Los proyectos de Big Data y analytics son en su inicio proyectos de tecnología, pero deben acabar siendo iniciativas que impacten de forma positiva en el negocio. A medida que esta estrategia se implanta en el día a día de las compañías va cambiando la forma de trabajar de las unidades de negocio. MBIT School, único centro de formación español dedicado exclusivamente a Business Intelligence y Big Data, ha detectado los 6 principales cambios que las iniciativas de Big Data y analytics están provocando en los negocios.
1.- Nuevas funciones y competencias de los analistas de negocio. Caben en este perfil un importante abanico de profesionales relacionados con el análisis y el reporting tales como analistas de riesgos, control de gestión, marketing analítico, control de operaciones, reporting financiero, auditoría, cumplimiento normativo y cualquier otro profesional integrado en un área de reporting con intenso trabajo con los datos. El marco en el que se desenvuelven estos perfiles es cada vez más complejo ya que aumentan las necesidades de rapidez y agilidad en la toma de decisiones en un mercado cada vez más exigente y competitivo, y donde el dato es un activo crucial en su operativa.
2.- Nuevas herramientas que demandan necesidades de formación. Herramientas que permitan realizar los ciclos de análisis y reporting en tiempos cada vez más cortos y accediendo a fuentes de información cada vez más heterogéneas y con un volumen de datos elevado y creciente. Estas operativas que antes se realizaban con las usuales herramientas ofimáticas empiezan a realizarse con nuevas herramientas de Business Intelligence de tipo self-service y orientadas al usuario final que conllevan unas importantes necesidades de formación y capacitación.
3.- Ciclos de análisis y reporting cada vez más cortos. Reducir los tiempos dedicados al reporting periódico y evitar procesos manuales pasa por la automatización de procesos. Los analistas de negocio deben pensar cada vez más en la generación de reglas y procedimientos que permitan automatizar estos procesos apoyándose en las herramientas de Business Intelligence orientadas a usuario. Así mismo, estas reglas podrían ayudar a implementar procesos de validación y cuadre que supriman procesos manuales.
4.- Información relevante evitando los «trasteros» de información. En los últimos años muchas compañías se han embarcado en la construcción de data lakes que les permitan almacenar altos volúmenes de información y de estructura de datos muy diversos. Con frecuencia, estos almacenes se convierten en un «trastero» de información, donde algunos bloques que se almacenan, pero no se analizan, son guardados por si en algún caso son necesitados. El reto de los analistas de negocio es seleccionar junto a los equipos de IT la información verdaderamente relevante y valiosa para el negocio. Para ello, deben racionalizar estos almacenes, de forma que se puedan aprovechar de su flexibilidad y capacidad de almacenamiento, pero racionalizando y rentabilizando los catálogos de información.
5.- Integración de las nuevas fuentes de información. La incorporación de arquitecturas Big Data, permite a las compañías incorporar nuevas fuentes de información que enriquecen sus análisis, pero que en ocasiones pueden ser complejas en su estructura (datos de blogs, redes sociales, sensores…). Por otra parte, estas fuentes suelen ser masivas y de crecimiento muy rápido, cercano al real-time en ocasiones. Resultan muy diferentes a las habituales de estructura conocida y generalmente procedente de sistemas internos de la compañía, su manejo implica el uso de herramientas de Business Intelligence apropiadas y una rigurosa gestión de la calidad del dato, en colaboración continua con las áreas de IT para que su integración sea un éxito.
6.- Cambio de mentalidad y cultura analítica. Sacar partido al Big Data y Analytics implica una decidida orientación al dato y una cultura analítica en la compañía. Esto supone un cambio de mentalidad, ya que en ocasiones las conclusiones del análisis de los fríos datos pueden desafiar las intuiciones de negocio o las perspectivas iniciales y mostrarnos conclusiones diferentes a las esperadas. Debemos estar preparados para que los resultados de los datos nos hagan rectificar y tener flexibilidad para hacerlo.
“Una compañía orientada al dato debe tener analistas rigurosos con los mismos y flexibles en sus planteamientos, dispuestos a escuchar los datos, sin obligarles a decir lo que ellos esperan”, ha destacado Juan Vidal, Responsable proyectos Business Intelligence y profesor en MBIT School. Para quién, “el siguiente reto del analista es tener una buena capacidad de comunicación para presentar estos resultados a la dirección de la forma más convincente. Dirección que deberá demostrar que también está orientada al dato”.
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