimientos sobre la marcha y esto es clave cuando se trata de analizar la información en entornos en tiempo real y tan cambiantes.

  • No perdamos de vista la usabilidad de las soluciones

En muchas ocasiones hay una tendencia a invertir en nueva tecnología que promete hacerlo todo, con numerosas funcionalidades que priman más las soluciones a problemas complejos que a la facilidad de uso. Esas decisiones pueden terminar perjudicando más que ayudando. Si las soluciones de BI no son intuitivas , fáciles de usar y no se mezclan bien en el flujo de trabajo del usuario final, lo más probable es que no tengan éxito.

  • Convirtamos los números y datos en narrativa

Los datos están penetrando en todos los ámbitos del trabajo y los usuarios finales necesitan sentirse cómodos a la hora de comprender e interpretar la información. Por ello, es importante que las organizaciones ofrezcan análisis e informes que sean fáciles de comprender y que cuenten relatos convincentes y no que sean tan complicados de interpretar que sean de dominio exclusivo de los científicos de datos.

  • Centralicemos y garanticemos la calidad de los datos

Disponer de un repositorio de datos centralizado, que aglutine las múltiples fuentes y contenga la ontología y taxonomía de los datos, permitirá ordenar, filtrar y obtener la información es esencial para el desarrollo de analítica avanzada, la localización de patrones, la aplicación de modelos predictivos o la identificación de correlaciones y tendencias a futuro.

Otro de los factores clave es velar por la calidad de los datos. Las comprobaciones de resultados suelen ser exhaustivas y cualquier diferencia o error puede comprometer la confianza de los usuarios en los datos obtenidos, por lo que es vital implementar controles para prevenir la proliferación de datos inválidos, desarrollar procesos que mejoren la calidad de los datos e implementar estándares de calidad para la limpieza y la auditoría de los datos.

En el desarrollo de cualquier proyecto nuevo, la recolección y trazabilidad de los datos debe ser uno de los principales requerimientos así como la capacidad de analizar la información desde la puesta en marcha de los mismos.

Los objetivos de negocio deben tener asociados indicadores y valores de referencia que permitan determinar si éstos se han alcanzado.

  • Facilitemos el acceso a la información

Los empleados deben tener la capacidad de acceder a la información relativa a su actividad y de la compañía para adquirir un mayor conocimiento de las fortalezas y debilidades y conocer dónde está la empresa posicionada y lo que dista para alcanzar los objetivos perseguidos. Esta capacidad debe estar sustentada en una formación específica para la interpretación de los datos y el conocimiento de los métodos que deben ser empleados para analizar y actuar consecuentemente.

También es importante destacar que los datos no deben ser utilizados para señalar a nadie cuando se detectan fallos. Si éstos se comparten para analizar las causas y establecer nuevas acciones que ayuden al desarrollo fomentará que los empleados sean menos temerosos de correr riesgos y hagan uso de la información para el desarrollo.

 

En la era del Big Data, las empresas que no adopten un enfoque basado en la información y reaccionen a la misma velocidad a la que le llegan los datos corren el peligro de quedarse fuera de juego. En Territorio creativo apostamos por una estrategia en la que prime la recolección y el análisis de la información para no dejar de lado uno de los principales activos con los que cuenta: aprovechar la información para conocer mejor a nuestros clientes, desarrollar nuevos productos o servicios y maximizar la eficiencia y la productividad interna.

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