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Errores y fracasos en proyectos de BI y advanced business analytics

Errores y fracasos en proyectos de BI y advanced business analytics


Errores y fracasos en proyectos de BI y advanced business analytics

La empresa Gartner, en uno de sus últimos estudios, estima que el valor del mercado de la Inteligencia de Negocios (BI), hoy en día supera los 14 billones de dólares y continúa en expansión.

Cada vez son más las empresas que buscan beneficiarse de la inteligencia empresarial, pero no todo vale. Quienes planeen una inversión en BI o Advanced Business Analytics en un futuro próximo, si quieren asegurar que su inversión sea efectiva, deben evitar los siguientes 4 errores comunes:

  • Ignorar las necesidades de los usuarios de BI: la inversión carece de sentido si no se satisfacen las necesidades usuarias. Para conseguir que esta correspondencia entre lo que compra y lo que se desea exista, es necesaria la comunicación y la inclusión de quienes interactuarán con el sistema de BI en el proceso de decisión.
  • Subestimar los costes de capacitación de los usuarios: la formación es la única garantía de éxito en lo que a inteligencia empresarial se refiere. Agotar el presupuesto en licencias de software y una capacitación mínima para los usuarios impedirá que le saquen todo el partido posible a una herramienta que de otra forma les podría aportar mucho valor.
  • Ignorar requerimientos futuros de BI: los negocios evolucionan, de igual forma lo hacen sus necesidades en cuanto a analítica avanzada. Para prevenir descompensaciones que inutilicen la herramienta elegida hay que asegurarse de que los proveedores tienen planes para satisfacer esos requerimientos, lo que evitará el fracaso del proyecto de inteligencia de negocio a medio o largo plazo.
  • Tratar de hacerlo solo: si no se cuenta con un equipo de expertos y profesionales cualificados, que sean capaces de descubrir y comprender los metadatos, conocer el ciclo de vida del dato al completo, las distintas formas de presentarse la información, y los procesos y sistemas que intervienen en este tipo de intercambios no podrá llevarse a cabo un análisis de datos de calidad que trascienda las bases de datos y provea al negocio de la inteligencia empresarial que se busca.

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Cada vez con mayor frecuencia aparecen nuevas herramientas que, no siendo demasiado costosas, permiten alcanzar un Advanced Business Analytics aplicado al trabajo de las personas que, junto con otros indicadores, puede dar información valiosa sobre la empresa, sus oportunidades y su futuro.

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Errores a evitar en proyectos de inteligencia empresarial

Otros diez errores que se deben evitar desde la dirección de proyecto en la implementación de una estrategia de inteligencia empresarial son:

  1. Fallar en el uso de una metodología.
  2. Definir una estructura organizativa del equipo inefectiva.
  3. Fallar en la involucración de los usuarios de negocio.
  4. No entregar evoluciones de la solución a los usuarios de negocio.
  5. No tener una buena definición del proyecto.
  6. Carecer de una correcta estimación de sus necesidades.
  7. Realizar pruebas inadecuadas o plantearlas pasado el momento adecuado.
  8. Subestimar la limpieza y el perfilado de datos.
  9. Ignorar los datos sobre los datos (metadatos).
  10. Ser un esclavo de las herramientas de gestión de proyectos.

La mayoría de ellos se asocian a los roles directivos y es que la autoevaluación de las personas es necesaria, empezando por el propio líder de proyecto o el responsable, porque los proyectos no están aislados de la idiosincrasia de la organización.


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La colaboración de personas de la organización es necesaria e insustituible, ya que son ellas quienes tienen que facilitar información o desarrollar tareas para el proyecto de inteligencia empresarial. Alcanzar el compromiso de todos los miembros de la organización es crucial para obtener su colaboración cuando se necesita y la única forma de evitar retrasos en el proyecto.

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Créditos fotográficos: "Labyrinth Of Success" by ddpavumba

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