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Business Analytics necesario como un proceso continuo de mejora

Por Mar Barriopedro, gerente de proyectos de Business Intelligence y Analitics de ATOS.

La digitalización de las empresas, de los negocios y de las tareas crea un nuevo entorno en las organizaciones que impulsa y prioriza la analítica. Un nuevo escenario donde las empresas deben ser capaces de atraer nuevos consumidores a la vez que aumentan las competencias y el poder de los clientes/usuarios. El éxito exige buscar la eficiencia en los sistemas operativos para reducir costes en la cadena de suministros y crear nuevos productos y servicios, que satisfagan las necesidades de los consumidores. Una encrucijada donde las soluciones de Business Analytics aportan máximo valor, al ayudarnos a entender y mejorar los procesos de negocio de manera fácil.

Hasta ahora el Business Intelligence estaba centrado en construir repositorios corporativos, Data Warehouse,  que abastecían a las compañías con un silo de datos consolidado y validado,  que ofrecía una visión única y común de los principales indicadores de negocio (KPI’s), permitiendo tomar decisiones bajo el mismo prisma.

Hoy son las diferentes áreas de negocio de las compañías las que están tomando la iniciativa para evolucionar los sistemas de análisis

Hoy son las diferentes áreas de negocio de las compañías las que están tomando la iniciativa para evolucionar los sistemas de análisis, democratizando el acceso a la información gracias a la integración de la inteligencia artificial y las herramientas avanzadas de BI. Con ella se acelera el ritmo de búsqueda de las mejores soluciones que permitirán manejar mejor los datos y obtener una perspectiva más completa de la empresa. El nuevo paradigma exige que los  CIO y Directores de Negocio conozcan en profundidad todas las operaciones de Business Intelligence de su compañía.

Sin embargo, según Gartner, el 87% de las organizaciones tienen todavía un bajo nivel de madurez en sus capacidades de Business Intelligence. Para superar con éxito esta carencia y los nuevos desafíos, las compañías deberán gestionar cuestiones como la necesidad del uso de los datos, las expectativas de los usuarios sobre el sistema, las nuevas prácticas de exploración de datos y métodos estadísticos y predictivos que procesen información de manera continua e interrelacionada, la manera de implementar la gestión del cambio en la compañía y la colaboración abierta e ilimitada entre todos los usuarios.

Los tres pilares del Business Intelligence

Esta evolución del Business Intelligence  se asienta sobre tres grandes pilares que permitirán  a las empresas aprovechar al máximo sus recursos.

El primero es la certeza de que el Dato es lo más importante. Es necesario un enfoque Data-Driven en el cual la calidad del dato es fundamental, ya que dará eficacia al análisis y a la interpretación.  Además, las plataformas analíticas tendrán que estar integradas para ofrecer diferentes usos. Deben poder combinar los servicios en la nube con los sistemas legacy y será imprescindible crear e involucrar a los departamentos de compliance y seguridad para que trabajen junto con IT. Todo ello sin olvidar un programa de gobierno de datos como base de todo el proceso.

El segundo pilar es marcar una estrategia empresarial. Muchas veces, empresas con poca madurez en Business Intelligence no tienen clara una estrategia de análisis de datos creando modelos individuales inconsistentes y sin una visión definida y adaptada a cada unidad de negocio de manera independiente. Para ello, es necesario un alineamiento entre las áreas de IT con las áreas de negocio que permita un desarrollo integral del Business Analytics en continuo proceso de mejora.

Finalmente, esta evolución requiere un Liderazgo del cambio. Las empresas tienen que rodearse de equipos que consigan el éxito en la evolución y transformación, comprometiéndose y focalizándose en la organización.  Las personas tienen que tener la habilidad de trasmitir esas nuevas capacidades de las que se va a dotar la empresa y que deben estar vigilantes a todos los desafíos externos, para anticiparse a necesidades futuras en la estrategia Data-Driven.

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