El término autoservicio de BI (SSBI) es común, pero también es comúnmente malinterpretado. Las primeras cosas que les pregunto a los clientes que quieren discutir un proyecto de SSBI son: “¿Qué quieres decir con SSBI? ¿A quién esperas que lo use y cuáles son sus habilidades analíticas y de datos? ¿A qué datos accederá? ¿Cuáles son los sistemas fuente?” Y lo más importante: ¿cuáles son las expectativas comerciales?
Ciertamente, SSBI satisface varias necesidades importantes, en particular ayudando a los empresarios a acceder a los datos sin tener que esperar en una cola para soporte de TI. En 2016, Gartner realizó un cambio importante en su Cuadrante Mágico para Plataformas de BI y Análisis para incluir solo herramientas de descubrimiento de datos, destacando un cambio en la industria hacia análisis ágiles y accesibles.
Pero el éxito inicial de una nueva herramienta de SSBI a menudo es seguido por la frustración. Veamos cómo puede suceder. Una empresa obtiene una herramienta de descubrimiento de datos de alta calificación. Es una herramienta realmente buena. Supongamos que el primer lanzamiento es con un conjunto limitado de datos, como solo Salesforce.
Los usuarios avanzados comienzan a usarlo. Son las personas que conocen los datos del grupo empresarial por dentro y por fuera. Conocen el esquema: tablas, columnas y todas las relaciones. Saben qué datos están disponibles y su calidad. Son los expertos que construyeron las hojas de cálculo sofisticadas en las que históricamente otros empresarios han confiado (a menudo denominadas sistemas de sombra de datos). Estas personas son realmente buenas con la herramienta, y la herramienta les facilita hacer todo el trabajo que antes hacían con hojas de cálculo.
Después del lanzamiento exitoso, un par de cosas tienden a suceder:
- Uno, otros empresarios comienzan a usar la herramienta. Son expertos en su área de negocios, pero no en análisis de datos. Necesitan cosas como visualizaciones preconstruidas e informes que puedan elegir. Les gustaría poder filtrar los datos, profundizar en los detalles, cambiar las visualizaciones y exportarlas a hojas de cálculo. No pueden perder tiempo preocupándose por saber de dónde provienen los datos y en qué estado se encuentran.
- Dos, la herramienta se pone en marcha a toda velocidad. Ahora accede a datos de más fuentes, lo que significa muchas más relaciones de datos y mucha más complejidad. Toda la integración de datos entra en juego, ya que no todos los datos se adhieren a las “5 C”: limpio, consistente, conformado, actual y completo.
Los usuarios no avanzados no entienden la integración de datos, ni deberían hacerlo. La solución de autoservicio, que comenzó de manera prometedora, ya no ofrece los resultados que todo el mundo necesita y no le está ahorrando tiempo a nadie. Nada de esto es inusual: sucede en las empresas todo el tiempo.
La clave, antes de implementar SSBI, es pensar en estas preguntas:
- ¿Qué quieres decir con SSBI?
- ¿Estás pensando en informes y paneles prediseñados o en la posibilidad de crear informes? ¿A quién esperas que lo use?
- ¿Tus expertos en datos o tu persona de negocios promedio? ¿A qué datos accederá y dónde?
- ¿Una sola fuente de datos o múltiples fuentes y tipos que deberán integrarse?
- ¿Cuáles son las expectativas comerciales? ¿Esa herramienta satisfará las necesidades de todos?
SSBI es una gran herramienta en el arsenal de BI, pero necesitas saber a qué te enfrentas. Establece las expectativas correctas y asegúrate de comprender todos los matices.