Según Gartner, la inteligencia y análisis de negocios va a seguir siendo un punto de enfoque importante para los CIO hasta el 2017. Actualmente, las compañías gastan millones en softwares de inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés) tradicionales, servicios de nube BI y ahora en aplicaciones móviles e incluso BI social. Sin embargo, a medida que el número y tipo de las soluciones BI crece, también lo hace la posibilidad de fallar, de elegir un software de inteligencia de negocio equivocado para enfrentar el problema que aqueja a su negocio, debido a que los usuarios finales no entienden ni usan adecuadamente esta solución.
Para ayudarlo a evitar potenciales errores costosos y sacarle provecho a su inversión en el software de BI, CIO.com hizo una lista de los nueve errores más comunes que las organizaciones cometen al seleccionar e implementar la solución de software de BI, y cómo evitar seguir cometiendo estos errores.
1. No definir los problemas de negocio que está tratando de resolver.
“Las empresas no deberían apurarse ni precipitarse en el aprovechamiento de las herramientas de BI, a menos de que tengan un caso de negocio distinto”, señala Scott Schlesinger, vicepresidente senior y director de Business Information Management en Capgemini, empresa proveedora de consultoría, tecnología y outsourcing.
“Uno de los errores más grandes cometidos al perseguir o buscar una iniciativa de análisis, es arriesgarse demasiado pronto sin haber definido de forma clara que es lo que la compañía quiere lograr”, agrega Schlesinger. “Las compañías no serán capaces de generar ROI real o verdadero si es que no bosquejan el caso de negocio primero, ni determinan por qué y cuando el aprovechamiento de Big Data tiene más sentido en sus operaciones”.
“Uno de los errores más grandes es la compra de ‘capacidad general’ en vez de resolver un problema definido”, anota Charles Caldwell, director de Ingeniería de Soluciones y arquitecto de Soluciones Principales en Logi Analytics, una compañía de inteligencia de negocios.
“Mucha gente busca esa herramienta mágica que va a resolver todos los problemas de análisis que han tenido y tienen, sin definir el verdadero problema inmediato que hay que resolver. Esa es la razón por la cual muchos proyectos de BI fallan”, añade Caldwell. Por eso, “comience con el problema de negocio que debe ser resuelto inmediatamente, entienda las capacidades especificas necesarias para resolver ese o esos problemas, y luego compre las herramientas de BI que servirán para resolverlos”.
2. No conseguir la aceptación de los usuarios finales (antes de elegir la solución de BI)
“TI tiene una tendencia a comprar herramientas de BI en el vacío, sin primero obtener la aceptación de las personas que finalmente son las que van a utilizarlas”, añade Joanna Schloss, evangelista de inteligencia de negocios y análisis en Dell Software. Pero “asumir que los trabajadores van a usar las nuevas tecnologías de BI recién compradas, o que la empresa acaba de adquirir simplemente porque la organización las está estandarizando y adoptando, es un error”, continúa el ejecutivo.
“Hasta las mejores herramientas de BI son inefectivas si no son utilizadas y no hay entrenamiento o estandarización suficiente que convenza a la gente de usar la tecnología si es que no sienten que los beneficia”, explica. La solución: “En vez de decirle a los empleados que tienen que usar algo, ayudarlos a entender de forma clara cuáles son las razones por las cuales les gustaría y beneficiaría usarlo. En otras palabras, articular la propuesta de valor y la adopción vendrá sola”.
“Las compañías subestiman la dificultad de cambiar las culturas corporativas para aceptar y usar el output de los sistemas de BI”, añade Ray Major, jefe de estrategia de Halo Business Intelligence. “Una implementación exitosa, sin importar qué tecnología usa, requiere o exige que una empresa tenga ambos, el buy-in ejecutivo y el de usuario final. Este último (el buy-in de usuario final) necesita o requiere un esfuerzo interno educacional y de marketing concertado, centrado y enfocado para resaltar los beneficios del nuevo sistema BI”, señala. “Para asegurar una adopción exitosa, las compañías pueden influenciar el comportamiento de los usuarios finales, atando los objetivos individuales de los empleados a los resultados impulsados o dirigidos de las métricas”, agrega.
3. No tomar en consideración la seguridad y los requisitos legales.
“No cometa el error de olvidarse del gobierno de datos a la hora de seleccionar su solución de inteligencia de negocios”, señala Steve Farr, gerente senior de Marketing de Producto en TIBCO Software, empresa proveedora de software BI. “Darle todos los datos y todo el mundo y dejar que exploren y busquen no es una buena opción y no es algo inteligente”. Para proteger la compañía y sus clientes, “asegúrese de que su nuevo sistema de BI funcione de acuerdo a las políticas de seguridad y obligaciones políticas de su compañía”, añade.
4. Dejarse deslumbrar por las opciones y características y olvidarse de los sistemas legales y de integración
“La mayoría de empresas evalúan las soluciones de BI en término de las opciones y características disponibles que la herramienta tiene, como informar y consultar, cuadros de mando, exploración y descubrimiento, OLAP y análisis, visualización de datos, KPI de análisis predictivo y administración del rendimiento (como los cuadros de mando balanceados)”, señala Kirti Mukherjee, director de Gestión de la Información en Collaborative Consulting.
Sin embargo, se olvidan de una de las características y funciones más importantes: la integración. “La integración con las aplicaciones de Office (muchas herramientas se integran con Excel, pero muy pocas con Outlook), incrustar objetos de BI en otras aplicaciones o portales de la empresa, y la integración con clientes ligeros y pesados, incluyendo la integración con dispositivos móviles personalizados”, anota Mukherjee.
También se olvidan sobre “la capacidad de integración con las aplicaciones de la empresa (ERP), aplicaciones en la nube (Salesforce.com) o servicios contextuales (MDM, DQ o servicios externos como D&B)”, agrega Mukherjee. El punto es que si bien las características y funciones son de vital importancia, también lo es estar seguro de si la solución de BI que ha elegido se integra de manera correcta con sus otros sistemas de negocio.
5. No elegir una solución que se adapte
“Uno de los errores más grandes que podría cometer sería elegir una solución que no sea ágil”, señala Francois Ajenstat, director de Gestión de Productos en Tableau Software, una compañía de visualización de datos. “En las empresas de vanguardia y rápida evolución, los análisis de auto-servicio están ganando importancia”, explica. “La infraestructura monolítica se está derrumbando a favor de las soluciones que pueden trabajar con nuevas fuentes de datos, y la flexibilidad y usabilidad de los cuadros de mando es clave”, añade.
También querrá asegurarse de que la solución de Inteligencia de Negocios que elija pueda crecer y adaptarse a las necesidades de su empresa, para que no tenga que estar buscando nuevas soluciones de BI a cada rato.
6. No tomar en cuenta la fuerza de trabajo móvil
“Muchas empresas se olvidan de considerar la movilidad a la hora de seleccionar una solución de BI”, señala Farr. Sin embargo, “la manera en la que consumimos BI es tan importante como lo que consumimos. En algunos casos, un simple KPI proyectado o mostrado en un smartphone es tan útil como todos los reportes en papel del mundo”, añade.
7. Apresurar la implementación
“Una implementación exitosa no siempre es una implementación rápida, y una implementación rápida no siempre es exitosa”, anota Daniel J. Ronesi, director de Business of Law Services en Aderant, empresa proveedora de software legal. La paciencia es una virtud a la hora de implementar una solución de BI. “Es imprescindible que la implementación o ejecución no se apresure para estar seguro de que los usuarios han tenido suficiente tiempo de desarrollar o adquirir el conjunto de habilidades necesarias para usar de manera efectiva el software de BI”.
“Implemente su software de BI de forma incremental”, aconseja Southard Jones, vicepresidente de Estrategia de Productos en Birst, empresa proveedora de soluciones de BI basadas en la nube. “En vez de esperar resolver todos los problemas de la empresa de una, priorice algunos resultados específicos que quiera lograr. Cuando haya respondido adecuadamente al primer problema de negocio, añada más de forma incremental y sea flexible en su enfoque”, agrega Jones.
“Considere qué respuestas validarán una estrategia recientemente introducida o tendrá el mayor impacto en sus operaciones de negocio”, anota Jones. “Luego elija una como punto de partida. Aunque la inteligencia de negocios puede eventualmente responder todas sus preguntas, no espere que las responda todas de una”.
8. Entrenamiento insuficiente y el mal cálculo de los costos del entrenamiento
“Muchas organizaciones gastan todo su presupuesto de BI en licencias de software y pocas semanas de entrenamiento para sus usuarios”, señala Steve Litwin, presidente de Litcom, empresa proveedora de consultorías de TI. Sin embargo, “los sistemas de BI de hoy en día son estructuras complejas que requieren muchísimo entrenamiento para que los usuarios puedan ser capaces de adquirir valor genuino de ellas. Asimismo, el entrenamiento o formación continua es necesaria para que los usuarios se familiaricen y se encuentren cómodos con el sistema”, añade. “Por ejemplo, las organizaciones pueden organizar sesiones de almuerzo semanales donde se discuta un aspecto diferente del sistema de BI.” Además, las organizaciones deberían asegurarse de que el software que instalan venga con videos de formación o entrenamiento online que ayude a los usuarios a “conocer mejor el nuevo sistema de BI”.
9. Desaprovechar la información que los datos recolectados brindan
“Algunas compañías recolectan información valiosa de su software de BI, pero no la comparten, ni la analizan, ni actúan sobre y de acuerdo a ella, ”y ese es un grave error”, anota Joe Gerard, vicepresidente de marketing y ventas en i-Sight, empresa proveedora de software de administración de casos. “Es importante pensar más allá al momento de evaluar qué hace con BI. Aprovechando la información recolectada y aplicarla a sus propios modelos de negocio, las empresas pueden evitar riesgos y tomar decisiones acertadas e informadas para impulsar su negocio”, agrega.
El software de BI “puede ser usado para informar sobre varios puntos de datos diferentes, identificar riesgos y oportunidades y pronosticar tendencias”, señala Gerard. Sin embargo, “muchas empresas se vuelven complacientes con un conjunto predefinido de informes y no toman en cuenta el ambiente o entorno cambiante del negocio”, anota. Lo que las compañías deberían hacer es “maximizar las capacidades de informe de su software de BI, para que sean más capaces de predecir y atajar los problemas e identificar riesgos”, agrega Gerard.
– Jennifer Lonoff Schiff, CIO (EE.UU.)
