Ago
02
2019

Business Analytics: ¿Cómo optimizar el ROI en los Proyectos de BI?


La información es el petróleo del siglo 21. Generamos ingentes cantidades de datos para mejorar las decisiones de negocios día a día, y se presentarán aun más en el futuro con el aporte de las nuevas tecnologías: Internet of Things, Cloud Services, Streaming, Big Data, entre otras. Por esta razón la analítica y sus aplicaciones cobran mayor relevancia cada día.

Los proyectos de Business Intelligence (BI) son la primera capa de la Analítica (Descriptiva). Se enfocan en “automatizar” las decisiones del día a día basándose en conceptos de gestión pre-determinados y modelos de datos que entregan información en línea. Las mejores prácticas de implementación de Proyectos de Analítica en general recomiendan empezar por BI antes de saltar a las predicciones y el Machine Learning (AI), la razón es simple: Hay que caminar antes de correr. Los modelos de gestión se apoyan sobre modelos de datos estructurados (En principio) los cuales luego de poblarse podrán utilizarse para “predecir” (Y en la medida que el flujo de datos sea constante “aprender”). Para detalles de este tema puedes revisar http://aynitech.com/articulo/business-intelligence-o-big-data? El método para “automatizar” nuestras decisiones pasa por orientar a nuestra organización hacia el análisis, debido a que los Roles organizacionales son similares, adoptan en sus procesos Tableros de Mando para los Gerentes y Cubos de Información para los Analistas (Vea http://aynitech.com/articulo/analitica-aplicada-que-es-un-sistema-de-gestion). Todo esto pasa por una etapa de cambio cultural: Los procesos deben alimentar las decisiones con ‘Datos en Línea’ considerando las 2 tendencias de BI: Corporativo y Self-Service.


El Retorno de Inversión (Return of Investment – ROI) de un Proyecto de BI se basa en todo lo anterior, su éxito se medirá en mayor rentabilidad de la empresa (Más ingresos, menos gastos, más eficiencia). Para ello es vital considerar los siguientes puntos: 1. Decisión Política: No debe haber cambios ‘Bottom – Up’, todos los cambios pasan ‘Top – Down’. Se requiere un Sponsor fuerte para el Proyecto con lineamientos claros y poder de decisión. 2. Metodología: Ver http://aynitech.com/articulo/gestion-de-proyectos-bi-mejores-practicas y https://www.youtube.com/watch?v=7ha16ug_H04 3. Modelar los conceptos de Gestión alrededor de las ‘Decisiones’ de cada área y no con reportes aislados: El resultado son Tableros de Mando que automatizan decisiones. El modelo óptimo es BI Corporativo combinado con Self-Service BI. 4. Tecnología: La decisión tecnológica hoy en día es más sencilla, existen diversas herramientas de BI con excelentes estándares de ingeniería. 5. Democratización de la información: Apunta a eliminar las islas de información y que los profesionales “amarren data”. La sinergia de datos capitaliza, el efecto es un incentivo a la creatividad con decisiones apoyadas en datos reales y en línea. Los datos se convierten en información después de un proceso de análisis, sin ello no es posible generar “Insights” 6. Procesos transaccionales automatizados y transversales: Cada área de la empresa debe involucrarse en la trazabilidad del dato y en el cumplimiento de los procesos para alimentar la información. 7. Una sola versión de la verdad: Todos deben ver los mismos números, no hay espacio para las interpretaciones. En nuestra experiencia, la aplicación de estos 7 puntos conlleva a generar ROI (Retorno de Inversión) por los siguientes conceptos (Encuesta de AYNITECH): a) Eficiencia Operacional: 65% b) Una sola versión de la verdad: Cliente, Producto, Proveedor: 54% c) Ventaja competitiva: 41% d) Mejor acceso de la Gerencia a los Datos Corporativos: 38% e) Incremento de rentabilidad: 35% f) Apoyo a la transformación digital: 33% g) Mejora a los procesos productivos: 20% h) Mejora a los procesos de Atención al Cliente: 15% i) Automatización de procesos relacionados a los Datos: 10 j) Otros: 4% Nucleus Research mide el impacto del ROI por etapa de Madurez Analítica de la siguiente manera: a) Etapa Inicial: [i] ROI Anual Promedio 188% [ii] Impacto: Automatización de Reportes. b) Etapa Táctica: i] ROI Anual Promedio 389% [ii] Impacto: Analítica para mejorar los procesos de toma de decisiones. c) Etapa Estratégica: i] ROI Anual Promedio 968% [ii] Impacto: Analítica alineada transversal y estratégicamente en la organización. d) Etapa Predictiva: i] ROI Anual Promedio 1209% [ii] Impacto: Analítica aplicada a modelos predictivos y a Redes Sociales.


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