El éxito de Business Intelligence requiere algo más que una plataforma tecnológica sólida. Se necesita un enfoque láser en los procesos y el personal, y un enfoque empresarial primero para obtener información de los datos.

Brian Jackson, CIO de Texas Tech Credit Union, quiere aumentar la cantidad de datos que utilizan los empleados para tomar decisiones.

Como tal, Jackson continúa perfeccionando la estrategia de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence o BI) de la organización , que se lanzó en 2014 con la implementación inicial de herramientas de BI.

Durante los ocho años intermedios, Jackson ha trabajado con sus pares ejecutivos para madurar el programa. Actualizaron a una nueva plataforma de BI del fabricante de software Domo, capacitaron a más trabajadores en la herramienta y desarrollaron un plan para avanzar aún más en el uso de datos e inteligencia.

Dichos movimientos, dice, han ayudado a la cooperativa de ahorro y crédito a aprovechar los datos con mayor frecuencia y eficacia en toda la organización, y señala que un “cambio de juego para nosotros” ha sido lograr que los trabajadores consulten los datos al formular las solicitudes como preguntas reales orientadas al negocio.

Jackson no está solo en su atención a los datos, ya que las organizaciones de todo tipo priorizan los proyectos de datos. Sin embargo, incluso cuando las empresas buscan tecnologías avanzadas alimentadas por datos, como la automatización y la Inteligencia Artificial, las organizaciones aún encuentran un valor significativo en los programas de BI bien administrados.

Una encuesta reciente de más de 700 líderes empresariales realizada por la empresa de tecnología de análisis Unsupervised encontró que el 71% de las empresas han implementado una estrategia de BI, con el deseo de pronosticar negocios, mejorar la experiencia del cliente, obtener una ventaja competitiva, acelerar el análisis de datos y hacer más decisiones basadas en datos son las principales razones para un programa de BI.

Y sus inversiones en BI están dando sus frutos, según los datos de la encuesta, la cual mostró que el 94% vio aumentar los ingresos de su empresa después de la implementación.

Los encuestados enumeraron el aumento de los ingresos, el aumento del volumen de ventas, la mejora del servicio al cliente, el aumento de la productividad y más clientes nuevos como los cinco beneficios principales que obtuvieron del uso de BI. 

Una mejor gestión de la cadena de suministro, una mayor satisfacción de los empleados y una mayor retención de clientes fueron los siguientes tres beneficios citados.

Sin embargo, los líderes empresariales también reconocieron los desafíos de sus programas de BI. Según la encuesta, los 10 principales obstáculos para el éxito de BI incluyen problemas relacionados con el software, falta de presupuesto adecuado, falta de capacitación y experiencia, falta de estrategia, objetivos de estrategia poco claros y falta de adopción en toda la empresa.

Esos hallazgos muestran, y los comentarios de Jackson ilustran, que un programa de BI exitoso es algo más que tecnología. Aquí hay 12 elementos esenciales que pueden ayudar a superar esos desafíos para crear una estrategia de BI exitosa.

1. Considere su infraestructura existente al seleccionar una herramienta de BI

Ashley Fitzgerald, directora sénior de análisis y ciencia de datos de Appnovation, una consultoría digital, trabajó una vez con un cliente que había comprado un paquete de BI multimillonario que no podía conectarse a las bases de datos de la empresa, ni siquiera a través de las API.

Más bien, la empresa tuvo que crear herramientas de integración para permitir el flujo de datos. Esencialmente, asevera Fitzgerald, “Tuvimos que construir una herramienta además de la herramienta que compraron”.

Esa tecnología adicional agregó costos y complejidad innecesarios al producto, lo que podría haberse evitado prestando más atención a la infraestructura existente, el software de BI disponible, las limitaciones de cada uno y cómo afectarían la implementación, agrega.

Jackson está de acuerdo y dice que la cooperativa de ahorro y crédito una vez tuvo una aplicación de BI que era difícil de escalar y requería habilidades tecnológicas especializadas difíciles de encontrar. Entonces, cuando la organización buscó una nueva solución, “encontrar la mejor solución que pudiéramos aprovechar con la infraestructura existente que teníamos fue lo más importante para nosotros”.

2. Considere sus objetivos comerciales al seleccionar herramientas de BI

Los requisitos de infraestructura de TI no deben ser el único requisito que influya en la selección de herramientas de BI, dice Sri Manchala, director ejecutivo de Trianz, una empresa de gestión de servicios de TI. El CIO y el personal de adquisiciones de TI deben solicitar a los trabajadores que utilizarán el software que comprendan qué tipo de preguntas buscan responder y cómo desean recibir las respuestas a esas preguntas.

“Pase suficiente tiempo con la empresa para entender cuáles son sus prioridades, qué tipo de información y visualización están buscando”, señala. “Deje que el negocio describa lo que quiere, y luego [TI] puede descubrir cómo entregar eso”.

Dicha información ayudará a identificar qué almacenes de datos necesitará la empresa para sus necesidades de BI, qué tipos de interfaz podrían ser más útiles para los usuarios y qué características y funciones satisfarían mejor las necesidades empresariales.

“Se trata menos de la tecnología y más del negocio, los datos que tienen y cómo interactúan con ellos. Se trata de crear una cultura centrada en los datos, para poder proporcionar esos conocimientos a los usuarios finales para contar la historia de esa organización”, explica Steve Tycast, director senior de datos y análisis de AIM Consulting.

3. Llevar la debida diligencia al proceso de contratación

Hasta cierto punto, las herramientas de BI se han convertido en productos básicos, de acuerdo con Chris Herman, analista senior y especialista en contratación de Swingtide, una firma de consultoría de gestión y TI. Eso puede aliviar un poco la presión del proceso de selección y adquisición, dice, porque “cuando todo en el mercado funciona razonablemente bien, no se está arriesgando a un desastre total”.

Pero cuando los CIO y los equipos de compras toman atajos en el proceso de contratación debido a eso, pueden quedarse con un producto que no cumplirá con las expectativas comerciales.

“Implementan un acuerdo de variedades de jardín basado en la demostración y, como resultado, corren el riesgo de no obtener una experiencia óptima”, explica Herman.

En cambio, les recuerda a las empresas que sean tan diligentes cuando contraten sus sistemas de BI como lo son para las aplicaciones principales, con solicitudes de propuestas competitivas, acuerdos de nivel de servicio detallados y resultados claros.

4. Cultivar una cultura que confíe en los datos

Las organizaciones que desean que los datos informen verdaderamente las decisiones deben cultivar una cultura que adopte esa visión y construir una infraestructura que la respalde, dice Sanjay Srivastava, director digital de la firma de servicios de transformación empresarial Genpact.

Los líderes empresariales deben poner a disposición los datos correctos: esa única versión de la verdad. Luego, deben demostrar a los usuarios comerciales que pueden confiar en los datos y, por lo tanto, en las respuestas producidas por sus herramientas de Inteligencia de Negocios.

“Tener esa verdad y confianza en los datos es muy importante”, dice Srivastava.

Y necesitan demostrar el valor que aportan los datos, modelando cómo usar BI para las necesidades comerciales diarias.

“Hay un poco de arriba hacia abajo”, señala. “Pero también está la parte de abajo hacia arriba. Si alguien dice: ‘Simplemente no se ve bien’, no puedes decir: ‘Confía en mí’. Tienes que exponerlo, mostrarles la historia, de dónde provienen los datos. Ese linaje es lo que te lleva a esa confianza”.

5. No subestime la gestión del cambio y la formación

De manera similar, los líderes empresariales que desean optimizar el valor de sus iniciativas de BI deben incorporar la gestión de cambios en sus estrategias e incluir una capacitación adecuada para los usuarios, dice Fitzgerald.

Eso, sin embargo, no siempre está sucediendo.

“La gente a menudo piensa que enciendes un interruptor de luz y tienes un programa”, dice ella. “Incluso si creó la plataforma perfecta con datos limpios, sólo [un pequeño porcentaje] de las empresas piensa en capacitación, adopción y optimización”.

Fitzgerald dice que normalmente planifica de tres a seis meses de gestión de cambios y capacitación para garantizar que una herramienta de BI se utilice por completo, y señala que “necesitamos decirle a la gente lo que necesita mirar para impulsar su toma de decisiones. Repase sus actividades diarias y diga: ‘Aquí es donde puede usar la herramienta’. Estudie qué widgets se están utilizando, cuáles no, y adónde recurre la gente a Excel”.

Fitzgerald trabajó con una empresa de dispositivos médicos que tenía menos del 10 % de sus vendedores que usaban una plataforma de BI recientemente implementada, pero descubrió que esos trabajadores que usaban BI vendían más. Luego, los ejecutivos de la compañía mostraron el éxito de los primeros usuarios y les pidieron que realizaran sesiones para enseñar a sus colegas cómo ellos también podían usar BI para mejorar el desempeño laboral.

“Nos enfocamos en lo que los motivaría (vender más) y lo usamos para entrenar”, afirma Fitzgerald, y agrega que la combinación aumentó rápidamente la tasa de adopción.

6. Democratizar los datos, empoderar al usuario

“Todos sabemos esto: la analítica sólo es valiosa si responde las preguntas que necesita responder”, dice Srivastava. “Necesita la intersección de los requisitos comerciales y las necesidades comerciales, y las preguntas que necesita respuestas y las preguntas que ni siquiera pensó en hacer”.

Para llegar allí, Srivastava afirma que los CIO deben poner la capacidad de “explorar e interrogar los datos en manos del usuario comercial”.

Eso significa ofrecer, por ejemplo, funciones que permitan a los usuarios visualizar datos de manera que faciliten recomendaciones o los lleven a nuevas consultas.

Srivastava explica que se trata de la democratización de los datos, lo que sucede cuando los CIO “construyen herramientas que no pueden usar los científicos de datos sino los usuarios comerciales”.

7. Incorpore la gobernanza a su estrategia de BI

Las herramientas de BI deberían brindar datos a más trabajadores en toda la empresa, una accesibilidad que puede crear una mayor visibilidad en tiempo real del negocio, pero también podría crear riesgos de privacidad y seguridad si no se gestiona adecuadamente con controles.

“El CIO tiene que traer este juego de herramientas”, comenta Srivastava.

La gobernanza debe abordar la privacidad y la seguridad de los datos, así como el cumplimiento normativo.

Pero no debería terminar ahí, según Herman, el analista de Swingtide. Él dice que la gobernanza también debe incluir procedimientos para verificar qué tan bien funcionan las herramientas de BI durante su vida útil para que los CIO puedan identificar los ajustes, mejoras y actualizaciones necesarios.

8. Iterar y avanzar

Como tantas otras cosas en TI y negocios en general, una estrategia de BI eficaz implica mejoras iterativas, así como saltos más grandes hacia usos más avanzados de los datos, como el análisis predictivo y prescriptivo.

Una estrategia de BI efectiva debe reflejar eso.

“Los datos son un viaje y no un destino, por lo que TI debe continuar desempeñando un papel de apoyo estratégico para comprender las herramientas y tecnologías nuevas y en evolución para respaldar la capacidad de los usuarios comerciales de acceder y utilizar los datos”, asevera Tycast.

Kateryna Dubrova, analista de investigación de ABI Research, está de acuerdo y destaca que el programa de BI debería poder cambiar junto con las prioridades de transformación.

“El mejor enfoque para BI es el iterativo, que también conduce a la expansión a medida que las unidades comerciales eligen dónde o si BI satisface sus necesidades”, dice Dubrova. “La estrategia debe ser considerada como un proceso dinámico e imparable que puede tomar en cualquier decisiones futuras en los negocios o el medio ambiente”, concluye.

Mary Pratt, CIO.com