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Analítica para no especialistas en datos

Para mantenerse competitivas, las empresas deben aprovechar de forma estratégica las herramientas que existen para analizar los datos con los que trabajan. Esto supone el empleo de diversos tipos de tecnologías y el desarrollo de competencias digitales que antiguamente no eran requeridas en las organizaciones.

Las habilidades relacionadas con la analítica como disciplina, por lo general se asocian a especialistas en datos; no obstante, existen desarrolladores de aplicaciones de negocios que han puesto enormes esfuerzos en crear soluciones fáciles de usar por la mayoría de los usuarios con toma de decisión en la compañía, sin que estos deban ser expertos en matemáticas o la escritura de algoritmos.

Concebida para aplicarse en cualquier tipo de industria, Power BI como solución fue ideada por Microsoft para ser usada por personas que no son necesariamente especialistas en datos. Al ser un instrumento que puede nutrirse de la información generada en todas las áreas de la organización, ayuda a descubrir nuevas perspectivas y tomar mejores decisiones sobre el negocio.

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Con independencia del tamaño de la empresa, ya sea grande o pyme, Power BI tiene el poder de guiar los pasos de los ejecutivos para que las estrategias diseñadas sean realmente efectivas. Dado que el empleo de la solución no exige tener algún tipo de certificación o capacitaciones intensas, los usuarios pueden experimentar los beneficios de la aplicación en breve tiempo y con total autonomía. Asimismo, la posibilidad que brinda el sistema para realizar reportes según requerimientos puntuales, aumenta las formas de generar valor, mismas que transitan desde el modelado de los datos, la integración y consolidación de la información o el análisis.

Otra de las fortalezas más destacadas de Power BI se basa en la visualización interactiva que se puede lograr como respuesta al formular preguntas en lenguaje natural. Esta cualidad permite al usuario obtener una visión 360 grados de la empresa sin salir del entorno de la aplicación. No en vano, Gartner ha ubicado a Microsoft por once años consecutivos como líder en el Cuadrante de Plataformas de Inteligencia de Negocios y Analíticas. Además, al operar en la nube, Power BI otorga libertad al usuario para trabajar con información actualizada en cualquier momento y lugar.

La informática ha impulsado una nueva era del análisis de autoservicio que aumenta la agilidad de la empresa de modo notable. Cada día los cuadros de mando inteligentes se hacen más frecuentes en las compañías, pero claramente que el negocio se beneficie de esto no pasa por la llana implantación de Power BI para los usuarios, sino en apoyar al cliente para que comprenda qué datos deben ser analizados para alcanzar un impacto real en el negocio.

Cinco errores que sortear en Business Intelligence

Potencialmente, la implantación de un proyecto Business Intelligence (BI) puede generar diversos beneficios y ventajas competitivas para la organización. Sin embargo, es frecuente encontrar compañías que no alcanzan a aprovechar los frutos del proyecto debido a la falta de habilidad para sortear ciertos aspectos que conviene advertir antes de la ejecución.

Para evitar cometer errores que afecten la experiencia y lograr obtener el máximo de utilidad, presentamos los cinco no que en el proceso de implantación de BI deben abordarse en positivo. De esta forma, los esfuerzos podrán dar el resultado esperado en el tiempo esperado:

1. No definir claramente el objetivo

Comenzar sin un fin claro y definido es letal para cualquier proyecto. Una compañía que no consigue delinear el caso de negocio no podrá ser capaz de generar un retorno de la inversión real. Los objetivos del proyecto de implantación deben ser específicos y estar alineados con los corporativos; debe determinarse muy bien por qué y para qué se quiere la solución.

2. No preparar adecuadamente los datos

Si los datos generan información y la información genera conocimiento, es imposible que datos erróneos arrojen productos explotables. Una clave esencial para conseguir el éxito en BI consiste en situar la calidad y la gestión de los datos como eje de la estrategia, esto implica prepararlos oportunamente para garantizar su fiabilidad, precisión, integridad y consistencia.

3. No considerar la integración y adaptabilidad

Una plataforma BI adecuada es aquella que permite manejar múltiples fuentes de datos, vincularse con otras aplicaciones (Office resulta fundamental), conectarse con servidores locales o en la nube, ordenar los datos; manejarse con autoservicio y visualización interactiva. Adicionalmente, conviene no dejar de lado el carácter de adaptabilidad de la solución, que facilitará el crecimiento de la tecnología a la par con el negocio.

4. No contemplar la gestión del cambio

Un equipo de trabajo que no está informado y comprometido tiene mayores probabilidades de resistirse al cambio, actitud frecuente que bien puede ser gestionada. Lo recomendable es que todo proyecto BI cuente con un responsable capaz de manejar la transformación considerando aspectos como la empatía, la comunicación, la capacitación, el reconocimiento y la medición.

5. No permitir permitir el tiempo necesario

Las empresas donde todo es para ayer se exponen a la pérdida de dinero y esfuerzo. El éxito de Business Intelligence no está asociado con la rapidez de su implantación. Lo mejor es no apresurarse, preparar los datos adecuadamente y estar seguros de que los usuarios han tenido el tiempo suficiente para adquirir las habilidades necesarias para usar efectivamente la herramienta.

Si existe la disposición en la organización de adoptar las tecnologías de la información en función del crecimiento del negocio, lo mejor es hacerlo bien. De nada sirve apresurarse con los datos, el calendario y el equipo de trabajo si la afectación mayor claramente recaerá sobre la compañía.