Reducir el fracaso en los proyectos de Business Intelligence (II)

Con motivo de la intervención del profesor Jordi Conesa en el Foro Profesional de Inteligencia de Negocio de Barcelona, el próximo miércoles 25, hablábamos hace poco de cómo reducir el fracaso en proyectos BI, aceptado que conseguir el éxito en estas cosas es un objetivo a lo mejor demasiado ambicioso. Seguimos:

5)     No intentar arreglar en el BI lo que no está arreglado en el transaccional. Es una pequeña observación técnica y funcional que resulta útil. El BI debería ser un repositorio ordenado de datos o agregaciones de datos y un conjunto de extracciones y explotaciones de éstos convertidos en información inteligente. No es el sitio para arreglar problemas relacionados con la falta de calidad o claridad de los datos (volveremos sobre esto más abajo) o con desastres producidos en la implantación de los sistemas de base (el ERP, el CRM, etc.). Pero sirve para ponerlos de manifiesto y, a continuación y sin falta, ir allá para arreglarlos. Estas son cosas que tampoco suelen entender muchos clientes y sobre las que hay que hacer apostolado.

6)     Proyectos mestizos, capacidades mestizas. En los proyectos de BI se juntan o se deberían juntar personas con perfiles muy diferentes, pero capaces de trabajar juntos de manera productiva. Al menos se me ocurren los siguientes: gente que puede tener un diálogo de negocio con los directivos, normalmente de alto nivel y sin bajar mucho al detalle; gente que tiene que convertir eso en indicadores, fórmulas y datos; gente que conoce bien lo que pueden hacer y no hacer los productos y los fabricantes; arquitectos y modeladores de datos, que es gente rara; diseñadores y creativos, que además entiendan la ergonomía de la presentación, el uso y la navegación que harán los usuarios; gente que conoce los sistemas transaccionales, las aplicaciones y las bases de datos de origen; gente de infraestructura, capaz de dimensionar y optimizar sistemas muy pesados a veces y obtener buenos rendimientos.

7)     En el principio, fue el dato. No hay un buen sistema de información de negocio si los datos no son de calidad, o al menos de una calidad que los usuarios y directivos estén dispuestos a aceptar que es razonable y entender los márgenes y riesgos de los errores y trabajar con ellos. Calidad del contenido, el tiempo y la forma de los datos. Contenido quiere decir precisión, relevancia, completitud, concisión y consistencia. Tiempo quiere decir puntualidad, actualidad y frecuencia. Forma quiere decir claridad, detalle, orden y presentación. Nada más y nada menos.

8)     Pasión por los datos. Por eso es tan importante tener primero guerrillas y luego ejércitos de gente apasionada por los datos. Unos son guardianes de la calidad. Otros son analistas, esa clase de gente que pasa días delante de las hojas de cálculo. Otros son modeladores y arquitectos. Hay escasez de toda esta clase de talento. Y aún más, en los niveles directivos (1).

9)     Capacitación. Si en alguna clase de sistema es importante que los clientes puedan trabajar con autonomía, una vez se ha marchado el consultor o implantador, son los sistema de inteligencia de negocio. La inteligencia es la empresa, no puede externalizarse ni delegarse. De nuevo eso invita a productos más fáciles e implantaciones más ligeras. Pero en todo caso, obliga a un esfuerzo grande de transferencia o adquisición de capacidades funcionales y técnicas muy distintas en diferentes niveles de la organización.

10)  Un estilo de vida, un estilo de empresa. Porque en realidad, al final del día, de lo que se trata es de que la gente que tiene que hacer algo con esos datos, convertidos en información y conocimiento, efectivamente lo haga. Las empresas que fallan menos en la implantación de sistemas de inteligencia de negocio y que le extraen mayores beneficios son aquellas que toman decisiones basadas en los datos y no en las mejores opiniones o intuiciones de unos o de otros. Un informe reciente llamaba a esto “a data-driven mindset”, una cultura que cuando existe impregna toda la organización. Empresas que desafían el principio universal del HIPPO (“the highest paid person opinion”), o sea el valor de la opinión del que más manda o el que más gana, al que hacíamos referencia en una entrada anterior hace unos meses.

Notas:

1. Hay un par de informes recientes de Gartner y el McKinsey Institute sobre estos temas, a los que nos hemos referido en una entrada anterior.

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