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¿Cómo implementar con éxito una solución de Inteligencia de Negocios?

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¿Cómo implementar con éxito una solución de Inteligencia de Negocios?. 6 Errores mas comunes y como resolverlos Daniel Chavez Flores dchavezf@gmail.com http://mx.linkedin.com/in/dchavezf Business Intelligence Leader 3M México. El campo de los sueños - Problema.

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c mo implementar con xito una soluci n de inteligencia de negocios

¿Cómo implementar con éxito una solución de Inteligencia de Negocios?

6 Errores mas comunes y como resolverlos

Daniel Chavez Flores

dchavezf@gmail.com

http://mx.linkedin.com/in/dchavezf

Business Intelligence Leader

3M México

el campo de los sue os problema
El campo de los sueños - Problema
  • IT construye el DWH sin tomar en cuenta requerimiento alguno del negocio
  • Se crean cubos complejos, con muchas dimensiones, que es muy difícil manejar a los usuarios finales
  • Algunas veces existen mas profesionales en la empresa implementando y soportando BI, que usuarios utilizando
  • El mas punto mas critico para desarrollar una solución de BI efectiva es que el negocio reconozca necesidad de BI
el campo de los sue os soluci n
El campo de los sueños - Solución
  • El nivel de compromiso y el patrocinio del proyecto por parte de la alta dirección
    • La existencia de una visión estratégica y esquemas claros de las necesidades y objetivos de negocio son fundamentales
  • Un líder con visión centrada en el negocio y buenas habilidades de comunicación es de vital importancia
  • La arquitectura de BI es implantada por IT. Mas sin embargo la aplicación de BI es diseñada por los usuarios del negocio
    • El establecimiento de un centro de competencia de Inteligencia de Negocios (BICC) es una opción para defender la adopción de BI por parte del negocio
bicc roles y responsabilidades
BICC -Roles y Responsabilidades
  • DW / BI gerente
  • Director de proyecto
  • Negocios Líder de Proyecto
  • Analista de sistemas de negocio
  • Modelador de datos
  • Arquitecto del Sistema
  • Administrador de la base de datos OLAP Diseñador de Base de Datos
  • ETL de desarrollo del sistema
  • DW / BI Gestión de herramientas de desarrollo
  • Desarrollador de aplicaciones de BI
  • Mayordomo de datos
  • gerente de seguridad
  • Administrador de base de datos relacional
  • OLAP DBA
  • Compliance Manager
  • Metadata Manager
  • Analista de base de datos
  • BI Portal Content ManagerDW / BI Educadorsoporte a usuarios

Kimball - The Data WarehouseToolkit; 2nd Ed

calentando el oc ano problema
Calentando el océano – Problema
  • Un error común que se comete en la construcción de BI es tratar de crear un gigante que cubre todos los aspectos del negocio
  • DWH de la empresa toman mucho tiempo para ofrecer un valor y un costo mucho dinero
  •  Las principales enseñanzas son más difícil de aplicar
dividir el dinosaurio en lagartijas s oluci n
Dividir el dinosaurio en lagartijas - Solución
  • Tener un objetivo claro, lograble en no mas 3 meses
  • Implantación del “Datamart” en una escala razonable
  • Al finalizar, obtener retroalimentación del aprendizaje significativo del proceso, con el fin de mejorar o rediseñar procesos de implantación futuros
  • Beneficios
    • La metodología es la misma, pero el alcance es mas manejable
    • Se disminuye el riesgo en la implantación
    • Se entregan beneficios en un corto plazo
    • Solucionan un problema de negocio real rápidamente
    • Son buen punto de venta para futuros proyectos
the kimball life cycle
The Kimball Life Cycle

Definición de Req. de Negocio

Carril de Infraestructura

Diseño de Arquitectura Técnica

Selección de Producto e Instalación

Crecimiento

Carril de Datos

Planeaciónde

Programa/ Proyecto

Modelaje de Dimensiones

Diseño Fisico

Diseño & Desarrollo ETL

Liberación

Carril de Aplicación

Diseño de Aplicación BI

Desarrollo de Aplicación BI

Mtto

Administración del Programa/Proyecto

justificaci n del presupuesto el problema
Justificación del presupuesto – El problema
  • Inclusive cuando se empieza un proyecto con un alcance muy pequeño, financiamiento es un problema
  • Los proyectos continuamente fallan para lograr presupuestos para todos los aspectos, incluyendo hardware y entrenamiento
  • La limpieza de datos siempre toma mas de lo esperado y absorbe una parte significativa del presupuesto
justificaci n del presupuesto s oluci n
Justificación del presupuesto – Solución
  • Obtener el patrocinio por parte del negocio
  • Hacer conciencia que un proyecto de BI es orientado a disminuir un riesgo, búsqueda de oportunidades, mas que cortar costos
  • Considerar en el presupuesto de implantación, los costos de los siguientes conceptos
    • Costo total de licencias
    • Costo del personal staff asignado al proyecto(BICC)
    • Infraestructura técnica
    • Costos ocultos (Entrenamiento, soporte, actualizaciones, etc.)
elecci n de la soluci n de bi
Elección de la solución de BI
  • BICC debe evaluar y analizar las diferentes escenarios de implantación, basados 3 factores: Valor, Riesgo, y Velocidad
  • No solo se debe considerar las especificaciones del proyecto actual, sino también una perspectiva a largo plazo
  • La primera opción a evaluar debe de ser siempre la ofrecida por el proveedor del ERP
  • Otros factores a considerar son un TCO razonable, compatibilidad con la infraestructura de IT, nivel de procesamiento, ergonomía del producto, posibilidades de adecuación
garbage in garbage out el problema
‘Garbage in, Garbage out '– El Problema
  • Un dato puede estar mal de diferente maneras:
    • Ausencia de datos
    • Dato existe, pero esta en un rango no valido
    • Dato se encuentra duplicado
    • Dato no representa la situación real del negocio
  • DHW probablemente sea la mejor manera para descubrir datos incorrectos
  • Muchos datos incorrectos son obvios, pero algunos pueden caer en el DWH
  • Arreglar los datos en el DWH no soluciona nada, si no se generan los mecanismos para evitar que introduzcan datos incorrectos en la fuente
garbage in garbage out la soluci n
‘Garbage in, Garbage out '– La Solución
  • Identificar dentro de la organización un dueño único de la información, que sea el encargado de validar y corregir los datos
  • Generar los controles necesarios para identificar y corregir los datos desde el sistema fuente
  • Un factor de éxito consiste en transferir sólo los datos necesarios
  • Identificar los campos en los cuales, un error podría causar una mala interpretación de la información
  • Implementar un proceso de identificación de datos incorrectos, basado en criterios predefinidos antes de la carga del DWH
    • Si el dato es critico, parar el proceso de carga, hasta que no se solucione el problema.
    • Si el dato es no critico, asignarle un valor por defecto para que continúe la carga
    • Cualquiera que sea el evento, se debe de guardar en una bitácora y tener un mecanismo de notificación al dueño
el fen meno spreadmart
El fenómeno“Spreadmart”
  • Un Spreadmart es un datamart no regulado, no seguro, en manos de un usuario que regularmente lo construye utilizando herramientas como Excel o Access
  • Riesgos Potenciales
    • Conocimiento de la información se pierde, cuando el empleado deja la compañía o se cambia de puesto
    • Múltiples “versiones de la verdad”, cuando diferentes personas aplican diferentes criterios para extraer información y cálculos, que derivan en diferentes conclusiones
    • La información es manipulada de manera manual, por lo cual aumenta el riesgo cometer errores
el fenomeno spreadmart soluci n
El fenomeno “Spreadmart” - Solución
  • Impedimentos para integrar información al DWH
    • Algunas personas pueden sentirse amenazados por los resultados del proyecto
    • La información es poder: Algunas personas afirman que ciertos datos son de su propiedad y de nadie más tiene porque usarlos
  • Soluciones
    • Convertir Excel en un “BI viewer” mas que un “BI Tool”
    • Minimizar el trabajo manual hecho en Excel , preformateando y precalculando los datos en el servidor de DWH
    • Crear un repositorio con archivos de Excel base, para disminuir errores
    • Prevenir el acumulamiento de información critica en hojas de calculo
    • Crear una estrategia de administración del cambio en la cual todos las partes interesadas entiendan, acepten, adopten y sostengan el cambio necesario para soportar el proceso
el s ndrome del shelfware
El síndrome del “Shelfware”
  • Los datos son cuestionados
  • La herramienta de BI no responde preguntas de negocio de uso frecuentes
  • Se crean nichos con usuarios expertos
  • La herramienta es muy difícil de utilizar
  • No hay proceso de iteración entre la ejecución del negocio y la funcionalidad de la herramienta de BI
el s ndrome del shelfware soluci n
El síndrome del “Shelfware”- Solución
  • Durante todo el proceso del proyecto, no se debe perder de vista quien será el usuario final de la herramienta
  • Se debe de generar una estrategia de entrega de reportes para cada tipo de usuario
  • De manera paralela a la implantación de la arquitectura de BI, se deberá trabajar en el proceso que soportará la toma de decisiones
  • Se debe de refrendar el patrocinio del proyecto por parte de la alta dirección
  • Al momento de liberar, se debe poner atención en los siguientes acciones: Promoción, Entrenamiento, Mantenimiento, Mejora del proyecto existente
proceso de toma de decisiones
Proceso de toma de decisiones

Datos

Operacional

Analisis

Acción

Iteracción

Colaboración

kpis implantaci n estrategia bi
KPIs Implantación Estrategia BI
  • Gerentes y analistas tienen acceso directo a los datos, nunca discuten si los números son exactos
  • Usuarios pasan el tiempo analizando los datos y la comprensión de sus implicaciones en lugar de recopilar y dar formato a los datos
  • Gerentes se centran en mejorar los procesos y los resultados de la empresariales, no recolectando datos de PC, informes y ERP
  • Una hipótesis puede ser rápidamente analizada y comprobada, sin mucha preparación manual
  • Los datos se administran desde una perspectiva de toda la empresa a lo largo de su ciclo de vida

Davenport & Harris (2007)

The Architecture of Business Intelligence

kpis implantaci n estrategia bi parte 2
KPIs ImplantaciónEstrategia BI – Parte 2
  • La compañía administra los datos como un recurso estratégico de la empresa en todas las iniciativas de negocios
  • La cadena de abastecimiento se basa en pronósticos que se han desarrollado utilizando un conjunto coherente de datos
  • Los procesos de decisión de misión crítica y de alto volumen de información son altamente automatizados e integrados
  • Es una practica común el compartir información entre la empresa y sus clientes y proveedores de manera bireccional
  • Informes y análisis integran y sintetizan información de muchas fuentes

Davenport & Harris (2007)

The Architecture of Business Intelligence

conclusiones
Conclusiones
  • El compromiso de la alta dirección de la iniciativa es fundamental
  • Empieza en pequeño y apalanca el éxito
  • La arquitectura de BI es implantada por IT. Mas sin embargo la aplicación de BI es diseñada y liderada por los usuarios del negocio
  • Se debe crear un proceso que soportará la toma de decisiones
  • El aseguramiento de la calidad de datos es el proceso que mas demanda tiempo, gente y dinero dentro del proyecto
  • Se debe de considerar diferentes tipos de herramientas para cada uno de los tipos de usuario
  • Crear una estrategia de administración del cambio
  • BI es un “Living Artifact”, el tiempo de vida y actualización de la herramienta esta en función de las necesidades del negocio, mas que en una obsolescencia tecnológica