El camino por delante. Un mapa de carretera práctico para el escalamiento de su cultura analítica.

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1 El camino por delante. Un mapa de carretera práctico para el escalamiento de su cultura analítica.

2 2 Índice El cambio no está en camino. Ha llegado...3 El nuevo camino...4 El viejo camino...4 El impulso es la nueva tecnología...5 La barrera es el proceso...6 Cómo aplicar principios ágiles al análisis...8 El camino por delante...9 Definición rápida de prototipos...10 Un papel claro en términos de habilitación para el sector de TI...10 Flujo de trabajo...10 Equipos capacitados...10 Cómo administrar el cambio para lograr una cultura analítica...11 Conclusión...11 Su próximo paso...12

3 3 El cambio no está en camino. Ha llegado. Cualquiera en el ámbito de los datos conoce los indicios. La cantidad y variedad de datos hace que el concepto de los almacenes de datos únicos se vuelva obsoleto, aun cuando muchas empresas todavía se esfuerzan por crear su primer almacén de datos. Los usuarios profesionales, adaptados a tecnologías de uso sencillo para consumidores, exigen la capacidad de trabajar de manera directa con sus datos. Existen tecnologías que permiten la interactividad y manipulación de datos de maneras inimaginables hace unos años. A primera vista, este cambio parece amenazador, aun fuera de control. No es necesario que lo sea. De hecho, puede reducir la carga de trabajo aplastante de las solicitudes de los dashboards para que el sector de TI pueda concentrarse en asuntos importantes y estratégicos. Esto eleva al sector de TI del nivel de fábrica de dashboards al de arquitecto y administrador de los recursos de la empresa. Además, libera a los usuarios profesionales del ciclo lento e inútil de las solicitudes de cambios y respuestas. El análisis de autoservicio puede generar enormes dividendos en términos de negocios y empleados, y al mismo tiempo proteger recursos de datos y proporcionar la mejor fuente de elementos verídicos fuera de la empresa. Pero aun con nuevas tecnologías que potencian a los usuarios profesionales, las empresas a veces fracasan en sus estrategias analíticas. Los nuevos enfoques exigen una nueva metodología. Buscamos métodos de desarrollo e implementación ágiles comprobados que se adapten al ritmo de los requisitos cambiantes. Buscamos una metodología que permita al sector de TI y a los negocios funcionar como socios. Buscamos un proceso más ligero que permita a las personas ejercitar su creatividad y curiosidad naturales. Esto es Tableau Drive: una metodología que se apoya en métodos ágiles y recibe información de las empresas con mayor conciencia analítica del mundo.

4 4 El nuevo camino Facebook es una empresa que ha logrado adoptar el análisis de manera masiva. En Facebook, los empleados intentan informar cada decisión con datos. Los profesionales de los negocios tienen la responsabilidad de realizar análisis. El sector de TI tiene la responsabilidad de administrar y proteger los datos. Cada equipo respeta lo que el otro aporta. Ambos optimizan la capacidad de Facebook para responder preguntas y, al hacerlo, suman un enorme valor comercial. Namit RaiSurana, Administrador de productos de Facebook, dice que jamás se depende de nosotros para responder estas preguntas. Los usuarios pueden descubrir por sí mismos lo que sus datos tienen para ofrecer. Estamos acercando Tableau a toda la empresa, afirmó. Los dashboards de inteligencia de negocios son posibles sin necesidad de dedicar semanas a la programación. Esto se vuelve posible a través de lo que los usuarios no ven: las fuentes de datos configuradas y administradas por el sector de TI. Este es un concepto clave: para aprovechar al máximo una estrategia de análisis de autoservicio, se necesitan datos altamente utilizables y de acceso sencillo. Las mejores implementaciones de análisis involucran dashboards, creados por usuarios, que se ejecutan con infraestructuras administradas mediante TI. El viejo camino En las organizaciones, las personas tradicionalmente han accedido a los datos a través de informes estáticos de aplicaciones empresariales y plataformas de inteligencia de negocios cuyo mantenimiento ha estado a cargo de departamentos de TI. Estos sistemas, diseñados y desarrollados mayormente en la década de 1990, son en general pesados, complejos, inflexibles y costosos. Como resultado, los usuarios profesionales se ven forzados a depender de recursos especializados para operarlos, modificarlos y mantenerlos. Esto genera una división entre los usuarios que buscan información y los especialistas que carecen de contexto de negocios. Esta división limita la utilidad de estos sistemas heredados. Debido a que la mayoría de los usuarios profesionales carecen de tiempo y capacidad para superar la división, simplemente no utilizaron los sistemas analíticos proporcionados por sus empresas. Como resultado, muchos trabajadores de la información actualmente confían en las hojas de cálculo como su herramienta analítica principal. Una gran parte de esto tuvo que ver con un fracaso de la tecnología y otra gran parte con el fracaso de los procesos.

5 5 El impulso es la nueva tecnología Una nueva generación de productos de inteligencia de negocios ha surgido para respaldar al inquisitivo trabajador de la información en tiempo real. Estos productos tienen interfaces de interacción directa optimizadas que simplifican la perspectiva cambiante y proporcionan respuesta inmediata al usuario. Sin capacitación especializada, los trabajadores de la información pueden ser parte de ciclos interactivos e iterativos de preguntas y respuestas. Esta tecnología tiene varias características claves: Fácil de usar. Como lo comprobó la primera generación de sistemas analíticos, las herramientas difíciles de usar simplemente no serán adoptadas por la mayoría de los trabajadores de la información. Para que los datos lleguen a manos de personas que toman decisiones se necesita una experiencia de usuario que no solo incluya facilidad de uso, sino también un factor entretenido y atractivo. Rápida. Los ingenieros de Google descubrieron que las visitas a un sitio web disminuirán aun cuando la carga de este demore 250 ms más que en el caso de un competidor. La velocidad importa en cualquier contexto, lo demuestra la investigación. Cuatro de cada cinco usuarios en línea desistirán al intentar ver un video que se interrumpa al cargarse¹. La exigencia ha aumentado. Potente. El software de productividad personal permite que los usuarios obtengan lo que desean sin recurrir a un intermediario. Los usuarios han experimentado esto con software de procesamiento de texto, creación de elementos web y, recientemente, producción de video. Buscan el mismo nivel de potencia al trabajar con datos. Visual. Los usuarios están descubriendo que trabajar con datos aumenta en términos visuales la velocidad y calidad de la búsqueda de información. A medida que los volúmenes de datos continúan aumentando, las representaciones visuales se vuelven más importantes. Los usuarios profesionales conocen las preguntas que deben hacer y la manera de interpretar los resultados. Sin embargo, es posible que no sepan si el sistema es escalable o seguro y que no se interesen por ello. Comienzan a interesarse cuando el rendimiento pierde terreno o la información confidencial se ve comprometida. El análisis de autoservicio funciona cuando los usuarios profesionales pueden responder preguntas de negocios y el sector de TI puede garantizar rendimiento, seguridad e integridad de datos. ¹ html?pagewanted=all&_r=0

6 6 La barrera es el proceso Permitir que las personas analicen sus propios datos ha dejado de ser una tendencia para convertirse en una norma. La mayoría de los departamentos de TI están de acuerdo en que el autoservicio es un enfoque superior, y abandonar el negocio de la redacción de informes es motivo de gran felicidad para ellos. Sin embargo, el sector de TI desea tener el control de aspectos críticos del sistema, como la escalabilidad, la seguridad y la gestión. Y debería tenerlo. Pero los modelos de implementación tradicionales se centraban únicamente en el papel de la TI y suponían un papel para el negocio únicamente al principio, en la etapa de requisitos. Esto puso efectivamente al sector de TI a cargo de cualquier cambio en los requisitos o la evolución del negocio, y excluyó al negocio. La mayoría de los modelos de implementación de software, incluidos los que se utilizan para inteligencia de negocios, se han basado en el método de desarrollo de software de cascada o versión de serie. Cabe dejar en claro que, con tiempo y requisitos reconocidos, el desarrollo de software de versión de serie o cascada puede funcionar bien. Requisitos Plan Desarrollar Prueba Aceptación de los usuarios Producción La ejecución impecable de metodologías de cascada ha garantizado calidad y ha salvado vidas en proyectos civiles y militares complejos. Por dar un ejemplo, durante más de una década el proyecto Onboard Shuttle se llevó adelante en el nivel 5 de modelo de madurez de capacidad, con líneas de código² y 1,7 millones de líneas adicionales de herramientas de aplicaciones de software de vuelo. El software controlaba cada aspecto de un vuelo, incluidos el despegue, el secuenciamiento de la propulsión, el regreso al sitio del lanzamiento (ante una cancelación), la desactivación de los motores principales, la separación de tanques, las operaciones en órbita, la entrada, la administración de energía, la aproximación y el aterrizaje. Todo esto se logró con una metodología de cascada. Sin embargo, el método de cascada no siempre funciona. ² Bill Curtis et al. The Capability Maturity Model: Guidelines for Improving the Software Process

7 7 En 1997, Edward Yourdon escribió un libro titulado Death March: The Complete Software Developer s Guide to Surviving Mission Impossible Projects, en el que se expresaron el miedo y la angustia emocional asociados con el cumplimiento de cada objetivo en negocios de ritmo rápido con metodologías de software tradicionales. Observó que en las décadas de 1970 y 1980 no era poco común que un proyecto demorara entre 3 y 5 años desde el inicio hasta la implementación a escala completa. En la década de 1990, las tecnologías 4GL y de cliente-servidor permitieron comprimir proyectos de dimensiones considerables en el ciclo de presupuestos anuales. Hacia fines de esta década, los proyectos de 7 años que se habían convertido en proyectos de 7 meses alcanzaban la etapa de producción en 7 semanas. Se crearon y conquistaron metodologías más ligeras con las que se comprimió el ciclo tradicional. Estos enfoques, llamados enfoques de desarrollo ágil, tuvieron muchas similitudes. En el modelo viejo, los desarrolladores y las empresas negociaban un contrato de trabajo y, hasta que el código era completo y se lanzaba una versión para la aceptación por parte de los usuarios, la empresa acordaba no cambiar los requisitos a cambio de obtener todo lo que el sector de desarrollo acordaba hacer. En los nuevos modelos, los proyectos grandes se dividieron en etapas más pequeñas y rápidas. Los requisitos fueron menos formales y más flexibles, y los desarrolladores tuvieron libertad para aplicar modificaciones o mejoras. Los equipos de negocios (desarrollo y documentación), pruebas y lanzamiento se involucraron de manera continua y colaborativa. Se lanzaron versiones funcionales de manera continua. Ciclos más rápidos y cortos redujeron los tiempos de los fracasos y los éxitos, aunque no hicieron posibles hitos de carácter a todo o nada que a menudo resultaron obsoletos en el momento en que se desarrollaron.

8 8 Cómo aplicar principios ágiles al análisis Los enfoques ágiles pueden reducirse en gran medida al acortamiento y a la flexibilización de los ciclos de cascadas clásicos. Estos ciclos, o carreras, luego se posicionan estrechamente en torno a la experiencia en la materia central. Los principios rectores de los métodos ágiles son los siguientes: Plan Las personas están por encima de los procesos y las herramientas Producción Asunto Experto (Requisitos) Desarrollar El software de trabajo está por encima de la documentación abarcadora La colaboración está por encima del cumplimiento con los requisitos La respuesta al cambio está por encima del seguimiento de un plan Aceptación de los usuarios Prueba En un proceso ágil, la documentación exhaustiva de requisitos casi no tiene beneficio. Los requisitos son mucho más flexibles, y su modificación demanda horas o días, no meses. Esto permite una mayor retroalimentación en el proceso en etapas más tempranas, lo que proporciona un resultado mucho más eficaz. Esta es la idea que hay detrás de Tableau Drive. Tableau Drive es una metodología de inteligencia de negocios que se apoya en métodos ágiles y recibe información de las empresas con mayor conciencia analítica del mundo. Con Tableau Drive, los negocios y el sector de TI se adueñan en conjunto de la plataforma analítica. Existe una división del trabajo que juega a favor de los intereses y las virtudes de cada uno. También existe la oportunidad de evolucionar y crecer de manera continua, aun en la escala de una implementación empresarial. Esto es lo contrario al estado de la inteligencia de negocios en muchas organizaciones, en las que se obtienen informes tras muchas etapas de desarrollo rígidas y, a menudo, una vez finalizado su período de utilidad. La adopción de Tableau Drive aporta más de un mejor análisis. También da sustento a un negocio más rápido y flexible. Piense en la manera en que las relaciones cambiaron cuando la correspondencia postal fue reemplazada por el servicio telefónico. De qué manera cambiaron los negocios cuando el correo electrónico reemplazó al correo interdepartamental en sobre? Se aceleró el ritmo de los proyectos y se eliminaron las ineficiencias (impresión, localización de sobres, entrega entre oficinas), lo que facilitó y agilizó la iteración de ideas. Se redujo en gran medida la carga para los trabajadores de las oficinas, la cual se reemplazó por la posibilidad de colaborar con colegas de trabajo de maneras más atrayentes y, finalmente, más productivas. Esta es la promesa de Tableau Drive: que un mejor sistema de análisis pueda conducir a un cambio fundamental en la cultura de una organización.

9 9 El camino por delante Los usuarios profesionales están abrigando expectativas y desarrollando la experiencia para el análisis de datos por cuenta propia. El modelo de desarrollo de cascada, que se apoya en estrictos requisitos anticipados y funciona a velocidad glacial, a menudo ha fallado: los departamentos de TI con recursos exigidos al máximo no pueden crear lo que el negocio desea cuando no tiene conocimiento de todas las preguntas que deseará formular. La tecnología de Drive toma el proceso iterativo de la creación de análisis y pone a su alrededor una estructura para sustentar una implementación empresarial ágil. En la etapa de descubrimiento, el negocio y el sector de TI se unen para describir una visión para su proceso. La definición de prototipos comienza de inmediato, con los datos que estén disponibles, sin importar cuán carente de estética sea. El aprendizaje de la definición de prototipos sirve como contribución en la etapa de base-creación, en la cual el sector de TI crea recursos de datos a nivel empresarial, se desarrollan programas de capacitación y se produce la conquista del sistema por parte de los usuarios profesionales, aplicando resultados de la definición de prototipos. Si la base se ha construido de manera eficiente, la organización se encuentra en condiciones de habilitar muchos grupos y usuarios nuevos. Tableau Drive describe un plan para hacer posible el autoservicio a nivel empresarial. Sus fundamentos son: Plan Develop Production Subject Matter Expert User Acceptance Test Descubrimiento Definición de prototipos Creación de bases Escalamiento horizontal

10 10 Definición rápida de prototipos Los usuarios profesionales tienen la capacidad de analizar datos donde y como les sea posible, y de comenzar de inmediato con los datos que tengan a mano. La definición de prototipos ya no es una actividad solitaria que se excluye una vez iniciado el proyecto real. Proporciona información sobre la manera de crear fuentes de datos y capacitar a nuevos usuarios profesionales. A su vez, aspecto importante, los resultados de la definición de prototipos son productos analíticos útiles en sí mismos. Un papel claro en términos de habilitación para el sector de TI En Tableau Drive, el sector de TI se adueña de la infraestructura que hace posible el análisis de autoservicio. Los sistemas deben estar bajo el control del sector de TI, el cual los administrará para proteger la seguridad de datos, la integridad y la divulgación de información precisa. El sector de TI tendrá la responsabilidad de definir fuentes de datos de producción, documentar diccionarios de datos y actuar como parte esencial del Centro de excelencia de análisis. Debe incluirse en la discusión lo más temprano posible, idealmente en la etapa de descubrimiento, y debe estar entre los aspectos principales en un debate sobre temas como la gestión. Flujo de trabajo El sector de TI debe crear un área de pruebas que permita a los analistas de negocios realizar consultas y colaborar en grupos pequeños por cuenta propia y sin supervisión. El sector de TI supervisará el proceso por el cual los informes (o libros de trabajo) se certifican y promocionan desde el área de pruebas hasta la producción. Equipos capacitados El sector de TI trabajará como parte de equipos con los siguientes conjuntos de capacidades: Comprensión de los datos Comprensión del software Comprensión del negocio No existen tallas correctas o incorrectas para un equipo, pero la medida de prueba para su conformación será la capacidad de analizar e interpretar datos en tiempo real. A veces los consultores deberán aumentar los equipos a medida que los usuarios profesionales lo hagan.

11 11 Cómo administrar el cambio para lograr una cultura analítica Fomentar una cultura de creatividad en la cual los usuarios busquen la claridad es una misión que va mucho más allá de los límites de la caja de un producto de software. Para la toma de decisiones mediante datos se requiere respaldo programático en toda la organización. El sector de TI, como portadora definitiva de la solución analítica, se interesa por (y tiene capacidad para) fomentar el uso inteligente del análisis de una manera que impulse el negocio hacia adelante. En última instancia, Tableau Drive da al sector de TI un papel de diseño estratégico. El sector de TI fabrica el automóvil, el negocio lo conduce. Deben trabajar en conjunto para avanzar de manera rápida y segura. Tableau Drive, en su esencia, constituye un ejercicio de administración de cambios. Si su organización encuentra impedimentos graves para realizar cambios (por ejemplo, un conflicto entre departamentos de negocios y el sector de TI, o una aversión intrínseca respecto del suministro de datos a usuarios profesionales), debería realizar un plan para tratar esos problemas en etapas tempranas en el proceso. Como parte del proceso de Drive, los equipos deberían reunirse y ponerse de acuerdo respecto de un enunciado de objetivos. Hacer que los sectores de negocios y TI se pongan de acuerdo respecto de un enunciado de objetivos es un requisito fundamental para crear una cultura analítica. A continuación se proporciona una sugerencia que puede modificarse para según las necesidades de diferentes organizaciones. Declaración de objetivos: ejemplo Estamos comprometidos con llevar adelante un negocio más inteligente. Para hacer esto, necesitamos dar a los integrantes de la organización la facultad de formular y responder sus propias preguntas. Esto significará que cada persona podrá tomar mejores decisiones todos los días. El equipo de Drive iniciará este proceso de cambio creando estructuras de datos e informes para responder las preguntas que nos apremian hoy. Nuestro enfoque será ágil. Esto puede involucrar la modificación de estructuras de datos, la creación de nuevas estructuras de datos o la realización de nuevas funciones de ETL para proporcionar datos limpios y utilizables. El equipo también tiene la misión de hacer posible que la organización responda a las presiones apremiantes del futuro. Haremos esto brindando una plataforma para que desde el negocio se explore, desarrolle y comparta información con otros. El empleo de la plataforma, desde la búsqueda de fuentes de datos hasta la publicación y el uso compartido de contenido, responderá a las pautas de autoservicio en la medida de lo posible. Drive ofrece una visión del aspecto que tiene una organización con capacidad analítica, y del camino para alcanzarla. Demanda apertura y voluntad de cambio.

12 12 Su próximo paso Este documento muestra la visión de una organización con capacidad analítica. El manual de Drive es un documento abarcador sobre prácticas recomendadas en el que se describen los pasos que deben seguirse en una implementación empresarial del análisis. Puede servirle como guía. Si su organización está lista para avanzar, le recomendamos leer el documento como siguiente paso.

13 13 Acerca de Tableau Tableau Software ayuda a las personas para que vean y comprendan datos. Tableau ayuda a todas las personas a analizar, visualizar y compartir información rápidamente. Más de cuentas de clientes obtienen resultados rápidos con Tableau en la oficina o en cualquier otro lugar. Además, miles de personas usan Tableau Public para compartir datos en blogs y sitios web. Vea la forma en que Tableau puede ayudarlo al descargar la prueba gratuita en Recursos adicionales Descargue una prueba gratuita de Tableau Desktop Documentos técnicos relacionados Inteligencia de negocios Rapid-fire Incentivando la cultura mediante datos, por la Unidad de Inteligencia de The Economist Gartner posiciona a Tableau como un líder de inteligencia de negocios Visualización interactiva de datos, por The Aberdeen Group Ver todos los documentos técnicos Explorar otros recursos Demostración del producto Capacitación y tutoriales Comunidad y soporte Historias de clientes Soluciones Tableau y Tableau Software son marcas comerciales de Tableau Software, Inc. Todas las otras empresas y los otros nombres de productos pueden ser marcas comerciales de las respectivas empresas con que se asocian.

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