Adaptarse a los cambios culturales, sociales y tecnológicos para mantenerse competitivo es un gran desafío. El contexto donde operan las compañías es cada vez más complejo y el cliente se volvió el centro de la estrategia de negocio de toda organización. Lograr que su experiencia sea única ya no es opcional.
Los datos presentan un crecimiento exponencial y constante respecto a volúmenes, fuentes y formatos generados por la organización o tomados del contexto. Y si bien pueden resultar una preocupación, son a su vez la clave para abordar los desafíos antes mencionados.
Contar con la capacidad para seleccionar - dentro de ese gran volumen- los datos relevantes para luego interpretarlos, vincularlos y aplicarles métodos estadísticos, es el diferencial para transformarlos en un activo estratégico: información y conocimiento.
Este tema alcanza a todo tipo de organización, de todo tipo de industria, tamaño, actividad. Las organizaciones están inmersas en contextos similares al de su competencia y se ven impactadas por los mismos factores, o ya podríamos decir: fenómenos.
Acceder a los datos es un primer paso, pero no es suficiente. Se requieren capacidades técnicas (SW/ Infraestructura) y hablidades personales (Data Literacy) para analizarlos. En una organización grande es más probable que haya áreas o perfiles abocados a Inteligencia de Negocio, así como la tecnología necesaria… pero todo ello requiere gestión, implementación y mantenimiento, convirtiéndose en un mega proyecto. Por ese motivo, en las organizaciones queda muchas veces sin prioridad, porque compite con proyectos sobre los sistemas transaccionales, de impacto directo en la operación.
En las organizaciones pequeñas también se presentan estas necesidades: datos para revisar, analizar, verificar consistencia, y generar valor para la toma de decisiones. Pero, dado su tamaño, al mismo tiempo que definen o realizan el seguimiento de su estrategia, deben realizar el control operativo. Cuentan con pocas personas, que están abocadas al 100% (o 120%) a la operación del día a día, y no tienen ni tiempo, ni skills o sectores ah-doc para poder desarrollar iniciativas de BI que les permita captar ese conocimiento desde los datos y tener visión operativa y estratégica para la toma de decisiones en tiempo y forma.
Independientemente del tipo de organización y de sus características, todas necesitan una arquitectura de Business Intelligence (BI) para mantenerse competitiva en el mercado y acompañar el logro de los objetivos de su estrategia de negocio.
Con “arquitectura” nos referimos a su concepto más amplio: procesos, datos, aplicaciones y, por último, la infraestructura (on premise/cloud/híbrida) para montar las aplicaciones que automatizan los procesos en los cuales residen, se transforman y generan los datos.
En IQ4B tenemos una visión de la Arquitectura de Business Intelligence End to End, que plasmamos en un mapa de componentes y vínculos entre estos últimos: nuestro Marco de Referencia. Como todo marco, tiene puntos “no negociables” que son los conceptos, el alcance funcional y objetivos propios de cada componente, así como los vínculos indispensables entre sí. Y tiene otra parte que SIEMPRE es a medida de cada organización, porque cada una tiene diferentes necesidades, su legado, su cultura, su situación actual, y su estrategia a mediano y largo plazo.
Conociendo a cada organización, identificamos, mapeamos y definimos una Arquitectura a medida y alineada a su estrategia de negocio, y los pasos para cumplirla basándonos en nuestra arquitectura de referencia. Luego definimos la estrategia o road map para implementarla en forma gradual basándonos en las prioridades de negocio, buscando el equilibrio entre nuestra visión y la factibilidad técnica (dependencias tecnológicas, por ej), económica (que sea rentable para el cliente), cultural (que la organización acompañe desde un sponsor con los referentes involucrados para garantizar el éxito), etc.
En esta arquitectura de referencia de BI (ver imagen adjunta con una versión resumida), tenemos distintos focos: las fuentes de datos, los consumidores de la información generada desde BI y por último, el CORE o núcleo de esta arquitectura de BI. A continuación, mencionamos sus principales componentes:
- Componentes para captar, transformar los datos y resguardarlos. Su elección o tipo, dependerá de las características de los datos tales como el volumen, formato/estructura, la complejidad para integrarse con la fuente y la necesidad de "disponibilidad" en cuanto al instante de tiempo (batch hacia un "near real time"). Los pasos pueden darse en diferente orden ETL (Extracción, Transformación y Carga) o ELT (Extracción, Carga y Transformación).
- Un área de "Stage" para modelar los datos y vincularlos entre sí de una manera que sea inteligente, para luego explotarlos al máximo. Los componentes de resguardo (stage) pueden ser un esquema físico o una sola vista “virtual” pero conformada por “n” componentes físicos. Puede ser bajo un esquema de Data Lake, Data Warehouse, una combinación, entre otros.
- Una capa de componentes para explotación, consulta, publicación, visualización que puede variar desde herramientas de autogestión para usuarios no tecnológicos, hasta componentes complejos para los más aficionados que les gusta desarrollar y armarse sus propias vistas, consultas, esquemas, etc. Los consumidores de información pueden ser personas y/o sistemas, internos o externos a la organización. Pueden ingresar a un front end de una plataforma analítica o pueden recibir reportes automáticos, recibir los datos embebidos en sus aplicaciones de negocio, etc.
- Un set de capacidades analíticas, entre las que podemos destacar las de análisis predictivo (hoy con componentes fuerte de ML/IA tanto en SW específicos de mining así como también incorporados en las plataformas de análisis de datos), gestión de campañas y geolocalización.
Y un tema que es clave para la organización: La cultura orientada a los datos y los skills necesarios (Data Literacy) y la implementación de un
Governance de BI conformado por perfiles interdisciplinario que velen por la estrategia de negocio y de BI, la priorización y el seguimiento de la implementación de las iniciativas de BI para alcanzar la Arquitectura Objetivo.
Como todo proyecto, es necesario un diagnóstico preliminar o
Assessment, para identificar y conocer la realidad y necesidades de cada organización y así definir en conjunto su estrategia, arquitectura y camino para alcanzarla. Los marcos son una de nuestras principales herramientas para este proceso que atravesamos en conjunto con nuestros clientes.