Ufff, los proyectos BI son muy complicados

7 noviembre, 2012

“Mantener los ojos fijos en una cosa tan lejana es demasiado para la paciencia humana”, dice Conrad en Heart of Darkness, una de mis lecturas obsesivas recientes. Ahora que el éxito de matrícula del renovado Máster en Business Intelligence  de la UOC ha superado a la empresa, por fin podemos decir la verdad: esto de la inteligencia de negocio es muy, muy complicado.

San Sebastian
San Sebastian (Andrea Mategna). Fuente: Wikipedia – Licencia: Dominio publico

Jordi Conesa  e Isabel Guitart, director y profesora del Máster nos dieron la oportunidad a Pere Mariné y a mi de preparar los materiales de una de las nuevas asignaturas, algo así como “Mecanismos de apoyo a la gestión de proyectos”. Pere es un jefe de proyecto sólido y experto, PMP certificado, que fue un tiempo miembro de la Junta del PMI y uno de los líderes de esta clase de asignaturas en la casa desde hace años, como autor y consultor, o sea un valor seguro. Y yo he dedicado una parte de mis últimos años a dirigir implantaciones de sistemas de BI, optimización (le llamo) de los existentes y hacer proyectos de cuadros de mando, la capa de arriba del BI.

Enfrentarme a esta clase de cosas, o sea  acercar el mundo profesional al académico y hacerlo asequible y útil para los estudiantes y practicantes es uno de los motivos que me atrajo de esta Universidad hace años. Supongo que abordamos este empeño como cuando a George Mallory le preguntaron por qué quería conquistar el Everest: “Porque está ahí”, dijo, después de dos expediciones fracasadas (en la tercera su cuerpo se perdió y no fue encontrado hasta 1999, 75 años después de su desaparición).

Efectivamente. Pensar y escribir de todo esto, a partir de la teoría y la práctica, nos ha hecho ver que los de BI son de los proyectos más complicados que puedes hacer en la vida, en los negocios y en las profesiones TIC.

Algunos datos ejemplares: los analistas hablan de hasta un 70% u 80% de proyectos fracasados (Gartner), Curto presenta hasta 90 componentes y productos diferentes, Loss y Atre hablan de hasta  30 profesiones y roles distintos, hasta 50 tipos de proyectos diferentes y hasta 900 tipos de actividades con decenas de dependencias en la hoja de ruta de un proyecto grande. ¡Y nadie ha contado los clientes y usuarios insatisfechos!

Yo creo que la diferencia es también cualitativa, o sea que todo es un poco peor:

– Los proyectos de inteligencia de negocio son, entre todos los proyectos TIC, aquéllos en que el amo del proyecto sólo puede ser el negocio (nunca el departamento de IT). Esta es  generalmente gente con altas expectativas, poca consciencia y conocimiento de la complejidad, mucha impaciencia y poca dedicación.

– Los proyectos de BI son, entre todos los proyectos empresariales, los más definitivamente integradores y transversales, o sea que cruzan toda la organización, sus datos, sus aplicaciones, los que desafían el spaguetti de los desarrollos departamentales y  la propiedad de la información.

– Y, a pesar de lo anterior, son proyectos extraordinariamente tecnológicos, complejos, detallados y profesionales para el departamento de IT o para sus partners: arquitecturas funcionales y técnicas, requerimientos técnicos y del negocio, análisis de los datos y sus fuentes, diseño y construcción de meta-datos, procesos de ETL y cubos OLAP, minería de datos, conocimiento de las aplicaciones, los gestores de bases de datos y las capas de integración, herramientas y habilidades de visualización y navegación, políticas de seguridad, gestión de la infraestructura y optimización de los rendimientos…

– Requieren un tipo de proyecto y diálogo con el usuario  (¡y vaya usuario!) muy diferente, basado en prototipos, en prueba y error y en el aprendizaje por el uso. El resultado, probablemente, es menos importante que el desarrollo de capacidades internas y la credibilidad y éxitos para seguir trabajando. Son o deberían ser proyectos “ágiles”, aunque no precisamente rápidos. Y además no se acaban o no se deberían acabar nunca: la diferencia entre el “modo proyecto” y el “modo operación” de difuminan en nuevas releases de más datos para más usuarios más exigentes.

– Finalmente, pero no en último lugar, las empresas necesitan desarrollar capacidades de liderazgo directivo, trabajo en equipo, talento analítico y una cultura de toma de decisiones basadas en los datos (“a data-driven mindset”) que desafía los silos departamentales y jerárquicos y las decisiones basadas en la intuición o la opinión.

En fin, como ya advirtieron Davenport y Harris, “a las empresas que quieran que su competitividad se base en la inteligencia analítica no se les puede prometer que será un viaje rápido e indoloro”.  ¡Suerte de buen rollo a los nuevos estudiantes!

Nota: De todos los sansebastianes atravesados por flechas, he elegido uno de mis favoritos, el del pintor inclasificable Andrea Mantegna, pintado hacia 1470. No quiero decir que los jefes de proyecto de BI acaben así…

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Autor / Autora
José Ramón Rodríguez
Profesor de Dirección de Sistemas de Información, Gestión de Proyectos y Business Intelligence de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC y consultor de empresas independiente.
Comentarios
procesos ETL en BI3 noviembre, 2013 a las 12:45 pm

Unas reflexiones muy interesantes. Sin duda los proyectos de inteligencia artificial tienen una alta complejidad y sobre todo requieren de una gran dedicación y conocimientos. Hay varios sistemas y métodos para el tratamiento y gestión de datos, como por ejemplo los procesos ETL, que ayudan a gestionar la información de forma robusta asegurando la integridad de la misma, entre otros muchos.
Finalmente animar al desarrollo de proyectos BI que pueden ser muy útiles y gratificantes. Saludos.

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