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Tips y Recomendaciones para crear una solución de Business Intelligence (BI) exitosa

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Presentación del tema: "Tips y Recomendaciones para crear una solución de Business Intelligence (BI) exitosa"— Transcripción de la presentación:

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2 Tips y Recomendaciones para crear una solución de Business Intelligence (BI) exitosa
Ramón Hernández

3 LA NECESIDAD DE SOLUCIONES BI EN EL MUNDO ACTUAL
Globalización  competidores más grandes y fuertes Los tratados comerciales en nuestro país han abierto las puertas a nuevos competidores Usuarios más sofisticados y selectivos - servicio y calidad En este entorno, las compañías que trabajen “inteligentemente” tendrán una ventaja competitva En el mundo actual de los negocios, la globalización ha creado competidores más grandes y más fuertes, en el caso de México, los Tratados Comerciales con otras naciones ha dejado expuestas a empresas que en el pasado no tenían competidores tan fuertes y agresivos. Los márgenes de utilidad se han disminuido y las inversiones de capital han bajado su ritmo. Los usuarios son cada vez más sofisticados y selectivos, demandan un mayor nivel de servicio, calidad y adecuación a sus necesidades particulares. En este entorno, solo aquellas compañías que trabajan “inteligentemente” tendrán una ventaja competitiva.

4 LA NECESIDAD DE SOLUCIONES BI Compañías “Inteligentes”
Su arma secreta es la INFORMACIÓN, específicamente información altamente integrada que les permite: visualizar en detalle su negocio optimizar sus procesos alcanzar sus metas y objetivos Las compañías “inteligentes”: Evitan la “Administración del Caos” – reaccionar, anticipar Aplican una “Cultura de Prevención de Desastres” – detectan, resuelven Visualizan oportunidades Realizan reingeniería interna Estas compañías “inteligentes” tienen como arma secreta a la INFORMACIÓN, en especial información altamente integrada que permite a los miembros de estas organizaciones visualizar en detalle como se mueve su negocio y optimizar sus procesos para ser más eficientes. Algunas de las características que distinguen a estas compañías “inteligentes” son: En lugar de reaccionar a crisis y oportunidades, que yo llamaría la “Administración del Caos”, se anticipan a ellas Identifican y resuelven problemas de su organización antes que se conviertan en crisis, yo le llamaría una “Cultura de Prevención de Desastres” Pueden visualizar y aprovechar las oportunidades que genera el mercado antes que su competencia, siempre están un paso adelante Realizan reingeniería a sus procesos, productos y servicios para incrementar la satisfacción y lealtad de sus clientes

5 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI La “Refinería de Datos”
Aprendizaje Eventos Acciones Planes Reglas Conocimiento Tendencias, patrones y excepciones Sistemas Operacionales OLTP El Instituto del Data Warehousing en USA compara Business Inteligence con una “Refinería de Datos”, para entender esta analogía, hay que pensar en una refinería petrolera, la cual esta diseñada para tomar petróleo crudo, procesarlo y generar una gran variedad de productos como: gasolina, turbosina y lubricantes. De la misma manera, una solución de Business Intelligence toma datos, los procesa y genera una gran variedad de productos de información. En este diagrama se ejemplifica una “Refinería de Datos”, vamos a ver algunos de los productos de información que estaría generando: INFORMACIÓN Un data warehouse extrae datos de los diferentes Sistemas Transaccionales (OLTP) de una organización, los integra y almacena en una base de datos dedicada para estos fines. Por ejemplo, un data warehouse puede integrar información del cliente de cinco diferentes sistemas transaccionales (Ordenes de Compra, Ordenes de Servicio, Ventas, Entregas y Programas de Lealtad del Cliente). Este proceso de extracción e integración transforma los datos en un nuevo producto INFORMACIÓN CONOCIMIENTO En este nivel, los usuarios provistos de herramientas de análisis como GXquery y GXplorer OLAP o Herramientas de Minería de Datos, analizan la información almacenada en el data warehouse. En su análisis identifican tendencias, patrones y excepciones, lo cual les permite transformar la información en CONOCIMIENTO PLANES Con el conocimiento obtenido del nivel anterior, los usuarios lo transforman en REGLAS, éstas pueden ser muy simples (por ejemplo, “Ordenar 50 unidades del material X cada vez que el inventario llegue a 25 unidades”) o reglas muy complejas generadas por algoritmos estadísticos o modelos matemáticos. Después, los usuarios crean PLANES que implementan estas reglas. ACCIONES Los planes generados en el nivel anterior generan ACCIONES que serán ejecutadas en la organización, por ejemplo, un plan que defina que productos ofrecer a un cliente de acuerdo a la predicción de aceptación que tendrá a los mismos. Después estas ACCIONES generan EVENTOS que afectan a la organización, son asimilados y transformados en transacciones que son ejecutadas sobre los sistemas transaccionales y convertidas en datos que entrarán nuevamente a la “refinería de datos” permitiéndonos evaluar la efectividad de nuestras ACCIONES. Esto nos permite entrar en un círculo virtuoso que crea una organización de APRENDIZAJE que distingue a las compañías “inteligentes”. Datos Información Extracción e Integración Fuente: The Data Warehousing Institute (www.dw-institute.com)

6 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI Componentes de una Solución de BI
DWH OLTP Modelar Extraer Limpiar Transformar Cargar Entorno Data Warehousing Entorno Analítico Consultas Reportes Análisis Minería ENTORNO DE DATA WAREHOUSING Del lado izquierdo tenemos el Entorno de Data Warehousing, que es donde las áreas de sistemas invierten del 60 al 80% de su tiempo, en tareas como: El Modelado del Data warehouse, que es una base de datos optimizada para consultas La Extracción de los datos de los diversos sistemas transaccionales La Limpieza de los datos La Transformación de los datos, por ejemplo, en un sistema transaccional el estado civil de un cliente se define con letras (C-Casado, S-Soltero, V-Viudo, etc) y en el modelo de datos del data warehouse el estado civil se almacenará con números (1-Casado, 2-Soltero, 3-Viudo, etc), por lo cual sería necesario transformarlos La Carga de los datos en la base de datos del data warehouse Para todas las tareas anteriores nos apoyamos en GeneXus ENTORNO ANALÍTICO En el lado derecho ubicamos el Entorno Analítico que es el dominio de los usuarios, quienes utilizan herramientas como GXquery y Gxplorer para generar Consultas, Reportes, Análisis de Información y Minería de Datos. Fuente: The Data Warehousing Institute (www.dw-institute.com)

7 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI Componentes de una Solución de BI
OLTP Entorno Analítico Consultas Reportes Análisis Minería Modelar Extraer Limpiar Transformar Cargar DWH OLTP OLTP Entorno Data Warehousing Fuente: The Data Warehousing Institute (www.dw-institute.com)

8 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI Entorno Data Warehousing
Arquitectura del Data Warehouse Incremento 1 Incremento 2 Incremento 3 Incremento n Ajustar y adaptar Desarrollo Incremental Arquitectura Muchos de los expertos en Business Intelligence recomiendan trabajar en proyectos de 3 a 4 meses para cada nuevo incremento del Data Warehouse, esta estrategia permite a los desarrolladores ajustar y adaptar el sistema a la evolución de los requerimientos de los usuarios ya que con frecuencia los usuarios no saben que información requieren o cómo la quieren analizar hasta que la ven y empiezan a jugar con ella. Como pueden ver esta sugerencia de los expertos coincide con la manera en que GeneXus ha promovido desde su inicio encarar un proyecto, aplicando la Metodología de Desarrollo Incremental. Esta recomendación de los expertos también nos dice que no es necesario definir la Arquitectura de la Solución de Business Intelligence al 100% desde el inicio, en lugar de esto, la Arquitectura va evolucionando con las necesidades propias de cada incremento y de acuerdo a las necesidades que se vayan detectando en la operación de la Solución. Operación Fuente: The Data Warehousing Institute (www.dw-institute.com) Se recomienda que cada proyecto dure de 3 a 4 meses y produzca un valor importante para el negocio

9 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI Componentes de una Solución de BI
OLTP Modelar Extraer Limpiar Transformar Cargar Consultas Reportes Análisis Minería DWH OLTP OLTP Entorno Data Warehousing Entorno Analítico Fuente: The Data Warehousing Institute (www.dw-institute.com)

10 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI Entorno Analítico
Dominios del Análisis Táctico y Estratégico 75% REPORTES ¿Qué pasó? 20% ANALIZAR ¿Por qué pasó? 5% PREDECIR ¿Qué pasará? Datos Históricos (Data Warehouse) Sofisticación del Análisis y Herramientas Vamos a comentar ahora algo sobre el componente del lado derecho de la solución de BI, el Entorno Analítico… Mucha gente entiende como Business Inteligence únicamente a este entorno, esta percepción se debe al hecho de que los usuarios solo visualizan el Entorno Analítico ya que no necesariamente tienen acceso el Entorno de Data Warehousing. Sin embargo, como hemos visto hasta este momento, una solución de BI es más grande conceptual y arquitectónicamente que herramientas de consulta y reporteo. En esta figura se representan los dominios dentro de los cuales se mueven los usuarios para el Análisis de información necesario en la toma de decisiones Tácticas y Estratégicas, estos dominios se esquematizan como círculos que se interceptan debido a que hay usuarios que se mueven en diferentes dominios. Vamos a empezarlos a comentar de izquierda a derecha… REPORTES El 75% de los usuarios solo consultan reportes ya que únicamente necesitan saber ¿QUÉ PASO? ANALIZAR En el dominio de Análisis, califica el 20% de los usuarios, que corresponde a usuarios más experimentados en el manejo de herramientas de explotación de información que invierten una gran cantidad de tiempo en analizar las causas de varios problemas y tendencias del negocio, éstos usuarios están interesados en ¿POR QUÉ PASO? PREDECIR El dominio de Predicción, aglutina a actuarios, matemáticos y usuarios entrenados en métodos estadísticos, los cuales representan el 5% de los usuarios de una organización, sería en éste dominio donde más se utilizaría la minería de datos. La pregunta clave que buscan resolver estos usuarios es ¿QUÉ PASARÁ? Con lo anterior, se visualiza que es importante entregar la herramienta de explotación de información adecuada al usuario adecuado. Por ejemplo, si a un usuario que solo le interesa visualizar REPORTES le instalamos la más avanzada herramienta de minería de datos es muy probable que nunca utilice la solución porque la sienta muy complicada. Fuente: The Data Warehousing Institute (www.dw-institute.com) Decisiones Tácticas, siguiente semana o mes Decisiones Estratégicas, siguiente semestre o año

11 ENTENDIENDO UNA SOLUCIÓN BI Diferencias en el Diseño (OLTP vs BI)
Sistemas Transaccionales (OLTP) Solución de Business Intelligence (BI - OLAP) Automatizar el proceso Soportar la toma de decisiones Diseñado para ser eficiente - tiempos de respuesta Diseñado para ser efectivo - información deseada Estructura al negocio - cambia solo si lo hace el negocio Se adapta el negocio - para responder nuevas preguntas Reacciona a eventos Se anticipa a eventos Optimizado para transacciones Optimizado para consultas Uno de los errores que se cometen es no entender la diferencia entre un sistema transaccional (OLTP) y un sistema de Business Intelligence (BI), muchas empresas han experimentado problemas por diseñar una solución de BI como si se tratara de un Sistema Transaccional

12 10 ERRORES A EVITAR IDENTIFICANDO REQUERIMIENTOS DE SOLUCIONES BI
1. Omitir el levantamiento de requerimientos El equipo técnico no levanta requerimientos porque: Usuarios no saben lo que quieren porque no entienden los aspectos técnicos – IT desarrollo & mantto appls El equipo de IT piensa que sabe lo que el usuario necesita - reportes Una solución de BI sin la participación del negocio, se hace una solución de BI de IT que resuelve problemas de IT 2. Asumir que las definiciones son las mismas para toda la organización Los usuarios tienen múltiples definiciones para el mismo término – ventas totales Definir cada término desde la perspectiva del negocio – ejemplos positivos y negativos, pedir siempre definición de términos para detectar diferencias Pasemos ahora a revisar 10 errores que debemos evitar cuando estamos Identificando Requerimientos para una solución de Business Intelligence

13 10 ERRORES A EVITAR IDENTIFICANDO REQUERIMIENTOS DE SOLUCIONES BI…
3. Entrevistar a los usuarios incorrectos Se requiere información de todos los niveles de usuarios y grupos dentro de la organización - solución que de respuestas a toda la organización 4. Usar términos técnicos cuando se habla con usuarios El uso de términos técnicos puede dificultar el levantamiento de requerimientos Evitar discutir con los usuarios sobre temas técnicos – estructura de bd, diseño físico, herramientas de ETL, OLAP, etc. El equipo técnico se debe esforzar en formular preguntas de negocio y escuchar respuestas del mismo tipo

14 10 ERRORES A EVITAR IDENTIFICANDO REQUERIMIENTOS DE SOLUCIONES BI…
5. Fallar en la identificación de requerimientos y necesidades de información CRÍTICAS de los usuarios “Quiero todo” – no habrá otro proyecto (incremento), garantía de éxito Identificar el valor para el negocio de cada dato y el impacto de no tenerlo – “have to do” y “nice to have” 6. Fallar en la formalización de requerimientos y necesidades de información de los usuarios Definir y utilizar templates para el levantamiento de requerimientos – consolidar y analizar información, incrementos

15 10 ERRORES A EVITAR IDENTIFICANDO REQUERIMIENTOS DE SOLUCIONES BI…
7. Continuar el proyecto sin la validación de los requerimientos y necesidades de información Dar al usuario la oportunidad de revisar en “blanco y negro” los resultados del levantamiento de requerimientos – cambios, aclaraciones, omisiones, aprobación 8. No prepararse para las entrevistas con usuarios Fallar al definir al inicio el propósito de la entrevista No tener el control del desarrollo de la entrevista – sin script Desarrollar el conjunto de preguntas que se harán

16 10 ERRORES A EVITAR IDENTIFICANDO REQUERIMIENTOS DE SOLUCIONES BI
9. Entrevistas deficientes Tomar la primer respuesta de un usuario sin investigar más Permitir que se convierta en una sesión técnica de diseño en lugar de una sesión de levantamiento de requerimientos 10. Usar un método no interactivo de levantamiento de requerimientos Usar únicamente cuestionarios o encuestas para el levantamiento de requerimientos No hay interacción – clarificación No son completados – lo ven poco prioritario o importante Completar con una sesión de revisión de resultados

17 10 ERRORES A EVITAR IDENTIFICANDO REQUERIMIENTOS DE SOLUCIONES BI
Omitir el levantamiento de requerimientos Asumir que las definiciones son las mismas para toda la organización Entrevistar a los usuarios incorrectos Usar términos técnicos cuando se habla con usuarios Fallar en la identificación de requerimientos y necesidades de información críticas de los usuarios Fallar en la formalización de requerimientos y necesidades de información de los usuarios Continuar el proyecto sin la validación de los requerimientos y necesidades de información No prepararse para las entrevistas con usuarios Entrevistas deficientes Usar un método no interactivo de levantamiento de requerimientos

18 6 RECOMENDACIONES PARA UNA SOLUCIÓN BI EXITOSA
1. Establecer la visión y patrocinio La visión y el patrocinio debe venir de la alta dirección del negocio – al 100% El patrocinio jamás debe provenir del área de IT Haz de tu patrocinador un héroe 2. Evangelizar la visión Identificar los involucrados claves que pueden hacer fracasar al proyecto (activa o pasivamente) Explicar beneficios y que se espera de ellos No crear expectativas muy altas por el afán de evangelizar Estas son las recomendaciones que dan para una solución de BI exitosa ESTABLECER LA VISIÓN Podría parecer muy obvio, pero en muchas ocasiones se pasa por alto esta recomendación, se requiere un patrocinador que tenga una clara visión de cómo una solución de Business Intelligence puede apoyar las estrategias y al cumplimiento de los objetivos de la organización. Además hay que garantizar que nuestro patrocinador asuma total responsabilidad por el resultado del proyecto ya que de lo contrario cuando lleguen los momentos difíciles dejará de creer y apoyar la solución. La regla de oro sería hacer de nuestro patrocinador un héroe EVANGELIZAR LA VISIÓN Esta evangelización la debe realizar el patrocinador de la solución de BI, además debe identificar aquellos involucrados en el solución que pueden hacer fracasar al proyecto, ya sea por hacer algo o por dejarlo de hacer, y explicarles como se verán beneficiados. Una precaución que debe tener el evangelizador, es no crear expectativas muy altas que comprometan en exceso la solución

19 6 RECOMENDACIONES PARA UNA SOLUCIÓN BI EXITOSA
3. Priorizar portafolio de proyectos de BI Dividir la solución en varios proyectos, priorizarlos Ejecutar primero proyectos de alto valor para el negocio Establecer Comité de BI – negocio e IT, guiar, cambios prioridades 4. Conseguir recursos suficientes Más dinero no es una garantía de éxito Presupuesto vs. Alcance Reducido vs. Reducido Contratar y retener profesionales altamente experimentados y con las habilidades en BI PRIROIZAR PORTAFOLIO DE PROYECTOS DE BI Una vez definida la solución de Business Intelligence, se recomienda dividirla en varios proyectos para crear un portafolio, ordenarlo de mayor a menor valor para el negocio y ejecutarlos en ese orden, revisando periódicamente el portafolio para detectar cualquier cambio en la prioridad CONSEGUIR RECURSOS SUFICIENTES No solo es importante los recursos monetarios para el proyecto, sino que también es importante contratar y retener los recursos humanos que cuenten con la experiencia y capacitación adecuada.

20 6 RECOMENDACIONES PARA UNA SOLUCIÓN BI EXITOSA
5. Alinear a los usuarios y el equipo técnico Asegurar que el negocio y área de IT trabajen como un solo equipo - procesos, datos Equipo técnico con conocimiento del negocio - reuniones 6. Generar credibilidad en el sistema La más elegante y sofisticada solución de BI aporta muy poco valor al negocio si nadie la usa Hay pocas maneras de ganar la credibilidad en un sistema, pero cientos de formas de perderla ALINEAR A LOS USUARIOS Y EL EQUIPO TÉCNICO El alcance de una solución de BI puede requerir mucho tiempo para llevarlo a cabo, así es que es importante que los usuarios y el equipo técnico “hablen el mismo idioma” y esto se logra son sesiones de trabajo entre ambos grupos. GENERAR CREDIBILIDAD EN EL SISTEMA No por ser la última recomendación es la menos importante, ya que nuestro trabajo no termina al haber logrado instalar la solución de Business Intelligence dentro del plazo, presupuesto y alcance planeado, sino que debemos asegurarnos que los usuarios la utilicen y gane credibilidad

21 6 RECOMENDACIONES PARA UNA SOLUCIÓN BI EXITOSA
Establecer la visión y patrocinio Evangelizar la visión Priorizar portafolio de proyectos de BI Conseguir recursos suficientes Alinear al negocio y equipo técnico Generar credibilidad en el sistema Este sería un resumen de las recomendaciones para una solución de BI exitosa.

22 INDICADORES DE ÉXITO DE UNA SOLUCIÓN DE BI
Los siguientes tres atributos identifican a una solución de BI que entrega un valor importante al negocio ¿Mi solución de BI soporta procesos críticos del negocio que corren diariamente? ¿Mis usuarios consideran la solución de BI de misión crítica? (por ejemplo, reportan inmediatamente si el sistema está abajo) ¿En qué grado la solución de BI es utilizada para obtener información necesaria para las juntas de usuarios? Si respondieron afirmativamente a las tres preguntas… Felicidades!!! su solución de BI es todo un éxito En caso contrario, preocúpense porque su solución de Business Intelligence puede estar agonizando!!

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