Las claves del business intelligence en 2017

Algunas organizaciones –principalmente fabricantes, junto a una firma analista de TI muy, pero que muy relevante- han descrito este tipo de herramientas como el paradigma del “BI moderno”. Pero analicemos la fragilidad de este vaticinio:

En nuestro día a día seguimos observando profesionales de nuestra industria llamando a la puerta de los clientes y presentándose como representantes del “BI moderno”. Las compañías emergentes de este sector siguen siendo bien vistas y continúan vendiendo producto. Pero cuando nosotros vamos a eventos, hablamos con prospects y escuchamos a nuestros clientes, nos trasladan con relación a este tipo de empresas las mismas problemáticas que padecían con Excel: datos que no generan confianza, resultados diferentes para distintos tipos de personas y respuestas que solo generan más preguntas. Resulta significativo que las acciones de los fabricantes que desarrollan este tipo de herramientas hayan caído significativamente en las últimas fechas, y que su rentabilidad se haya puesto en entredicho. No me malinterpreten, no espero que estas compañías desaparezcan del mercado, como tampoco espero que lo haga Excel. Pero su situación actual empieza a ser delicada.

La mayoría de estos problemas están relacionados, al menos en parte, con una falta de gobernanza de los datos. En ocasiones se resiente la confianza porque la gente genera sus propios datos, y resulta complicado gobernar datos que pueden proceder de cualquier lugar. Algunas veces los procesos analíticos en sí mismos son demasiado abiertos, impredecibles e irreproducibles.

Cada vez hay una mayor demanda de funcionalidades de preparación de datos para este tipo de herramientas. Esta realidad exige una mayor flexibilidad tecnológica, pero también implica otras dos cuestiones relevantes.  Por un lado, el concepto de “dato como servicio” no le está proporcionando al usuario de negocio la flexibilidad que necesita, lo que sustenta la dificultad a la hora de conseguir las mismas respuestas entre diferentes grupos. Por otro lado, a ese usuario cada día le gusta más adaptar sus herramientas de limpieza, integración y preparación de datos a sus necesidades analíticas, lo que está revirtiendo en que esas mismas reglas no se estén aplicando de manera generalizada a los sistemas empresariales.

Todas estas situaciones están fomentando el ascenso del Chief Data Officer. Este cargo cada día es más popular. El CDO cuenta con una visión más amplia de cómo los datos pueden ayudar en cualquier espacio de las organizaciones. Sí, esto incluye herramientas de auto-servicio, pero por definición el directivo no solo se preocupa de los individuos. Confía en los datos, en los procesos analíticos y en aquellas personas que contribuyen a dotar de valor al CDO en la empresa.    

Además, se está produciendo cierto rechazo con respecto al modelo de “BI-modal TI” que Gartner ha defendido desde su nacimiento hace tres años. La firma analista describió el “BI-modal TI” como una aproximación empresarial que hacía posible que TI gestionara aquellos asuntos que exigen alta calidad y reproducibilidad de los datos, mientras que dejaba en manos de las áreas de negocio los desarrollos más rápidos y agiles. Pero si recalamos en la opinión de otros expertos, encontraremos numerosos tecnólogos y analistas senior que rechazan la idea de que TI genere inherentemente “falta de agilidad” en los procesos.

Todos los elementos analizados han de darnos múltiples pistas de cómo evolucionará la inteligencia de negocio en 2017, así como en años venideros. Señores, hagan sus apuestas.  

Jake Freivald, Vicepresidente de Marketing de Producto de Information Builders