7 pasos para crear un modelo de Business Intelligence

Hoy en día es más frecuente que las empresas implementen proyectos de Business Intelligence que les permitan trabajar de manera ágil y tomar decisiones certeras.   

La inteligencia empresarial cada vez se convierte en un imprescindible para aumentar la eficiencia en las organizaciones y nuestro trabajo en MAS Analytics se ha enfocado en apoyar a diferentes compañías en la implementación de modelos de Business Intelligence.  

Gracias a esta expertise, hemos desarrollado una suerte de guía que nos permite tener una base sólida para llevar a cabo la implementación de cada modelo empresarial, definir sus requisitos y cómo éste se debe estructurar.   

Según nuestra experiencia, hemos determinado los siguientes pasos a la hora de desarrollar un modelo de BI:

1. Definir procesos críticos

2. Definir roles

3. Definir métricas e indicadores

4. Identificar fuentes de información 

5. Definir arquitectura y tecnología

6. Diseñar paneles junto a usuarios

7. Implementación con metodologías ágiles

1. Definir procesos críticos del negocio 

Cada organización tiene una estructura organizacional y operativa que la diferencia y define su potencial competitivo. 

Por eso, el primer paso para comenzar a trabajar un modelo de Businness Intelligence es revisar cómo se organiza una compañía e identificar cuáles son los procesos fundamentales del negocio.

Estudiar los indicadores de control para medir los resultados alcanzados por la gestión dentro de los objetivos y metas trazadas en el tiempo por la empresa, nos darán las luces para obtener cuáles son estos procesos clave.  

Generalmente, hay áreas que que resultan más críticas y suelen repetirse. Algunas de ellas son: ventas, supply chain, satisfacción al cliente y marketing.

2. Definir los roles clave de cada área

Una vez que definimos los procesos críticos del negocio, hay que definir los roles clave dentro de las áreas.  

En los proyectos de Business Intelligence se distinguen dos grandes grupos de usuarios. El primero de ellos, corresponde a quienes producen la información, mediante herramientas desktop para la creación de informes o modelos.  

El segundo grupo son los consumidores de la información, quienes consultan los reportes que crea el primer grupo, para la toma de decisiones.  

3. Definir las métricas e indicadores por área de negocio y roles 

El tercer paso es definir las métricas e indicadores por cada área. Lo esencial de este paso es que sea un desarrollo en conjunto con las personas que trabajan en cada departamento.    

En MAS Analytics involucramos a los usuarios finales desde el inicio del proyecto. De esta manera, las personas ven el valor desde el principio y se aminora la resistencia al cambio. 

Si no se considera al equipo interno, puede que el proyecto fracase, porque los roles clave no usarán las herramientas de BI.   

Nosotros vamos paso a paso con la organización y sugerimos la forma de optimizar el trabajo con sus métricas. Por ejemplo, si una empresa mide las ventas por locales, revisamos si es lo más efectivo. Quizás es más eficiente visualizar las ventas desde la perspectiva del vendedor, pues ellos son quienes ganan comisión, por lo tanto, el foco de la gestión, debería estar en la fuerza de venta: los vendedores, no los puntos de venta.  

4. Identificar las fuentes de información

El cuarto paso a la hora de implementar un proyecto de Business Intelligence es buscar las fuentes de información que contienen los datos.  

Los datos que vamos a pesquisar pueden estar contenidos en diferentes fuentes, como, por ejemplo, si son datos asociados de logística, un sistema de WMS; un ERP, planillas Excel, entre otros.  

Los datos son la unidad primaria de información, que por sí sola no aporta valor. La información es el conjunto de datos procesados que tienen un significado y, por lo tanto, son de utilidad. 

Por último, está el conocimiento que combina la experiencia, valores de una organización y la información. Aquí surge el BI, optimizando la data que poseen las empresas para su disponibilización de manera fácil y eficaz.   

5. Definir la arquitectura y tecnología

Una vez identificadas las fuentes de información, se definen la arquitectura y las herramientas que se utilizarán. 

La tendencia en la actualidad es incorporar una arquitectura cloud, aunque no necesariamente toda la estructura de un proyecto de BI tiene un servidor en la nube. Puede ser una mezcla de ambos: on premise y cloud.  

Junto a esto se definen las herramientas tecnológicas que se utilizarán para la visualización de la data, pueden ser: Power BI, Tableau, Qlikview, entre otros.  

6. Definir y diseñar los paneles en conjunto con los usuarios

El sexto paso consiste en diseñar los paneles o dashboards con cada una de las áreas y roles que definimos anteriormente.  

Generalmente, se trabajan tres tipos de paneles: 

  • Estratégico: los paneles estratégicos muestran los indicadores clave de una compañía y representan el estado de ésta. Este se actualiza constantemente con datos de la organización y monitorea factores críticos de éxito. Este tipo de dashboards permiten que los altos ejecutivos y tomadores de decisión, determinen acciones sobre el rumbo que va a tomar la empresa. 
  • Analítico: el panel analítico está enfocado en los roles que se dedican a realizar análisis de la información. Estos dashboards entregan una visión completa de los datos y permiten identificar tendencias, compararlas con múltiples variables, crear predicciones y objetivos. En síntesis, este tipo de tablero es útil para implementarse en la estrategia de inteligencia empresarial. 
  • Operacional: estos tableros se enfocan en el seguimiento de procesos operativos y monitorean y analizan las actividades de una empresa en un área de negocios específica.  

Por ejemplo, en el área de logística, se puede mostrar la productividad de una bodega: cuántos despachos hay en cola, cuál es el tiempo de entrega, etc.  

Su función no se limita al control. Por el contrario, sirve para fomentar la proactividad y adelantarse a problemas.

7. Implementar el proyecto con metodologías ágiles 

Toda organización que se transforma digitalmente, debería trabajar con metodologías ágiles, ya que éstas permiten acelerar el proceso de digitalización con la adopción de prácticas rápidas, competitivas y centradas en el cliente.  

Este tipo de metodologías le dicen adiós a la gestión burocrática, son simples y apuntan a la mejora continua tanto del producto, como de los procesos de gestión de un proyecto, con entregas tempranas, continuas y con valor. 

La elección de cada metodología dependerá de las particularidades de cada empresa. Algunas de ellas pueden ser: Scrum, Kanban, Lean, Extreme Programming XP. 

En conclusión, si quieres simplificar millones de registros en tan sólo un par de columnas y que además te entreguen los insights necesarios para gestionar tu empresa, ponte en contacto con nosotros.  

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