La importancia de las soluciones de Business Intelligence es cada vez más indiscutible. Las estadísticas muestran que el 26% de todas las empresas ya han adoptado BI, y alrededor del 33% lo hará este 2023. Sin embargo, a pesar del rápido crecimiento de la tendencia, el camino desde el comienzo hasta el aprovechamiento de todo su potencial todavía tiene algunos obstáculos en el camino.

¿Cómo hacer que el software de BI funcione para su organización? Aquí te compartimos algunos consejos prácticos para superar los retos al implementar soluciones en BI.

Integración de datos de diferentes sistemas de origen

BI sólo tiene sentido cuando se puede recopilar y analizar datos de múltiples fuentes para presentar al usuario final una base sólida para obtener información. De lo contrario, ¿cuál es el punto? Sin embargo, las numerosas fuentes de datos a las que se tiene que conectar el software de BI, desde una gran cantidad de bases de datos y aplicaciones comerciales hasta sistemas de big data, aumentan el riesgo de contar una historia equivocada.

Desde el principio, puede que no parezca un problema siempre que los procesos ETL incorporados permitan que las plataformas de BI listas para usar se conecten directamente a varias fuentes de datos y transformen los datos para su propio uso. Tan rápido y atractivo como suena, el ETL incorporado no es omnívoro. Si bien algunos conectores especializados se finalizan constantemente para nuevos sistemas de origen, una organización mediana a grande en algún momento enfrentará problemas de escalado, rendimiento y mantenimiento si usa exclusivamente flujos de datos de Power BI como herramienta ETL y almacenamiento DWH.

En primer lugar, trabajar con datos sin estructurar y sin procesar aumenta la complejidad y la cantidad de conjuntos de datos, lo que hace que los informes consuman más tiempo. Si el informe integra datos de diferentes fuentes, la misma lógica no se puede aplicar fácilmente a otro conjunto de datos. En segundo lugar, con múltiples versiones de la verdad en diferentes conjuntos de datos, las probabilidades de discrepancias en el sistema de informes son altas. En tercer lugar, si los datos ascienden a millones de filas, el ETL integrado no podrá gestionarlos, lo que provocará una respuesta lenta de los informes.

La solución más racional en esta situación parece ser la configuración de un repositorio único, donde los datos se agregarían previamente y se almacenarían de forma estructurada: un almacén de datos. Al eliminar la confusión dentro de los datos, contribuye a la creación de una única versión de la verdad. Entre otros beneficios significativos que brindan los repositorios centrales está la posibilidad de análisis de datos históricos y una preparación de informes más rápida. La tecnología de almacenamiento de datos permite manejar una cantidad cada vez mayor de fuentes de datos sin que gaste más en el mantenimiento de su herramienta de BI.

Problemas de calidad de los datos

La calidad de los datos es uno de los principales desafíos de la inteligencia empresarial y los obstáculos para lograr los objetivos de BI, es decir, tomar las decisiones correctas y valiosas. Los errores humanos, los datos duplicados e inválidos y los formatos de datos inconsistentes no le permiten adquirir información valiosa y pueden provocar acciones equivocadas.

Una estrategia adecuada de gestión de datos ayuda a abordar los problemas de calidad de los datos. En pocas palabras, se trata de los datos recopilados o generados por la empresa para garantizar una mejor toma de decisiones.

La arquitectura de datos es un componente crucial de gestión de datos que juega un papel vital en la entrega de información de alta calidad. Digamos que una empresa tiene múltiples canales de venta, es una buena idea fusionar toda la información generada por ellos a nivel de almacén de datos, desde donde se puede distribuir a diferentes informes, luego de pasar ciertos algoritmos de liquidación definidos por las reglas comerciales.

El modelado de datos es otra cosa que no puede descuidar al intentar que los datos sean aptos para el análisis. Por ejemplo, un visitante de su sitio web, un participante en una encuesta que haya realizado y su cliente pueden ser una sola persona. Sin embargo, es posible que los presente en diferentes roles en diferentes sistemas, incluso si se trata de la misma entidad. Por eso, para evitar la redundancia de datos se debe decidir a qué sistema (CRM, ERP, etc.) asignar esta entidad.

Falta de talento de datos

La escasez de habilidades se encuentra entre otros problemas comunes de inteligencia comercial que impiden los esfuerzos de análisis de datos. En 2020, Estados Unidos se enfrentó a una escasez de talento en ciencia de datos: las empresas no lograron cubrir alrededor de 250 000 puestos. La Encuesta de contratación de tecnología de 2022 también definió la ciencia de datos como una habilidad para la cual la demanda supera con creces la oferta.

Se ve exacerbada por la crisis de talento que se avecina en todo el mercado de contratación, los cambios demográficos y la «Gran Renuncia», compactada por lo que podría ser otra recesión. Sin habilidades dedicadas, las empresas no logran hacer un uso efectivo de los análisis de BI, configurar almacenes de datos para obtener información de referencia o establecer el nivel requerido de alfabetización de datos en general.

Para lidiar con la escasez de talento, las empresas tienden a aprovechar la experiencia subcontratada. Un equipo de BI dedicado compensa un conjunto completo de expertos en datos internos y ayuda a las empresas a validar las iniciativas de datos rápidamente y sin problemas de contratación.

Mala visualización de datos

La calidad de los datos y procesos analíticos tiende a robar toda la gloria. Sin embargo, el diseño de tableros de BI es igual de importante para comunicar datos complejos a los tomadores de decisiones y convertir los conocimientos críticos en acción.

La falta de interactividad, la incapacidad de obtener datos casi en tiempo real, las plantillas rígidas e incluso la elección incorrecta del color pueden generar desafíos potenciales en la implementación del tablero. Para enfatizar los valores de datos adecuados, las empresas deben emplear tableros altamente personalizables con amplias capacidades de personalización para satisfacer las necesidades únicas de la organización.

La elección correcta del tipo de tablero también puede poner en forma la gestión. Los paneles analíticos brindan una descripción general completa de los datos cruciales, mientras que los paneles operativos incluyen actualizaciones en tiempo real relevantes para un departamento específico. El tipo estratégico ofrece un resumen de los KPI esenciales para los ejecutivos.

Elegir el software adecuado

Seleccionar la herramienta de BI adecuada es la mitad de la batalla cuando se trata de abordar los desafíos de implementación de inteligencia empresarial. Según TrustRadius, Tableau, Qlik Sense y Microsoft Power BI son las principales plataformas de inteligencia empresarial con las mayores cuotas de mercado.

En el caso de una adopción a gran escala, incluso las diferencias sutiles comienzan a tener un papel. El tipo de licencia, las funciones y los permisos, la asignación de descuentos y otros factores deben tenerse en cuenta para optimizar su experiencia de BI.

Además, es posible que las soluciones comerciales genéricas no siempre satisfagan las necesidades de visualización. Por ejemplo, las nuevas empresas B2C están mejor con soluciones de BI de código abierto debido a las altas necesidades analíticas y la ausencia de cargas de licencia. En algunos casos, las empresas optan por una herramienta de BI personalizada para el diseño de marca.

Bajos niveles de adopción de BI entre los empleados

Después de todo el dinero, el tiempo y el esfuerzo que ha invertido en software de análisis, es posible que aún no funcione porque los usuarios no lo aceptarán. Los bajos niveles de adopción dentro de las organizaciones siguen siendo uno de los principales problemas de BI. Si se busca que una herramienta de BI recién implementada no sólo sea utilizada por analistas o científicos de datos, hay que asegurarse de que sea fácil de usar y no intimidante.

Además, los empleados frecuentemente muestran una resistencia justificable, desde su punto de vista, al nuevo software. Tal aversión a BI es completamente comprensible ya que las personas cuya tarea principal ha sido reunir manualmente los análisis de la empresa temen que la automatización de informes los deje sin trabajo. Es por eso que necesitan estar convencidos de lo contrario. Los empleados que puedan aceptar los desafíos y las oportunidades de inteligencia comercial se convertirán en activos más valiosos para la empresa, ya que ya no tendrán que perder toneladas de tiempo procesando números o preocupándose por el riesgo de cometer un error. En cambio, analizarán la información de arriba a abajo y comunicarán el resultado de este análisis a gerentes.

El sutil arte de lidiar con problemas de gestión relacionados con la implementación de BI y las prácticas de transformación de la mentalidad requiere aún más precisión cuando se trata de Excel. La lealtad de la gente a esta herramienta no debe ser ignorada. Los números tienden a hablar más fuerte que las palabras. Son usados para mostrar a empleados lo beneficiosa que puede ser una herramienta de BI en términos de ahorrarles tiempo. Por ejemplo, los controladores financieros tardan uno o dos días en gestionar las solicitudes ad hoc, entre tres y cinco días en prepararse para las reuniones mensuales y alrededor de tres semanas en resumir los resultados del año. Con el sistema BI, todos los informes se realizan automáticamente, con solo hacer clic en un botón.

Una forma eficiente de lidiar con los desafíos de implementación de inteligencia empresarial y un componente esencial de la gestión de cambios adecuada diseñada para aliviar el dolor de los usuarios es la capacitación del personal. Es por eso que los usuarios no deben quedarse en la estacada después de la implementación del sistema. Encuentre socios de implementación de BI que preparen la documentación sobre los nuevos procesos y organicen una capacitación de amplio alcance destinada no solo a enseñar cómo trabajar con el software, sino también a aumentar la alfabetización tecnológica general.

Navegando por el camino de la inteligencia empresarial

Las tasas de fracaso de los proyectos de ciencia de datos son del 87 %. Da fe del hecho de que una arquitectura sólida de análisis y visualización de datos no se puede diseñar con una corazonada a menos que desee terminar con conocimientos esporádicos e incompletos. El conocimiento, la planificación y la experiencia lo ayudarán a evitar la mayoría de los problemas de BI. A continuación, abordaremos los tres pilares de una estrategia exitosa de inteligencia empresarial.

Definir qué problema se quiere resolver

El área de aplicación de la inteligencia comercial es inmensa y abarca prácticamente todas las operaciones comerciales. Por lo tanto, debe comenzar de a poco identificando el alcance del análisis y vinculándolo con métricas e informes correlacionados. Los informes, a su vez, deben girar en torno a una selección específica de KPI, internos o externos, para medir y analizar los datos de una organización y mejorarlos. Un socio de consultoría de BI puede asesorarlo sobre las métricas relevantes y validar su alcance de análisis.

Transformar la mentalidad de la organización con una adecuada gestión del cambio

A medida que los usuarios pasan de herramientas fragmentadas a un sistema de BI integrado, debe contar con los métodos de transformación correctos para eliminar la inercia y promover la aceptación del sistema. Estavlece flujos de comunicación estables y transparentes, reúne a líderes de diferentes líneas y realiza talleres y capacitaciones para cultivar flujos de datos colaborativos y un intercambio de conocimientos fluido para obtener información comercial precisa.

Elegir un socio de consultoría confiable

Un único almacén de datos unificado y una estrategia de datos coherente sientan las bases para un análisis de datos rápido y preciso. Sin estos precursores, los conocimientos estarán aislados en silos de datos, encerrados dentro de los departamentos como oportunidades perdidas. Para evitar fallas de datos, asegure un equipo de consultoría de BI experimentado para establecer una infraestructura de datos sólida, administrar el gobierno de datos y conectar su almacén de datos con la herramienta de BI adecuada.

Golpea el terreno de juego con la inteligencia de negocios

La toma de decisiones basada en datos ya no es una opción; es un mandato para la longevidad y competitividad del negocio. La inteligencia empresarial es lo que nutre un enfoque alimentado por datos y permite a las empresas convertir los datos en acción.

La vigilancia habilitada para BI es el resultado colectivo de la estrategia de datos correcta, una arquitectura de TI unificada y una cadencia de adopción constante. Si falta una sola pieza en su rompecabezas de BI, su empresa será miope cuando se trata de datos y no podrá tomar la decisión correcta. Contar con el apoyo de profesionales de datos y BI lo ayudará a armar su rompecabezas y superar los desafíos comunes de inteligencia comercial.

imagen: @freepik