La búsqueda de alternativas para ser más productivos, conseguir respuestas de forma inmediata, flexibilizar métodos de despliegue, ofrecer libertad en el proceso de toma de decisiones y la automatización de procesos, mueven en gran medida el desarrollo de soluciones analíticas. El controversial y ansiado cambio; tanto a nivel personal como organizacional, por lo general se asocia a sustituir o reemplazar un programa. Sin embargo, la primera barrera que debemos afrontar no es precisamente de carácter técnico, sino humano; nuestra mente.
¿Por qué querer cambiar?
Es interesante, pero seria muy ingenuo pensar que estamos dispuestos a modificar los procesos de análisis de datos de forma voluntaria. Sea porque tenemos tiempo llevándolos a cabo según enfoques plenamente comprobados o en otros casos, porque implica volver al primer paso, siendo desaprender, comprender lo nuevo para luego aplicarlo.
El freno al cambio es algo natural, por esa razón, cuando se buscan implementar nuevas herramientas o plataformas que tendrán un impacto importante en el ecosistema empresarial, un buen acompañamiento por parte de sus responsables y las personas que, por su jerarquía dentro de la organización, es imprescindible su participación en los momentos donde la visión deberá ser defendida ante los embates naturales que genera la incertidumbre a lo nuevo.
Inteligencia Empresarial de Autoservicio
Bajo esta premisa, el primer cambio surge a partir del impulso generado a nivel de autoservicio. La capacidad de incorporar distintos métodos de despliegue que no dependan exclusivamente del enfoque administrado por los Departamentos de Tecnologías de Información, es un indicador del grado de flexibilidad, velocidad y descentralización que se busca implantar hoy en día para darle acceso a los datos a una mayor cantidad de personas.
Creación local con despliegue en la nube
Partiendo del método más utilizado hasta los momentos, Power BI funciona desde su versión local, para luego compartir la estructura del archivo en la nube utilizando su plataforma.
El principal cambio en este sentido es que, se dejan en el pasado los envíos de correos electrónicos con archivos adjuntos que posiblemente quedaran en el olvido, o que, al momento de ser abiertos, sus datos ya se encuentran desactualizados.
Pasamos de una gestión con múltiples versiones de la verdad, a una centralizada desde su cúspide, pero con la flexibilidad para adaptarse a los requerimientos individuales de análisis de cada uno de sus usuarios.
Libertad
Consumir información de grado empresarial cuando quieras, donde quieras sin depender por terceros. Tener la capacidad de modificar estructuras de datos a conveniencia, tanto en sus cálculos como en su aspecto visual, pero manteniendo la certeza a nivel de calidad y certificación de datos para dar el respaldo necesario a la toma de decisiones; no tiene precio. La libertad toma muchas formas, y cuando la obtienes, difícilmente querrás volver al pasado.
Caos
Si bien la Inteligencia Empresarial de Autoservicio ofrece grandes beneficios, de no ser bien canalizada puede generar el efecto contrario, siendo el caos por la proliferación incontenible y desordenada de distintos análisis. Existen requerimientos que deberán cumplirse, al igual que eliminar procesos que bajo otros enfoques pueden considerarse aceptables, pero en este campo no son los adecuados.
¿Qué es el modelo tabular?
El segundo cambio, proviene de la estructura interna del modelo de datos. La manera de procesar datos adopta otro enfoque, siendo para la mayoría de los usuarios algo nuevo. Comienzan a tener un impacto importante la comprensión de los fundamentos a nivel de lenguajes, su teoría y comportamientos cruzados que van modificándose según el esquema de despliegue adoptado.
En otras palabras, se incorporan nuevas condiciones que deben tomarse en cuenta para alcanzar resultados con el objetivo de mantener un equilibrio entre la funcionalidad y su rendimiento.
Escenarios de competencia y sustitución
Existe una disyuntiva o podríamos decir, pensamiento que puede ser difuso entre los usuarios sobre el rol del programa. Lo que está sucediendo, bajo la visión de Microsoft, es un traslado o migración de tareas de análisis de grado empresarial hacia plataformas donde se promueve su interconexión.
En ese sentido, Power Platform, funge como el núcleo de su estrategia con Power BI, Power Apps, Power Automate y Power Virtual Agents. Estamos ante una separación de lo que se considera análisis individual versus consumo de grado empresarial u organizacional.
Individuo versus Organización
El tercer cambio es el acceso a los mismos programas que utilizan, por ejemplo, las compañías líderes en nuestros países. Es inevitable preguntarse: ¿Qué ha cambiado?, ¿Por qué tengo acceso de forma gratuita?, la respuesta: Software Como Servicio (SaaS) en la estrategia de consumo.
Por su parte, las organizaciones se han dado cuenta que, ante la masificación de los datos, requieren responder preguntas que no pueden estar sujetas a factores situacionales. En cambio, buscan automatizar todo lo que sea estratégico para el proceso de toma de decisiones.
De la misma forma, los costos de entrada al ir disminuyendo han motivado la adopción o migración hacia este tipo de herramientas para irse adaptando a una de las premisas de la transformación digital: un cambio mental, procedimental y cultural de lo que estamos haciendo diariamente.
Adoptando una nueva cultura analítica
Si prestas atención a los comunicados oficiales de Microsoft en los distintos eventos o conferencias sobre plataformas de negocios, por ejemplo, Ignite o Business Applications Summit, te darás cuenta del énfasis comunicacional para impulsar el cambio en analizar datos. Cambiar la cultura analítica es una tarea titánica dentro de las organizaciones, pero necesaria para mantenerse competitivas ante lo inevitable; el cambio.
Complejidad y nuevas variables
El cuarto cambio, hace referencia a la capacidad de combinar diversos lenguajes al momento de crear modelos de datos: SQL, M, DAX, Natural, R y Python. Temas sobre modelamiento, extracción, transformación y carga de datos son recurrentes para garantizar una estructura que cumpla con el objetivo del análisis, pero, asimismo, suficiente flexibilidad para irse ajustando a las preguntas que vendrán en el futuro.
La capa de visualización o dicho de otra forma, lo que se ve en la hoja en blanco, implica abordar temas que impactan tanto en la experiencia del usuario como en la manera individual de percibir o comprender la información a partir de objetos visuales. Por último, el rendimiento y la seguridad son temas recurrentes, considerados críticos en la mayoría de los modelos.
Esto ha sido un extracto del entrenamiento llevado a cabo el 3 de octubre de 2020 en el Grupo de Sentido Analítica.
Muy buen artículo, debemos adoptar todos estos cambios para poder lograr los resultados esperados.
Gracias Roy, es un proceso que requiere tiempo, pero con la visión correcta y el impulso necesario es posible lograrlo.
Exitos José! veo una pestaña de Cursos y Tutoriales … ¿que se nos vendrá!? Saludos!
Hola Carlos, un gusto verte por acá. Oye, de verdad me encuentro en el proceso darle forma a esta nueva pagina. Pero me siento muy entusiasmado en plasmar en un solo lugar tantas cosas que he ido dejando por separado.
Hola José
Muy buen artículo. Y si, se viene un cambio en el modelo, dentro de las empresas, de hacer bi. En las grandes empresas, el autoservicio es inevitable, en las pequeñas, creo que no lo verán tan rápidamente y es el mercado para las consultores para hacer BI. A las grandes empresas, nuestro mercado sera la capacitación, y la consultoría para llevarlas al autoservicio. Y el cambio incluye a los consultores, definir bien el rol a seguir y prepararse en las herramientas que estan generando el cambio.
Hola Rafael, gracias pasar por acá y comentar. Concuerdo contigo, esto también nos obliga a nosotros a cambiar la manera de realizar nuestras actividades profesionales.
Te hago una consulta José, porque hay personas que opinan que las tablas de hechos, las tablas de dimensiones, y los esquemas en estrella son fundamentales para la creación de modelos en Power BI, que opinas tu al respecto?.
Saludos.
Hola Eduardo, eso sucede porque un Star Schema o Esquema de Estrella viene siendo por múltiples razones, la estructura relacional predilecta para analizar datos en Power BI. Si bien el programa soporta otros esquemas, siempre se trata de optimizar, simplificar y poder escalar sin preocupaciones. Recomiendo investigar sobre Modelado Dimensional basado en Kimball o conceptos aplicados directamente en el programa. Las tablas, columnas y sus relaciones forman parte de la columna vertebral de un modelo. Allí se encuentra la mayor parte de su valor; ya luego si entramos en capas de visualización, configuración y despliegue, pero lo que hará un modelo excepcional según sus requerimientos es precisamente una estructura acorde y con la flexibilidad necesaria para irse adaptando a los cambios.
Muchas gracias Jose, eres muy amable.
Saludos.