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Nuevos retos del Business Intelligence


Nota de Intelligence Partner, el 30 Septiembre 2016 | Leído 299 veces

El mundo del BI ha evolucionado mucho en los últimos años hacia herramientas más intuitivas, de mayor flexibilidad y escalabilidad, gracias a la introducción de los entornos “Cloud” en muchos ámbitos tecnológicos de la empresa.



La posibilidad de crear informes de manera mucho más sencilla y ágil, evitando la necesidad habitual de tener que recurrir a los equipos de TI, y la mejora del aspecto colaborativo en el traspaso de información entre los distintos miembros de la organización han hecho del momento actual “la época dorada de la tecnología BI”.

No obstante, hay una serie de factores que están impidiendo que muchas empresas consigan estos sensacionales resultados que las modernas herramientas de BI están dispuestas a ofrecernos.

Estos obstáculos son lo que a continuación me propongo analizar. Cabe decir que no estamos ante hechos insalvables sino que se trata retos a los que las empresas ya están haciendo frente y seguramente sigan haciéndolo en los próximos años:

1. Anticuada arquitectura de Bases de Datos
Los entornos de almacenamiento de información de muchas empresas han permanecido estancados durante muchos años. Si bien han resultado útiles para la recolección y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, actualmente no están preparados para soportar los complejos informes que las nuevas tecnologías de BI permiten realizar. Por tanto, lo difícil aquí es intentar combinar esta arquitectura obsoleta y difícil de manejar con la simplicidad de las nuevas herramientas de BI.

Y es que aunque pueda parecer algo trivial, esto supone un verdadero dolor de cabeza para los expertos en TI.

Las consecuencias del uso de estas BBDD obsoletas en combinación con una moderna herramienta de business Intelligence van a afectar a esta última en lo referente a:

La velocidad de respuesta. Debido a la compleja arquitectura de estos entornos de BBDD el filtrado de datos para su análisis se realiza de forma más lenta y con mayor margen de error.
Límites a la escalabilidad. El creciente aumento del volumen de datos y del número de usuarios de estos entornos de almacenamiento frena el rendimiento y la exactitud de los informes generados por esta vía.
Encarecimiento de los costes. La limitada escalabilidad de estas herramientas obliga a las empresas a aumentar sus entornos de almacenamiento, adquiriendo nuevos servidores. A esto hay que añadir los elevados costes de mantenimiento del hardware/software para poder mantener el creciente volumen de datos a almacenar.

2. Métodos tradicionales de preparación de los datos
Para poder realizar informes utilizando las potentes herramientas de BI existentes en el mercado, primero hay que asegurar un adecuado tratamiento previo de los datos con el objetivo de prepararlos para su extracción y análisis.

Los métodos tradicionales de depuración de datos consumen mucho tiempo en preparar la información y por lo general requieren de expertos en TI para su tratamiento (lo que limita la autogestión). Como consecuencia, hacen este proceso más lento y rígido.

Los datos han de ser limpiados, evitando duplicados y campos erróneos, asociando campos con información relacionada… Todo esto, con el objetivo de que las herramientas de BI puedan analizar y generar informes lo más exactos posibles sin los errores e incongruencias propias que genera la utilización de estas tradicionales técnicas de depuración de datos.

3. Mala calidad de los datos
La enorme variedad de documentos de todo tipo (hojas de cálculo, documentos de texto…), unido a la existencia formatos desconocidos, datos obsoletos y un almacenamiento deficitario y disperso de los datos, hace que en muchas ocasiones los informes y visualizaciones generados no sean todo lo precisos que deberían. De esta forma es fácil que incurran en errores, lo que da lugar a conclusiones erróneas.

Esto es extremadamente grave teniendo en cuenta el creciente volumen de información que ha de ser analizada y la necesaria exactitud de los informes de cara a garantizar una acertada toma de decisiones con base en los datos aportados por la herramienta de Business Intelligence.

4. Falta de autogestión y dependencia del departamento de TI
La posibilidad de definir y crear informes de forma autónoma es una de las tendencias actuales en el mundo del BI.

Las antiguas arquitecturas de datos dificultan esta gestión debido a la necesidad de involucrar complejos procesos de depuración de datos, lentos, tendentes a producir errores difícilmente salvables y que además, necesitan de la intervención de expertos en TI para el mantenimiento de la infraestructura y el tratamiento de la información.

Por el contrario, con las nuevas tecnologías BI los usuarios se sienten más seguros y confiados a la hora de realizar sus propios informes sin necesidad de recurrir al departamento de informática.

Además, estas nuevas herramientas también permiten hacer un adecuado seguimiento de todos los empleados que han hecho uso de los datos y de los cambios realizados durante un determinado período gracias a la tecnología Cloud.

Estos son los principales retos que, a nuestro juicio, las actuales tecnologías de BI han de superar para poder sacar el máximo rendimiento a estas herramientas que todavía tienen un enorme potencial que mostrarnos.

Si quieres saber más sobre las nuevas tecnologías de BI conoce Tableau Software: la herramienta de Business Intelligence que más apuesta por la autogestión, flexibilidad y escalabilidad del mercado.




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