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 espera usar y cuáles son sus habilidades analíticas y de datos? ¿A qué datos accederá? ¿Cuáles son los sistemas fuente? “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. Echemos un vistazo a cómo puede suceder eso.Una empresa obtiene una herramienta de descubrimiento de datos de alta calificación. Hasta aquí todo bien, ¿no? Es una herramienta realmente buena, no hay dudas al respecto. Supongamos que el primer lanzamiento de la herramienta es con un conjunto limitado de datos, como solo Saleforce.com
Los usuarios con poder empresarial comienzan a usarlo. Estas son las personas que conocen los datos del grupo empresarial por dentro y por fuera, arriba y abajo. Conocen el esquema: tablas, columnas y todas las relaciones. Ellos 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 para obtener información (a menudo denominados sistemas de sombra de datos).
Estas personas son realmente buenas con la herramienta. Lo ponen a prueba. Saben cómo usar la herramienta porque entienden muy bien los datos. La herramienta les facilita hacer todo el trabajo que hacían antes con hojas de cálculo.
Después del lanzamiento exitoso, un par de cosas tienden a suceder:
Uno, otros empresarios comienzan a usar la herramienta. Estas son las personas que son expertos en su área de negocios, pero no expertos en análisis de datos. Necesitan cosas como visualizaciones preconstruidas e informes que puedan elegir. Les gustaría poder filtrar los datos. Están enfocados en su área de negocios; no pueden perder tiempo preocupándose acerca de dónde provienen los datos y en qué estado se encuentran. Se sienten autosuficientes si tienen la capacidad de filtrar los datos que utilizan, profundizar en los detalles, cambiar las visualizaciones y exportarlas a hojas de cálculo.
Y dos, la herramienta se pone en marcha a toda velocidad. Ahora accede a datos de más fuentes, lo que significa que hay muchas más relaciones de datos y mucha más complejidad. Toda la bola de cera que llamamos integración de datos entra en juego, ya que es evidente que no todos los datos se adhieren a las “5 C” (limpio, consistente, conformado, actual y completo).
Los usuarios no poderosos no entienden la integración de datos, ni deberían hacerlo. Y a menudo es más de lo que los usuarios están acostumbrados si no son expertos en BI. (Las herramientas de preparación de datos han surgido como herramientas literas de integración de datos que no son TI para llenar vacíos, pero eso es otra discusión).
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 o sorprendente, 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 usar?
¿Sus expertos en datos o su 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? ¿Que ya no necesitarás el grupo de TI?
SSBI es una gran herramienta en el arsenal de BI, pero necesita saber a qué se enfrenta. Cuando el proveedor le dice que la herramienta puede resolver un problema del host, entienda que probablemente sea una exageración a menos que sus necesidades sean muy simples y estáticas. Establezca las expectativas correctas y asegúrese de comprender todos los matices.
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