Diferenciación de la competencia mediante BI de innovación

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1 Estudio Thought Leadership Paper de Forrester Consulting encargado por SAP Diferenciación de la competencia mediante BI de innovación Aprovechamiento máximo de las herramientas de BI, análisis y grandes datos existentes y emergentes Mayo de 2013

2 Índice Resumen del contenido... 2 La información es un diferenciador competitivo crucial... 4 La falta de agilidad es el principal obstáculo para ofrecer una BI eficaz... 5 Establecer un equilibrio entre el control y la agilidad resulta esencial para contar con unas bases de BI sólidas... 8 Las tecnologías innovadoras contribuyen a obtener el máximo valor de BI Recomendaciones clave Apéndice A: Metodología Apéndice B: Notas al pie , Forrester Research, Inc. Reservados todos los derechos. Queda estrictamente prohibida la reproducción no autorizada. La información se basa en los mejores recursos disponibles. Las opiniones reflejan los criterios en el momento de publicación y están sujetas a cambio. Forrester, Technographics, Forrester Wave, RoleView, TechRadar y Total Economic Impact son marcas de Forrester Research, Inc. Todas las demás marcas son propiedad de sus respectivas empresas. Para obtener más información, visite [1-M0XFQR] Acerca de Forrester Consulting Forrester Consulting ofrece asesoría independiente y objetiva basada en investigaciones para ayudar a los líderes a triunfar en sus empresas. Los servicios que ofrece Forrester Consulting abarcan desde cortas sesiones de definición de estrategia hasta proyectos personalizados y, además, le ponen en contacto directo con analistas de investigación que aplican sus conocimientos expertos a los desafíos empresariales específicos de su empresa. Para obtener más información, visite Página 1

3 Resumen del contenido El desafiante entorno económico mundial, los ciclos empresariales cada vez más reducidos y los grandes cambios en el panorama competitivo derivados del movimiento hacia la economía digital: no es preciso recordar que las empresas tienen que adaptarse rápidamente si desean sobrevivir en este nuevo mundo. También queda claro que los datos han pasado a ocupar un papel central como activo empresarial fundamental, no solo en aquellas empresas cuyo principal negocio se basa en la venta de contenido. Y lo que es más importante: existen indicios de que las nuevas maneras de aprovechar los datos tanto táctica como estratégicamente marcan cada vez más la diferencia entre los líderes y los rezagados. Solo el 17 % de las organizaciones considera que su entorno de BI tiene una gran madurez y menos de una de cada cinco empresas cree que sus proyectos de BI se han llevado a cabo con gran éxito en su mayor parte. Con frecuencia, las empresas utilizan únicamente cerca del 10 % de sus datos para llevar a cabo análisis y tomar decisiones. Sacar el mayor partido a los activos de datos corporativos no es algo que ocurra automáticamente. Los datos carecen de valor sin las tecnologías que facilitan su conversión en información significativa, proporcionada en el momento oportuno y que los profesionales en las empresas puedan utilizar como fundamento para tomar decisiones. Por una parte, son muchas las organizaciones que se sienten frenadas a consecuencia de unos procesos, una infraestructura y unas herramientas de Business Intelligence (BI, que significa "inteligencia empresarial") que ya no concuerdan con sus objetivos. Por la otra, existen empresas que, para alcanzar sus metas empresariales, aprovechan las innovaciones más recientes en tecnología de BI, como la visualización interactiva y los análisis de grandes datos. En febrero de 2013, SAP encargó a Forrester Consulting la investigación del modo en que las innovaciones en BI, en análisis y en grandes datos contribuyen a que las empresas logren el éxito de su negocio. Uno de los propósitos esenciales del estudio consistía en identificar aquello que diferencia a los líderes de los rezagados en lo que respecta al aprovechamiento de las tecnologías innovadoras de BI, análisis y grandes datos. Forrester realizó encuestas exhaustivas a 330 responsables de la toma de decisiones en materia de BI de organizaciones mundiales y descubrió una intensa correlación entre el éxito global de una empresa y la adopción de herramientas innovadoras de BI, análisis y grandes datos. Gracias a este documento, conocerá aquello que diferencia a las empresas líderes del resto en lo que se refiere al empleo de tecnologías innovadoras de BI y análisis, y sabrá los pasos que deberá tomar para mantenerse líder o unirse a sus filas. Conclusiones principales El estudio de Forrester ha arrojado cinco conclusiones principales: La mayoría de organizaciones considera los datos su activo estratégico fundamental. Las empresas reconocen que los datos son cruciales para dirigir el negocio de forma eficaz y eficiente, y la mayoría ve en la información un diferenciador competitivo. No obstante, mientras que la mayoría se considera regida por los datos, solo la mitad de ellas utiliza datos para fundamentar la mayor parte de sus decisiones, por lo que queda claro que existen grandes oportunidades de conseguir mayores ventajas empresariales. La madurez de BI y el rendimiento empresarial superior pueden estar ligados. Aunque no resulta sencillo demostrar las relaciones de causa y efecto, este estudio así como otra investigación de Forrester y otros estudios independientes ha desvelado la dependencia entre una madurez de BI y un rendimiento empresarial mayores, lo que queda constatado por un crecimiento superior año tras año. Las empresas con mejores resultados (aquellas que experimentan un crecimiento anual del 15 % o superior) también disfrutan de un mayor éxito de BI (consulte la figura 1). Página 2

4 Las nuevas funciones de BI pueden posicionar mejor a las empresas para enfrentarse a los desafíos actuales. Las tecnologías, como los análisis predictivos y las técnicas de grandes datos, permiten a las empresas aprovechar los volúmenes de datos cada vez más grandes y diversos, con frecuencia en tiempo real, para maximizar los beneficios empresariales. Las tecnologías de autoservicio y de visualización de datos favorecen aún más una toma de decisiones eficaz al facilitar el reconocimiento sencillo de modelos y poner las herramientas a disposición de aquellos que más las necesitan: los verdaderos encargados de la toma de decisiones. Es más probable que sean las organizaciones líderes quienes hagan uso de las tecnologías innovadoras. Aunque, de nuevo, no sea correcto especular acerca de la causa y el efecto, existen indicios claros de que las empresas con mejores resultados emplean con mucha más frecuencia las tecnologías innovadoras, como los análisis predictivos, los grandes datos, la visualización interactiva de datos y la informática en cloud. Además, es más probable que sean ellas quienes pongan herramientas de autoservicio a disposición de los usuarios finales. Los entornos de BI ágiles son fundamentales y deben sustentarse en unos cimientos sólidos. Las exigencias empresariales y los requisitos normativos actuales cambian con gran rapidez, por lo que se requiere tecnología que pueda seguir este ritmo. Cada vez más, las organizaciones reconocen en mayor medida la importancia de los entornos ágiles como requisito para garantizar que los datos adecuados se encuentran en las manos adecuadas en el momento adecuado. Una relación laboral positiva y constructiva entre el negocio y las TI contribuye a encontrar el equilibrio perfecto entre los controles y la flexibilidad. Figura 1 El éxito en BI suele equivaler al éxito empresarial Cuál es el éxito de sus iniciativas de BI habituales? Crecimiento del 15 % o superior Crecimiento entre cifras negativas y el 4 % Gran éxito en su mayor parte 9 % 35 % Éxito en su mayor parte 40 % 46 % Cierto éxito en su mayor parte 19 % 37 % Cierto fracaso en su mayor parte Fracaso en su mayor parte No sabe 3 % 4 % 1 % 2 % 5 % Base: 131 encargados de la toma de decisiones en materia de BI (79 empresas con un crecimiento entre cifras negativas y el 4 %; 52 empresas con un crecimiento del 15 % o superior) Fuente: Estudio realizado por Forrester Consulting encargado por SAP en abril de 2013 Página 3

5 La información es un diferenciador competitivo crucial El cambio constante es el nuevo concepto de normalidad en un mundo en el que las condiciones económicas desafiantes se añaden a las presiones a las que deben hacer frente los ejecutivos derivadas de un entorno cada vez más competitivo y en el que la rivalidad es más acusada. Para la mayoría de las empresas, ceñirse al statu quo no es una opción. Por si fuera necesario recordarlo, lo ha demostrado a la fuerza las numerosas marcas conocidas que han experimentado dificultades o incluso han quebrado en el último año, aproximadamente. Los responsables de la toma de decisiones de todos los ámbitos de la organización, con independencia de que ocupen cargos directivos u operativos, deben reaccionar investigando nuevas maneras de impulsar el rendimiento de la empresa al aumentar la rentabilidad, ampliar la cuota de mercado y aventajar a sus competidores (o mantenerse por delante de ellos). Muchos opinan que esto puede conllevar la aparición de empresas que no eran competidoras en el pasado, bien porque no existían, o bien porque se centraban en un negocio distinto. Para disponer de la capacidad de responder ante estas presiones competitivas, los responsables de la toma de decisiones no solo precisan datos, sino que precisan información que vaya más allá de los habituales números que indican el rendimiento de un negocio. De lo contrario, cómo sabrían cómo funciona su línea de producción, cómo marchan sus niveles de inventario o cómo se encuentra la cadena de suministros en un momento dado? Con cuánta antelación saben que algo no se desarrolla adecuadamente? Y, qué ocurre con las medidas de materia no económica que pueden repercutir en el rendimiento de la empresa, como la percepción de la marca, el comportamiento de los clientes y otras magnitudes que no forman parte de la contabilidad general? Por una parte, que los datos adecuados lleguen a las manos adecuadas, con fiabilidad y seguridad, habitualmente requiere una estrategia de gestión de la información que implique a toda la empresa. El desarrollo y la implementación de dicha estrategia no resulta sencillo, en especial, porque suele ser necesario traspasar los límites organizativos. Por otra parte, una estrategia de información eficaz reporta numerosas ventajas. Con independencia de que el objetivo sea disponer de la capacidad de resolver problemas permanentes o la identificación de nuevas fuentes de ingresos, proporcionar a los responsables de la toma de decisiones y a los expertos en la materia las herramientas adecuadas y ofrecerles acceso a los datos oportunos se considera un requisito cada vez más importante. A partir de este estudio y de otros relacionados, Forrester ha descubierto que las empresas que reconocen el valor de sus datos logran lo siguiente: Conseguir una gran cantidad de beneficios empresariales. Cuando, en nuestra encuesta, se consultó acerca del modo en que las empresas utilizan la información, el 75 % de los encuestados indicó que tratan la información como activo estratégico y el 70 % declaró que toman decisiones en función de la información. Estas organizaciones disfrutan de numerosas ventajas tangibles e intangibles, como una toma de decisiones empresariales más fundamentada, la supervisión del rendimiento de los procesos y la mejora de la satisfacción de los clientes. Al mismo tiempo, queda claro que aún existe un amplio espacio en el que disfrutar de mayores ventajas (consulte la figura 2). Conseguir ventajas empresariales tangibles como resultado. Es difícil establecer argumentos empresariales para financiar la BI. Aunque las ventajas intangibles sean fantásticas, se precisan argumentos más concretos para respaldar la idea. A pesar de que no resulta sencillo demostrar las relaciones de causa y efecto, en una reciente encuesta de Forrester, sí hemos constatado la correlación entre el mayor gasto en BI (el 11,9 % frente al 9,5 % del gasto total de TI) y un crecimiento empresarial mayor año tras año (más del 15 % frente a menos del 15 %). Una investigación independiente refuerza los resultados de Forrester: las empresas que adoptan una metodología de toma de decisiones guiada por los datos alcanzan unos resultados y una productividad entre el 5 y el 6 % superiores a los que cabría esperar, dadas las demás inversiones y el uso de TI. 1 Página 4

6 Aprovechar la información para mejorar los métodos existentes de hacer negocios o encontrar nuevos modelos empresariales. Al sacar el máximo partido a los datos de los que disponen, las empresas pueden valerse de ellos para perfeccionar el desarrollo de productos, los mensajes de marketing y los procesos con el objetivo de mantener su ventaja competitiva o ampliarla. Incluso aquellas amenazadas por la desintermediación pueden aprovecharse encontrando fuentes de valor emergentes a partir de los datos. También existen pruebas anecdóticas que indican que las empresas utilizan cada vez más los datos como "divisa" en las negociaciones de precios. El riesgo de sufrir una interrupción es tan elevado como aquel al que se enfrentaban las empresas cuando daban sus primeros pasos hacia la red: al igual que con el advenimiento del negocio electrónico (ebusiness), la agilidad de la información puede transformar el panorama empresarial, ya que todos disfrutarán de más oportunidades si son los primeros en dar el paso. Figura 2 Tratar los datos como un activo estratégico conlleva numerosas ventajas empresariales La implementación de la BI ha permitido a nuestra organización disfrutar de las siguientes ventajas: Tomar decisiones empresariales más fundamentadas Mejorar la calidad y la coherencia de los datos Mejorar la planificación del negocio Supervisar el rendimiento de los procesos Garantizar el cumplimiento y reducir los riesgos Mejorar la interacción con los clientes y la satisfacción de estos Mejorar y optimizar el rendimiento de los procesos 59 % 55 % 55 % 49 % 48 % 48 % 48 % Base: 330 responsables de la toma de decisiones en materia de BI que indicaron que su negocio se rige por los datos y utiliza la información como activo Fuente: Estudio realizado por Forrester Consulting encargado por SAP en abril de 2013 La falta de agilidad es el principal obstáculo para ofrecer una BI eficaz Ser consciente de lo que sucede en el negocio hace que BI sea precisa. Sin embargo, el éxito total en BI sigue estando fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones: aunque el 46 % de los encuestados considerara que sus iniciativas de BI tenían éxito en su mayor parte, solo el 19 % mencionó que tenían un gran éxito en su mayor parte. Por lo tanto, qué se esconde detrás de todo esto? Aunque los entornos de BI ampliables, potentes y repletos de funciones antes constituían un desafío, las herramientas y las técnicas actuales nos han permitido en gran medida enfrentarnos a ellos. La agilidad y la flexibilidad, sin embargo, son otras cuestiones, ya que solo el 25 % de los encuestados caracterizó su entorno de BI como de gran agilidad. La causa más probable la representan las tecnologías y las arquitecturas de BI de generaciones anteriores, que parecen presentar efectos secundarios graves: un atraso constante que atañe a las exigencias del negocio. Es un problema clásico del método FIFO (First In, First Out): las nuevas solicitudes de BI se incorporan con una frecuencia mayor que con la que se pueden abordar y satisfacer. He aquí algunos motivos: Página 5

7 El sistema de la arquitectura de BI sigue siendo demasiado complejo. En una empresa medianamente grande que trabaje en varias líneas empresariales en diversas regiones, el número de componentes que debe constituirse apresuradamente para crear soluciones de BI integrales, a veces, llega a ser de varias decenas. Rara vez, todos estos componentes proceden del mismo proveedor y, cuando es así, es muy probable que algunos de los componentes se hayan adquirido recientemente y no se hayan integrado a la perfección. Los desafíos de la integración aparecen por primera vez al tener que extraer, integrar, adecuar y juntar datos de decenas de fuentes de datos, cuando no miles. Después, incluso si un almacén de datos empresariales (EDW, del inglés Enterprise Data Warehouse) forma parte de la estrategia, esta visión nunca se materializa por completo. Por último, pero no menos importante, raro es el caso en el que una única herramienta de BI satisface todas las necesidades. Como resultado, las TI deben lidiar con la compatibilidad y la integración de diversas plataformas: el 49 % de los encuestados indicó que sus entornos de BI se basan en más de 10 plataformas diferentes, incluidos los sistemas de gestión de bases de datos (DBM); procedimientos de extracción, transformación y carga (ETL); BI; y la gestión de datos maestros (MDM). La implementación de BI exige el seguimiento de las prácticas recomendadas y basarse en las lecciones aprendidas. Aplicar las prácticas recomendadas y aprender de los errores cometidos en el pasado contribuyen en mayor medida a realizar implementaciones de BI exitosas que la tecnología y la arquitectura por sí solas por varios motivos. En primer lugar, las implementaciones y las arquitecturas de BI integrales requieren trabajos de integración coordinados de forma estrecha para reunir diversos componentes como la obtención de datos, la integración, el modelado, las mediciones, las consultas, los informes, los paneles, los portales y las alertas. En segundo lugar, definir los requisitos de BI futuros es difícil para todos, ya que el negocio y el panorama normativo pueden variar considerablemente en cualquier momento. Por último, nunca será sencillo llegar a un acuerdo sobre qué medidas son fundamentales y cómo deben definirse. Esta es la razón por la que se tardan años de experiencia en crear estrategias, procesos y aplicaciones de BI exitosos y, en muchos casos, desafortunadamente, también conlleva aprender de implementaciones fallidas. Las metas de las empresas y de los implicados en BI de TI no siempre coinciden. Los usuarios profesionales con toda la razón suelen centrarse en satisfacer las necesidades de sus clientes, como, por ejemplo, cerrar un acuerdo o dar salida a un producto. Las metas de TI, por el contrario, normalmente se expresan en términos más técnicos y, a menudo, se aíslan por completo de los objetivos establecidos para las líneas del negocio. Estandarizar y racionalizar las herramientas y las plataformas, con total seguridad, contribuye a mitigar los riesgos operativos. Asimismo, establecer unos cimientos tecnológicos firmes para el futuro es totalmente legítimo, pero estos objetivos pueden convertirse en obstáculos cuando no se corresponden con las exigencias del negocio. Las estructuras de respaldo de BI, con frecuencia, ya no satisfacen las necesidades. Incluso las organizaciones que han establecido centros de competencias de BI se encuentran con que, en muchos casos, estos centros ya no concuerdan con el objetivo en su forma actual. Habitualmente, se centran en las TI y en los proyectos, por lo que aplican metodologías que se ajustan bien a los requisitos de presentación de informes normativos o de declaración fiscal definidos con claridad, pero que, sencillamente, no satisfacen las necesidades de BI que cambian vertiginosamente y que presentan los responsables de la toma de decisiones de la actualidad. Todo ello unido a la velocidad del negocio y a las presiones competitivas crecientes, el desajuste de los objetivos entre las TI y las líneas del negocio deriva en la omisión de estándares empresariales para finalizar las tareas sin más. Por ejemplo, solo un tercio de los encuestados mencionó que los usuarios profesionales esperan a que se encuentren disponibles las aplicaciones empresariales nuevas o actualizadas. Los dos tercios restantes se toman la ley por su mano y crean sus propias aplicaciones con hojas de cálculo u otras herramientas de escritorio (consulte la figura 3). Las respuestas a esta encuesta también revelaron que los negocios y las TI poseen y utilizan aproximadamente el 40 % de los entornos de BI de forma independiente, con escasos puntos tangenciales en lo que respecta a la coordinación. Página 6

8 Figura 3 Los usuarios de los negocios recurren a sus propias alternativas cuando las TI se quedan atrás Qué porcentaje de sus aplicaciones de BI (informes y paneles) crean e implementan los usuarios profesionales por sí mismos? Crean sus propias aplicaciones con hojas de cálculo y otras aplicaciones basadas en escritorio 38 % Esperan a que las aplicaciones nuevas o actualizadas de la empresa estén disponibles 34 % Crean sus propias aplicaciones para satisfacer las necesidades inmediatas y, a continuación, cambian a las aplicaciones de la empresa cuando estas están disponibles 25 % Base: 330 responsables de la toma de decisiones en materia de BI (no se muestran las respuestas "No sabe" ni "Otros") Fuente: Estudio realizado por Forrester Consulting encargado por SAP en abril de 2013 En general, no se puede negar que los requisitos de BI cambian a un ritmo mucho más rápido que el que las TI pueden seguir. Incluso cuando se diseña y se implementa siguiendo las normas, una aplicación de BI puede quedarse obsoleta el mismo día de su lanzamiento. Incluso cuando el diseño, la creación y la implementación de una aplicación llevan semanas, puede resultar demasiado tiempo. Con independencia de que se trate de un suceso de fusiones y adquisiciones imprevisto, de una nueva amenaza competitiva, de una nueva estructura de gestión o de nuevos requisitos de presentación de informes normativos, existen infinidad de motivos por los que la vida de una aplicación de BI puede ser de días o semanas, en lugar de meses o años. Por esta razón, resulta fundamental disponer de un entorno de BI que presente agilidad en todos los sentidos: desarrollo de software de BI, organización de BI y tecnologías de BI. Es posible que también esto esté relacionado con el éxito empresarial. Aunque no sea correcto especular acerca de la causa y el efecto, conviene señalar que las empresas con mejores resultados participantes en la encuesta (con un crecimiento del 15 % o superior) manifestaron el predominio de los entornos de BI con gran agilidad (consulte la figura 4). Figura 4 Las organizaciones con mejores resultados disponen de los entornos de BI más ágiles Qué grado de agilidad, flexibilidad y adaptabilidad presenta su entorno de BI? Crecimiento del 15 % o superior Crecimiento entre cifras negativas y el 4 % Es muy ágil 13 % 42 % Porcentaje agregado 25 % Es ágil en cierto modo 38 % 53 % 53 % Es inflexible en cierto modo 13 % 23 % 16 % Es muy inflexible No sabe 2 % 6 % 4 % 5 % 3 % 4 % Base: 131 encargados de la toma de decisiones en materia de BI (79 empresas con un crecimiento entre cifras negativas y el 4 %; 52 empresas con un crecimiento del 15 % o superior) Fuente: Estudio realizado por Forrester Consulting encargado por SAP en abril de 2013 Página 7

9 Establecer un equilibrio entre el control y la agilidad resulta esencial para contar con unas bases de BI sólidas Una vez presentados los argumentos en favor de BI ágil, aún cabe destacar que "ágil" no es sinónimo de "ley de la jungla", es decir, no se puede llegar a una situación en la que cualquiera con el presupuesto y los conocimientos técnicos necesarios obtiene o crea sus propias soluciones de BI. Aparte de los posibles riesgos y los costes asociados a dicha metodología, esta última también refuerza los silos de datos existentes y crea nuevos: todo lo contrario de lo que se precisa en un entorno en el que, cada vez con mayor frecuencia, los responsables de la toma de decisiones precisan una perspectiva completa y en tiempo real de su negocio. Por otra parte, una arquitectura de BI completamente centralizada, aunque ofrezca ventajas evidentes, a menudo, se convierte en un entorno inflexible y ralentizado. Todas las solicitudes nuevas se someten a un procedimiento interminable de comités directivos, procesos de aprobación y otras trabas burocráticas. Asimismo, una metodología centralizada y demasiado rígida suele derivar en la situación exacta que se trata de controlar: los usuarios profesionales vuelven a recurrir a las hojas de cálculo o adquieren sus propias soluciones de BI de manos de los proveedores de TI. Dado que cada vez son más los presupuestos de TI que provienen de la línea de negocio, los departamentos de TI no disponen de la financiación adecuada para respaldar a toda la empresa y, con ello, incurren de forma constante en deudas técnicas. No obstante, esta situación no tiene por qué representar una desventaja, ya que, con la financiación empresarial adecuada e inversiones de TI en arquitecturas y herramientas emergentes y más ágiles, las empresas y las TI, en conjunto, pueden encontrar el equilibrio perfecto entre la dirección, la propiedad, la gestión, el control, la mitigación de los riesgos y la agilidad del negocio y de las TI. Las principales características de un entorno de prestación de BI eficaz son las siguientes: Garantizar el equilibro apropiado entre el control y la agilidad. La abundancia o la escasez de control o de agilidad pueden desatar el desastre. El desequilibrio entre el control y la agilidad puede manifestarse en forma de resultados ineficaces, como la dictadura o la anarquía; la combinación adecuada redundará en el objetivo más deseado: la democracia (consulte la figura 5). Considerar y abordar los riesgos inherentes a la agilidad. Las organizaciones no pueden ser más ágiles sin mitigar los riesgos intrínsecos y hacerlo al coste adecuado. Verificar que los tipos de información coinciden con los tipos de decisiones. Las decisiones que resultan fundamentales para el negocio, como calcular la cantidad de un producto que se debe pedir o decidir el compuesto que se debe seleccionar para el componente de un motor, deben tomarse con información fiable y que se pueda validar. Las decisiones de carácter secundario o accesorio para las operaciones cotidianas pueden tomarse a partir de fuentes desconocidas y cuya validez no siempre se compruebe. Asimismo, las organizaciones, cada vez con mayor frecuencia, combinan los datos internos validados con fuentes de datos externos, sin saber los controles de calidad de datos que ofrecen los proveedores terceros. Esto significa que no siempre es posible utilizar la fiabilidad de la información como criterio principal en el que basar o no las decisiones sobre un conjunto de datos particular; en el futuro, la evaluación que considere los riesgos y las recompensas tendrá la misma relevancia. Página 8

10 Maximizar la evolución del centro de competencia de BI (BICC) hacia un centro de soluciones de BI (BISC). Su cometido va más allá que el del tradicional centro de competencia de BI (BICC, del inglés Business Intelligence Competency Center), tal y como se resume en la definición de Forrester: el BISC es una "estructura organizativa permanente, física o virtual, que abarca todas las funciones y se acopla libremente para lograr flexibilidad y agilidad; además abarca el control y los procesos necesarios para prestar soluciones de BI satisfactorias o facilitar su prestación, y es la administradora y la protectora de las prácticas recomendadas de BI, así como el foro que las contiene" (consulte la figura 6). Mantener la separación entre la preparación de datos y su uso. La disposición del negocio a hacerse cargo de las capas de uso de los datos del sistema de BI es un requisito previo. Cuando existe, todos pueden centrarse en lo que mejor saben hacer: los profesionales de TI se mantienen a cargo de la manipulación de las capas de preparación de datos del sistema de BI, como la integración de los datos, los metadatos y el almacenamiento de datos. Al establecerse sobre esta base sólida, los profesionales empresariales crean sus propios informes, consultas ad hoc y paneles con herramientas que se han seleccionado en coordinación con las TI o de acuerdo con los estándares corporativos. Figura 5 El equilibrio entre el control y la agilidad de la BI Fuente: "Build An Agile BI Organization", Forrester Research, Inc., 25 de enero de 2013 Página 9

11 Figura 6 Centro de excelencia de BI con organizaciones de preparación de datos y de uso de datos independientes Fuente: "Build An Agile BI Organization", Forrester Research, Inc., 25 de enero de 2013 Página 10

12 Las tecnologías innovadoras contribuyen a obtener el máximo valor de BI Entre los últimos 18 y 24 meses, ha surgido un gran número de tecnologías y técnicas que van a desempeñar un papel muy importante en lo que se refiere a proporcionar a las organizaciones la agilidad y la flexibilidad que precisan para tomar decisiones en el momento oportuno, a partir de una idea lo Para nosotros, BI no es una tecnología, sino una capacidad empresarial. No podemos dedicarnos a retocar constantemente el funcionamiento ni a aplicar cambios para adaptarnos a los nuevos requisitos. Necesitamos tecnología que se adapte los nuevos requisitos instantáneamente. (líder de BI de una empresa de fabricación de productos de consumo de EE. UU.). más completa posible acerca del funcionamiento de la empresa, lo que ocurre con las transacciones de los clientes y las tendencias emergentes, entre otros muchos aspectos. Algunas de estas herramientas también se han diseñado específicamente para poner dicha información a disposición de aquellos que más la precisan en el momento en el que la precisan: los responsables de la toma de decisiones y los expertos en la materia. Lo cierto es que no todas estas tecnologías ni los principios subyacentes son nuevas. De hecho, algunas de ellas nos han acompañado durante mucho tiempo, ya sea el procesamiento masivo en paralelo o la visualización de datos. Lo que sí es una novedad es la combinación de innovación en lo que respecta al software, que permite que las herramientas sean más potentes y fáciles de utilizar, así como los avances en hardware que ofrecen una potencia informática de alto rendimiento a precios competitivos. Existen cinco innovaciones clave (consulte la figura 7). Figura 7 Cinco innovaciones clave Cinco innovaciones clave Herramientas de autoservicio Visualización interactiva Análisis predictivos Análisis de "grandes datos" Modelos de prestación basada en cloud Fuente: Forrester Research, Inc. Página 11

13 Herramientas de autoservicio. Estas herramientas se han diseñado para ayudar a las empresas a prestar sus servicios basándose en el principio organizativo de separar la preparación de los datos del uso de estos. Al permitir a los profesionales empresariales elaborar sus propios informes o consultas, y crear sus propios paneles, estos acaban con el largo ciclo que implica que los especialistas de BI realicen los informes. La razón es que, incluso cuando proporcionan las respuestas necesarias para empezar, habitualmente, se plantean más preguntas. Las herramientas de autoservicio no solo permiten a los profesionales empresariales y de BI evitar "Nuestros datos son demasiado complejos para las bases de datos relacionales, son demasiado extensos. Para nosotros, una transacción es un evento en un ensayo clínico de medicamentos. Piense en el número de atributos que tiene cada transacción. Altura y peso del paciente, edad, sexo, raza, grupo sanguíneo, color de ojos y de pelo, antecedentes clínicos (que, en sí mismos, tienen cientos de atributos), genética, estilo de vida... literalmente, miles. Las típicas herramientas de procesamiento analítico en línea que analizan, como máximo, algunas dimensiones a la vez no resultan de utilidad en este ámbito. Necesitamos funciones avanzadas de visualización de datos." (Directivo de TI de una empresa farmacéutica de EE. UU.). "Debemos conocer mejor aquello que anima a nuestros clientes a volver a adquirir nuestros productos, ya que nuestros índices de conversión son demasiado bajos." (Directivo de marketing sénior de una empresa de seguros de Europa). "Algunos de los desafíos a los que nos enfrentamos al trabajar con metodologías y tecnologías de BI tradicionales son que hay aspectos que se pierden entre los usuarios y las TI. Cuanto más se facilite el negocio con tecnologías de BI de autoservicio, menos aspectos se perderán." (Director de TI de una empresa fabricante de compuestos químicos de Australia). la dinámica de vaivén, que resulta frustrante y se antoja interminable, sino que también garantizan que los profesionales empresariales formulan las preguntas que desean, no las que el profesional de TI o BI entiende que han formulado. Visualización interactiva. La visualización de los datos, de una forma u otra, nos ha acompañado durante mucho tiempo y nadie puede negar que es mucho más sencillo y rápido extraer la información más crucial cuando los datos se presentan en un mapa de calor, o ver tendencias y detectar modelos cuando se muestran en un gráfico o en un mapa geográfico. No obstante, incluso la imagen más potente solo nos cuenta una parte de la historia. A menos que resulte posible analizar en profundidad los datos subyacentes directamente a partir de la visualización, su valor será limitado si el usuario tiene que emplear otras herramientas o interfaces hasta llegar al dato que se requiere para alcanzar la comprensión y obtener información en mayor profundidad. Asimismo, puede que los usuarios deseen cambiar sin problemas entre visualizaciones, ya que no siempre resulta evidente, por ejemplo, qué tipo de gráfico es el más adecuado para un conjunto de datos particular. Además, existen empresas que exigen herramientas de visualización de datos avanzadas como consecuencia de la complejidad de sus conjuntos de datos. Cada vez se satisface un mayor número de todas estas necesidades gracias a las nuevas herramientas y a las mejoras de las existentes que aparecen en el mercado de forma continua, lo que permite poner las funciones requeridas a disposición de los expertos en la materia. Análisis predictivos. La capacidad de predecir lo que puede ocurrir o es posible que ocurra a continuación es una capacidad cada vez más fundamental en el actual entorno empresarial competitivo que cambia a gran velocidad. Por ejemplo, en sectores como servicios, fabricación o extracción de materias primas, se pueden reducir los costes de mantenimiento y la inactividad gracias a la capacidad de predecir cuándo es probable que los equipos fallen. Los minoristas pueden mejorar la eficacia de sus campañas de marketing mediante los análisis predictivos; además, se puede reducir el índice de rotación en cualquier sector tomando las medidas adecuadas una vez identificados los clientes que es más probable que se pierdan. Los resultados de los pacientes pueden mejorarse al predecir qué medicamento es probable que sea más eficaz o tenga los peores efectos secundarios. La lista de posibles aplicaciones es interminable y se puede anticipar que las organizaciones que deciden no hacer uso de estas técnicas, probablemente, tengan que enfrentarse a una situación de desventaja competitiva más tarde o más temprano. Página 12

14 Análisis de "grandes datos". Es posible que esta área de la tecnología haya acaparado más titulares que cualquier otra en los últimos 18 meses, aproximadamente. En primer lugar, se encuentra el debate en torno a su definición. Con independencia de que se opte por las tres V (volumen, variedad y velocidad) o se añada una cuarta (variabilidad) o muchas más, en última instancia, la importancia de este aspecto es menor que Se aconseja prudencia: no todas las herramientas de análisis de grandes datos se pueden considerar de "tipo empresarial", ya que muchas se encuentran en fase experimental y no han madurado. "Conjunto de conocimientos, técnicas y tecnologías de tratamiento de datos en un nivel extremo con agilidad y asequibilidad." (Definición de Forrester). la del valor que las técnicas de análisis de grandes datos pueden ofrecer al negocio. Entre estas técnicas se incluyen las siguientes: el procesamiento masivo en paralelo; los sistemas de gestión de bases de datos específicos debi, por columnas o en memoria; análisis de datos desestructurados (por ejemplo, con extracción de entidades semánticas, procesamiento del lenguaje natural o similares), y los análisis de datos de flujo de baja latencia. Anteriormente, los elevados precios hacían que estas tecnologías no fueran asequibles para la mayoría de las organizaciones principales. Esta situación ha cambiado gracias a la emergencia de soluciones con precios competitivos que abordan una gran variedad de requisitos de tratamiento de datos y análisis, que no abarcan las funciones de los entornos de BI tradicionales. Las soluciones de grandes datos no las sustituirán, aunque, con mayor frecuencia, empezarán a constituirse como elemento integral del panorama de BI, en especial, porque cada vez más y más datos que resultan de importancia para los profesionales del negocio se encontrarán fuera de los sistemas de BI y de generación de informes existentes. Es cierto que también se han realizado afirmaciones exageradas sobre las tecnologías de grandes datos, pero es importante separar el grano de la paja: cuando se eligen con criterio, las herramientas de análisis de grandes datos pueden ofrecer ventajas empresariales grandiosas. Modelos de prestación basada en cloud. Entre ellos se incluye una gran cantidad de tecnologías y técnicas diferentes, algunas de las cuales están más establecidas que otras. Su cometido común es liberar recursos empresariales para dedicarlos a actividades de mayor importancia, así como ofrecer posiblemente una flexibilidad y una agilidad mayores ante los requisitos cambiantes, y una necesidad de gastar capital menor. La informática en cloud incluye lo siguiente: Servicios gestionados de un proveedor externo Alojamiento de aplicaciones de un proveedor externo Cloud pública Cloud privada Las empresas líderes hacen un mayor uso de tecnologías de BI innovadoras En este estudio, hemos investigado no solo la adopción de tecnologías de BI nuevas, sino también la relación existente entre la madurez de BI y el uso de las innovadoras tecnologías de BI señaladas anteriormente. Asimismo, hemos estudiado si existe alguna relación entre el rendimiento empresarial (expresado mediante un índice de crecimiento anual) y la implantación de tales tecnologías. Con ello, hemos descubierto lo siguiente: La madurez de BI y el uso de innovadoras tecnologías de BI guardan relación. Es mucho más probable que las empresas que consideran que sus entornos de BI son maduros o muy maduros hayan implementado herramientas de visualización interactiva de datos y hagan un mayor uso de los análisis predictivos, así como de las tecnologías de análisis de grandes datos. En estas organizaciones, el autoservicio también está muy extendido, ya que es más probable que los usuarios profesionales creen entre el 75 y el 100 % de sus informes y paneles por sí mismos. Además, existe una mayor disposición a adoptar modelos de prestación de BI alternativos, por ejemplo, servicios gestionados o aplicaciones alojadas por terceros, así como la tecnología de cloud (privada y pública). Página 13

15 Las organizaciones con mejores resultados utilizan modelos de prestación y tecnologías innovadoras de BI en mayor medida. Es más probable que las empresas cuyos beneficios crecen a un ritmo del 15 % o superior utilicen análisis predictivos, hayan desarrollado soluciones de visualización interactiva de datos y empleen técnicas de análisis de grandes datos. Además, presentan más disposición a aprovechar los modelos de prestación basada en cloud (consulte la figura 8). También es más probable que aquellas que se han decantado por los análisis de grandes datos hayan pasado a la fase de producción con sus proyectos en lugar de permanecer en la de creación de prototipos. El mayor uso del autoservicio de BI está relacionado con un rendimiento empresarial superior. Poner las herramientas adecuadas a disposición de los profesionales empresariales que precisan las respuestas ahorra tiempo y permite alejarse del riesgo de dejar aspectos importantes por el camino, como se describe en la sección anterior. Los resultados de la encuesta han revelado que casi todas las organizaciones han iniciado el trayecto hacia la delegación de la creación de informes y paneles en los usuarios finales. No obstante, existen diferencias notables entre las empresas en lo que respecta al grado de adopción, ya que son las empresas con mejores resultados las que utilizan herramientas de BI de autoservicio en mayor medida (consulte la figura 9). Figura 8 Las organizaciones con mejores resultados utilizan modelos de prestación y tecnologías innovadoras de BI en mayor medida Qué hace su organización? Crecimiento del 15 % o superior Crecimiento entre cifras negativas y el 4 % Aloja los entornos de gestión de la información empresarial y de BI fuera de las instalaciones (por ejemplo, mediante cloud privada o pública, servicios gestionados y alojamiento de aplicaciones). Utiliza diversos tipos de tecnologías de análisis de grandes datos (por ejemplo, almacenes de datos basados en procesamiento masivo en paralelo, en memoria, procesamiento del lenguaje natural, y análisis de datos de flujo de baja latencia). 77 % 82 % 98 % 96 % Utiliza análisis predictivos, como estadísticas avanzadas, extracción de datos y algoritmos de aprendizaje automático. 46 % 87 % Implementa soluciones de visualización interactiva (no estática) de datos como parte del entorno de BI. 41 % 75 % Base: 131 encargados de la toma de decisiones en materia de BI (79 empresas con un crecimiento entre cifras negativas y el 4 %; 52 empresas con un crecimiento del 15 % o superior) Fuente: Estudio realizado por Forrester Consulting encargado por SAP en abril de 2013 Página 14

16 Figura 9 El mayor uso del autoservicio de BI está relacionado con un rendimiento empresarial superior Qué porcentaje de sus aplicaciones de BI (informes y paneles) crean e implementan los usuarios profesionales por sí mismos? Crecimiento del 15 % o superior Crecimiento entre cifras negativas y el 4 % Del 90 al 100 % 4 % 19 % Del 75 al 89 % 6 % 23 % Del 50 al 74 % 9 % 23 % Del 25 al 49 % 17 % 28 % Del 10 al 24 % Menos del 10 % 8 % 8 % 24 % 25 % No sabe 2 % 4 % Base: 131 encargados de la toma de decisiones en materia de BI (79 empresas con un crecimiento entre cifras negativas y el 4 %; 52 empresas con un crecimiento del 15 % o superior) Fuente: Estudio realizado por Forrester Consulting encargado por SAP en abril de 2013 RECOMENDACIONES CLAVE En muchas organizaciones, se hace cada vez mayor el vacío que existe entre los datos a disposición de los profesionales empresariales de fuentes internas y externas y su capacidad para transformar los datos sin procesar en información, y utilizarlos y analizarlos para fundamentar las decisiones empresariales. Una de las causas principales de dicho vacío es que los entornos tecnológicos y las organizaciones de BI tradicionales, con frecuencia, no ofrecen respuestas flexibles a las exigencias del negocio en el momento oportuno, lo que, en muchos casos, deriva en proyectos de BI que no se ajustan a unos criterios y ven la luz por pura frustración. Con el fin de superar estas limitaciones y sacar el máximo partido a las tecnologías de BI nuevas y existentes, Forrester recomienda lo siguiente: Asegurarse que la relación que existe entre las TI y el negocio es buena y que los objetivos, las prioridades, las funciones y las responsabilidades están alineados. Muchas organizaciones siguen teniendo dificultades para aprovechar al máximo las implementaciones de BI existentes y las planificadas. Para superar este vacío, es esencial que exista una relación laboral constructiva entre la empresa y las TI. En los casos en los que dicha relación es tensa o se ha roto, empiece a pequeña escala. Si se encuentra en el bando de las TI, trate de identificar las victorias rápidas que se alinean con las prioridades de la empresa; si se encuentra en el bando de la empresa, invite a las TI a negociar y a mantener un diálogo en términos empresariales para comprender por qué sus necesidades no se ven satisfechas. Divida y vencerá. Delegue en las TI la preparación de los datos y las aplicaciones de BI fundamentales. Permita que la empresa se autoabastezca con sus propios requisitos de BI, en especial, en lo que respecta a las aplicaciones no esenciales. Este último ámbito es donde las tecnologías de BI innovadoras desempeñan un papel central. Cuanto mejor se alineen los objetivos y las responsabilidades entre la empresa y las TI, más fácil resultará justificar cualquier inversión que se precise para aprovechar las herramientas y las tecnologías más recientes. Página 15

17 Establecer un centro de soluciones de BI ágil (es decir, un centro de excelencia de BI [BI CoE], BICC) e impulsarlo con tecnologías innovadoras en fase experimental. Si ya dispone de un centro de excelencia de BI, estudie si le proporciona la flexibilidad y la agilidad que precisa para aprovechar BI al máximo. Esto implica asegurarse de que tanto los profesionales de TI como los empresariales están involucrados, de que la preparación de los datos es independiente de su uso y de que a los encargados de la toma de decisiones del negocio se les proporcionan herramientas de autoservicio, así como la ayuda de expertos en materia tecnológica. Por último, pero no por ello menos importante, deje espacio para los ensayos. Con independencia de que se lleven a cabo en "recintos" establecidos formalmente o liberando un determinado porcentaje del tiempo de los profesionales de BI e incluso profesionales empresariales para que prueben cosas nuevas, lo más importante es valorar las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías. Evitar bloquearse en proyectos extensos en fase experimental y en evaluaciones. En muchas ocasiones, no siempre quedan claras las ventajas que puede ofrecer una determinada tecnología. Por ello, es importante adoptar una metodología práctica para determinar el valor que puede reportar una tecnología concreta. Si no reporta ninguna, actúe con rapidez: recurra a una aplicación distinta o utilice una técnica o una herramienta diferentes. Uno de los clientes de Forrester, un banco minorista líder de EE. UU., experimentó satisfactoriamente con miles de campañas distintas basadas en segmentaciones de clientes y estructuras de precios diferentes cada mes. Las tecnologías de análisis innovadoras permiten al banco crear estas campañas de prueba de un modo tan rápido que le resulta más sencillo probar todas las posibilidades y comprobar cuál es la que funciona (la que genera más respuestas) en lugar de atormentarse para escoger las adecuadas con anterioridad. Clasificar los proyectos según su adaptación a las tecnologías innovadoras: buena o mala. No todos los requisitos se adaptan con la misma idoneidad a las soluciones tecnológicas emergentes. Defina tantos escenarios de aplicación de BI como sea preciso para su negocio y los requisitos normativos. Por ejemplo, va a tomar decisiones estratégicas, tácticas u operativas? Debe consultar los datos en tiempo real o los que extrae a final de mes son lo suficientemente adecuados? Con qué frecuencia cambian los requisitos? En qué medida las entidades externas (como autoridades reguladoras y socios) controlan sus procesos de BI? La información, rotundamente, debe tener una precisión del 100 % (incluso a expensas de dedicar más tiempo a la producción) o una respuesta lo "suficientemente buena", en el momento oportuno, es lo suficientemente buena? Establezca las aplicaciones de su generación anterior de tecnologías y herramientas innovadoras de BI, y elija la mejor herramienta para cada caso basándose en un modelo de riesgos y recompensas. Sacar el máximo partido a la tecnología contribuye a que los profesionales empresariales tomen mejores decisiones más rápidamente. Huelga decir que una plataforma tecnológica sólida y unos mecanismos de control potentes son requisitos previos para mitigar los riesgos y evitar situaciones de "basura entra, basura sale". En el supuesto de que se apliquen estos fundamentos, las empresas deben centrarse realmente en cómo aprovechar los datos de los que disponen con la mayor eficacia. Esto, a su vez, significa aumentar las carteras tecnológicas existentes con las herramientas que lo hacen posible, ya sean los análisis de grandes datos, la visualización avanzada o los análisis predictivos. Por último, la importancia de permitir a los profesionales empresariales descubrir y analizar por sí mismos los datos es mayúscula, ya que, al fin y al cabo, son los que mejor conocen los hilos que mueven el negocio. Forrester recomienda que los usuarios profesionales se encarguen de hasta del 80 % de la totalidad de las entregas de BI. Aunque este porcentaje sea inferior en ámbitos muy estructurados y regulados (por ejemplo, no se permiten informes ad hoc en los procesos de prácticas recomendadas de fabricación farmacéutica reguladas por la FDA), Forrester considera que, si los usuarios profesionales no se encargan de la mayoría de las entregas de BI, la lista de solicitudes de BI continuará aumentando y, en muy poco tiempo, será imposible gestionarla. Página 16

18 Apéndice A: Metodología En febrero de 2013, SAP encargó a Forrester Consulting la investigación del modo en que las innovaciones en BI, en análisis y en grandes datos contribuyen a que las empresas logren el éxito de su negocio. Forrester realizó encuestas exhaustivas a 330 responsables de la toma de decisiones en materia de BI de organizaciones mundiales y descubrió una intensa correlación entre el éxito global de una empresa y la adopción de herramientas innovadoras de BI, análisis y grandes datos. La encuesta se realizó en línea en América del Norte, Latinoamérica, Europa y Asia en marzo de Además, Forrester llevó a cabo tres entrevistas a usuarios de BI con el objeto de investigar la materia en profundidad. Apéndice B: Notas al pie 1 A partir de las respuestas de 460 usuarios de BI a la encuesta que hemos realizado recientemente, deducimos cierta correlación entre el mayor gasto en BI (el 11,9 % frente al 9,5 % del gasto total de TI) y un crecimiento empresarial mayor año tras año (más del 15 % frente a menos del 15 %). Fuente: Forrsights Strategy Spotlight: Business Intelligence And Big Data, cuarto trimestre de 2012, Forrester Research, Inc. Al utilizar los datos estadísticos sobre las prácticas empresariales y las inversiones en TI de 179 grandes empresas que cotizan en bolsa, los investigadores recientemente han constatado que las empresas que adoptan una metodología de toma de decisiones guiadas por los datos alcanzan unos resultados y una productividad entre el 5 y el 6 % superiores a los que cabría esperar, dadas las demás inversiones y el uso de TI. Fuente: Erik Brynjolfsson, Lorin M. Hitt y Heekyung Hellen Kim, "Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?" Social Science Research Network, 22 de abril de 2011 (http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id= ). Página 17

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