SaaS y Business Intelligence: Primeros pasos

Cuando con 15 años (tengo ya 35) oí por primera vez, asociada a la tecnología, la palabra Business Intelligence, ya se decía que era algo imprescindible para la toma de decisiones en una organización y permitir anticiparse a los problemas.

Cuando a los 19 años entre a trabajar en Sun Microsystems, la palabra BI (de Business Intelligence) estaba asociada a software y a hardware que sólo las grandes compañías se podían permitir.

Cuando a los 21 años tuve la suerte de participar en mi primer proyecto de BI con un equipo de 8 personas y tras tres meses de trabajo se presentó un cuadro de mandos basado en texto, no acabé de entender porqué se asociaba tanta complejidad a lo que técnicamente era sencillo.

13 años después, BI es un gran desconocido para la gerencia de muchas organizaciones. Convertir datos en información y definir un conjunto de estrategias e implantar tecnologías que permitan administrar el conocimiento de la organización/empresa, es imprescindible en un mercado cada vez más competitivo y global.

En esta introducción trato de resumir los pasos a dar para adoptar en una organización BI intentando minimizar los riesgos.

¿Cuándo necesito un BI?

La respuesta que daría es sencilla: siempre. Si en la concepción de cualquier proyecto, departamento, empresa u organización se incluyera una definición clara de cuáles son los objetivos a alcanzar, cómo medir dichos objetivos, qué acciones se deben realizar en función de los resultados y cuál es la manera de acceder y compartir ese conocimiento, estaríamos hablando de BI.

También asocio BI a la capacidad de analizar información antes de que sea demasiado tarde y poder tomar decisiones correctivas. Porque al final, que el departamento contable te diga que das pérdidas, o que el comercial no haya conseguido sus ventas, o que la cadena de operación se haya quedado sin stock, o que una campaña de marketing no haya funcionado, es algo que al final se sabe…. pero siempre demasiado tarde.

Estas han sido alguna de las frases de dirección general, financiera, marketing, operaciones o comercial que han motivado proyectos de BI en los que he participado:

No sé cuales de mis productos/servicios son los que me están dando mejor rentabilidad ni cual es su evolución en el tiempo
Quiero poder ver de un vistazo si existe algún problema en mi organización y que me llegue un aviso.
Quiero que la fuerza comercial controle sus gastos dándole acceso a su situación y la comparación con sus compañeros.
En función de cómo van las ventas, me gustaría poder plantear proyecciones con varios escenarios (data mining).
Voy a realizar una inversión en diferentes medios de promoción, pero quiero saber cuál es que mejor está funcionando para terminar de focalizar mejor la inversión y analizar cuantas ventas he logrado conseguir a través de ese medio en particular.
¿Estoy aprovechando correctamente el tiempo de mis empleados en función de su coste y la rentabilidad de los proyectos en los que trabaja?
Quiero mejorar la eficiencia de mi cadena de producción, pero desconozco donde están los puntos de fallo.
Quiero saber el circulante que necesitaré para el año que viene y cual es el periodo medio de cobro de mis clientes y pago a mis proveedores.
No puedo esperar a que termine el trimestre para saber si hemos alcanzado los objetivos de ventas planteados ¿Cómo puedo acceder antes a la información?

Hay cientos de necesidades donde \”Business Intelligence\” se aplica, y por suerte existe mucha experiencia que permiten extrapolar buenas prácticas a un problema concreto reduciendo tiempos, costes y riesgos.

¿Cómo diseño la adopción de un BI?

Lo primero es definir con la gerencia los objetivos que se persiguen. Cuál es la visibilidad que se desea tener, la estrategia y evolución en la empresa de la \”Inteligencia de negocio\” que se está diseñando y reglas de negocio, cuadros de mando, indicadores y decisiones que se quieren implantar. Definir un proyecto por fases acotables y alcanzables ayuda enormemente al éxito de este tipo de proyectos.

Lo siguiente que hay que entender, es que adoptar un sistema de BI supone un impacto en la propia organización, y se tendrá que trabajar con la resistencia al cambio. El BI permite convertir datos en información, pero la calidad de los datos que se deben introducir depende de la organización y sus empleados. Muchas veces el primer paso para comenzar un proyecto de BI es lograr recoger de forma sistemática datos que no se estaban guardando en ningún sitio, o que quedaban almacenados en papel. Por tanto disponer de un buen sistema de CRM/ERP/eMarketing es muy importante.

Una vez que se tienen claro donde están los datos, se confecciona un sistema central de información (DataWareHouse) que aglutina, normaliza y transforma en datos útiles multitud de fuentes. Por ejemplo, tener una visión de facturación con ventas y con producción, requiere muchas veces recopilar los datos de sistemas heterogéneos. El diseño del DataWareHouse es fundamental para el éxito de este tipo de proyectos.

ETL (Extract, Transform and Load) es la metodología y tecnología que permite comunicar diferentes fuentes de datos y alimentar el DataWarehouse.

Sobre dicho DataWareHouse se utilizará un software que permitirá la construcción de informes, cuadros de mandos, reglas de negocio, alertas, etc. Además se programará la cadencia de generación e incluso listas de distribución que pudieran recibir la información de forma automática.

A partir de una primera implantación, la expansión del BI en los diferentes departamentos y áreas de una empresa u organización será más sencilla (basándose en el frame-work desarrollado) y podrán beneficiarse para conseguir ser más competitivos y eficientes.

¿Qué tecnología selecciono?

Existe una oferta en el mercado abrumadora, pero es importante comprender que la selección de la tecnología determinará cuan fácil o difícil y cuan caro o barato será desarrollar la estrategia de BI.

Hay una serie de factores que ayuda a la toma de decisiones:

Complejidad de los informes y cuadros de mando a desarrollar.
Necesidad de representación visual.
Volumen de datos a manejar.
Si se dispone o no de un departamento técnico dentro de la empresa.
Dificultad en la recolección de datos.
Rendimiento requerido (tiempo en que la información se proceso y se muestre)

A partir de estos datos puede ser conveniente desde un \”desarrollo a medida\” (cuando lo único que se quiere es algo puntual y que no evolucionará en el tiempo), a software muy potente (pero también muy complejo) que te permite construir casi cualquier cosa.

Para ayudar en este punto, aparece por fin en el mercado soluciones de BI en modelo SaaS, que no sólo te ofrecen tecnología sino asesoramiento y soporte.

Business Intelligence en modelo SaaS
Este modelo es un complemento al modelo tradicional de implantación de sistemas de BI y abre una gran oportunidad a miles de Pymes que no tendrán que invertir decenas de miles de euros en software, hardware o mantenimiento.
Entre las características de este modelo destaco:

No requiere inversión en hardware o software.
Pago por uso.
Listo en pocos días.
Informes y cuadros de mando self-service.
Herramienta SaaS / On Demand para carga de datos.
Comunicable con cualquier otra tecnología abierta.

Dentro del mercado español, encontramos empresas como LITEBI, pionera en ofrecer BI en modelo SaaS. Javier Giménez, Director de LITEBI y persona con gran experiencia en proyectos de BI, ha logrado diseñar un producto potente y adaptable que logra reducir en más de 4 veces los costes de proyectos tradicionales.

GeanetOnDemand permite ofrecer BI en modelo SaaS con el apoyo de Fusion Charts, o integrando productos como LITEBI o Insight A2 por un coste anual inferior a los 6.000 €.

MicroStrategy (uno de los grandes en BI) ha desarrollado de la mano de AdysaGroup y Adysa Consulting toda su suite en modelo SaaS, permitiendo iniciar proyectos complejos en cuestión de días.

Conclusiones

Es importante adoptar de una forma progresiva estas tecnologías que ayuden a la organización a entender y explotar el potencial dentro de la organización. .
Es importante focalizar las inversiones de BI en servicios de diseño, explotación y análisis y lograr que el coste de la tecnología sea el mínimo posible. Proyectos donde más del 30% de los costes se lo lleve software-hardware-infraestructura cada vez tienen menos sentido.
El modelo SaaS aparece nuevamente como una alternativa para adoptar BI con seguridad y sin grandes inversiones, permitiendo pagar de una forma directamente proporcional al beneficio que se obtiene.

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