• Sabyasachi

Estrategia para una Implementación Exitosa de Inteligencia de Negocios


Cómo entender la inteligencia de negocio desde la estrategia, la gestión del conocimiento, la madurez y los componentes organizacionales.

Cuando pensamos en soluciones de inteligencia de negocio o BI por sus siglas en inglés de Business Intelligence, lo primero que nos viene a la cabeza son reportes y tableros de control que muestran gráficas muy vistosas, de diferentes tipos y niveles de desglose de consulta, mejor conocido como “Drill down”, que nos ofrece contar con datos, información y conocimiento para la toma de decisiones. Todo esto está muy bien, pero si no entendemos la correlación que la inteligencia de negocio tiene con respecto a la estrategia, los componentes de la organización y el enfoque de la gestión del conocimiento, seguramente fallaremos en la implementación de estas herramientas y estaremos lejos de obtener el beneficio y valor que suponen a nuestra organización.

Entonces vayamos por pasos, lo primero que debemos considerar es la estrategia, la cual nos determina lo que la organización quiere ser (Visión), lo que la organización ve en sí misma de cómo hacer (Misión), de cómo la misión es ejecutada y da rumbo a la visión (Estrategias), cómo la estrategia es trasladada en acciones (Objetivos) y cómo vamos a medir nuestro avance (Metas).

La estrategia en estos componentes nos lleva desde lo abstracto a lo concreto y en las dimensiones de largo plazo y corto plazo, siendo la Visión y la Misión los elementos abstractos y de largo plazo y la estrategia con los objetivos lo concreto y a corto plazo. Por lo que la sinergia entre los cuatro elementos nos construyen en iteraciones sucesivas (Concreto y a corto plazo) los resultados con nos llevan al estado deseado de la organización (Abstracto y a largo plazo).

Ahora bien, también debemos considerar la jerarquía de las estrategias para poder precisar el entorno en sus debidas dimensiones. Como se muestra en el diagrama, en una organización podemos tener distintas jerarquías de las estrategias: Corporativa, divisional, negocio y funcional.

La estrategia corporativa básicamente define en qué negocio o negocios debería estar la organización y cómo el corporativo genera valor a la empresa.

Por otra parte, la estrategia divisional se enfoca en definir dos aspectos, el primero se refiere a los productos o servicios que se ofrecerán en el mercado y el segundo determina la región en la que la compañía operará o venderá sus productos o servicios, es decir, tienen que ver con el entorno geográfico como puede ser local, nacional, continental o global.

El tercer nivel de jerarquía se refiere a la estrategia de negocio, que básicamente define cómo la empresa competirá en un negocio dado. La primera estrategia es “a bajo costo”, es decir por precio que típicamente es un mercado altamente competitivo por lo que el enfoque es la optimización de los recursos. O bien la otra estrategia es “por diferenciación”, en donde están los productos o servicios de innovación y donde hay pocos competidores.

Por último se encuentra la estrategia funcional que, como su nombre lo indica, tiene que ver con las estrategias de las unidades, áreas o funciones que tiene la empresa, la cual se caracteriza por ser generada por los gerentes de éstas. En este nivel se traduce la estrategia de negocio a niveles operativos, sólo debemos tener en cuenta que se puede contribuir a funcionar en silos. Un ejemplo de la estrategia funcional es la cuando el gerente de ventas de la empresa hace una promoción de 2 por 1 en un producto dado, lo ejecuta a nivel de su área desde la perspectiva de ventas, le impacta al área de producción quién debe incrementar la elaboración de producto y al área de operaciones quién debe asegurar que se cuenta con el inventario necesario para cumplir con la disponibilidad requerida.

Ahora, refresquemos un poco los conceptos de gestión del conocimiento, tomando el modelo clásico que se representa en una pirámide. En la base tenemos los datos no estructurados, que se refiere a caracteres o palabras en diferentes formatos sin ordenamiento o normalización alguna. En el segundo eslabón de la pirámide encontramos a los datos estructurados, los cuales se caracterizan por su ordenamiento y normalización. En el tercer nivel ubicamos a la información, que es un conjunto de datos estructurados en un contexto dado que nos permite entender y conocer algo. En el siguiente nivel encontramos al Conocimiento, que lo podemos entender como la interpretación, asimilación e interiorización que le damos al conjunto de información permitiéndonos generar un conocimiento en un elemento dado. Por último tenemos a la Sabiduría, que se refiere cuando, con el conocimiento que logran los integrantes de la organización generan nuevo conocimiento, elementos de innovación y acciones de mejora continua.

Es necesario resaltar que hay una correlación directa entre la pirámide de gestión del conocimiento y la pirámide de madurez en las capacidades organizacionales. En el nivel “Inicial” la operación es imprevisible, poco controlada y reactiva (Los datos generados no son estructurados). Para el caso del nivel “Gestionado” ya hay un nivel de disciplina en la operación habiendo una incipiente estandarización (Nacen los datos estructurados). En el nivel “Definido”, la operación ya es estándar y consistente, apareciendo los elementos de seguimiento y control (Los datos son contextualizados para generar información de la operación). En el cuarto nivel, el “Cuantitativo”, la operación ya es completamente medida y controlada habiendo una gestión estadística y predictiva basada en datos e información (Nace el conocimiento en la organización). Por último en el nivel de optimizado, en donde se hace uso de la información generada en la operación y de los análisis estadísticos y predictivos basados en conocimiento, permitiendo la mejora continua para la optimización de la operación, adicionalmente surgen los elementos de innovación (Es aquí en donde se genera la sabiduría en la organización).

Entonces, ya revisamos el entorno estratégico de la organización, así como los modelos de gestión del conocimiento y madurez en las capacidades de la empresa, ahora veremos cómo se integran estos componentes en el modelo sistémico. En el diagrama se muestra en la parte superior lo referente a la estrategia y vamos bajando hacia la estructura de la organización, a las funciones y servicios de negocio para culminar en los procesos, que es la forma natural en la que se ejecuta y permea la estrategia.

Por lo tanto, y retomando ahora el modelo de gestión del conocimiento y de madurez en las capacidades de la organización, tenemos que en cada nivel de gestión de abajo hacia arriba se van consumiendo, transformando y generando datos estructurados y no estructurados, información, conocimiento y sabiduría que serán directamente proporcionales al nivel de madurez en la capacidad de cada componente de la organización; es decir, a mayor madurez se obtendrá mejores datos, información y conocimiento, a la inversa sucede lo contrario.

Con lo anterior expuesto, podemos observar cómo las soluciones de inteligencia de negocio van más allá de reportes y tableros de control, desde el punto de vista de KiPoint y sus Consultores Especialistas, éste tipo de soluciones tienen que ver con la estrategia de la empresa en sus diferentes jerarquías, implica un modelo de gestión del conocimiento y requiere considerar la madurez en las capacidades organizacionales, que interrelacionadas en el modelo sistémico de la empresa nos brinda un ambiente propicio para la correcta gestión de la inteligencia del negocio y, lo más importante, contaremos con las capacidades para la toma de decisiones que conlleve a la consecución de los objetivos estratégicos y la visión de la empresa. En la siguiente sección hablaremos sobre los aspectos a considerar en la implementación de una herramienta de BI, que será la encargada de gestionar los datos e información que hasta ahora hemos comentado.

Cómo implementar una herramienta de inteligencia de negocio basada en la estrategia, la gestión del conocimiento, la madurez y los componentes organizacionales.

Una vez que se tienen claramente definidos los objetivos estratégicos, tácticos y operativos de la organización, estamos en condiciones de analizar y hacer proyecciones sobre la operación de la organización y para ello es que nos apoyamos de las herramientas de Inteligencia de Negocios, las cuales sin importar la plataforma o el fabricante, cualquiera podría resolver los temas de distribución de información en las diferentes capas estratégicas antes mencionadas, siempre y cuando se tenga de igual manera una estrategia para su implementación.

El siguiente paso para conseguir que nuestra implementación sea exitosa, necesitamos contar invariablemente con un grupo de colaboradores que formen parte del Comité de Gobierno de Datos, en donde su papel será poner en claro las estrategias de la organización ante el equipo de TI, definir y documentar los los indicadores sobre los cuales se delimitará que dichas estrategias se cumplan o bien que se mantengan bajo los lineamientos esperados.

Otra de las responsabilidades del Comité de Gobierno de Datos es la de establecer las reglas de negocio que obedezcan a la constante actualización de las estrategias empresariales y contar con los criterios adecuados al solicitar y autorizar cambios en el entorno sistémico, solo así podrá propiciarse la generación de datos correctos que produzcan información confiable y lograr análisis precisos.

De este modo, los responsables de hacer que la Gobernanza de Datos se aplique son precisamente los integrantes de dicho comité, que lo deben conformar elementos de la organización pertenecientes tanto a las área de negocio como a las áreas de TI, esto con la finalidad de que las decisiones de publicar un nuevo indicador o bien hacer cambios de impacto empresarial sean evaluados desde el punto de vista operacional hasta el impacto que se tendrá en los sistemas back office e Inteligencia de Negocio, al mismo tiempo que se cumplen los requerimientos del negocio.

En términos de Gobernanza, hemos descrito a grandes rasgos las responsabilidades que deben cumplir sin embargo, con frecuencia se puede escuchar el que la Gobernanza de Datos es una práctica bajo un esquema rígido que limita a los analistas de información porque las políticas pragmáticas que implementan son poco flexibles ya que buscan no dañar el flujo de información para mantener la confiabilidad constante en la misma. Es en este punto en el que las áreas de TI deben preocuparse por proveer los medios para incorporar conjuntos de datos desordenados, que hoy día las herramientas de BI ya permiten que sean analizados sin poner en peligro el Almacén de Datos. Normalmente los analistas de datos manipulan información de la compañía haciendo cruces con fuentes externas haciendo ensayos que posteriormente se convierten en nuevos indicadores a los cuales habrá que dar también el tratado natural dentro del entrono Inteligencia de Negocios y es hasta entonces cuando el área de TI deberá incorporar dentro de sus mecanismos de gestión de datos estas nuevas fuentes sin importar que no sean generados por el Entorno Sistémico de la empresa, siendo ahora parte de los activos de información sensible de analizar.

Ahora bien, en cuanto se tienen identificados y organizados a los integrantes del Comité del Gobierno de Datos, es momento de que el área de TI prepare el diseño que habrá de implementarse en la herramienta de BI que se ajuste a las necesidades de la compañía, que como se ha mencionado, sin importar cual sea la elegida en términos de funcionalidad, prácticamente la mayoría, provee los elementos que se requieren para llevar a cabo una iniciativa de esta naturaleza. Sin embargo, así se trate de la más sofisticada del mercado, es importante tener presente que no hay herramienta que pueda resolver transparentemente las necesidades de información, de hecho podría volverse un caos operativo y de mantenimiento si no se tienen una planeación y diseño adecuado previo a proveer información a las distintas áreas usuarias.

Al diseñar implementar una solución de Bi, Hay 7 principales elementos que deben ser estructurados cuidadosamente ya que de ello dependerá la trazabilidad, estabilidad y oportunidad que se tenga de la información ante nuestros usuarios, a continuación se comentan algunos aspectos de cada uno de ellos.

1. Diagrama conceptual. El contar con un diagrama permitirá tener visibilidad sobre las diferentes fuentes activas que alimentan a nuestro almacén de datos, así como reflejar de manera clara la incorporación de metadatos conforme va madurando el proyecto.

Este diagrama si se mantiene actualizado a alto nivel, es una herramienta útil cuando hay que explicar ante las áreas directivas la manera en que opera nuestra plataforma de BI y da entendimiento al equipo de TI, sobre de la magnitud del mismo, identificado tanto las entradas como las salidas de datos.

2. ETL y Monitoreo. La Extracción, transformación y carga de datos conlleva contar con un mapeo detallado de fuentes de datos, reglas de negocio y destino en el que se alojará este activo de información. El contar con este inventario no es una tarea sencilla debido a que en la plataforma de BI se integrarán prácticamente todos los flujos transaccionales de los sistemas back office de la compañía, razón por la que es importante mantener actualizado este inventario de fuentes para el mantenimiento y crecimiento constante de nuestro almacén de datos.

3. Almacén de datos. En KiPoint Solutions recomendamos contar con un Data Staging Area en el cual se descarguen las fuentes de datos tal y como se originaron para hacer la labor de limpieza desde este punto antes de llevarlo a nuestro modelo DW. Este esquema permite a los gerentes de BI ganar tiempo de carga hasta DW cuando se cuenta con ventanas cortas de tiempo para acceder a las fuentes, de esta manera el proceso de limpieza, transformación y carga pueden tener punto de retorno sin acceder al sistema origen en caso de haber ocurrido un fallo. Un punto importante a considerar al momento de diseñar nuestro Data Warehouse, es el modelo de la base de datos, debemos realizar el esfuerzo de establecer campos de control que permitan gestionar los registros nuevos y los registros que fueron actualizados; el implementar estos controles cobrará relevancia cuando nos pidan un tracking del comportamiento de los clientes, productos o servicios de nuestra organización, ya que dicho comportamiento normalmente no es almacenado en los sistemas orígenes debido a que demanda alto procesamiento y espacio que puede mermar el desempeño de dichas aplicaciones. Otro aspecto de suma importancia es definir el espacio de almacenamiento que habremos de destinar a nuestro Data Warehouse, partiendo de los indicadores iniciales habrá que calcular el espacio incremental diario y proyectarlo por lo menos a 5 años para poder tener un tiempo de vida de 3 años considerando que las compañías están en constante incremento de clientes, productos o servicios ofertados, crecimiento geográfico, etc.

4. Metadatos. Por fin llegamos al punto en el que se comienzan a estructurar los conjuntos de información a los cuales llamamos metadatos, esto a razón de que agrupamos los conceptos de los cuales se derivarán los distintos indicadores que son alimentados por diversas variables, aquí es en donde cobra valor el contar con catálogos empresariales de tiempo, regiones, productos, categoría de clientes, tasas de interés, etc., debido a que cada metadato hará uso de ellos para ser publicado de manera integral ante la organización. La definición de los metadatos y los nombres que se asignen a cada uno de ellos deberán ser validados y autorizados por el comité de gobierno de datos, ya que éstos son los que serán publicados por las herramientas de entrega de datos ante los usuarios de consulta y de análisis, es decir, deben cumplirse las políticas de exposición de datos para que el análisis sea correcto y genere interpretaciones certeras, evitando ambigüedades o duplicidad de conceptos.

5. Tableros de control, Informes. Al momento de diseñar estos elementos deben considerarse los criterios de comprensión generalizada a la organización, las personas que diseñen la estructura de dichos reportes deben contar con un perfil alto en términos de análisis y comprensión de datos que les permita mostrar en cada informe el seguimiento que se espera por parte de los colaboradores que consultarán estos reportes, hay que recordar que si el informe requiere una explicación verbal, seguramente habrá un mejor diseño por implementar.

6. SLA’s. Los contratos de servicio se vuelven muy estrictos en cuanto el BI se encuentra liberado en producción ya porque se vuelven críticos la calidad de datos, tiempo y forma, recordando que de esta herramienta ahora dependerán la toma de decisiones y la presentación de resultados a todos los niveles de la organización. Es por eso que en la herramienta se deben configurar los intervalos de confianza en la información antes de publicarla.

7. Seguridad. Además de contar con una clara matriz de usuarios y perfiles de acceso a los diferentes segmentos de datos, es muy importante implementar los candados necesarios que eviten que usuarios maliciosos sustraigan información y que la puedan compartir con fines personales, esto es, delimitar muy bien quien podrá descargar información a Excel o a Power Point, delimitar acceso incluso vía geolocalización si es necesario, recordemos que la información es poder y representa hoy día uno de los principales activos de las organizaciones, mas aún si es información sensible o bien contiene el estado del negocio.


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