Desde que los antecesores de Business Intelligence & Big Data salieran a la palestra, y me refiero a los conceptos de DSS (Decisión Support Systems) o EIS (Executive Information Systems), las esperanzas ciertas, de que las herramientas de “cruzar y pintar” datos nos ayudarían a tomar decisiones se han venido desvaneciendo con los años. Muchos de los usuarios finales, muchos no muy tecnológicos, simplemente cubrían sus expectativas solicitando un informe o reporte al departamento TIC a medida que los necesitaban. Se creaba así ese efecto perverso, en donde el analista técnico, conocedor de la herramienta y el SQL de turno, se sentía con poder y “conocimiento” para emitirle el informe al usuario en cuestión. Ambos se han sentido muy felices con esta forma improductiva de trabajar.

Con el tiempo y la evolución de la tecnología, y después de asistir a varias conferencias y eventos de fabricantes de herramientas de Business Intelligence y Big Data, parece que se mantiene el concepto perverso, en donde el usuario final tiene a su analista técnico a la mano para que le emita el reporte o informe de turno, y en el mejor de los casos les ayude a dibujar un dashboard o cuadro de mando que le cubra sus necesidades, según transcurría la jornada laboral. Aún mantengo fresco, cuando en un departamento TIC de una importante empresa, un analista técnico me comentó: “solicitan el mismo informe varias veces al día, con la simple variante de un orden (sort) por un campo específico”.

Hace poco, en un importante evento de Business Intelligence escuchaba frases como:

  • Empresas presas del reporting,
  • Hay que evangelizar BI en la empresa,
  • Hay que aplicar data gobernanza,
  • Tenemos que ir al auto-servicios BI,
  • Para iniciar un proyecto debemos elegir al departamento clave,
  • Hay que formar o capacitar a los usuarios, y en general,
  • da la impresión de que aún estamos un poco lejos para llegar al estadio del auto-servicio en Business Intelligence.

Pese a todo el escenario expuesto, creo que se está avanzando en el denominado auto-servicio BI. El concepto de Analytics viene calando “partido a partido” en la mente de los usuarios. Definitivamente, el usuario final debe estar en control del análisis de los datos que son clave para su área de negocio. Los analistas técnicos deben facilitar la infraestructura o diseño de los datos para que éste pueda “pintar” sus informes y gráficos y tomar las mejores decisiones para el negocio.

Para lograr más Analytics y menos Reporting, deben ocurrir varias cosas:

  • Las herramientas deben madurar y centrarse en facilitar al usuario que cree y genere sus propios informes o reportes, y siendo un poco más preciso, facilitar que conduzca análisis gráficos que le permitan tomar decisiones. Hay que enseñar a los usuarios a “pintar informes”. Para ello las herramientas deben ser intuitivas y fáciles de utilizar.
  • Se debe “empoderar” al usuario final para que pueda centrase en el negocio y no en la herramienta. La herramienta es un medio y no el fin
  • El usuario debe aprender a realizar “Analytics”. Debe comprende qué es Analytics, que puede hacer por él y lo mejor aún, que puede hacer por el negocio.
  • El usuario final debe conocer qué es Business Intelligence y cuál es su verdadero potencial para el negocio.

La próxima generación de herramientas de Business Intelligence debe ser lo suficientemente intuitivas y sencillas para que los usuarios finales, con poco o nula capacitación, puedan comenzar a generar cruces de datos que les ayuden a tomar las mejores decisiones de negocio. Claramente liberando recursos TIC y potenciando el ROI en las cuantiosas inversiones que se realizan en BI y Big Data.

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