En este artículo, aprenderemos cómo agregar la capacidad de exploración de datos basada en lenguaje natural a los informes de Power BI.
Importancia de Business Intelligence
Muchas empresas pueden tener una idea limitada de lo que es Business Intelligence, al creer que es solo una solución de software diseñada para la publicación de su información en reportes y dashboards de gestión. Pero representa más que solo reportes, si se implementa correctamente a las necesidades de las empresas puede proporcionar múltiples bondades y beneficios como:
- El desarrollo de una cultura orientada al mejor desempeño de la organización, definiendo el nivel de responsabilidad y rendimiento de cada rol.
- Proporcionar la capacidad de evaluar el desempeño de las diferentes áreas, al crear una comparativa de los objetivos, permitiendo acciones correctivas y preventivas para minimizar los puntos negativos.
- A través de los resultados analíticos puede ayudar a las empresas a redefinir sus estrategias para que los objetivos alcanzados se acerquen lo mayor posible a los planteados.
- Permite mantener la calidad y coherencia en los productos y/o servicios de la empresa, minimizando la tasa de fallos o defectos.
- Ayuda a impulsar la rentabilidad de la empresa en su mercado comercial.
- Evalúa imparcialmente las fortalezas y debilidades de la empresa, basándose en sus datos de desempeño.
- Al proporcionar información significativa del desempeño y las oportunidades de mejora, facilita que la empresa pueda establecerse a la par o por delante de la competencia.
Nivel de Madurez de BI
Conocer y aumentar el nivel de madurez de BI en su empresa generará que la toma de decisiones sea más inteligente, con un menor grado de incertidumbre, beneficiando todos los departamentos y en consecuencia haciéndola más productiva y rentable.
El modelo de madurez de BI se trata de una escala de 5 principales niveles, los cuales indican que tan madura se encuentra la estrategia de análisis de la empresa. A continuación, se muestra un diagrama de los 5 niveles y subniveles:
Modelo de Gartner: https://www.gartner.com/en/documents/3136418
DESCRIPCIONES DE NIVEL
Nivel 1. Inconsciente (Unaware)
Es un nivel básico de BI. Aquí las empresas se basan en la intuición creando análisis ad hoc.
No cuentan con un proceso formal de toma de decisiones, su infraestructura de la información es mínima y no existe un proceso de análisis definido ni una medición de desempeño.
Por lo regular este nivel es el que más prevalece en las pequeñas empresas al ser algo costosa iniciar la optimización.
Resultados.
Los resultados se muestran como análisis ad hoc. Son creados con un propósito en específico y no llegan a soportar por completo los fundamentos para la toma de decisiones.
Nivel 2. Oportunista (Opportunistic)
En este segundo nivel, ya existen proyectos o análisis de BI independientes para las unidades de negocio. Ayudan a la toma de decisiones tácticas.
Los proyectos o análisis cuentan con:
- Infraestructura de datos propia
- Herramientas de BI
- Aplicación comercial
- Métricas de desempeño
Son guiados por un área de TI, personal de aplicaciones comerciales y gerentes operativos.
Se cuenta con poco o nulo proceso estructurado de desarrollo de proyecto; se utilizan como recursos las herramientas de integración de datos, capacidades analíticas, bases de datos y las capacidades de la plataforma de BI seleccionada.
Resultados.
Los resultados son representados a través de informes, consultas ad hoc y cuadros de mando.
Nivel 3. Estándar (Standards)
En este nivel ya se cuenta con una mayor coordinación del personal, procesos y tecnologías involucradas.
Aquí los gerentes de procesos y líderes de TI se encargan de supervisar los proyectos. Los departamentos toman decisiones basadas en los datos.
Para este nivel de BI muchas empresas u organizaciones optan por implementar un centro de competencia de BI (BICC) el cual cuenta con:
- Usuarios comerciales
- Profesionales de TI
- Analistas de datos
Los estándares tecnológicos se empiezan a visualizar dentro de la infraestructura de la información, Data Warehousing y en las plataformas de BI. Si bien estos estándares no son de régimen obligatorio, si son recomendados para el escalado y mantenimiento.
No obstante, los proyectos aún no son capaces de compartir información o modelos analíticos de forma consistente. Por lo regular de un proceso o dos, comparten un mismo modelo de datos común y los metadatos se federan para cada tecnología.
Resultados.
El resultado de este nivel se muestra como informes, cuadros de mando, análisis y conclusiones que se comparten a las distintas áreas.
Nivel 4. Empresarial (Enterprise)
Dentro de este nivel, ya existen métricas definidas que apoyan el buen desempeño de los procesos para lograr los objetivos de la empresa. Las decisiones tomadas se vuelven multifuncionales para las distintas áreas o toda la empresa.
Los ejecutivos corporativos y operativos ya tienen visión de las relaciones de causa-efecto de las actividades clave. Y todos, desde analistas, hasta gerentes comerciales y altos ejecutivos, utilizan de forma conjunta los sistemas de análisis y BI.
Otras características clave de este nivel son:
- Se cuenta con una arquitectura de información que guía el diseño de nuevos sistemas.
- El Enterprise Information Management (EIM) madura y recibe una financiación significativa.
- La empresa demuestra tener un alto grado en los proyectos analíticos y de BI.
- Se logran proyectos con procesos y habilidades sofisticadas para la definición de requisitos. El modelado y la gestión de programas incluyen un desarrollo ágil y creación rápida de prototipos.
- Los modelos de datos, reglas y análisis comunes minimizan el número de versiones de un conjunto de información determinado.
Resultados.
La empresa ya muestra un nivel maduro en BI, la toma de decisiones beneficia a distintas áreas, son basadas en informes, modelos o dashboards con información real y actualizada de la empresa. Las estrategias para cumplimiento de objetivos son más establecidas permitiendo que la empresa pueda tener un mejor control y manejo dentro de su mercado.
Nivel 5. Transformador (Transformative)
En este último nivel, Business Intelligence y la analítica se han transformado en una iniciativa estratégica, administrada por la organización empresarial y TI; respaldada y gobernada por los niveles más altos de la organización.
Dentro de la empresa ya se piensa en la información de los datos como un activo estratégico, utilizando las herramientas de BI y analítica para generar oportunidades de ingresos, lograr que las áreas operen de forma eficiente y brindar el mejor servicio a los clientes.
En este nivel la empresa posee un marco de métricas completo donde se añaden indicadores para medir el rendimiento, comportamiento y beneficio de los socios y clientes.
A diferencia de los primeros niveles que se centran en los procesos y mediciones internas, el enfoque para este último nivel se encuentra en el valor comercial. Todas las partes interesadas utilizan la información de los sistemas de análisis y BI para coordinar respuestas a las condiciones comerciales cambiantes en toda la cadena de valor y para tomar decisiones de transformación.
Resultados.
Toda la empresa puede confiar en la información y en los análisis generados de tal forma que su toma de decisiones está basada completamente en los datos. Dentro de la toma de decisiones se incluyen simulaciones con Artificial Intelligence y Machine Learning que ayudan a identificar y predecir los comportamientos.
¿Cómo subir el nivel de maduración de las empresas?
El modelo de madurez de Business Intelligence le ayuda en un inicio a las empresas a encontrar un equilibro, sin embargo las empresas según van madurando tendrán que aprender a equilibrarse por si mismas. Una vez la empresa se encuentre estable y funcionando su estrategia de datos y análisis, deberán basarse de lo que la competencia y/o mercado este haciendo para lograr posicionarse sobre ellos.
Para poder ascender el nivel de maduración de BI se podrían tomar en cuenta las siguientes recomendaciones:
1. Estrategia a Corto Plazo
Se recomienda establecer una estrategia a corto plazo con los hitos de ese periodo previamente definidos, así como la estimación de día y hora de fin de cada uno de ellos.
Esta estrategia de deberá de centrar en las ganancias rápidas para la empresa y que demuestren el valor que la herramienta de BI le brinda por medio de sus datos.
Las ganancias rápidas se incluyen en lo que Gartner llama un enfoque de modo 2 para los datos y el análisis: un enfoque rápido y ágil de BI es la forma en que las pequeñas empresas ya funcionan y la forma en que deben estructurar su estrategia de BI.
2. Equipo de BI Virtual
En lugar de crear un departamento de BI el cual implica tiempo y dinero, se aconseja para un inicio crear un equipo de BI virtual. Conformado por las partes interesadas de todos los departamentos existentes y área de TI de la empresa.
Tiene la función de establecer una estrategia de BI y ponerla en marcha. El propósito es asegurarse que el programa de datos y análisis satisfaga las necesidades de los departamentos de la empresa, de modo que los empleados estén dispuestos y puedan actuar de una manera basada en datos.
3. Marco de Gobernanza de Datos Escalable
La configuración de un marco de gobierno de datos inicia desde la determinación de los datos que contiene. Se requiere de conocer qué datos recopila y donde están. A partir de ahí, la configuración de la estrategia de gobierno significa que se cuenta con un plan para asegurar que los datos están limpios, precisos, utilizables y seguros.
Si no se tiene marco de gobierno establecido desde el principio, es difícil hacerlo en retrospectiva. Esto también puede significar configurar el software de BI para que los usuarios tengan acceso a lo que necesitan, pero no a todos los datos.
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