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Cinco errores a evitar con los programas de ‘Business Intelligence’

Según un estudio del MIT, las compañías que basan su toma de decisiones en datos son más productivas y obtienen más beneficios de media que sus competidores más directos.

¿Afectan los datos a la producción de una empresa? Cada vez está más demostrado que si, y mucho. Según el estudio del MIT «How does data-driven decision-making affect firm performance?», las compañías que basan su toma de decisiones en datos son más productivas y obtienen más beneficios de media que sus competidores más directos. Esto demuestra el enorme valor que pueden aportar el Business Intelligence para las organizaciones.

«Examinamos si las empresas que hacen hincapié en la toma de decisiones basada en datos y negocios, y según los análisis muestran un mayor rendimiento. Usando los detallados datos de la encuesta sobre las prácticas comerciales y las inversiones en tecnología de la información de 179 grandes empresas que cotizan en bolsa, encontramos que las empresas que adoptan data-driven decision (DDD) tienen una producción y productividad que es de 5- 6% superior a lo que se esperaría dadas sus otras inversiones e información el uso de la tecnología. Además, la relación entre el DDD y el rendimiento también aparece en otras medidas de rendimiento como la utilización de los activos, el rendimiento del capital y el valor de mercado. Utilizando métodos de variables instrumentales, encontramos pruebas de que el efecto de la DDD en la productividad no parecen deberse a la causalidad inversa. Nuestros resultados proporcionan algunos de los primeros datos a gran escala sobre la conexión directa entre la toma de decisiones basada en datos y el rendimiento de la empresa».

Cabe destacar, como explica el informe que aunque su adopción es cada mayor, la mayoría de empresas (un 87%) posee una implementación de Business Intelligence pobre o poco madura, según un informe de la consultora Gartner. Esto se debe en parte a que los procesos de modernización recaen en decisiones inadecuadas o ignoran factores fundamentales para los costes y productividad de la compañía. Ante esta situación hay que preguntarse cuales son los errores más comunes en el uso del Business Intelligence.


«…encontramos que las empresas que adoptan data-driven decision (DDD)
tienen una producción y productividad que es de 5- 6% superior a lo que
se esperaría»

1. Falta de una visión estratégica y de colaboración interna: Las empresas deben definir el valor que los datos y los análisis aportan a la organización en su conjunto, y no solo a unas pocas unidades de negocio. Se debe elaborar una hoja de ruta clara con hitos definidos y umbrales de medición del rendimiento, así como poner en marcha las estructuras correctas y los roles y habilidades necesarias e identificar si tiene sentido implementar desarrollos internos en lugar de externalizar las soluciones. TI y Negocio deben estar alineados.

2. Infraestructura de BI inadecuada y arquitectura con soportes limitados: Las empresas deben apostar por una solución moderna capaz de aprovechar el trabajo de ML y PNL, con una capa virtual que facilite el acceso a todos los activos y que proporcione una visión holística en tiempo real de todos los datos integrados.

3. Insuficiente priorización del rendimiento: el rendimiento de las herramientas de BI depende completamente de soluciones que aseguren que los datos estén disponibles en cualquier momento y bajo cualquier formato y no todas las modernizaciones pueden garantizarlo. Más allá de la infraestructura, la virtualización de datos permite mejorar el rendimiento gracias a que reduce el movimiento de datos y permite unir fuentes dispares de estos.

4. Falta de agilidad en la gobernanza de datos: Esto hace que sea más difícil para diferentes departamentos colaborar entre sí. La virtualización de datos, en su arquitectura básica, proporciona capacidades integradas para facilitar el control porque no replica ni almacena datos de origen.

5. No demostrar el Retorno de Inversión: el éxito de una modernización de BI depende del valor que aporta y del impacto que tiene sobre el negocio, por lo que las métricas para poder considerar su Retorno de Inversión (ROI) resultan fundamentales.



Fuente: Computerworld.es

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