¿Cómo implementar con éxito una solución de Inteligencia de Negocios?

Presentación del tema: "¿Cómo implementar con éxito una solución de Inteligencia de Negocios?"— Transcripción de la presentación:

1 ¿Cómo implementar con éxito una solución de Inteligencia de Negocios?
6 Errores mas comunes y como resolverlos Daniel Chavez Flores Business Intelligence Leader 3M México

2 El campo de los sueños - Problema
IT construye el DWH sin tomar en cuenta requerimiento alguno del negocio Se crean cubos complejos, con muchas dimensiones, que es muy difícil manejar a los usuarios finales Algunas veces existen mas profesionales en la empresa implementando y soportando BI, que usuarios utilizando El mas punto mas critico para desarrollar una solución de BI efectiva es que el negocio reconozca necesidad de BI

3 El campo de los sueños - Solución
El nivel de compromiso y el patrocinio del proyecto por parte de la alta dirección La existencia de una visión estratégica y esquemas claros de las necesidades y objetivos de negocio son fundamentales Un líder con visión centrada en el negocio y buenas habilidades de comunicación es de vital importancia La arquitectura de BI es implantada por IT. Mas sin embargo la aplicación de BI es diseñada por los usuarios del negocio El establecimiento de un centro de competencia de Inteligencia de Negocios (BICC) es una opción para defender la adopción de BI por parte del negocio

4 BICC -Roles y Responsabilidades
DW / BI gerente Director de proyecto Negocios Líder de Proyecto Analista de sistemas de negocio Modelador de datos Arquitecto del Sistema Administrador de la base de datos OLAP Diseñador de Base de Datos ETL de desarrollo del sistema DW / BI Gestión de herramientas de desarrollo Desarrollador de aplicaciones de BI Mayordomo de datos gerente de seguridad Administrador de base de datos relacional OLAP DBA Compliance Manager Metadata Manager Analista de base de datos BI Portal Content Manager DW / BI Educador soporte a usuarios Kimball - The Data Warehouse Toolkit; 2nd Ed

5 Calentando el océano – Problema
Un error común que se comete en la construcción de BI es tratar de crear un gigante que cubre todos los aspectos del negocio DWH de la empresa toman mucho tiempo para ofrecer un valor y un costo mucho dinero  Las principales enseñanzas son más difícil de aplicar

6 Dividir el dinosaurio en lagartijas - Solución
Tener un objetivo claro, lograble en no mas 3 meses Implantación del “Datamart” en una escala razonable Al finalizar, obtener retroalimentación del aprendizaje significativo del proceso, con el fin de mejorar o rediseñar procesos de implantación futuros Beneficios La metodología es la misma, pero el alcance es mas manejable Se disminuye el riesgo en la implantación Se entregan beneficios en un corto plazo Solucionan un problema de negocio real rápidamente Son buen punto de venta para futuros proyectos

7 The Kimball Life Cycle Definición de Req. de Negocio
Carril de Infraestructura Diseño de Arquitectura Técnica Selección de Producto e Instalación Crecimiento Carril de Datos Planeación de Programa/ Proyecto Modelaje de Dimensiones Diseño Fisico Diseño & Desarrollo ETL Liberación Carril de Aplicación Diseño de Aplicación BI Desarrollo de Aplicación BI Mtto Administración del Programa/Proyecto

8 Justificación del presupuesto – El problema
Inclusive cuando se empieza un proyecto con un alcance muy pequeño, financiamiento es un problema Los proyectos continuamente fallan para lograr presupuestos para todos los aspectos, incluyendo hardware y entrenamiento La limpieza de datos siempre toma mas de lo esperado y absorbe una parte significativa del presupuesto

9 Justificación del presupuesto – Solución
Obtener el patrocinio por parte del negocio Hacer conciencia que un proyecto de BI es orientado a disminuir un riesgo, búsqueda de oportunidades, mas que cortar costos Considerar en el presupuesto de implantación, los costos de los siguientes conceptos Costo total de licencias Costo del personal staff asignado al proyecto(BICC) Infraestructura técnica Costos ocultos (Entrenamiento, soporte, actualizaciones, etc.)

10 Elección de la solución de BI
BICC debe evaluar y analizar las diferentes escenarios de implantación, basados 3 factores: Valor, Riesgo, y Velocidad No solo se debe considerar las especificaciones del proyecto actual, sino también una perspectiva a largo plazo La primera opción a evaluar debe de ser siempre la ofrecida por el proveedor del ERP Otros factores a considerar son un TCO razonable, compatibilidad con la infraestructura de IT, nivel de procesamiento, ergonomía del producto, posibilidades de adecuación

11 ‘Garbage in, Garbage out '– El Problema
Un dato puede estar mal de diferente maneras: Ausencia de datos Dato existe, pero esta en un rango no valido Dato se encuentra duplicado Dato no representa la situación real del negocio DHW probablemente sea la mejor manera para descubrir datos incorrectos Muchos datos incorrectos son obvios, pero algunos pueden caer en el DWH Arreglar los datos en el DWH no soluciona nada, si no se generan los mecanismos para evitar que introduzcan datos incorrectos en la fuente

12 ‘Garbage in, Garbage out '– La Solución
Identificar dentro de la organización un dueño único de la información, que sea el encargado de validar y corregir los datos Generar los controles necesarios para identificar y corregir los datos desde el sistema fuente Un factor de éxito consiste en transferir sólo los datos necesarios Identificar los campos en los cuales, un error podría causar una mala interpretación de la información Implementar un proceso de identificación de datos incorrectos, basado en criterios predefinidos antes de la carga del DWH Si el dato es critico, parar el proceso de carga, hasta que no se solucione el problema. Si el dato es no critico, asignarle un valor por defecto para que continúe la carga Cualquiera que sea el evento, se debe de guardar en una bitácora y tener un mecanismo de notificación al dueño

13 El fenómeno “Spreadmart”
Un Spreadmart es un datamart no regulado, no seguro, en manos de un usuario que regularmente lo construye utilizando herramientas como Excel o Access Riesgos Potenciales Conocimiento de la información se pierde, cuando el empleado deja la compañía o se cambia de puesto Múltiples “versiones de la verdad”, cuando diferentes personas aplican diferentes criterios para extraer información y cálculos, que derivan en diferentes conclusiones La información es manipulada de manera manual, por lo cual aumenta el riesgo cometer errores

14 El fenomeno “Spreadmart” - Solución
Impedimentos para integrar información al DWH Algunas personas pueden sentirse amenazados por los resultados del proyecto La información es poder: Algunas personas afirman que ciertos datos son de su propiedad y de nadie más tiene porque usarlos Soluciones Convertir Excel en un “BI viewer” mas que un “BI Tool” Minimizar el trabajo manual hecho en Excel , preformateando y precalculando los datos en el servidor de DWH Crear un repositorio con archivos de Excel base, para disminuir errores Prevenir el acumulamiento de información critica en hojas de calculo Crear una estrategia de administración del cambio en la cual todos las partes interesadas entiendan, acepten, adopten y sostengan el cambio necesario para soportar el proceso

15 El síndrome del “Shelfware”
Los datos son cuestionados La herramienta de BI no responde preguntas de negocio de uso frecuentes Se crean nichos con usuarios expertos La herramienta es muy difícil de utilizar No hay proceso de iteración entre la ejecución del negocio y la funcionalidad de la herramienta de BI

16 El síndrome del “Shelfware”- Solución
Durante todo el proceso del proyecto, no se debe perder de vista quien será el usuario final de la herramienta Se debe de generar una estrategia de entrega de reportes para cada tipo de usuario De manera paralela a la implantación de la arquitectura de BI, se deberá trabajar en el proceso que soportará la toma de decisiones Se debe de refrendar el patrocinio del proyecto por parte de la alta dirección Al momento de liberar, se debe poner atención en los siguientes acciones: Promoción, Entrenamiento, Mantenimiento, Mejora del proyecto existente

17 Report Delivery Strategy
3M HR Template v Report Delivery Strategy Specific Goals Concrete Measures Latency Requirements Data Delivery Technology Top Management Long-Term Goals Highly Summarized KPIs Monthly Dashboard QlikView Decisions Makers Short-Term Goals Summarized Data with Drilldown Weekly-Monthly Standard OLAP Reports/Data Mining Excel 2007/Reporting Services Business Information Analyst Day-To-Day Operational Goals Detail-level Data Hourly-Daily Standard OLTP Reports/Ad Hoc Queries Reporting Services

18 Proceso de toma de decisiones
Datos Competencia BI Mejora en la toma de decisiones Ejecución del negocio Operacional Analisis Acción Iteracción Colaboración

19 KPIs Implantación Estrategia BI
Gerentes y analistas tienen acceso directo a los datos, nunca discuten si los números son exactos Usuarios pasan el tiempo analizando los datos y la comprensión de sus implicaciones en lugar de recopilar y dar formato a los datos Gerentes se centran en mejorar los procesos y los resultados de la empresariales, no recolectando datos de PC, informes y ERP Una hipótesis puede ser rápidamente analizada y comprobada, sin mucha preparación manual Los datos se administran desde una perspectiva de toda la empresa a lo largo de su ciclo de vida Davenport & Harris (2007) The Architecture of Business Intelligence

20 KPIs Implantación Estrategia BI – Parte 2
La compañía administra los datos como un recurso estratégico de la empresa en todas las iniciativas de negocios La cadena de abastecimiento se basa en pronósticos que se han desarrollado utilizando un conjunto coherente de datos Los procesos de decisión de misión crítica y de alto volumen de información son altamente automatizados e integrados Es una practica común el compartir información entre la empresa y sus clientes y proveedores de manera bireccional Informes y análisis integran y sintetizan información de muchas fuentes Davenport & Harris (2007) The Architecture of Business Intelligence

21 Conclusiones El compromiso de la alta dirección de la iniciativa es fundamental Empieza en pequeño y apalanca el éxito La arquitectura de BI es implantada por IT. Mas sin embargo la aplicación de BI es diseñada y liderada por los usuarios del negocio Se debe crear un proceso que soportará la toma de decisiones El aseguramiento de la calidad de datos es el proceso que mas demanda tiempo, gente y dinero dentro del proyecto Se debe de considerar diferentes tipos de herramientas para cada uno de los tipos de usuario Crear una estrategia de administración del cambio BI es un “Living Artifact”, el tiempo de vida y actualización de la herramienta esta en función de las necesidades del negocio, mas que en una obsolescencia tecnológica

22 PREGUNTAS y respuestas