Inteligencia de negocio y autoservicio: cuando el BI se encuentra con sus límites

La verdad es que, a pesar del título, la inteligencia de negocio no tiene más límites que los que cada empresa se empeñe en ponerle. Problemas, trabas, inconvenientes son el gravamen humano asociado a la tecnología, y no sólo tienen que ver con las cuestiones de seguridad, sino que están muy relacionados con el uso que se les da a las herramientas de BI.

Créditos fotográficos: Sira Anamwong

Precisamente al anteponer la seguridad a cualquier otro aspecto en la elección de herramientas de inteligencia de negocio se corre el peor de los riesgos, que es el de ignorar aspectos críticos para el éxito de cualquier iniciativa de datos empresarial, como el autoservicio.

Hoy en día los usuarios de negocio esperan poder acceder a la información que necesitan para el desempeño de sus tareas donde quiera que estén. Esto significa que la organización debe asegurar que el BI es accesible y está disponible en todo momento y lugar. La interactividad, la visibilidad y la compatibilidad entre sistemas, aplicaciones y dispositivos deben ser tenidas en cuenta para que el uso de los datos pueda tener lugar en condiciones óptimas.

Pero, al mismo tiempo, el garantizar la entrega de inteligencia de negocio para dispositivos móviles lanza un nuevo conjunto de desafíos. Se trata de tres consideraciones no demasiado obvias, aunque definitivamente críticas para el éxito de cualquier proyecto. Estos aspectos, que no suelen recibir la cobertura que merecen, e incluso son a menudo pasados ​​por alto por los proveedores de BI, son los siguientes:

• Maximización de prestaciones y funcionalidades sin incurrir en el despilfarro: controlar costes puede ser complicado cuando se inicia el proceso de elección tecnológica. La racionalización del proceso se complica cuando se tiene un fácil acceso a nuevas capacidades, pero ¿realmente son necesarias? ¿Les hacen falta a todos los usuarios de negocio o sólo a un determinado grupo? ¿Se mantendrá esta necesidad en el tiempo?
• Garantía de tiempos de respuesta aceptables, incluso en redes con menor ancho de banda: esta cuestión es crucial para todos los trabajadores itinerantes, como pueden ser los comerciales. Comprometer el rendimiento de la fuerza de trabajo o los resultados de una estrategia comercial por un aspecto como éste revela la falta de planificación o el desconocimiento de los límites el autoservicio. Sin embargo, es posible evitar inconvenientes de este tipo haciendo una buena elección de herramienta de inteligencia de negocio.
• Posibilidad de acceso a los datos offline sin que ello suponga la pérdida de funcionalidad. Por la misma razón, el usuario móvil debe poder visualizar toda la información que necesita sin tener que preocuparse de la conectividad. El momento en que se queda fuera de línea puede ser el instante crucial para descubrir valor en alguno de los datos a su alcance, ¿por qué privar al negocio de esa ventaja?

El desarrollo de una cultura de empresa impulsada por los datos requiere un marco de trabajo donde todos los usuarios puedan desarrollar su potencial cómodamente y sin trabas, gracias a la tecnología. La difusión de información crítica de negocio en toda la organización, siempre en las condiciones de seguridad adecuadas, permite que, gracias a la movilidad y el autoservicio se aumente la productividad, porque ya no es necesario estar sujeto a las cuatro paredes de la oficina, sino que cualquier lugar es bueno para avanzar con los proyectos y proponer nuevas ideas: la sala de descanso, una reunión ejecutiva, breves charlas en los pasillos o las conversaciones con clientes y socios, porque el talento y la inspiración no entienden de barreras físicas y, por eso, la organización debe promoverlos dotando a sus empleados de las herramientas adecuadas.

Inteligencia de negocio, agilidad y autoservicio: hoy y mañana

El mercado de inteligencia empresarial ha llegado a un punto de inflexión al mismo tiempo que las organizaciones avanzan hacia modelos más ágiles, donde el autoservicio en el consumo de la información es un requisito imprescindible. El límite al uso del BI lo pone la madurez tecnológica de la organización.

Los modelos centralizados y verticales tienden a desaparecer, dejando lugar a infraestructuras más flexibles, adaptables y horizontales; que fomentan la colaboración y el intercambio, promoviendo la creatividad en el marco de una cultura basada en la transparencia y la objetividad de los datos. Las herramientas de inteligencia de negocio apuntalan esta nueva infraestructura permitiendo la independencia usuaria, más en línea con el nuevo ritmo del mercado.

Según Gartner, la evolución y sofisticación de las capacidades de descubrimiento, preparación de datos y autoservicio han cambiado el enfoque de los compradores en el mercado de BI, que ahora priorizan la selección de:

• Herramientas fáciles de usar.
• Soluciones que soporten una amplia gama de capacidades de flujo de trabajo de análisis.
• Software que no requieran una excesiva implicación de TI para los modelos de datos predefinidos necesarios para la analítica.

La evolución de la inteligencia de negocio en modo de autoservicio se orienta a la cobertura de las masas, a través de interfaces y aplicaciones especialmente diseñadas para usuarios de perfiles menos técnicos. Esto es así porque, la única forma de satisfacer la demanda de los clientes actuales, con su sofisticación y nivel de información es proveyendo a las empresas de las herramientas que les permitan:

• Ganar en conectividad entre todos sus componentes.
• Asegurar la actualización máxima, siempre que se garantice también la integración y en el marco de un gobierno de datos adecuado.
• Tomar decisiones informadas a cualquier nivel de la organización, lo que incluye al personal de primera línea, el que se relaciona cara a cara con el cliente.

Las señales apuntan a que, para el año 2018, tal y como predice Gartner:

• La mayoría de los usuarios de la empresa tendrán acceso a herramientas de autoservicio para preparar los datos para el análisis.
• La mayoría de las ofertas de preparación de datos en modo autoservicio se ampliarán en plataformas analíticas de extremo a extremo o pasarán a integrarse como características en las plataformas de análisis existentes.
• La búsqueda y el descubrimiento de datos en base a visualizaciones convergerá en una sola forma de data discovery de próxima generación, que incluirá la preparación de datos en autoservicio.