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Estás en la famosa fase del quiero y no puedo. Te plantas delante de la línea de salida, pero todavía no estás preparado para empezar a correr. Quieres una Solución de Data Intelligence que te ayude a automatizar la toma de decisiones, pero primero necesitas encontrar la que más te encaje. Este tedioso proceso de buscar una herramienta que solucione tus problemas futuros te genera problemas ahora. Sin embargo, basta con desglosarlo en una serie de pasos y contar con la ayuda de los profesionales adecuados para convertir este proceso en algo sencillo.
El volumen de datos crece y el ritmo de los análisis es cada vez más exigente. Ya hemos tomado la decisión de implementar una Solución de Data Intelligence que nos ayude a automatizar la toma de decisiones, ahora bien ¿cómo la elegimos? Esta tediosa tarea se puede disolver en 5 pasos que con la ayuda de tu partner te permitirá conocer la madurez de tus usuarios, constatar las necesidades analíticas de tu negocio, seleccionar la solución que mejor se adapte a dichas necesidades, y por fin liderar la implantación de la solución en tu empresa.
Una buena solución de Data Analytics debería ayudar a las empresas a impulsar sus negocios. Además, una buena solución de BI debe permitir crear dashboards de forma sencilla, teniendo una interfaz intuitiva para que los usuarios puedan trabajar de forma autónoma. También debe ser escalable y fiable, es decir, capaz de convertir una gran cantidad de datos en informes condensados y detallados.
Las ventajas de adoptar un servicio de Data Intelligence son muchas pero siempre surgen preguntas como:
¿Cómo elegir un buen sistema de Data Intelligence?
¿Qué opciones hay en el mercado?
¿Cuáles cumplen con las necesidades específicas de mi empresa?
A continuación, te dejamos 5 pasos clave de cara a elegir tu herramienta o herramientas de Data Intelligence:
Paso 1: ¿Sabes lo que necesitas?
Se claro sobre tus objetivos y lo que tu empresa necesita de ese sistema de Data Intelligence
¿Quieres tener información sobre las tendencias del mercado o las previsiones de ventas futuras?
¿Saber más sobre el rendimiento actual?
¿Analizar si el objetivo establecido para un período es realista?
¿Cruzar la información interna con los datos disponibles en Internet?
Solo si se definen claramente el alcance y los objetivos se podrán entender detalles de tu negocio que hasta ahora estaban enterrados en hojas de cálculo, informes o perdidos entre los distintos departamentos.
Paso 2: Nombra a un Project Manager con alma de líder
El proyecto debe tener un líder con capacidad de moverse entre estructuras y jerarquías, siendo responsable del cronograma de aplicación y de afrontar los desafíos técnicos que un proyecto de este tamaño encontrará. También debe tener diplomacia para eliminar bloqueos y solventar las dificultades que aparecerán a lo largo del camino. El líder no sólo está para informar sobre los progresos realizados sino también para dar visibilidad al concepto de BI y especialmente para escuchar a los equipos involucrados. Al entender las necesidades de los distintos departamentos, es posible ofrecer soluciones personalizadas para estos «clientes» internos.
Paso 3: Benchmarking del mercado
Hay múltiples proveedores de BI, cada uno con sus pros y contras. Y su mensaje es siempre atractivo y cautivador, diciendo que es «la única», «la mejor» o «más intuitiva» herramienta en el mercado. Una forma inicial de abordar esta incertidumbre es hacer un benchmarking del mercado para detectar las ventajas y desventajas de cada software, además de su posicionamiento en el mercado. Sin embargo, esta opción posiblemente no sea suficiente para tomar una decisión en firme.
Por ello, siempre recomendamos acudir a algún partner tecnológico que tenga acuerdos con los principales players del sector que pueda realizar un scoping BI profesional de cara a recomendarte las mejores herramientas que encajen en tu negocio según tu necesidad y madurez tecnológica. Puede darse el caso de que todos los caminos lleven a una herramienta concreta pero que a tus sistemas legacy les venga mejor otra herramienta o la combinación de otras. Cada negocio es un mundo, por ello, déjate aconsejar en este punto tan crítico de tu inmersión en el mundo Analytics.
Paso 4: Conocer el coste real del proyecto
Es importante conocer el Coste Total de Propiedad o TCO (siglas en inglés para Total Cost of Ownership) de este proyecto. También hay otras cuestiones relacionadas con la implementación de una solución de software de Data Intelligence, además de la elección del propio proveedor que hemos comentado en el punto anterior:
¿Cuál es el coste del almacenamiento y mantenimiento de los datos?
¿Es escalable el proyecto?
Si no te convence el software, ¿cuál es el coste de la migración?
¿Invierto en una solución líder en el mercado o en una startup menos conocida?
¿Cuál es el coste y el tiempo de integración con los sistemas que ya uso?
¿Existe una API que permita una fácil integración?
¿Cuál es el coste de formar a mi equipo?
¿Cómo se evalúa el servicio posventa y soporte de este proveedor?
La implementación debe estar alineada con tus necesidades actuales y al mismo tiempo debe ser compatible con las tecnologías que aún están por venir.
Paso 5: Déjate guiar por un partner
Tu departamento de IT ya está lleno de desafíos y librando sus batallas diarias. Por eso, implementarlo internamente puede convertirse en un problema más que en una solución. Contar con un partner como Keyrus, que llevamos el análisis de datos en el ADN, te facilitará la definición de los requisitos y los KPIs y en la integración y cruce de los datos. Del mismo modo, hará que sea más fácil el despliegue del sistema, así como la creación y validación de los dashboards que recibirán los directores, gerentes y analistas.
Del mismo modo, además de contar con el conocimiento tecnológico y partnerships con los principales players, conocemos los pains y tendencias de cada industria, por lo que podemos ponerte sobre la mesa los principales casos de uso que se están aplicando en los diferentes departamentos de tu industria. Forecast de ventas, optimizar el pipe, reducir el churn, optimización de campañas de marketing, mantenimiento predictivo de maquinarias, optimización de la supply chain, aumentar el customer life time value de tu cliente y muchos más.
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