Para que una organización funcione, sus responsables han de diseñar una estrategia que dictamine qué vigilar, qué modificar y qué abandonar con objeto de alcanzar el éxito. Una reunión de trabajo encaminada a revisar la efectividad de la estrategia empresarial ha de revelarnos lo que hicimos, lo que debemos hacer y, sobre todo, lo que debemos dejar de hacer.

Hemos de comprobar paso a paso la efectividad de nuestra estrategia y adaptarnos rápido a las oscilaciones del mercado. Pero las organizaciones suelen caer en cinco malas prácticas realmente perjudiciales..

La última mala práctica que vamos a analizar en esta serie de artículos radica en los errores que se cometen a la hora de reunir toda la información disponible para una estrategia de inteligencia y analítica de negocio. Un proyecto de este tipo ha de aglutinar todas las fuentes internas y externas, así como los datos tanto estructurados como desestructurados.

Las organizaciones que ignoran diversas fuentes de datos llegarán a conclusiones parciales que les conducirán a tomar decisiones erróneas y a perder oportunidades de negocio, entre otras circunstancias..

Numerosas organizaciones elaboran estrategias de Business Intelligence a escala empresarial en torno a un puñado de soluciones tácticas, que resultan demasiado complejas para el usuario de negocio. Desafortunadamente, esta aproximación deja a importantes figuras del tablero (como directivos, empleados cara al público, clientes y socios) en la oscuridad, lo que genera numerosos dolores de cabeza tanto en la parcela técnica como administrativa.

En torno a este campo radica la mala práctica que analizaremos hoy..

La mala praxis que vamos a analizar hoy radica en errar a la hora tener en cuenta la integridad de los datos antes de embarcarnos en un viaje hacia el universo de la inteligencia y la analítica de negocio.

Las organizaciones que ignoran la preparación de los datos habitualmente han de emplear mucho tiempo tratando de solventar problemas de calidad de datos, lo que revierte en que el objetivo de construir y desplegar un escenario propicio para el usuario final se abandone sobremanera..

En mi anterior artículo analicé la dependencia que las organizaciones tienen de los humanos para industrializar patrones, así como la necesidad imperiosa de que éstas implementen estrategias de BI que incorporen un amplio entorno que no solo proporcione tendencias, sino que también empoderen al usuario para actuar sobre esa tendencia de manera operacional y generar un impacto específico.

En el marco de las cinco peores prácticas que se suelen producir en los entornos de inteligencia y analítica de negocio, hoy toca desgranar el segundo error más habitual: considerar que el self-service BI puede solucionar por si mismo las necesidades de todo tipo de usuario en este ámbito..

En mi anterior artículo esbocé de manera somera cuáles son las cinco peores prácticas en el universo del business intelligence (BI) y la analítica.

Estas actuaciones habitualmente impiden a las organizaciones obtener resultados satisfactorios de los proyectos en los que se embarcan, que, además, suelen adolecer de periodos de adopción realmente lentos. Tanto en éste como en los siguientes cuatro artículos que desarrollaré para Dataprix, analizaré cada práctica individualmente, y expondré la historia real de una empresa que consiguió evitarla..