La necesidad de crear una estrategia de gestión de datos ya no es algo que se pueda obviar. Las empresas de hoy ya no pueden ver sus iniciativas de BI solo desde una perspectiva de reporting y cuadros de mando -según el estudio de Dresner sobre BI Wisdom of the Crowds, es ahí donde aún ponen más esfuerzo e inversión-. Es necesaria una correlación directa entre los retos empresariales y la forma en que se tratan los datos, de forma que estén alineadas y sean capaces de soportar el cambio que se necesita para impulsar el valor empresarial. Pero un valor medible y cuantificable, ¿cómo lograrlo?
El mercado de la analítica se encuentra en una encrucijada. Muchas organizaciones llevan años utilizando Business Intelligence pero aún no logran sacar el máximo partido a sus datos, ya que se ven limitadas por una falta de visibilidad operacional o por el almacenamiento de los datos en silos. A causa de ello, no obtienen la información adecuada para tomar decisiones sobre su cadena de suministro o sus clientes. Además de que tal vez no estén cubriendo objetivos o fallando a la hora de establecer unos que sean realistas y estén alineados con los planes ejecutivos. Las implicaciones son muchas y, si los proveedores de soluciones no logran atender a estas las necesidades empresariales, pueden perder clientes. Esto no supone solo un problema para ellos, sino también para las propias empresas, que deberán buscar reemplazo con el consiguiente gasto de tiempo y recursos, además de la inversión que conlleva.
Hay casos en los que es cierto que hay que buscar una aproximación totalmente nueva, pero otras se achaca injustamente el fallo de un proyecto al proveedor de soluciones, cuando realmente está causado por una falta de alineamiento entre los objetivos del proyecto y los resultados analíticos, y porque la empresa no valora lo suficiente un buen data management. Así, aunque el propósito de muchos proyectos de analítica y BI sea impulsar el valor empresarial, sin una sólida gestión de los datos será difícil, si no casi imposible. Alinear datos y analytics, en fin, es la única forma de impulsar el valor empresarial.
Objetivos cuantificables, datos fiables
En lugar de centrarse en métricas específicas o posibles problemas con los datos, lo importante es identificar los objetivos globales y asegurarse de que los retos actuales del negocio se están teniendo en cuenta. En el gráfico podemos ver retos que pueden ser comunes a diversas organizaciones y que podrían ser los impulsores del cambio. Así, si una organización experimenta una pérdida de clientes cada vez mayor, puede ir a sus datos para entender las causas. Más aún, puede crear programas para mejorar su experiencia general y utilizar la analítica para identificar tanto potenciales problemas antes de que ocurran, como oportunidades para mejorar las interacciones con los clientes. O si una empresa quiere entrar en un nuevo mercado o crear un nuevo producto o servicio, puede utilizar sus datos para crear una estrategia de acercamiento al mercado que apoye estos objetivos.
Son solo dos ejemplos de cómo aprovechar los datos puede impulsar el cambio y soportar un valor de negocio cuantificable a través de analytics.
Al mismo tiempo, las compañías necesitan asegurarse de que las soluciones que eligen les ayudarán a impulsar el cambio que necesitan para tener éxito. En muchos casos, esto significa mirar lo que tienen y asegurarse de que cuentan con capacidades que pueden impulsar el cambio. Por otro lado, puede ser necesaria una evaluación para asegurarse de que se ponga en marcha una nueva plataforma o se actualice la existente. Y recuerden: no hay sustituto para el esfuerzo que supone diseñar y distribuir herramientas sólidas, fiables y escalables. No hay soluciones mágicas, el trabajo es siempre necesario y constante.
Definir y proporcionar un valor empresarial cuantificable
Así es como las organizaciones pueden trabajar para lograr beneficios tangibles de sus implementaciones de analytics.
- No realizar elecciones tecnológicas basándose en modas. Muchas empresas eligen soluciones basándose en mensajes marketinianos, en lo que parece popular, o quizá en lo que amigos que trabajan en otras empresas les han recomendado. Es esencial una buena evaluación que identifique cómo las soluciones elegidas cubren las necesidades específicas y únicas de nuestra empresa.
- Asegurarse de que se entienden los retos empresariales y partir de ahí para identificar qué tipo de datos se necesitan y cómo deben ser utilizados. Aprovechar los recursos tecnológicos solo ayuda con una parte del proceso. Es fundamental colaborar con trabajadores de primera línea para asegurarse de que las iniciativas de gestión de datos están ligadas a los resultados deseados.
- Ver la tecnología como a un conjunto de sistemas (ecosistema amplio) que trabajan juntos para solucionar un problema, en contraposición a sistemas que necesitan ser gestionados o analizados de forma individual. Muchas organizaciones utilizarán algún ecosistema híbrido de forma que puedan asegurar soporte para los datos tanto en cloud como on-premise y, en estos casos, contar con una estrategia de integración automatizada es clave. Además, como los requerimientos de datos cambian, el soporte para este ecosistema debe ser flexible, y tener en cuenta qué datos residen dónde, y cómo fuentes externas de datos y servicios de datos serán gestionados.
- El aspecto más importante del valor empresarial es asegurarse de que todas las iniciativas están ligadas a lo que la organización quiere lograr: sus resultados de negocio. Ya no es suficiente explicar que los beneficios del BI son la capacidad para ahorrar tiempo o permitir que el conocimiento llegue a los trabajadores para tomar decisiones más informadas. Eso es solo el comienzo. Unos resultados tangibles necesitan estar ligados a ahorros de costes directos, incremento de los beneficios, entrada en nuevos mercados y ser capaz de cumplir o sobrepasar los objetivos esperados.
Considerar cada uno de estos pasos es la base para lograr valor empresarial a través de analytics. No nos cansamos de hablar de la necesidad de una gestión de datos sólida, porque no importa lo que las empresas decidan. El trabajo tiene que hacerse, y no hay una manera fácil de lograrlo, excepto haciendo el esfuerzo y creando una estrategia ágil e innovadora.
Miguel Reyes
VP EMEA South de Information Builders
