Un tercio de los trabajadores dispone de conexión remota con dispositivo portátil para uso profesional, lo que permite trabajar fuera de la sede de la empresa. Aunque de forma desigual, esta situación posibilita una mejor adaptación ante el escenario laboral surgido en esta crisis sanitaria.
Además, es reseñable el hecho de que año tras año se reducen las distancias en el nivel de equipamiento tecnológico entre empresas grandes y empresas pequeñas. Ello es debido a una doble tendencia: por un lado, las empresas grandes están llegando al máximo nivel de equipamiento en las principales tecnologías y, por otro, las empresas de menos empleados cada vez disponen de mayor nivel de equipamiento tecnológico.
En este “caldo de cultivo TIC”, la proliferación de herramientas de Business Intelligence (BI), junto con la mejora de la velocidad en internet, el abaratamiento de la memoria, y el aumento de la capacidad de computación, entre otros factores, han hecho que hoy en día se esté extendiendo el BI a todo tipo de empresas, no siendo ya algo exclusivo de las grandes corporaciones. ¡Eso está bien!
La evolución funcional de las herramientas de BI, cada vez más orientadas al autoconsumo y por lo tanto amigables y fáciles de utilizar por los usuarios, no necesariamente informáticos, así como la disponibilidad de acceso a herramientas de BI gratuitas, está haciendo también que dentro de una misma empresa su utilización se esté dando de forma espontánea y autónoma por parte del personal en diferentes departamentos. ¿Eso está bien o mal?
La contratación de proyectos bajo un enfoque meramente informático, de comprar unas licencias de software y subcontratar unas horas de servicios técnicos/programación para la implementación de una herramienta de BI, está haciendo que proliferen los cuadros de mando, aumente el volumen de indicadores, gráficos de todo tipo, etc, , sin una adecuada perspectiva y lógica de negocio pudiendo llegar a la parálisis del análisis. Eso está mal…….
Si buscamos la definición de BI, como suele ocurrir hay muchas y para todos los gustos, pero encontraremos un denominador común en torno a su descripción como: el conjunto de procesos, tecnología, metodología e incluso habilidades, para la toma de decisiones en base a datos. Y entonces la clave es, o al menos debería ser, ¿sobre que cuestiones se necesita tomar decisiones y que información necesito analizar para tomarlas?, y no al revés ¿que datos tengo y como los cruzo para su análisis?. Sin embargo, muchas veces nos embarcamos en los proyectos y “empezamos la casa por el tejado” definiendo dimensiones, métricas, indicadores, tipología de gráficas, etc, etc, etc, para procesar datos y disponer de cuadros de mando de análisis comercial, logística, producción, financiero, …… Pero, ¿para decidir sobre qué? Eso es algo que no se define al inicio de los proyectos, y nos metemos de lleno a generar cuadros de mando sin saber realmente a lo que deben dar respuesta. Y múltiples personas en diferentes departamentos se dedican al análisis en base a dichos cuadros de mando, llegando a conclusiones en diferentes direcciones, “corriendo como pollos sin cabeza”.
Por otra parte, todo este tipo de proyectos ¿entorno a qué giran?, entorno “al dato”. El cual se supone que existe, que es completo, que es correcto, y que de alguna manera es accesible. Pero, parafraseando un momento histórico, en ocasiones el dato “ni está, ni se le espera”, y esto en sí mismo puede ser la clave que haga frustrar el proyecto. Como consecuencia de ello, en los primeros análisis que se hacen con el BI descubrimos, que la información que nos enseña está mal. En estas circunstancias, lo fácil suele ser echar la culpa al BI, pero la culpa suele estar en la calidad del dato. En el dato en sí mismo y/o en los criterios para su procesamiento.
Siguiendo con el símil de “empezar la casa por el tejado”, no solo no hemos pensado para qué necesito la casa en función de las necesidades de vida a cubrir (decisiones a tomar), además tampoco nos hemos molestado en analizar el terreno donde construirla y los cimientos que necesito (datos a manejar). Si a esto añadimos que en una ciudad (empresa) cada ciudadano (usuario) por su cuenta y riesgo se pone a construir su propia casa (cuadro de mando), a saber con qué poblado de chabolas (BI) nos podemos encontrar al cabo de un tiempo. Por lo tanto, si en estas condiciones se consigue obtener un BI que sea medio útil para la toma de decisiones en la empresa, sería algo tan fortuito como que toque la lotería.
Alguno diría que la anterior conclusión es un poco exagerada, y algo de razón no le faltaría, pero en cualquier caso lo que es cierto es que no son pocos los proyectos en los que se dan, en mayor o menor grado, las anteriores circunstancias y efectos adversos de la implantación de soluciones de BI. Y todo ello por no pararnos a pensar, e invertir tiempo y dinero en analizar y definir el proyecto de BI antes de remangarnos y ponernos a construir nada. Todo ello por obviar el dato y no analizar la calidad del mismo, ni invertir en su depuración previa antes de su extracción. Es cierto que el hacer todo esto supone una etapa previa en un proyecto de BI, etapa que alarga los plazos y supone mayores costes, por lo que algunos prefieren directamente ponerse a construir su BI. Otra cosa será el tiempo y sobrecoste que vendrá al final cuando lo obtenido no de respuesta a las necesidades de toma de decisión de la empresa, la información que aporte el BI sea cuestionada por incorrecta, etc, algo que normalmente no se tiene en consideración, pero es lo que tiene la aplicación de la Inteligencia de Negocio de manera poco inteligente.
Artículo de opinión escrito por Iñaki Arrieta, socio del área de Consultoría y Tecnologías de la Información, en PKF Attest.
Publicado en la edición impresa de Expansión País Vasco.
