Pasar la analítica de datos a la nube tiene sus desafíos. Por ejemplo, es poco probable que todos los datos corporativos se vayan a la nube, particularmente en las grandes empresas. Eso significa que muchos negocios tendrán que mapear los datos tanto desde la nube como de fuentes on premises para el software de BI, ya sea que el propio software se encuentre on premises o en la nube. Igualmente, las restricciones en el ancho de banda podrían hacer lenta la transferencia de datos y podría generar mayores costos, si es que un negocio tiene que hacer un upgrade de su conectividad para mejorar la transferencia de datos. Aun así, algunas empresas ya han adoptado servicios de BI en nube, reportan los analistas anecdóticamente, aunque no se dispone de cifras específicas. Muchas compañías que ya han pasado por el proceso afirman que los beneficios -como un time to market más rápido, eliminación de la necesidad de software on premises y la simplicidad de uso- superan cualquier inconveniente. La mezcla de las fuentes de datos Por ejemplo, veamos Millennial Media, que vende una plataforma de publicidad móvil. La empresa necesitaba recopilar datos de fuentes diversas, tanto en el sitio como en la nube. Hace aproximadamente dos años y medio, Bob Hammond, CTO de Millennial, comenzó a ver a la BI como una forma de unir los datos provenientes de Salesforce con la información transaccional y financiera proveniente de los sistemas internos, y luego permitir que los tomadores de decisiones de la compañía los visualicen.

“Ninguna persona que conozca… puede tomar decisiones de negocio basada en datos que se han unido en una sola fuente”, afirma. La compañía necesita BI, señala el ejecutivo, porque “no estábamos en capacidad de tomar los datos de múltiples sistemas y conectar esos datos lógicamente, y ver esos datos en una interfaz de usuario de tal forma que pudiéramos entender qué estaba pasando”. El ejecutivo también quería permitir que más personas de la organización, como los analistas de datos, ensamblaran reportes, más que limitar la creación de reportes a los tecnólogos que saben cómo escribir código e interactuar con las bases de datos del back end. Además, necesitaba un sistema que fuera flexible para que el software fuera fácil de mantener y fácil para crear nuevos casos de uso. Hammond eliminó las opciones de software BI on premises en parte porque no quería incurrir en los costos asociados con administrarlo y mantenerlo. El time to market también fue importante.

Millennial terminó eligiendo la oferta de BI de nube de GoodData, y logró concluir su proyecto inicial en alrededor de tres meses. Los siguientes proyectos han requerido alrededor de un mes para estar listos, señala Hammond. Enviar datos on premises a Good no terminó siendo muy problemático para Millennial. Todos los días la compañía genera alrededor de 10TB de datos brutos, pero transfiere solo alrededor de 18MB de datos comprimidos a Good. “Hacemos toda la transformación de los datos brutos en solo los datos específicos que queremos en nuestros sistemas antes de transferirlos a la nube”, explica el ejecutivo. Sin embargo, no todos los negocios hacen ese buen trabajo de administrar la transferencia de datos. “Lo que tendemos a ver es que más bien es difícil mantener pequeña la cantidad de datos que se mueve entre la base de datos y la herramienta de analítica”, sostiene Tapadinhas de Gartner. En otras palabras, mantener pequeñas las transferencias de datos es importante en la BI de nube, tanto para administrar los costos como para administrar los temas de ancho de banda de subida/bajada. En Millennial, los ingenieros se encargan del trabajo de extraer los datos de las varias fuentes y subirlos a Good Data. Además, dos analistas de datos han creado 500 reportes. Alrededor de 40 personas adicionales en Millennial tienen acceso a esos reportes y pueden combinarlos, hacer drill down en ellos y crear carteras de reportes para compartir. Construir capas de usuarios, cada una con diferentes permisos, permite que más personas de la organización puedan trabajar con los datos, pero de manera segura, indica Hammond. Eso significa que los ejecutivos de negocio, que no necesariamente se encuentran capacitados para ser científicos de datos, tienen alguna libertad para combinar y volver a trabajar los reportes, pero tienen menos probabilidades de cometer algún error pues no tienen los permisos para, por ejemplo, jalar nuevos datos desde una base de datos del backend, sostiene el ejecutivo. La velocidad y la flexibilidad promueven la adopción de la nube

Athenahealth, empresa proveedora de software y servicios basados en web para prácticas médicas, tenía la mayor parte de los datos que quería analizar en un solo lugar internamente. Hace un año aproximadamente, la compañía estableció que quería encontrar una mejor forma de rastrear los cientos de implementaciones de clientes en las que podría estar trabajando en algún momento, sostiene Adam Weinstein, director de core analytics de Athenahealth.

“Como tenemos una plataforma de nube, tenemos acceso en tiempo real para ver qué está pasando”, afirma. El mayor desafío: “Tomar los datos que tenemos sobre lo que están haciendo nuestros clientes, y cómo están avanzando en el proceso de implementación y convertirlos en lo que llamamos un nerve center, o en una forma en la que podemos monitorear activamente las excepciones a ese proceso”. Athenahealth quería un sistema que pudiera recolectar información acerca de cada uno de los puntos del ciclo de vida de la implementación, para encontrar de manera sencilla las áreas de problema. Por ejemplo, los clientes rutean sus faxes al sistema de Athenahealth. Si no llegan faxes de un cierto cliente, si el porcentaje de información de fax que llega se incrementa en relación con la información electrónica, ello podría significar que alguien erróneamente ha cambiado la configuración. Cuando Athenahealth comenzó a buscar un producto BI que pudiera satisfacer sus necesidades, tenía algunos requerimientos adicionales. El proveedor “tenía que estar en capacidad de moverse rápidamente, ya que teníamos un cronograma muy estricto, de uno o dos meses, para entregar este proyecto”, sostiene Weinstein. Igualmente, la compañía quería un producto que satisficiera las necesidades de analítica futuras. “Queríamos invertir más en una plataforma, no solo en una solución única”, señala.

Weinstein pronto encontró que algunos grandes proveedores tradicionales de BI no iban a estar en capacidad de desplegar el proyecto inicial de Athenahealth lo suficientemente rápido. Además, algunos eran demasiado complicados de usar, lo que potencialmente limitaba los proyectos futuros. Athenahealth tomó en consideración productos tanto de IBM como de Oracle y luego pasó a las ofertas BI de nube, y eligió en último término a Birst. Athenahealth no tuvo problemas al tener la mayor parte de sus datos almacenados on premises y no en un ambiente de nube. La compañía tiene más de 50 mil clientes proveedores, y registra más de 100 métricas acerca de cada uno de ellos todos los días, afirma Weinstein. Esos datos son jalados de un centro de datos interno hacia un data warehouse interno separado. Desde ahí, los datos relevantes son subidos a Birst. La subida de los datos se produce de forma automática, varias veces al día, como parte de un proceso que la compañía construyó usando herramientas y scripts, algunos de los cuales fueron proporcionados por Birst, señala. “No me quita el sueño”, afirma Weinstein sobre el proceso. Él tiene que intervenir solo si hay un error. “Pero eso es parte de nuestro monitoreo estándar y se esperaría como parte de un complejo ambiente de data warehouse”. Posibles dificultades Millennial Media, Athenahealth y DMA (ver “Adoptador temprano”) afirman todas que usar un servicio BI de nube satisface sus necesidades. Pero hay algunos inconvenientes que las compañías deben de tomar en cuenta al momento de pensar en la BI de nube. Uno es el “cloud washing”. Algunos proveedores afirman que ofrece un producto BI de nube, pero de hecho podrían aún requerir de software que corra en las computadoras de los usuarios o podrían ofrecer solo almacenamiento de nube, señala Tapadinhas de Gartner. En ese caso, los usuarios podrían no conseguir todos los beneficios de una verdadera oferta de nube, como deshacerse del mantenimiento del software.

Un servicio de BI de nube también podría no ser tan flexible como una oferta on premises. “Aunque es rápido desplegarlas, en algunos casos las soluciones de BI de nube no ofrecen suficiente personalización, o al menos no tanta como la que tenemos on premises”, señala Tapadinhas. Los productos on premises podrían también ofrecer más posibilidades para la integración con productos de terceros, afirma. Good Data, por ejemplo, ha dado grandes pasos para permitir que herramientas de terceros accedan a los repositorios de datos almacenados en Good, pero incluso en este caso, su apertura es limitada, afirma el investigador. Además, las herramientas de BI tradicionales generalmente tienen un conjunto de características más amplio y podrían ser una mejor opción dependiendo de lo que está tratando de lograr la compañía, señala Carsten Bange, fundador y CEO de Business Application Research Center, una firma de análisis que se especializa en software empresarial. También existe la posibilidad que, como en cualquier oferta de nube, un servicio de BI de nube sea lento. “Hay otros temas, como el desempeño y la latencia de las soluciones de nube”, señala Tapadinhas.

La velocidad de transferencia de los datos podría ser también lenta. Eso podría impactar en la confiabilidad de la analítica de datos si el usuario termina tomando decisiones en base a datos antiguos, ya que los datos más recientes no han llegado a la herramienta de BI de nube. “Esto podría ser un verdadero cuello de botella”, afirma Bange. “Las velocidades de subida generalmente no son muy buenas”. La razón más común por la que las compañías no toman la BI de nube (la preocupación con respecto a la privacidad y seguridad, dado que los productos de BI tienden a analizar los datos más importantes de la compañía) en realidad no es de preocupar, afirman algunos expertos. “La mayoría de los proveedores de nube tienden a tener procesos de seguridad más estrictos y siguen certificados de seguridad que son más avanzados de los que internamente tienen la mayoría de las compañías”, indica Tapadinhas. Ya sea que un negocio vaya con la BI de nube o con un producto on premises, los consejos que ha dado Weinstein de Athenahealth son valiosos. Una vez que Athenahealth implementó Birst y los trabajadores estuvieron en capacidad de acceder rápidamente a información útil, detectaron más temas de los que solían hacerlo. La compañía tuvo que pensar en cómo responder al incremento en el número de problemas que encontró. “Al final sí es algo bueno”, señala Weinstein. “Simplemente prepárese para lo que le va a traer la transparencia”. – Nancy Gohring, Computerworld (EE.UU.)