10 buenas prácticas para una estrategia self-service BI

Cada vez más compañías están apostando por la adopción de estrategias self-service BI para satisfacer sus necesidades de analítica, business intelligence y aprovechamiento tecnológico. En este artículo exploramos qué es una estrategia self-service BI y cómo implementarla de forma exitosa en una gran empresa.

A medida que el aprovechamiento tecnológico en el entorno empresarial ha ido en aumento, las organizaciones han avanzado hacia la adopción de modelos self-service BI, que permiten a las compañías satisfacer sus propias necesidades de analítica y de business intelligence sin recurrir a expertos técnicos. 

En estos momentos, es sumamente importante que las empresas conozcan el concepto de self-service BI y su importancia para aprovechar al máximo el potencial de sus datos y mantenerse competitivas en un mercado cada vez más exigente.

Nuestro equipo de expertos en business intelligence ha elaborado una guía con las buenas prácticas para el desarrollo de una estrategia self-service BI en una gran empresa. 

• Descárgate el e-book "10 buenas prácticas para la adopción empresarial de un modelo self-service BI basado en Power BI".

¿Qué es self-service BI?

El self-service BI es un modelo de explotación de los datos y la información empresarial que ha revolucionado el mundo de la business intelligence (BI), permitiendo que cualquier persona pueda analizar e interpretar los datos de una empresa sin necesidad de ser un experto en tecnología de la información. 

Años atrás, solo los usuarios con conocimientos avanzados en herramientas de BI podían aprovechar este tipo de tecnologías y trabajar con sus propios datos. Sin embargo, el self-service BI permite a las empresas democratizar el análisis de datos al poner en manos de cualquier persona las herramientas necesarias para entenderlos y analizarlos.

Esta nueva posibilidad cambia por completo el juego en un contexto en el que los datos se han convertido en la base para la toma de decisiones de negocio basadas en datos y para la evaluación de la estrategia empresarial y la consiguiente toma de medidas correctoras para su optimización.

En cuanto a herramientas de BI, Microsoft Power BI es una de las herramientas de business intelligence más usadas por las empresas.

Desarrollar una estrategia self-service BI con Microsoft Power BI

Según el último Cuadrante Mágico de Gartner de herramientas analíticas y de business intelligence (ABI) 2023, Microsoft Power BI es la plataforma líder del mercado. 

La gran virtud de Microsoft Power BI es que ayuda a las empresas a transformar sus datos en información valiosa e insights mediante un modelo self-service. Además, las compañías pueden elegir el tipo de servicio o licencia Power BI que más se ajuste a sus necesidades empresariales. 

En un mundo en el que la analítica empresarial, la business intelligence y el aprovechamiento de los datos están en el punto de mira, Power BI se posiciona como una herramienta clave para aquellos negocios que quieren aprovechar el desarrollo tecnológico y data-driven en su favor. 

Por otro lado, el desarrollo de una cultura data-driven es ahora una de las grandes prioridades del mundo del business. Para que los negocios puedan transformar los datos en valor de negocio mediante un modelo self-service, los software como Power BI, que transforman los datos en información fácilmente analizable, resultan imprescindibles. 

En Bismart, como empresa partner Power BI preferente de Microsoft, llevamos muchos años ayudando a otras empresas a desarrollar una estrategia self-service BI mediante la adopción de Power BI en el entorno corporativo.

¿Cómo desarrollar una estrategia self-service BI?

El desarrollo de una estrategia self-service BI implica mucho más que la construcción técnica de informes y requiere un proyecto completo que tenga en cuenta los criterios técnicos, la salud y calidad de los datos de la organización, las políticas de seguridad y gobernanza de datos, y los criterios de uso.

Por otro lado, es importante que las empresas conozcan los dos modelos que existen para el desarrollo de una estrategia self-service BI.

Self-service BI en Power BI

Modelos para el desarrollo de una estrategia self-service BI

1. Internal Experts

Este enfoque se aplica a empresas en las que la mayoría o todos los usuarios tienen los conocimientos técnicos necesarios para crear sus propios informes en herramientas BI como Power BI.

La organización externaliza el procesamiento de los datos, la integración, la organización y la preparación de los conjuntos de datos para su posterior uso en Power BI por parte de los usuarios internos de la compañía, quienes explotan los datos y crean sus propios informes con la herramienta. Este enfoque es ideal para organizaciones en las que todos los usuarios tienen la capacidad de construir sus propios informes.

Para que este modelo funcione, es necesario proporcionar formación profesional a los usuarios internos de la organización para que puedan aprovechar al máximo las capacidades de Power BI.

En Bismart, ofrecemos un tipo de formación ideal para la adopción de Power BI: Formación a los usuarios de tu empresa utilizando tus propios conjuntos de datos, lo que permite una formación personalizada que capacita a los usuarios para empezar a trabajar con Power BI de forma inmediata y con conocimiento del contenido interno que se va a explotar.

Además, este enfoque también requiere la implementación de políticas de data governance y seguridad. En Bismart, contamos con dos soluciones diseñadas específicamente para satisfacer las necesidades de las empresas que trabajan en Power BI con este enfoque:

• Power BI Data Catalog: Autodocumenta los conjuntos de datos de Power BI y los complementa con descripciones funcionales y de negocio, lo que fomenta el uso correcto de los mismos y capacita a los usuarios de negocio para que puedan crear sus propios informes sin ayuda técnica. 

• Indicators and Dimensions Definition Tool: Entorno donde los usuarios pueden consultar los indicadores y dimensiones disponibles, así como los metadatos, para saber qué dimensiones pueden analizar cada uno de los indicadores de un informe.

Además, es necesario designar usuarios administradores que controlen los activos de datos y la actividad de los usuarios en Power BI. Para ello, en Bismart recomendamos la implementación de Power BI Analytics:

• Power BI Analytics: Es un entorno analítico específico para Power BI que permite analizar toda la actividad registrada en el Power BI Service de una organización sin límites de tiempo, usuarios o espacios de trabajo. Registra automáticamente y almacena todo el histórico de actividad en un repositorio de datos propio de la organización.

2. Business Focus

Este enfoque es el más adecuado para aquellas empresas que disponen de un pequeño departamento BI o IT que crea los informes Power BI y todos los demás usuarios de la compañía tienen un perfil empresarial y solo actúan como consumidores de los informes. Este enfoque también es el apropiado en el caso de compañías que no cuentan con ningún usuario con conocimientos técnicos, ya que pueden externalizar todo el proceso de reporting y de creación de informes.

• Uno de los principales handicaps de este enfoque es la generación de sobrecostes. La mayoría de organizaciones incurren en gastos innecesarios al adquirir múltiples licencias Power BI Pro para cada usuario de negocio que necesita visualizar informes, a pesar de que no es necesario.

Por otro lado, este enfoque requiere del desarrollo de una vastedad de políticas vinculadas al uso y la explotación de los datasets, así como políticas para el desarrollo de dataflows y políticas para la creación y consumo de los informes corporativos.

Bismart ha creado Power BI Viewer específicamente para las necesidades de las organizaciones que trabajan con este modelo. 

Power BI Viewer permite visualizar todos los informes de una empresa desde un único entorno personalizable y con una sola licencia Power BI Pro, lo que supone un enorme ahorro de costes. Además, la solución está diseñada para la gobernanza de datos y la seguridad.

Factores de riesgo y buenas prácticas para desarrollar una estrategia self-service BI con Power BI

En la explotación y el uso eficiente de Power BI intervienen varios factores que condicionan su rendimiento y la generación de valor de negocio de la misma. Además, la adopción de cualquier tecnología siempre plantea retos. Unos retos que, si no se resuelven de forma eficaz, pueden afectar al rendimiento empresarial a largo plazo y reducir el ROI de Microsoft Power BI.

Más allá de la necesidad de soporte técnico por parte de expertos en la herramienta para su puesta en marcha, el éxito de la adopción de Power BI también depende, en gran parte, de la perspectiva de negocio con la que se plantea el proceso de despliegue. 

En Bismart, siempre explicamos a las empresas con las que trabajamos en proyectos Power BI, que el objetivo de un proceso de implementación de Power BI no es hacer que la herramienta funcione. El objetivo siempre debe ser conseguir que Power BI proporcione los resultados de negocio esperados. 

Lo primero es fácil de conseguir y no requiere de mucha preparación. Lograr lo segundo resulta más complejo, pero no hacerlo se puede traducir en una gran pérdida de tiempo y dinero. 

En Bismart entendemos que Power BI es el medio, no el fin. Cuando una empresa se decide a invertir en la herramienta, lo hace porque espera mejorar sus resultados de negocio, entender mejor su propia actividad empresarial, tener una mayor capacidad de análisis de sus objetivos y de su rendimiento y/o resolver una serie de necesidades empresariales latentes.

El desarrollo de un modelo self-service BI con Power BI termina cuando todo lo mencionado anteriormente se cumple y hemos conseguido que una compañía cumpla con los objetivos establecidos una vez habilitada la tecnología.

Los principales desafíos de desarrollar una estrategia self-service BI con Power BI

Como pasa con cualquier nueva tecnología, la implementación de Power BI en un ecosistema tecnológico ya consolidado, viene acompañada de ciertos desafíos que pueden condicionar su futuro rendimiento. 

• Incompatibilidad de los datos: Disponer de un proceso interno de integración de datos adecuado es fundamental. Para que una compañía pueda sacar el máximo partido a Power BI, es necesario que los datos de los que dispone estén debidamente integrados y sean compatibles entre sí. Los problemas de incompatibilidad entre formatos es uno de los grandes problemas a los que se enfrentan las organizaciones.
• Datos de baja calidad: El objetivo final de adquirir una herramienta como Power BI es disponer de una base informativa óptima y tomar mejores decisiones de negocio. En Bismart siempre decimos que la calidad de tus decisiones depende de la calidad de tus datos. Garantizar que los datos con los que trabajamos cuentan son de óptima calidad implica múltiples procesos de transformación que velan por la exactitud, la integridad, la coherencia y la fiabilidad de los activos de datos.
• Modelo de datos: Otro factor clave para sacarle el máximo partido a Power BI es usar el modelo de datos adecuado. Un modelo de datos mal construido puede dañar por completo los pasos previos a su diseño e impedir transformar los datos en insights. A la hora de usar Power BI, es importante que las empresas trabajen con modelos de datos simples y adecuadamente etiquetados. Si no se cumplen estas premisas, resultará difícil cubrir las expectativas de los usuarios que vayan a trabajar o a visualizar los informes y dashboards creados con Power BI.
• Data governance: La gobernanza de datos o data governance es otro de los factores clave que influyen en el aprovechamiento de los datos en convergencia con la estrategia empresarial definida. A medida que una empresa crece, también lo hacen sus activos de datos. Gestionar los datos de forma correcta, ya no solo es importante para sacarles rendimiento, sino también por temas de data compliance, para cumplir con los marcos regulatorios existentes, para afianzar la seguridad de los datos y para disminuir el riesgo asociado. 

Gartner señala que la gobernanza de datos es el punto más débil de Power BI. Ciertamente, para aquellas organizaciones que necesitan que múltiples usuarios trabajen en la plataforma y, especialmente, usuarios de distinto perfil; la gestión de la actividad, de los activos y de los usuarios puede ser realmente compleja.

No obstante, existe una solución de data governance específica para Power BI que, además, supone un gran ahorro de costos para aquellas empresas que cuentan con múltiples usuarios Power BI, ya que permite a un número ilimitado de users visualizar y compartir informes con una sola licencia Power BI Pro.

• Falta de conocimiento técnico para el uso de la herramienta: Power BI es una herramienta bastante intuitiva. Sin embargo, el diseño de un modelo de datos, su procesamiento y su posterior transformación en informes, visuals y cuadros de mando requiere de cierto nivel de conocimiento técnico. De hecho, la gran mayoría de los usuarios que trabajan en Power BI son analistas de datos o científicos de datos.

En Bismart, apostamos por un modelo híbrido que permite a las empresas sacar el máximo partido a la herramienta tras la adopción de Power BI. No solo nos encargamos de todos los procesos necesarios para crear reports y cuadros de mando en Power BI —desde la integración de los datos hasta la visualización de los mismos—, sino que, tras la implementación y la preparación de la herramienta, realizamos un acompañamiento integral para garantizar que las compañías consiguen los resultados esperados a lo largo del tiempo y para resolver las problemáticas que puedan surgir. Por otro lado, nuestro servicio de acompañamiento se complementa con servicios de formación en la herramienta para que los usuarios finales sean capaces de usarla en todo su potencial.

¿Cómo fomentar una estrategia self-service BI con Power BI?

En este artículo hemos listado los factores de riesgo y de éxito más significativos a la hora de desarrollar un modelo self-service BI en una organización. Sin embargo, las adopciones de tecnologías data-driven son complejas y existen otros factores que pueden condicionar el éxito del proyecto.

Descubre los pasos a seguir para desarrollar una estrategia self-service BI con Power BI en el e-book "10 buenas prácticas para la adopción empresarial de un modelo self-service BI con Power BI": 

En Bismart somos expertos en el desarrollo y puesta en marcha de modelos self-service BI con proyectos Power BI, ofreciendo la cobertura completa de todas y cada una de las etapas del proyecto. 

¡Queremos ayudarte! Si tienes cualquier duda, necesitas más información sobre este tipo de proyectos o simplemente te gustaría comentarnos algo, por favor, no dudes en hacerlo.