¿Qué debe hacer una empresa cuando su inteligencia de negocios (BI), diseñada para aprovechar los datos como un activo, le cuesta demasiado tiempo y dinero debido a fallas en los procesos tradicionales de gestión de datos, como la preparación y la limpieza de los mismos?
¿Debería un analista de negocios, que desea producir informes ad hoc, contar con conocimientos de tecnología o esperar a alguien experimentado en este campo que lo ayude a solucionar estos problemas?
Muchas empresas recurren a BI de autoservicio para que el análisis de negocios proceda de manera más fácil e intuitiva, pero los problemas de gestión de datos continúan existiendo, dado que la BI de autoservicio que se compagina con datos de baja calidad se ve entorpecida.
La gestión de datos puede definirse como el desarrollo, la ejecución y la supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que conducen, controlan, protegen y mejoran el valor de los activos de datos e información a lo largo de sus ciclos de vida. La gestión de datos cubre toda práctica y política implementadas para manejar los activos de datos.
Cuando extraemos información comercial de los datos, la monetizamos efectivamente. Medimos los datos con BI porque son valiosos y podemos gestionarlos precisamente porque los medimos. Si la BI se configura con la intención de monetizar los datos, ¿dónde terminan los analistas de datos al verse involucrados en tareas tradicionales de gestión de datos?
Inteligencia de negocios y gestión de datos: la canalización de datos
La inteligencia de negocios depende en gran medida de una gestión efectiva de datos. La gestión de datos proporciona la base sobre la que descansa la buena inteligencia de negocios y determina su forma. Si los datos se administran mal, los generadores de informes en el otro extremo se sentirán frustrados con BI.
Piensa en la gestión de datos como en una tubería. La BI se encuentra en el extremo más alejado de la tubería y sólo obtiene datos filtrados por diversos procesos de gestión de datos, como el control de calidad, la limpieza y la preparación de éstos. Cualquier problema en gestión de datos se magnifica una vez que llega a la BI.
Cuando los analistas encuentran información falsa o obsoleta, como registros duplicados o discrepancias entre los modelos y la semántica de datos, esta es una oportunidad para refinar prácticas en la gestión de datos. Sin embargo, en muchos casos, esas anomalías no se informan, y el equipo de BI compensa los problemas de calidad a través del diseño de informes, que se vuelve bastante ineficiente.
Los analistas de datos y autores de informes ad hoc pueden frustrarse con una solución de BI, especialmente si están familiarizados con lo que significan e indican los datos pero no disponen del conocimiento técnico o la autoridad para deshacerse de los datos basura.
Retroalimentación entre BI y la gestión de datos
El ciclo de retroalimentación entre BI y la gestión de datos puede tener innumerables problemas dependiendo de los procesos en una organización determinada, pero los analistas de datos deben producir informes sin tener que compensar por cualquier acumulación creciente de problemas.
En las organizaciones sin BI de autoservicio, los colaboradores suelen presionar a los equipos de analistas de BI para obtener los informes que necesitan, lo que genera un cuello de botella. Quienes requieren información de inmediato no pueden acceder a ella hasta que las personas con habilidades de programación envíen un informe significativo y en un formato comprensible.
Tomar decisiones basadas en datos no debe ser la responsabilidad de unos cuantos de manera que se sientan sobrecargados. Prácticamente todos necesitan acceso a algún tipo de datos para hacer su trabajo efectivamente.
Los bucles de retroalimentación eficaces entre BI y las gestión de datos pueden facilitarles acceder a datos de calidad tanto a los analistas de datos como a los autores no técnicos de informes.
Un modelo de BI más simple
Los analistas necesitan un modelo diferente para obtener información empresarial más rápido sin atascarse en los problemas de retroalimentación debido a una gestión deficiente de datos. Exago, una compañía que desarrolla BI integrado, ha creado una forma más simple de garantizar que los datos requeridos estén limpios.
Exago le da a los encargados de BI, tanto como es posible, acceso inmediato a los datos gracias a diseñadores de reportes más comprensibles. La información se vuelve fácil de manejar para los inexpertos en tecnología y muy detallada para quienes tienen habilidades más avanzadas en el área. Los cuellos de botella dejan de constituir un problema.
Un modelo de BI que elimina las complicaciones de los analistas para generar informes conducirá a una mayor monetización de datos.
Ninguna organización puede tener un programa efectivo de BI sin buenos datos. Las ventajas de la BI son exponenciales en proporción a la calidad de los datos que recibe. Una vez que los datos tiene la calidad más deseable, es imprescindible comprender los requisitos específicos de la BI y encontrar la solución más adecuada y satisfactoria.
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