Medir el exito de BI

Successful BI - Secrets to making BI a killer app
No hay un criterio claro para el éxito de la inteligencia de negocios. Una puesta en marcha considerada
como un éxito puede considerarse un incumplimiento por parte de otra persona, y viceversa. Mientras
que la industria quiere dar una única y objetiva medida – como el retorno de la inversión (ROI) – la
realidad es que el retorno de la inversión deriva de entradas imprecisas sobre las que pocos
stakeholders están de acuerdo.
Curiosamente, las puestas en marcha de BI más exitosas no utilizan el ROI como una medida de éxito. En
cambio, hay múltiples medidas de éxito, con diversos grados de importancia y precisión.
Cómo medir el éxito
Hay varias maneras de medir el éxito de una implantación de BI, algunas un poco más cualitativas y
cuantitativas y objetivas.
La figura ilustra las diferentes medidas de éxito (y fracaso), con el rendimiento del negocio y el mejor
acceso a los datos siendo las formas de medidas más citadas. El reto aquí es que los beneficios
cualitativos, como "un mejor acceso a los datos" rara vez son una forma de obtener el apoyo del nivel
ejecutivo y la financiación de inversiones en BI.
Si bien estas medidas como retorno de la inversión, el ahorro de costo y el número o el porcentaje de
usuarios activos son las medidas más objetivas, parecen ser utilizados con menos frecuencia como
medida de éxito de BI.
Retorno de la Inversión
El ROI proyectado es a menudo necesario para financiar un proyecto de BI, pero es una medida que
pocas veces las empresas la calculan una se han proporcionado o mejorado soluciones de BI. Una de las
razones por la que las empresas rara vez calculan esto es que si bien es bastante fácil determinar el
costo de inversión o parte de una aplicación de BI, no es fácil determinar el rendimiento, un desafío
común para muchas inversiones en IT.
Es discutible cuánto de un aumento de los ingresos o la mejora se puede atribuir a BI versus otros
factores. La identificación de ahorro de costos es más fácil cuando se eliminan sistemas de reportes
específicos o se reduce el personal. Sin embargo, incluso con un ahorro de costos, el personal no puede
ser reducido, sino que se mantiene constante, mientras que el negocio crece. En otras palabras, ha
habido reducción de costos al proporcionar una solución de BI. Cuanto costo se ha evitado es otro
número discutible, fundamentalmente haciendo el retorno de inversión un número exacto derivado de
entradas imprecisas.
Ha habido varios estudios de industrias para determinar la media de retorno de la inversión para los
proyectos de BI. International Data Corporation (IDC) publicó por primera vez un estudio sobre el ROI de
los data warehouse en 1996. IDC determinó que el promedio de ROI en 3 años fue 401% para los 62
proyectos que se midieron. The Data Warehousing Institute (TDWI) publicó un estudio en el 2000 que
muestra un ROI del 300%. Mientras que 47 empresas participaron en el estudio, menos de la cuarta
mide el ROI. En diciembre de 2002, IDC publicó otro estudio de ROI centrándose en el valor del análisis
de negocio, las aplicaciones que residen en la parte alta de un data warehouse. El promedio de ROI fue
431%, y la mediana fue de 112%, con un periodo de recuperación de menos de un año. Algunas
empresas tenían rendimientos de más de 2000%, e IDC informó que los proyectos más exitosos fueron
cuando la aplicación de análisis de negocio correspondió con la mejora de procesos de negocio.
A modo de ejemplo, Continental Airlines ha invertido $ 30 millones en data warehousing en tiempo
real. Basado en más de $ 500 millones en ahorros de costes y mejora de ingresos, esto es un retorno de
la inversión de más de 1000%. Sin embargo, la gerente de Data Warehouse, Anne Marie Reynolds, dice
que realmente no miden su éxito según el ROI de BI. “Cuando necesitamos lograr una actualización, es
útil para identificar una clave de éxito pero no estimamos el retorno de la inversión total. Es difícil hacer
que la gente se comprometa con los números. Si un determinado proyecto ROI medible,
documentaremos eso. Pero ahora BI es sólo el costo de hacer negocios y parte de la infraestructura. Una
mejor medida del éxito está en el aumento del número de usos de los datos y el número de usuarios
que tienen éxito en lograr que sus preguntas de negocio sean respondidas.”
Número de usuarios
Aunque el impacto de negocio puede estar en el ojo del espectador, se podría pensar que el número de
usuarios de BI es una medida mucho más objetiva de éxito. Sin embargo, aquí también hay espacio para
el debate y esquivar las definiciones.
Si un usuario recibe una impresión o PDF estático de una herramienta de BI, ¿sería el usuario contado
como un usuario de BI? Esta es una pregunta realmente difícil. Algunos vendedores contarían a esta
persona como un usuario que tendría que pagar por una licencia de BI. Si se utiliza el concepto que la
inteligencia de negocios es "un conjunto de tecnologías y procesos que permiten a las personas de todos
los niveles de una organización acceder, interactuar y analizar los datos ... y es acerca de la creatividad,
la cultura y si la gente ve la información como un activo crítico ", entonces, técnicamente, sí, esa
persona debe ser contado como un usuario.
Los receptores de información estática no pueden fácilmente interactuar y analizar los datos. Pueden no
tener una conexión en vivo con el sistema de BI para controlar tanto qué información que reciben o
cuándo la reciben. Así, mientras que los receptores puedan beneficiarse de BI, no deberían ser contados
como usuarios de BI.
Usuarios de BI como un porcentaje de los empleados
Vamos a asumir que hay acceso directo al sistema de BI o al data warehouse. También en este caso, las
empresas pueden descontar usuarios en función de diferentes definiciones y formas en que se utiliza
BI. Cuando discutí el tema “número de usuarios” con Continental Airlines, por ejemplo, al principio me
dijeron que había 1.400 usuarios de data warehouse. Con más de 44.000 empleados, es decir menos del
3%, muy por detrás de la media del sector. A primera vista, no parecía que BI se había impregnado en
todos los rangos en Continental. De hecho, lo ha hecho, pero depende de lo que se cuente.
Los 1400 usuarios son sólo usuarios que tienen un inicio de sesión directo al data warehouse. Si un
usuario llega al data warehouse a través de una aplicación, ese usuario no se cuenta entre los 1400. A
modo de ejemplo, dentro de los centros de operaciones de control en cada aeropuerto, los
despachantes ven diariamente el rendimiento del tiempo y el estado de los vuelos de todos los
aviones. Estos diversos indicadores de rendimiento se proyectan en una pared grande en el centro de
todos los despachantes para verlos. Si bien la información proviene del data warehouse, porque la
imagen es de una aplicación personalizada, el equipo de data warehouse no cuenta estos despachantes
entre los 1400 usuarios. Además, cada vez que un pasajero realiza el check-in en el aeropuerto, los
agentes de puerta de inmediato ven una pantalla con un color codificado para indicar el nivel de elite de
OnePass (programa de viajero frecuente de Continental) del pasajero. Los agentes de la puerta acceden
al data warehouse a través de una aplicación personalizada, por lo que tampoco se cuentan como
usuarios de BI ya que el data warehouse sólo ve el recurso por un usuario. De hecho, el uso de BI es
elevado en todo Continental Airlines y sin embargo esta no es una forma en que ellos miden el éxito de
BI.
A pesar de las discrepancias en lo que hay que contar, hay una diferencia importante entre los estudios
de caso en este libro y la industria en su conjunto, y que está en el grado de penetración de BI. En una
encuesta que de TDWI en 2005, el porcentaje estimado de usuarios potenciales de una licencia de BI fue
del 41% y los porcentajes de usuarios que habitualmente se registraban en la aplicación de BI fue sólo el
18%. Muchos en la industria de BI siguen considerando a quienes trabajan con la información como los
únicos posibles usuarios de BI, y, sin embargo, caso tras caso en este libro muestra que los trabajadores
de la información son sólo una parte del potencial total de BI.
En la encuesta de BI, a continuación, se preguntó específicamente sobre el porcentaje del total de
empleados (contra los posibles usuarios de BI) que tienen acceso a una herramienta de BI, el promedio
es de 25%. Como muestra el cuadro siguiente, las empresas que describen su implementación de BI
como un gran éxito tienen un porcentaje 8% más alto de usuarios de BI que los de un éxito
moderado. Indicando que la industria no ha notado aún cuán amplia una red de BI puede emitir, cuando
se preguntó si en el despliegue de BI fue tremendamente exitoso y el presupuesto no fue problema,
¿qué porcentaje de los empleados deben tener acceso a una herramienta de BI, los encuestados dijeron
que pensaban que sólo 53% a 55% de los empleados deben tener acceso a una herramienta de BI.
Para tener éxito con la inteligencia de negocios, es necesario pensar acerca de la implementación de BI a
un 100% de los empleados, así como más allá de las fronteras organizacionales a los clientes y
proveedores.
Business intelligence as a set of technologies and processes is still relatively young at less than 20 years
old. A number of technical innovations as well as improving data literacy and technical proficiencies in
the workforce will allow BI penetration to be 100% of employees. Think about it: does everyone in your
company have a cell phone? Did they 20 years ago? And yet, portable phones (more the size of
briefcases), existed in the late 1980s. Such “portable” phones had little adoption due to usability and
cost reasons. Nowadays a cell phone is a must-have business tool; it is a purchase that does not have to
be justified with ROI. It is considered a required item that is part of the “cost of doing business.” BI
eventually will be viewed in the same way. If you think this sounds too technocratic or too futuristic,
consider how absurd these quotes appear with the clarity of hindsight:
Otras medidas de éxito
Otras formas de medir el éxito de una iniciativa de inteligencia de negocios incluyen lo siguiente:
Número de aplicaciones de BI: Esto incluye cuadros de mando, vistas de negocio, y aplicaciones a
medida, como el contenido de BI integrado en un sistema operacional.
Número de nuevas solicitudes: Un tema interesante es que la demanda de nuevas aplicaciones, fuentes
de datos, mejoras, y así sucesivamente, de manera significativa supera la capacidad del equipo de BI
para proporcionar las mejoras. Los usuarios de negocio quieren más, más rápido, ya que están
constantemente encontrándose con nuevas formas de explotar sus capacidades de BI. Esto es una
medida de peticiones que el equipo de BI debe cumplir más que las requerir capacidades a los usuarios
de negocio que deben ser capaces de hacer por sí mismos.
Número de reportes estándar y ad hoc: Si bien este es un número interesante, de debe tener cuidado,
ya que no siempre es mejor. Si un reporte estándar, con una mayor interactividad y una mejor entrada
de información, puede satisfacer las necesidades de 100s de los usuarios (frente a tener 100 informes
diferentes para 100 usuarios), entonces un único reporte es mejor. Es extremadamente difícil, si no
imposible, evaluar el número de informes realmente útiles frente a los redundantes. Tener un menor
número de reportes más útiles proporciona un menor costo y una capacidad de facilitar a los
consumidores saber dónde encontrar la información pertinente. Capacidades de seguimiento uso
dentro de una solución de BI permiten a los administradores del sistema ver la frecuencia con que se
accede a determinados reportes.
Eliminación de hojas de cálculo independientes: "Independiente" es una palabra clave en este caso
como la entrega de BI a través de hojas de cálculo puede ser un facilitador de la adopción del usuario,
siempre y cuando un enlace en vivo se mantiene en la plataforma de BI.
Mayor satisfacción de los empleados: Esto se logra mediante la potenciación de los empleados para
obtener la información que necesitan para hacer bien su trabajo.
El aumento de servicio al cliente: Esto tiene un impacto sobre los ingresos, por lo que aquí también, se
asigna un porcentaje sobre cuánto ha contribuido BI para mejorar servicio al cliente.
Time reduced in any process BI can help reduce the time to complete a number of processes whether
product time to market, order fulfillment, application approval, and so on.
Reducción del tiempo en cualquier proceso de BI puede ayudar a reducir el tiempo para completar una
serie de procesos como el tiempo de mercado del producto, cumplimiento de pedidos, solicitud de
aprobación, y así sucesivamente.