¿Debería invertir mi empresa en un Sistema Informacional? El Enfoque Incremental

Trasladándonos a las raíces del asunto, una definición general del Business Intelligence es el conjunto de técnicas y procesos empleados para transformar los datos en información y la información en conocimiento para respaldar la toma de decisiones. En una empresa, estaríamos hablando de basar sus estrategias y la toma de decisiones en los datos, lo que nos permite rescatar el término de “compañía data-driven”, muy empleado en la actualidad.

Siguiendo con esta introducción, a día de hoy no es un secreto que las compañías data-driven son mucho más eficientes y competitivas que aquellas que no exprimen el potencial de los datos. De ahí que las que tienen esta premisa grabada en su ADN inviertan, de manera incondicional, partidas anuales en la gestión y explotación de este valioso activo.

Pues bien, si dijéramos que los datos son un líquido que nos permite respaldar las decisiones, un sistema informacional sería el recipiente en el que lo almacenamos y tratamos.

Por lo tanto, la respuesta a la pregunta del título es directa, . Es más, si no lo hacemos, será cuestión de tiempo que nuestra empresa acabe fracasando frente a la competencia.

Llegados a este punto, una pregunta que sí nos puede generar quebraderos de cabeza sería:

¿Cuánto y cuándo he de invertir en un sistema informacional?

Antes de arrojar luz sobre la respuesta, entendamos qué es un sistema informacional bien enfocado y de qué planteamientos tenemos huir.

Un sistema informacional bien enfocado

Siguiendo con el símil del fluido y el recipiente, supongamos que tenemos que gestionar el agua de una región para poder usarla de manera eficiente. En otras palabras, esto implicaría conocer qué fuentes de agua tiene mi región (ríos, arroyos, acuíferos, aguas pluviales, etc) para después poder almacenarla correctamente, conocer qué calidad tiene, cómo tenemos que tratarla para cada uno de los usos que se le vaya a dar y distribuirla adecuadamente para cubrir todas las necesidades de la zona (hogares, terrenos de regadío, piscinas, parques y jardines, etc).

Ahora veamos dos escenarios bien distintos:

Escenario A

En la región no hay un órgano encargado de la gestión del agua, por lo que se carece de las infraestructuras necesarias para centralizar su captación, almacenamiento y distribución. Unos vecinos deciden conectarse a un arroyo para llevar agua a sus hogares, otros se conectan a un acuífero que el resto desconoce, otros llenan sus piscinas desde un río próximo, los agricultores deciden hacer un trasvase desde otro arroyo sin ser conscientes de que están afectando a otros vecinos aguas abajo, etc. Cada cual se preocupa por su propio abastecimiento, no hay un control de la calidad, habrá vecinos que, por desconocimiento y falta de recursos, no tengan acceso diario al agua, terrenos de regadío en los que sobre y otros en los que no llegue, etc.

Escenario B

En la región existe un órgano responsable de la gestión del agua, de su captación, de su calidad y su distribución. Éste órgano ha analizado el terreno, ha identificado todas las fuentes y flujos de agua de la zona y ha construido un embalse que recoge todas las aguas de los distintos ríos, arroyos, flujos subterráneos y aguas pluviales de la región. Desde ahí, tiene un sistema de distribución que le permite dirigir el agua hasta los hogares, piscinas, parques, terrenos de regadío, etc. pudiendo priorizar unos usos frente a otros en función de las reservas del agua, de su calidad y otros condicionantes.

Acepto que es un ejercicio que podríamos tachar de infantil pero, volviendo al mundo de los datos, lamentablemente el escenario A es la realidad de muchas empresas. Y esto es así porque estas empresas, de una u otra manera, se enfrentan a distintas barreras a la hora de dar el paso hacia el Escenario B.

Barreras internas

A lo largo de los años, tras estar en contacto con empresas de distintos sectores y tamaños, me he encontrado con todo tipo de respuestas e impedimentos a la hora de plantearles un modelo de gestión de los datos adecuado para su negocio.

Si tuviera que resumir estas experiencias, destacaría tres grandes barreras o razones por las cuales todavía existen empresas que aún no han decidido invertir en un sistema informacional:

1. Falta de conocimiento y cultura del dato

Hoy en día, es difícil encontrar una empresa que no haya oído hablar del potencial del Big Data y de los datos. Sin embargo, sigue siendo habitual encontrar empresas en las que aún no hay una persona especializada en esta materia, con los conocimientos necesarios para diseñar una estrategia de gestión de los datos adaptada a las necesidades reales del negocio.

Al no existir esta figura, a la empresa le va a resultar difícil ver con claridad qué clase de sistema informacional necesita, qué ventajas va a generar y, aún más, saber cómo plantear su desarrollo y uso.

2. Resistencia al cambio

Este es un caso muy común en empresas en las que los diferentes departamentos y responsables se han acostumbrado a trabajar y usar los datos “a su manera”, sin disponer de un sistema informacional centralizado. Cada departamento gestiona sus datos de manera independiente, normalmente mediante procesos y técnicas poco eficientes que implican muchas manualidades y pérdida de tiempo en tareas que podría automatizarse. Sin embargo, a ellos les funciona y prefieren que nadie se entrometa en su manera de trabajar (y mucho menos invertir en una solución que creen no necesitar)

Este caso, combinado con el de la falta de conocimiento y llevado al extremo, sería similar al del escenario A anteriormente expuesto con el ejemplo del agua.

3. ROI difícil de medir

Esta otra barrera es bastante común. Es cierto que el retorno de la inversión en un sistema informacional no es ni inmediato, ni directo. Suele pasar un tiempo hasta que se muestran sus resultados y, aún así, no suelen identificarse con claridad. Es más sencillo atribuir el éxito de una estrategia de fidelización y retención de clientes, de aumento de ventas, de optimización de costes operacionales o de posicionamiento frente a la competencia a los responsables de cada departamento y no tanto interpretar que en gran medida se debe a la herramienta que todos ellos usan, los datos.

La realidad es que cuánto más se tarde en dar el paso, más complejo y costoso será pasar del escenario A al B

Bien, si lográis romper estas barreras en vuestra compañía, habréis dado el paso más importante para hacer crecer vuestro negocio. El siguiente paso es elegir el enfoque correcto a la hora de construir vuestro sistema informacional

El enfoque correcto

Llegados a este punto ¿debería conseguir todo el presupuesto posible e invertirlo en un sistema informacional 100% completo? No, de hecho, probablemente fracasarás en el intento.

En materia de datos, plantear proyectos de larga duración, en los que se hace una definición inicial de todas las necesidades de la compañía para luego desarrollarlas, suele generar muchos problemas. El más común es que cuando terminemos nos daremos cuenta de que muchos informes ya no son necesarios, que los que sí lo son han cambiado y que muchas de las premisas iniciales a la hora de diseñar la solución ya no son vigentes.

Esto es así porque las empresas están vivas. A medida que sus estrategias van cambiando para adaptarse al contexto del mercado y a los objetivos de cada momento, sus necesidades en términos de datos también lo harán. Esto es una realidad que hay que tener muy en cuenta a la hora de plantear el desarrollo de nuestra solución. Los sistemas informacionales son sistemas vivos, en constante cambio y evolución

El enfoque Incremental

Teniendo en cuenta todo lo dicho, un enfoque incremental es la mejor opción a la hora plantear el desarrollo de un sistema informacional. Al hacerlo así, podremos priorizar necesidades reales en función de la estrategia de cada momento y de los beneficios que ello implique para el negocio, evolucionando nuestro sistema a medida que lo hace la empresa.

En este artículo pretendo ser totalmente agnóstico sobre posibles tecnologías y herramientas pero, obviamente, este enfoque incremental ha de estar acompañado de un stack tecnológico flexible, eficiente, fácilmente mantenible y que no genere futuras ataduras. Su selección dependerá de muchos factores, como el expertise técnico que tenga la empresa, los costes de licencias y servicios, el volumen de datos a tratar, el número de usuarios y/o departamentos que necesiten consumir los datos, los objetivos macro y de largo plazo de la compañía, etc.

Por dónde empezar

A la hora de plantear un sistema informacional incremental podemos aplicar diferentes planteamientos: por caso de uso, por área, por informes, etc. Todos son válidos siempre y cuando estén bien ejecutados, y es ahora cuando trataré de explicarlo.

Un sistema de información tiene dos extremos diferenciados: las fuentes de datos (software empresarial, CRMs, redes sociales, herramientas contables, datos manuales, etc) y la capa de consumo o explotación (informes y cuadros de mando, módulos analíticos, sistemas de alertas…). Entre ambos extremos, los datos son sometidos a diferentes procesos y tratamientos: validaciones físicas y funcionales, gestión de metadata, cálculos de KPIs, segmentaciones, agregaciones y todo tipo de transformaciones para adaptarlos al uso que se les vaya a dar.

Pues bien, aquí está el punto importante, solo debemos procesar aquellos datos que sean requeridos para cubrir una necesidad real.

No caigamos en el error de validar todos los datos que se generen en la compañía, procesarlos, transformarlos, etc sin que haya una necesidad clara de usarlos. Estaremos empleando tiempo y dinero en hacerlo y probablemente muchos de esos datos nunca lleguen a utilizarse (o al menos no de la forma en que a día de hoy creemos)

Metodología: alguna pinceladas

A nivel metodológico y de manera muy resumida, los pasos serían:

  1. identificar necesidades reales: un cuadro de mando para un departamento concreto, un set de informes para cubrir un caso de uso particular, como podría ser la optimización de costes de producción, etc
  2. definir qué atributos y KPIs necesitamos para desarrollar esos informes y cuadros de mando
  3. [recomendado]: en este punto a mi me gusta desarrollar prototipos rápidos que le permitan al usuario final determinar si es lo que está buscando. Así, podrá darnos sus comentarios y proponer ajustes antes de haber desarrollado la solución final
  4. analizar dónde se encuentran los datos de origen y qué características tienen
  5. determinar qué validaciones, cálculos y adaptaciones se han de realizar sobre estos datos para obtener los atributos y KPIs que necesitamos
  6. desarrollar los procesos: comenzando por la ingesta de los datos, su validación, aplicación de cálculos y transformaciones y carga en el modelo final de explotación

Una vez cubierta una primera necesidad, haríamos tantas iteraciones como nuevas necesidades tengamos, construyendo nuestro sistema informacional de manera incremental y aportando un valor real al negocio justo en el momento en que se necesita.

De esta manera, lo que estamos haciendo es centrarnos solamente sobre los datos que sabemos que van a ser utilizados, evitando invertir tiempo, dinero y recursos en trabajar sobre datos que no sabemos si serán necesarios en el futuro cercano o no.

Por otro lado, bajo este enfoque, a medida que vayamos desarrollando nuevos informes y cuadros de mando, iremos viendo que parte de los datos que necesitamos ya habrán sido procesados y preparados en informes previos, lo que implica que los tiempos de desarrollo y costes necesarios para cubrir nuevas necesidades irán disminuyendo paulatinamente.

Respondiendo a la pregunta

Y ahora sí, después de arrojar luz sobre la pregunta, podemos aproximar algo más su respuesta: ¿cuánto y cuándo he de invertir en un sistema informacional?

  • ¿Cuánto invertir?

Lo mínimo necesario para cubrir los casos de uso que más le urjan al negocio, así de simple y así complejo. Será necesario priorizar estas necesidades para luego determinar qué equipo técnico se necesita para cubrirlas y estimar los tiempos de desarrollo. De este ejercicios saldrá el coste para tener una versión inicial de nuestro sistema de información.

En el supuesto en el que no se tenga el conocimiento interno para realizar una estimación de esta clase, se le puede pedir el ejercicio a una consultora especializada en la materia (prácticamente todas lo realizarán de manera gratuita y sin compromiso alguno).

Tengamos en cuenta que la primera iteración será la más larga y la que más inversión requerirá. Esto es así porque será necesario desarrollar los cimientos de la solución informacional (infraestructura y preparación de entornos, diseño de arquitectura, implantación de herramientas y tecnologías, etc)

  • ¿Cuándo invertir?

En cuanto surja la necesidad de lanzar preguntas a los datos para respaldar las decisiones de negocio. Es decir, en aquel momento en el que nuestra actividad como empresa genere más datos de los que pueden ser interpretados de un vistazo y necesitemos procesarlos (limpiarlos, transformarlos, segmentarlos, enriquecerlos, agregarlos…) para usarlos en el día a día de nuestras estrategias de negocio.

Esperar demasiado a dar el salto, en muchos casos, puede provocar que el coste sea mayor. Esto es muy común cuando se va tirando de “apaños” que se convierten en un legacy costoso de integrar en una solución corporativa. Sin tener en cuenta los costes indirectos que supone tener a empleados sacando conclusiones de los datos manualmente.

CONCLUSIONES DEL AUTOR

En este artículo he tratado de plasmar todos los aspectos importantes a la hora de plantearse invertir en una solución informacional pero, si bien puede parecer extenso, habría necesitado escribir un artículo independiente para exponer correctamente y en detalle cada una de las temáticas comentadas. No he querido meterme en tecnologías, diseños y planteamientos porque considero que merecen ser tratados por separado. Por otro lado, con la intención de simplificarlo, tampoco he hecho mención a la gobernanza del dato y a sus características que, aquellos conocedores de este área, seguramente habréis echado en falta en muchos de los puntos expuestos.

…by Víctor Dertiano

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