Research. BI hoy y mañana. Nuevas tendencias y necesidades de las organizaciones. Junio, 2011

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1 Nuevas tendencias y necesidades de las organizaciones Junio, 2011

2 Resumen ejecutivo, el informe, la encuesta y metodología de análisis. Aproximación a la muestra. Grandes volúmenes de datos, múltiples orígenes. Penetración del BI a nivel departamental. Adopción de BI y beneficios percibidos. Aplicación del BI por los usuarios de negocio. Nivel de satisfacción de los usuarios. BI Tradicional. Analítica avanzada y predictiva. Fundamentos del Nuevo BI. Big Data, Self-service y Descentralización. Un BI complementario al BI predefinido. Tendencias: SaaS BI o BI as a service. Reticencias a superar con respecto a su adopción. Motivaciones y frenos en la adopción de SaaS BI. Conclusiones del informe. p. 3 p. 4 p. 5 p. 6 p. 7 p. 8-9 p p. 12 u 2

3 Resumen ejecutivo De forma concisa, este informe analiza la penetración actual del BI en las organizaciones, así como los niveles de adopción y satisfacción, con respecto al BI Tradicional y al Nuevo BI. Paralelamente, explora los usos, limitaciones y expectativas de los usuarios y analistas de negocio con respecto a sus herramientas de BI - actuales y futuras -, en contraposición con los beneficios percibidos u obtenidos por los decisores. Asimismo, el research indaga en las nuevas tendencias en materia de BI, desde el SaaS BI hasta la analítica avanzada y predictiva, el self-service, la agilidad o la descentralización. Y como telón de fondo, una tesis que parece confirmada: la implementación, en los próximos tiempos, de un Nuevo BI complementario al BI Tradicional y predefinido. El informe El presente informe recoge los resultados de una encuesta online promovida por Quiterian, a nivel internacional, bajo el título BI Tradicional y Nuevo BI. En primer lugar, convendría aclarar ambos conceptos. El primero engloba aquellas herramientas y/o plataformas específicas de Business Intelligence (BI) tradicionales y predefinidas. El segundo se refiere a la nueva generación de herramientas y plataformas de BI, centradas entre otros focos en agilizar los procesos y la toma de decisiones, dotar de autonomía a los usuarios y facilitar análisis avanzados a partir de grandes volúmenes de datos. La encuesta. Metodología de análisis La encuesta en que se basa este informe fue realizada a una muestra compuesta por un total de 355 profesionales de diversos sectores en todo el mundo. Dicha encuesta se mantuvo 17 días activa, en la página web de Quiterian, desde el 14 de abril hasta el 1 de mayo de Bajo el título BI Tradicional y Nuevo BI, las preguntas, organizadas en tres bloques, perseguían identificar y verificar las necesidades de las organizaciones al adoptar BI, averiguar los beneficios del BI más valorados, las tendencias más relevantes y comparar, por tanto, las necesidades organizacionales con las principales tendencias del sector. Finalmente, definir el grado de penetración del modelo SaaS (software as a service o software en la Nube), el grado de conocimiento al respecto y las motivaciones y frenos para su adopción. Los resultados de la encuesta fueron cargados en Quiterian DDWeb y explorados, auditados y analizados a partir de las técnicas de ingeniería y analítica avanzada y predictiva en que la plataforma de BI se basa. Todo el material visual y gráfico del research ha sido extraído desde Quiterian DDWeb. Cabe añadir que, para evitar que los resultados estuvieran sesgados, parcial o totalmente, al inicio del cuestionario realizamos una clasificación de los participantes, a partir de una simple pregunta, dividiéndolos de este modo en dos grupos: decisores y usuarios de negocio. No Del BI predefinido al denominado Nuevo BI, de lo tradicional a lo nuevo y/o venidero, surgen incógnitas: Responden las plataformas del Nuevo BI a las necesidades y requisitos de las organizaciones actuales? Está el Nuevo BI llamado a sustituir al BI tradicional o a complementarlo? Cuál es la predisposición de las organizaciones frente a las nuevas tendencias en BI? Buscan decisores y usuarios de negocio idénticas prestaciones en un software de BI? Preguntas de este corte y otras muchas han hilvanado un research que pretende ofrecer una aproximación genérica a la realidad del Business Intelligence, actual y próximo. Cabe decir, asimismo, que este research no termina aquí, pues publicaremos nuevos informes en breve centrados en aspectos concretos y especialmente reveladores acerca del uso del BI y las principales tendencias en este ámbito. Yes El 66% de quienes no formaron parte del proceso de decisión de BI, son hard users o usuarios directos de algún/a software o herramienta de BI. u t El 50% de encuestados ejerció un papel relevante en el proceso de decisión de BI en su/s respectiva/s organización/es. Estos son los decisores de negocio. No Yes u 3

4 1. Aproximación a la muestra 1.1. Grandes volúmenes de datos, múltiples orígenes 1.2. Penetración del BI a nivel departamental 83% 16% El 83% de encuestados se ajusta a una problemática común de las organizaciones actuales, pues disponen de grandes volúmenes de datos, entre el histórico y los datos actuales, desestructurados y procedentes de múltiples fuentes. 15% 84% 32% El 15% todavía no explota y/o analiza los datos organizacionales en todo su potencial. CRM Financial General Direction HR Research & Development IT Logistics Marketing Operations Other departments Production Sales CRM Financial General Direction HR Gráfico 1. Evolución de la penetración del BI a nivel organizacional. Research & Development IT Logistics Marketing Operations Other departments Production Sales El 32% no dispone de personal analista de datos. Podemos formarnos una idea aproximada de la penetración del Business Intelligence en el seno de las organizaciones actuales a partir de su evolución a nivel organizacional o interno. 68% 65% 51% 49% 34% Mientras el 65% dispone de alguna herramienta de Business Intelligence, el 34% no está equipado, a día de hoy, con BI. Casi el 50% reconoce tener alguna necesidad de análisis no resuelta. El gráfico superior (izquierda) muestra, grosso modo, una previsión del uso de BI a nivel departamental, previamente a su implantación. El segundo gráfico (derecha), muestra el uso real que actualmente se hace del BI, por departamentos y en relación con los objetivos iniciales. En términos de uso departamental, la inversión en BI ha sido optimizada; vemos cómo el BI ha ido cobrando peso en cada uno de los departamentos para los que inicialmente se adoptó. El crecimiento ha sido, de hecho, espectacular en el área de CRM y en el departamento de TI. Llama la atención también el incremento registrado en las áreas de Ventas, Logística, Finanzas, Operaciones, Marketing, RRHH o Producción. El único departamento donde el uso del BI no ha salido especialmente reforzado es Dirección General, precisamente el área más estratégica de la organización y el motor de la toma de decisiones. El crecimiento en el uso de BI a nivel organizacional ha sido espectacular en el área de CRM y en el departamento de TI u 4

5 2. Adopción de BI y beneficios percibidos Existe correlación aparente entre los objetivos de adopción de BI y los beneficios de negocio obtenidos. Por otro lado, mientras los decisores son cada vez más conscientes de las ventajas derivadas de dotar de autonomía y capacidad de decisión a los usuarios, los beneficios procedentes del uso de técnicas de analítica avanzada y predictiva son aún débiles, debido principalmente a que el proceso de extensión del Nuevo BI es paulatino. Los tres objetivos principales que se planteaban los decisores al adoptar Business Intelligence perseguían incrementar la agilidad en los procesos operativos y estratégicos de negocio, monitorizar parámetros de actividad y plasmar los resultados de dicha actividad en forma de reporting dinámico, e integrar datos multiorigen. En correlación con dichos objetivos, el ámbito donde los beneficios obtenidos o percibidos han sido más evidentes es en la mejora del reporting corporativo, así como de la calidad de los datos manejados y de la toma de decisiones, que ahora se efectúa con mayor agilidad. A priori, existe coherencia entre los objetivos de adopción de BI y los ámbitos de negocio que han resultado más beneficiados o mejorados, probablemente porque es en éstos donde se han invertido mayores recursos. Por otro lado, aunque la agilidad es un objetivo primordial y, pese a que sí se aprecia una evidente mejora en la rapidez de ejecución de la toma de decisiones, dicha agilidad no se percibe en los procesos y procedimientos de negocio, pues ello ocupa la posición 9 de un total de 15 beneficios. Tampoco se percibiría en términos de inmediatez y de respuesta a cuestiones no planificadas sobre la marcha, también debido a que la analítica avanzada está poco extendida. Los decisores de negocio adoptan BI, principalmente para ser más ágiles en sus procesos de negocio y en la toma de decisiones, para monitorizar la actividad y mejorar el reporting y para asegurar la calidad de datos multiorigen Otros beneficios que se desprenden del estudio están claramente orientados hacia la eficiencia de negocio. Concretamente, hablamos de un incremento en la productividad de los usuarios, la optimización de recursos y procesos, las mejoras registradas en dichos procesos y la autonomía del usuario junto con la descarga del departamento de TI. Vemos pues, que en el marco de la carrera por la eficiencia y la competitividad de negocio, los decisores se muestran conscientes de la importancia de dotar a sus usuarios y analistas no-técnicos de plena autonomía para que, a partir de datos de calidad, puedan analizar sin límites ni dependencia alguna del departamento de sistemas. Anticipation Speed up decisions Deeper analysis Integrate data Gráfico 2. Principales motivos de adopción de BI. Share information Integrate processes KPI tracking & reporting Other reasons Existen, sin embargo, una serie de beneficios de negocio que, o bien no son percibidos, o bien no se están obteniendo. Se trataría de un incremento en la capacidad de anticipación, de dar respuesta a cuestiones imprevistas sobre la marcha, de detectar oportunidades de negocio de forma temprana, de reducir riesgos, de obtener una visión 360º del cliente y del negocio, o de reducir costes. Este tipo de beneficios son resultado de la puesta en práctica de técnicas de analítica avanzada y predictiva, con las que las herramientas de BI tradicional no están mayoritariamente equipadas y con las que los usuarios de negocio no están, en consecuencia, familiarizados. La muestra, que revelaba una penetración del BI tradicional del 89%, y del Nuevo BI, del 11%, corrobora la todavía escasa - aunque exitosa e incremental - adopción del Nuevo BI por parte de las organizaciones. Penetración BI Tradicional: 89% Penetración Nuevo BI: 11% (muestra analizada) En el marco de la carrera por la eficiencia y la competitividad, los decisores aprecian la agilidad como clara ventaja competitiva, y son cada vez más conscientes de la importancia de dotar a los usuarios no-técnicos de autonomía u 5

6 Reporting Data quality Users productivity Processes improvement Unplanned matters Better & faster decisions Anticipation Customer 360º view Global business view Agility Independence Costs reduction Risks reduction Optimization Detection of opportunities Gráfico 3. Beneficios generados por las herramientas de BI según los decisores. 3. Aplicación del BI por los usuarios de negocio Los objetivos de adopción de BI y los beneficios de negocio percibidos se corresponden con las tareas llevadas a cabo por los usuarios, especialmente dirigidas a la compartición de información para la sistematización de best practices. Pese a que se realizan pocos análisis, el data mining y la analítica avanzada son prestaciones valoradas por los usuarios. El 32% de los usuarios utilizan herramientas de BI tanto para llevar a cabo el reporting corporativo periódico, como para efectuar el seguimiento y el control pertinentes de los indicadores clave de negocio y de las métricas de actividad. Este tipo de tareas concuerdan con los objetivos de adopción de BI uno de los tres primeros es medir la actividad y plasmarla en el reporting -, pero también con los beneficios obtenidos por los decisores, pues se percibe una clara mejora del reporting. El 23% de usuarios dedica las herramientas de BI de que dispone a compartir información corporativa y de negocio, además de programar alarmas para la automatización de procesos. Vemos, por tanto que, pese a que la posibilidad de compartir información no era especialmente considerada en la adopción de BI, sí se perseguían una serie de objetivos encaminados a incrementar la eficiencia y la competitividad. Las herramientas de BI que brindan un entorno colaborativo y que permiten, además, automatizar best practices mediante flujos de trabajo o workflows, sistematizan el expertise de las organizaciones y contribuyen al aprendizaje organizacional. En cuanto a la segmentación y la puesta en marcha de campañas de captación de clientes, vemos que éstas son tareas habituales de los usuarios que trabajan en departamentos de Marketing, CRM o Ventas. Share information Predictive analysis Corporate reporting Customers segmentation KPIs monitoring Churn detection Frauds detection Acquisition campaigns Web analytics Events & tasks scheduling Gráfico 4. Tareas para las que los usuarios utilizan alguna herramienta de BI. Alarms scheduling Other/s Por otro lado, al registrar la analítica avanzada y predictiva todavía bajos niveles de penetración, los usuarios se dedican poco a este tipo de tareas, como la detección del abandono o la identificación de errores o fraudes en los procesos. En consonancia, sus beneficios tampoco eran percibidos por los decisores, aunque sí por los usuarios, quienes colocan el descubrimiento y el análisis de tendencias, patrones y relaciones ocultas como segundo beneficio más importante. De entre las tareas menos frecuentes de los usuarios, sólo un 3% utiliza las herramientas de BI a su alcance para trazar y poner en práctica estrategias de analítica web. La capacidad de descubrir y analizar tendencias, patrones y relaciones ocultas es percibida como claro beneficio por parte de los usuarios u 6

7 Sólo un 3% de usuarios utiliza herramientas de BI para trazar e implementar estrategias de analítica web El 32% de usuarios lleva a cabo el reporting corporativo y efectúa el seguimiento y control de KPIs, según los objetivos fijados para la adopción de BI y coincidiendo con los beneficios percibidos por los decisores de negocio 4. Analítica avanzada y predictiva La analítica avanzada y predictiva es altamente valorada por los usuarios, ya que la causa más común de insatisfacción con respecto al uso de BI es su limitación en los análisis diarios. A diferencia de los decisores, los usuarios valoran especialmente las ventajas que la analítica avanzada y predictiva puede aportar a sus respectivos departamentos y, en escenario último, al negocio, en términos de extraer la información oculta en los datos y dibujar tendencias, patrones y relaciones ocultas. Y precisamente la causa de insatisfacción - para con las herramientas de BI utilizadas habitualmente - más común entre los usuarios de negocio y analistas no-técnicos (23%) es su limitación en el análisis de datos, junto con su dependencia con respecto a TI para poder llevarlos a término (23% también). De aquí podemos concluir que los usuarios consideran el data mining y la analítica avanzada como prestaciones de valor añadido para el negocio Data quality Make right decisions Discover the hidden Reports & dashboards Send results Measure & adjust Gráfico 5. Beneficios departamentales del uso de BI según los usuarios de negocio. Gain efficiency En línea con esta valoración positiva que hacen con respecto a las técnicas de analítica avanzada y predictiva, los usuarios posicionan el análisis predictivo al frente de la lista de prestaciones más relevantes de las plataformas de Nuevo BI. En cambio, la analítica avanzada y predictiva ocupa uno de los tres últimos puestos en la clasificación de cualidades imprescindibles de las plataformas de BI Tradicional. De algún modo, los usuarios, no sólo son conscientes de la importancia de analizar más y mejor, sino que relacionan este tipo de prestaciones con el Nuevo BI, mientras que otro tipo de prestaciones, como la de llevar a cabo un reporting ilimitado, se consideran imprescindibles en una herramienta de BI Tradicional. De aquí que la complementariedad entre el BI predefinido y el Nuevo BI sea clave. Little intuitive Low performance Dependence Other reasons Gráfico 6. Tareas habituales de usuarios en departamentos de marketing. t De los usuarios de marketing encuestados, el 72% utiliza BI para segmentar y/o para generar campañas de captación. De éstos, el 30% lo emplea para segmentar, algo más del 6%, para generar campañas, y el 36%, para ambas tareas. Sólo el 19% restante de usuarios de marketing no utiliza BI para ninguna de estas dos tareas. Insatisfacción de los usuarios: El 23% padece limitaciones en sus análisis, mientras también un 23% se queja de su dependencia con respecto a TI. Un 17% acusa el bajo rendimiento de sus herramientas de BI, de igual modo que otro 17% considera que las posibilidades de personalización de sus herramientas de BI son pocas. El 11% las considera poco intuitivas. u Uncustomizable u 7 Limited analysis Gráfico 7. Motivos de insatisfacción de los usuarios no-técnicos.

8 5. Fundamentos del Nuevo BI En general, los usuarios consideran el data mining y la analítica avanzada como 5.1. Big Data, Self-service y Descentralización prestaciones de valor añadido para el negocio, y posicionan el análisis predictivo al frente de las prestaciones que debe aportar el Nuevo BI Los grandes volúmenes de datos, el self-service y la descentralización definen el Nuevo BI, cuyas prestaciones se recogen en tres conceptos: omnipresencia, unificación y automatización. Para los decisores de negocio, el Nuevo BI se sostiene sobre tres pilares: la integración de grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes heterogéneas de aquí el concepto de Big Data, la autonomía de los usuarios de negocio y la descentralización del Business Intelligence y su integración en todos los procesos de la organización. Estos mismos decisores destacan positivamente, de entre las prestaciones del Nuevo BI, aquellas relacionadas con la mejora de la calidad de los datos y otras prestaciones adicionales que juegan en beneficio del reporting oficial y periódico, sin referirse a éste directamente. En concreto, la actualización de dashboards y análisis justo tras haberse actualizado los datos aspecto en que también coinciden los usuarios, la integración de datos de fuentes heterogéneas o la unificación de contenidos dispersos y desestructurados. Las prestaciones del Nuevo BI más valoradas por los decisores y usuarios se recogen principalmente en tres conceptos globales - de los cuatro planteados por Boris Evelson, Vicepresidente y Analista Principal de Forrester (Trends 2011 and Beyond: Business Intelligence; marzo 2011) -: Omnipresencia: principalmente referido a la descentralización del BI y al acceso a cualquier plataforma desde cualquier lugar, de forma autónoma por cualquier usuario de negocio (Self-service). Unificación: concretado en la integración de datos de origen heterogéneo, la unión de datos dispersos y desestructurados y el compendio de datos históricos, actuales y predictivos para un manejo óptimo de los mismos y para extraer de ellos información de valor. Automatización: según los resultados obtenidos, este concepto se refiere, específicamente, a prestaciones como la actualización automática de dashboards e informes o de datos de forma inmediata y/o programada. Sin embargo, la noción de automatización no se asocia a la automatización contextual (de procesos y acciones) ni a la configuración de un entorno colaborativo. No obstante, el objetivo último que se persigue en cualquier caso es la mejora y agilización de la toma de decisiones. La movilidad y la programación de acciones, eventos y alarmas se hallan entre los tres últimos puestos de la clasificación (prestaciones del Nuevo BI más valoradas), tanto por decisores como por usuarios. Tampoco son o serían cualidades del BI Tradicional valoradas por los encuestados. Para los decisores de negocio, el Nuevo BI se sostiene sobre tres pilares: grandes volúmenes de datos o Big Data, autonomía de los usuarios y descentralización del BI Reporting Gráfico 8. Cualidades imprescindibles de toda plataforma de BI según los decisores. Reporting Unplanned matters Unplanned matters Fast startup Fast startup Big Data Big Data Data update Data update Intuitivity Intuitivity Self-service Self-service Gráfico 9. Cualidades imprescindibles de toda plataforma de BI según los usuarios. Little training Little training Customizable metrics Customizable metrics Collaboration Collaboration Data integration Data integration Advanced & predictive Advanced & predictive u 8 No modellings No modellings

9 Las prestaciones del Nuevo BI más deseadas por decisores y usuarios se engloban en tres conceptos: omnipresencia, unificación y automatización Data update Data integration Systematic scheduling Dashboards update Contents unification Predictive analysis Users empowerment Decentralization Mobility BI integration Unlimited reporting Analysis & Visualization Exploration & Analysis Analysis on historic Gráfico 10. Prestaciones del Nuevo BI más valoradas o deseadas por los decisores. El 23% de usuarios insatisfechos con su BI actual se sienten limitados en el análisis de datos 5.2. Un BI complementario al BI predefinido Con el fin de comprobar si efectivamente el Nuevo BI es complementario al BI Tradicional, llevamos a cabo un análisis, que nos permitió establecer una conexión evidente entre la insatisfacción de los usuarios y sus respectivas herramientas de BI Tradicional. En primer lugar, tomamos el segmento de usuarios no satisfechos con su BI y lo arrastramos a un Diagrama de Venn (gráfico inferior izquierda), donde los cruzamos con un segundo segmento; el correspondiente a los usuarios que utilizan una herramienta de BI tradicional, escogida al azar. El resultado: Del 20% de usuarios insatisfechos, un 8% utiliza plataformas o herramientas de BI tradicional y/o predefinido. Por otro lado, realizamos un segundo Venn (gráfico inferior derecha), tomando el segmento de usuarios insatisfechos, y cruzándolo con los usuarios que utilizan hasta tres plataformas de Nuevo BI escogidas al azar. Vemos que el resultado es completamente distinto: El 0% de usuarios insatisfechos utiliza una plataforma de Nuevo BI. Esto corrobora la idea de que el BI Tradicional es óptimo para satisfacer ciertos requisitos de negocio, pero presenta claras limitaciones - analítica avanzada y predictiva, self-service,... - que cubre el Nuevo BI, complementando al BI predefinido. Data update Data integration Systematic scheduling Dashboards update Contents unification Predictive analysis Users empowerment Decentralization Mobility BI integration Unlimited reporting Analysis & Visualization Exploration & Analysis Analysis on historic Gráfico 11. Prestaciones del Nuevo BI más valoradas o deseadas por los usuarios. Gráficos 12 y 13. Complementariedad del Nuevo BI con respecto al BI Tradicional. El 0% de usuarios que utilizan herramientas de Nuevo BI están insatisfechos, mientras que el 8% de usuarios de BI Tradicional, sí lo están Existe una conexión evidente entre la insatisfacción de los usuarios de negocio y sus herramientas de BI Tradicional u 9

10 6. Tendencias: SaaS BI o BI as a service 6.1. Algunas reticencias a superar con respecto a su adopción Aún pese al escaso rodaje del Business Intelligence basado en la Nube y su bajo nivel de penetración en las organizaciones, 1/4 de decisores de negocio que ya lo han implementado se muestran insatisfechos con este modelo de distribución, y sólo el 13% de quienes aún no lo ha adoptado planea hacerlo en el corto plazo. El éxito de este modelo pasa por superar ciertas reticencias relacionadas con el coste y la seguridad de los datos. 44% 87% Gráficos 14 y 15. Adopción y uso de SaaS BI. Izquierda: El 13% de decisores ha adoptado SaaS, frente al 87% que no lo ha hecho. Derecha: Sólo el 3% de usuarios utiliza SaaS BI; el 53% no lo usa, y el 44% restante lo desconoce. 13% 53% 3% t Reducido uso de SaaS BI. Mientras tan sólo un 13% de decisores de negocio ha adoptado BI en la Nube, la inmensa mayoría (87%) no lo ha hecho. El uso de SaaS BI es extremadamente reducido. Según los usuarios de negocio, sólo un 3% utiliza algún tipo de herramienta de BI como servicio, en contraposición con el 53% de usuarios que niega utilizar SaaS BI o el elevado 44% restante, que desconoce si en su organización algún departamento trabaja con SaaS BI. 1/4 de decisores insatisfechos. Con respecto al nivel de satisfacción, mientras que el 75% de decisores se encuentra plenamente satisfecho con su/s respectivo/s software en la Nube, una cuarta parte de ellos no lo está. Relevante cifra si tenemos en cuenta los aún escasos adopción y uso de SaaS en la actualidad. u 25% 48% Futura adopción. Del 87% de decisores de negocio que no dispone de SaaS BI, el 48% no planea adoptar SaaS en el corto plazo, el 39% no lo sabe, y sólo un 13% tiene clara su próxima apuesta por este modelo de distribución de software. u 75% Gráficos 16 y 17. Nivel de satisfacción y futura adopción de SaaS BI. Izquierda: El 75% de decisores está satisfecho con SaaS BI; no obstante, el 25% no lo está. Derecha: El 48% de decisores no planea adoptar SaaS, el 39% no lo sabe y el 13% sí apostará por SaaS. 13% 39% u 10

11 6.2. Motivaciones y frenos en la adopción de SaaS BI Sus rápidos implementación y despliegue, las posibilidades de ganar en funcionalidad, la movilidad o la gestión eficiente de usuarios son algunos de los motivos por los que el 13% de decisores de negocio ya ha adoptado SaaS BI, y por los que el 13% de decisores que aún no lo ha hecho, estaría dispuesto a apostar por este modelo de distribución de software. Los principales motivos de adopción de SaaS BI, según los decisores de negocio, son sus rápidos implementación y despliegue (21%) y la posibilidad que ofrece el software basado en la Nube de ganar en funcionalidad (21%). Otras razones de peso fueron la movilidad (14%) y la gestión eficiente de usuarios (14%), seguidas por factores secundarios, como por ejemplo las actualizaciones automáticas (7%), los menores costes totales (7%) o la estrategia de negocio (7%). Mobility Fast deployment Automatic updates Less total costs Efficient management Gráfico 18. Motivos de adopción de SaaS BI. Gain functionality Business strategy No specific reasons En la línea de los motivos anteriormente enumerados, los incentivos de adopción de BI entre el 13% de decisores que planean adoptarlo en el corto plazo, parece ser que los menores costes totales que ofrece el BI como servicio constituyen el principal motivo de adopción (23%). Concretamente, por su capacidad de transformar costes de capital en costes variables y porque no requiere de una gran inversión inicial. El 18% de decisores, por otro lado, destacaría la rápida implementación y el inmediato despliegue que ofrece el SaaS BI. En contraposición con estos resultados, cabe decir que el principal freno en la adopción del SaaS BI es, precisamente, el coste total que representa dicha inversión, en parte debido a la complejidad en los modelos de precios y/o licencias. Los decisores muestran cierto temor, además, por la seguridad de los datos (13%) y por su confidencialidad (13%), sobre todo por hallarse éstos alojados fuera de la organización (12%) en total, el 38% de decisores cree que con SaaS perdería el control sobre sus datos. Y, finalmente, por las posibles dificultades que este software podría presentar a la hora de integrarse con otras aplicaciones de que ya dispusiera la organización (15%). Mobility Fast deployment Automatic updates Less total costs No initial investment Efficient management Gráfico 19. Motivos de la posible futura adopción de SaaS BI. Gain functionality Business strategy Los menores costes totales que ofrece SaaS BI son, junto con su rápida implementación y su despliegue inmediato, los principales motivos por los que el 13% de decisores planea adoptar SaaS BI en el corto plazo El principal freno en la adopción de SaaS BI es la complejidad de los modelos de precios y/o licencias, además del temor por la seguridad y confidencialidad de los datos Difficult integration Total costs Data confidentiality Data security Data outside Complex licenses No customization Difficult migration Gráfico 20. Frenos en la adopción de SaaS BI. Not founded Other reasons Don t know Current supplier u 11

12 Conclusiones El principal reto que las compañías e instituciones actuales deben afrontar es la problemática del Big Data, o la integración de grandes volúmenes de datos, desorganizados y procedentes de fuentes heterogéneas, internas y externas. El 50% de las organizaciones actuales tiene necesidades de análisis todavía no resueltas. De hecho, la principal causa de insatisfacción de los usuarios de negocio es su limitación en los análisis. En este sentido, consideran la analítica avanzada y predictiva como prestaciones de valor añadido al negocio. Los decisores de negocio todavía no son plenamente conscientes de cuán importante es analizar más y mejor, pues no apuestan lo suficiente en analítica avanzada y predictiva y, por tanto, no perciben ventajas de negocio como la visión 360º del negocio y del cliente, la detección temprana de riesgos, fraudes y errores o la anticipación a oportunidades de negocio. No obstante, los decisores elevan la necesidad de dotar a los usuarios de autonomía y capacidad de decisión a la categoría de prioridad, por lo que el self-service es uno de los pilares esenciales del Nuevo BI, junto con el Big Data y la Descentralización. La implementación de soluciones de Nuevo BI es una práctica cada vez más extendida, aunque minoritaria en comparación con la presencia del BI Tradicional. En cifras, hablamos de un 11% de penetración frente al 89%. La necesidad de disponer de analítica avanzada y la insatisfacción de los usuarios al encontrarse parcialmente limitados, no obstante, predicen la implementación, en los próximos tiempos, de un Nuevo BI complementario al BI Tradicional, el cual quedará relegado a cubrir las tareas de reporting corporativo. Existen reticencias a superar por parte de los decisores con respecto a la adopción de SaaS BI. Las cifras recogidas son propias de un modelo todavía muy joven: escasa implementación, uso pobre y cierta insatisfacción. Sin embargo, será probablemente clave en la extensión del Nuevo BI y algunas de sus funcionalidades o características, como la movilidad. El presente research ha sido posible gracias a la participación de 355 profesionales, procedentes de diversos sectores, en una encuesta online lanzada y promovida por Quiterian. A todos ellos agradecemos su aportación y garantizamos la anonimidad de sus datos personales, tanto para el presente como para futuros informes acerca de tendencias y usos del Business Intelligence. Si desea más información sobre el research o sobre las soluciones de analítica avanzada y predictiva de Quiterian, contacte con nosotros a través de formulario o en Estaremos encantados de poder ayudarle. u 12

13 Sobre Quiterian: Fundada en 2003, Quiterian ha desarrollado DDWeb, un innovador software de self-service y agile Business Intelligence que permite analizar volúmenes de datos ilimitados al instante, con un servidor muy ligero. DDWeb incluye técnicas de analítica avanzada y análisis predictivo, con la particularidad de que por la sencillez e intuitividad de la plataforma, cualquier usuario de negocio puede utilizarla, sin necesidad de ser experto matemático o estadístico, y con total independencia del departamento de IT. Entre sus clientes, se encuentran empresas líderes en sus respectivos sectores (El Corte Inglés, BBVA, La Caixa, Inversis, Telefonica, Vodafone, Orange, Telepizza, Volkswagen, Travel Club, Bayer, Sanofi, Assistència Sanitària Col legial) así como algunas de las instituciones públicas más avanzadas (Presidencia del Gobierno, Junta de Andalucía, Generalitat de Catalunya, Generalitat de Valencia, Junta de Extremadura, Csic, Ayuntamiento de Madrid, Ayuntamiento de Bilbao, Metro de Madrid, Metro de Bilbao, ATM, Muface, Muprespa, ENESA, etc.) Quiterian, que cuenta con sede central tanto en Estados Unidos (Miami) como en Europa (Barcelona), además de delegaciones en Los Ángeles, México DF, Madrid, Sevilla, Valencia y Lisboa, inició en 2010 un proceso de expansión internacional que la ha llevado a extender su área de influencia mediante acuerdos estratégicos con partners de todo el mundo, formando la denominada Quiterian Business Partner Network. Quiterian y DDWeb fueron nombradas en el Magic Quadrant for BI platforms 2011 de Gartner por haber convertido el Data Mining y el Análisis Estadístico en técnicas fáciles de usar y accesibles a todo usuario de negocio. u 13

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