Inteligencia de Negocios vs. Analítica?

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Estrategia de gestión del rendimiento

Casi todas las organizaciones de lucha por cambiar de una estrategia de Empresa Business Intelligence en un viable, modelo operativo coherente para los accionistas de la empresa.

La falta de inversión, indiferencia a la calidad de los datos y la gran esfuerzo que se requiere para que funcione significa que muchos quedan en el camino.

Calidad de los datos?

Buena calidad de los datos cuesta dinero, requiere de fuertes controles de disciplina y de gestión – atributos que la mayoría de las organizaciones tienen poco apetito por.

Muchas organizaciones son atraídos lejos de escalar el pico de la Empresa Business Intelligence en “big Data” y “Analítica” con ganas de probar el nuevo mundo de la Ciencia de datos donde los estadísticos de back office en cuartos oscuros evocan algoritmos que pueden resolver muchos de los problemas de organización en un ritmo rápido, siempre cambiante entorno.

La ciencia de datos

ejecutivos de nivel C frescos de la última conferencia de investigación lleno de palabras de moda tales como “big Data”, “Análisis predictivo”, “Aprendizaje automático” e Inteligencia Artificial llamar a una reunión para anunciar que la organización necesita para abrazar esta nueva forma de trabajar y ágil.

Los equipos son de configuración y los arquitectos comienzan afanosamente blanco de embarque, científicos de datos son reclutados, fresco y con ganas directamente de la Universidad.

No importa el Big Data muchas empresas se esfuerzan por obtener su derecho pequeño de datos y tropezar en el primer obstáculo constatar que las mismas cuestiones aplicables a Empresa Business Intelligence son inherentes a la analítica;

  • mala calidad de los datos, gobierno y control
  • la falta de inversión
  • los recursos básicos estirados en otros proyectos estratégicos críticos
  • proveedores de infraestructura subcontratados caras que se esconden detrás de sus SLA
  • arquitectos de TI soluciones que promueven el cielo azul que en realidad no funcionan en el mundo real y con acrónimos oscuros que confunden a los usuarios de negocio no técnicos.

Ágil – Qué significa eso?

Muchos usuarios de negocios están dispuestos a arriesgar su pretensión de “su” de datos y hacerse con el control del mismo desde los departamentos de TI monolíticos percibidas sólo para darse cuenta de que carecen de las habilidades y conocimientos para hacer realidad el uso o el sentido de los datos.

Es entonces reintroducido a la estrategia.

Las tensiones a continuación, a menudo surgen de la más estructurado, enfoque aseguró vs. el “ágil” camino propuesto por los equipos de negocios envalentonados con poca comprensión de lo que significa realmente ágil (Es un enfoque de gestión del cambio organizativo y trabajar mejor en tierra requiere de colaboración, equipos integrales – a menudo sin tener en cuenta el hecho de que 75% del núcleo de los recursos de TI y habilidades se deslocalizan en la última gran reorganización).

El resultado

El resultado a menudo se puede $$ M en plataformas desperdiciados, recursos y costes con proveedor. Así que muchas organizaciones se embarcan en estos proyectos a menudo complicadas y extensas sin tener ningún tipo de estrategia – una estrategia que a menudo es bastante fácil de concebir, pero los líderes responsables no tienen el valor para su promoción por miedo al fracaso.

Las lecciones aprendidas son similares en muchos tipos diferentes de proyectos;

  • desarrollar, comunicarse y acordar una estrategia clara
  • construir un modelo de negocio para apoyar la inversión
  • garantizar el patrocinio
  • emplear los recursos con conocimiento del dominio experto en lugar de “científicos de datos”

Las recompensas son inmensas para ciertas organizaciones que hacen uso de análisis con éxito pero también hay costos del fracaso para aquellos que ignoran las lecciones del pasado iniciativas de BI y almacenamiento de datos.

Sobre Isobella francos

Soy un friki de la tecnología y fascinado por las nuevas tecnologías. Escribo como autor invitado en una serie de TI y la tecnología de los blogs y sitios de noticias.

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