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27 Junio, 2022

Business Intelligence 2022: El fin de la competencia

Por Guillermo Blauzwirn Business Intelligence
Business Intelligence 2022: El fin de la competencia

Este Siglo XXI nos impone desafíos de una complejidad tan alta que los métodos de gestión tradicionales de las empresas y gobiernos no están en condiciones de resolver. Y hoy los vivimos con gran preocupación porque algunos nos cambiaron la vida para siempre: el Calentamiento Global, el Déficit de Carbono, la Pandemia Global, la Inequidad Económica, la Disrupción en las Cadenas Logísticas y los conflictos geopolíticos requieren una solución sistémica.

Por supuesto que esto no es privativo de la problemática de Business Intelligence sino que es un tema global, pero sí es un catalizador de soluciones potentes de analítica, porque se requieren resolver problemáticas multicausales, “multitenant”, con innumerables particularidades específicas. Es el BI el que va resolver GRANDES problemas.

Hace poco, escuchando al #1 de un Banco Internacional de primer Nivel, decía que en breve el banco no ofrecerá créditos a empresas para proyectos que no demuestren que sean como mínimo neutros en consumo Carbono y después que sean de generación de carbono. En otros ámbitos se habla de Ingreso Básico  Universal, y no por alentar subsidios sino por tomar conciencia de la problemática del trabajo humano. Son todos estos temas complejos, donde un Indicador por sí mismo puede no estar bien o mal, sino que contextualizado puede tener tratamientos distintos.

Al mismo tiempo si hablamos de la velocidad de los cambios, está palpable en todo lo que hacemos. ¿Quién se imaginaba en el 2019 cómo estaría personal y laboralmente en el 2022, y cuán acertado fue? ¿No es lógico pensar en objetivos que se replanteen en forma periódica a medida que se den adaptaciones a los nuevos cambios que el mundo sufre? ¿Qué industria no se reconfiguró en estos años?

Entonces si tengo que hablar de tecnología hay al menos 3 factores que van a requerir mayor inversión: los servicios en la nube (y proliferando proveedores), los servicios analíticos y los servicios relacionados con la seguridad.

Esto quiere decir que el mundo de Business Intelligence está caliente, como se dice hace años, pero al mismo tiempo creo que más allá de que hay una oferta muy valiosa, no se está explotando según su potencial y hay un amesetamiento en su utilización, como que no se está aprovechando lo mínimo necesario para estar en condiciones de enfrentar las incertidumbres que le mundo nos depara.

¿A qué lo atribuyo? Hay muchos motivos, pero hay uno en la región que para mi es determinante, y es la falta de preparación tecnológica en los principales ejecutivos de las empresas, que hacen que se alejen de las decisiones relacionadas: el alcance funcional y la resolución de sus necesidades analíticas, para lo cual lo contratan. Si la decisión de adquisición de la herramienta está basada en que viene “incluido” con el ERP o que está “incluido” en el precio del Office: ¿qué importancia se le da en la práctica a este tema?

Sin una decisión fuerte de optimizar una operación a través de una gestión basada en datos para la mejora de los indicadores clave del negocio, o de generar una cultura analítica en el equipo de trabajo, es natural que lo que se disponga sean informes estáticos, reportes inconexos, gráficos de vanidad (los que me dicen qué bueno soy y no cuestionan mi performance, lo que es el motor de la acción de mejora), y que no sean herramientas de mejora de gestión.

Hay un segundo motivo, que está relacionado, y es la defensa del status quo, seguir haciendo lo mismo, no ver las inversiones en tecnología como oportunidad de transformación, lo que redunda en menores márgenes. Por no cambiar la eficiencia de un proceso prefiero abrir una planta nueva y eso a mediano plazo me costará más.

Entonces, ¿de qué hablamos hoy con Business Intelligence “ampliado”?

 
  1. Que el enfoque tradicional Data Warehouse (ya se llama distinto) por un lado, a cargo de IT, y visualización, a cargo de analistas de negocio, por el otro, sin alineamiento entre ellos, deben dar lugar a un enfoque integrado y abierto a la integración con terceros.  
  2. Pensar en una Inteligencia Activa en vez de una Inteligencia Pasiva. Que la plataforma que utilice no se limite a mostrar un set básico de KPIs y visualizar datos, que cualquiera lo hace hoy, sino que debe analizar con mayor profundidad y dar lugar a Apps analíticas, ricas, interactivas y que integren Inteligencia Artificial y el instinto humano, para dar respuesta oportuna a los cambios de clima y de contexto de negocio.
  3. Dejar de discutir entre Data Analytics y Business Intelligence. Hoy hay una superposición muy grande entre ambos conceptos y la arquitectura que involucran.
  4.  Eliminar los agujeros negros de las organizaciones, causado por desentendimientos entre áreas, para contar con una cultura abierta data-driven, con premisas de colaboración, confianza, transparencia y convicción de la importancia del acceso a los datos.
  5. Comprometerse con las al menos 4 etapas de la vida de los activos de información:
  • Ingesta de Datos, de distintas fuentes, continuamente disponibles
  • Disponibilidad de Datos, catalogados, preparados para  usos variados por distintas tecnologías y opciones de acceso.
  • Análisis de Datos, que cubra requisitos Tipo 1 (Reporting) y Tipo 2 (análisis descriptivo, prescriptivo y predictivo) para un entendimiento de hallazgos con valor al negocio.
  • Acción en el “momento de la verdad” con reacción inmediata y oportuna. Automatización de procesos analíticos para llevarla a cabo. No hay tiempo a veces para que lo ejecuten las personas.
Se estima que el valor de la Inteligencia Activa es del orden de 3 veces el del servicio pasivo de BI, lo que amerita replantear la estrategia actual en mi empresa y buscar oportunidades de mejora a través de la Transformación Analítica de la misma.

¿Qué puedo decir de Qlik?

Que está una vez más comprometido con Maximizar el valor del Business Intelligence.
Profundizando en la apertura con cualquier otra solución y la complementariedad, no importa el rol que juegue esa tecnología. Desde la extracción de datos a demanda de Blueshift, o de Snowflake, o de procesos batch datos de SAP, de servicios Web o IoT como ejemplos, a la integración con soluciones de analítica avanzada con Python o R, pasando en el medio por componentes impresionantes, ya sea para detección de Insights, Conversaciones con Natural Language, Auto Machine Learning, o su Motor Cognitivo, ofrece una variedad de servicios de análisis, integrables entre sí, que es un placer usarla como plataforma y madurar en ella.

Por el lado de procesamiento ofrecer la posibilidad de capturar datos de cualquier nube, y procesar la información en esquemas variados de nubes híbridas y On Premise, según las necesidades específicas.
Y la posibilidad de crear automatizaciones para la acción embebida en sistemas transaccionales.
A veces me da pena ver qué poco aprovechamos todo esto en nuestra región, que nos deja en desventaja, cuando ves que en otras partes del mundo basan su competitividad en estas capacidades analíticas.

Hacer que a nuestras empresas estas capacidades las vuelvan mejores y más competitivos es lo que me motiva para seguir empujando a Qlik, por encima de otras soluciones de BI.     
 

  


 

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