Aquellas compañías que han comenzado a migrar los análisis dispersos en centenares de hojas de cálculo, tienden a ver en el corto plazo los beneficios que ofrece homologar, certificar y transmitir cálculos a traves de plataformas de Inteligencia Empresarial. Sin embargo, la llamada «democratización de los datos» puede no ser del todo un idilio.
Los modelos analíticos requieren de una filosofía de desarrollo diferente al ser necesario involucrar distintas disciplinas para crear un producto de servicio robusto y escalable, y, de la misma forma convierten para bien o para mal en ciudadanos de primera o segunda clase, quienes tienen acceso a ellos.
La capacidad de procesar datos a gran escala sugiere que lo tradicionalmente lento, laborioso y de multiples etapas desaparezca en modelos que se encuentran en su cenit o madurez.
Y, entre esos aspectos la velocidad y complejidad de sus operaciones esconden una problemática para las organizaciones.
Mientras algunos usuarios piensan, reflexionan y sienten una mejora en sus procesos mentales de toma de decisiones al tener acceso a estos motores; otros se mantienen en el yugo de lo repetitivo, ese loop eterno donde aun no se ha quebrado (quizás porque no conviene alborotar el avispero) la rutina. Por un lado, es difícil capacitar y elevar el conocimiento a niveles donde la productividad de lo considerado «normal» no es tan evidente; mientras que, la inversión en plataformas analíticas garantiza y protege algo estratégico: los datos y sus cálculos son de la organización; no del usuario final.
Esa migración impone una nueva visión que sigue siendo difusa para la mayoría: existen cálculos organizacionales y otros unitarios.
Lo organizacional es totalitario –viéndolo desde arriba como un gigante-, donde sus métricas y estructuras de datos (tablas, columnas y relaciones) surcan distintos departamentos, roles y metas manteniendo su objetividad.
En cambio, lo unitario es flexible, inmediato y desordenado por naturaleza. El mayor ejemplo lo vemos en las hojas de cálculo que tienen décadas de servicio ofreciendo un nivel inigualable de adaptación para cualquier tipo de análisis.
Existe un punto intermedio, un lugar dulce «Self-Service BI» o Inteligencia Empresarial de Autoservicio que podría ser una utopia; o tal vez dependa de la filosofia de despliegue, libertad y gobernanza que quiera implementarse.
Por ello comprender el significado de las cosas es importante para no convertir una solución empresarial con variedad de esquemas de despliegue en un tirano.
La democratización o acceso a los datos utilizando motores empresariales supone un cambio en la cultura analítica. Los equipos de IT adquieren un rol protagónico en procesos de analítica de datos, teniendo que hacerse responsables de procesos que en el pasado eran exclusivos de los usuarios de negocio. Y, desde la visión gerencial adquiere una mayor importancia definir lo estratégico para considerarlo en este nuevo flujo de datos.
La percepción entre lo totalitario y democrático que puede ser nuestra relación con los datos no debe tomarse a la ligera. Si bien la perspectiva de quienes desarrollamos estas soluciones se encuentra inevitablemente sesgada; por el lado del usuario final puede significar un cambio importante, para no decir inconmensurable del impacto que puede tener un nuevo canal de procesamiento de datos para acompañar sus análisis diarios.
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