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Herramientas para el Business Intelligence en cuarto foro organizado por el CEINE

El 25 de abril, el Centro de Investigación en Inteligencia de Negocios (CEINE) realizó el cuarto foro de Business Intelligence (BI). Esta actividad, realizada -como ya es tradición- en Ingeniería industrial, reunió a 21 profesionales expertos en el área pertenecientes a distintas  empresas y organizaciones como Movistar, Claro, Entel, Banco Santander, Banco BCI, Viña Concha y Toro, Feller Rate y PentaAnalytics, así como a docentes del Departamento.

Los foros de Business Intelligence organizados por el CEINE tienen por objetivo formar una comunidad de expertos en el área BI, a la vez de transformarse en una plataforma para que expongan sus problemáticas y mejores prácticas generando, por un lado, un entorno de discusión de temas relevantes tanto para la industria como para la academia y, por otro lado, impulsar el acercamiento entre ambas partes.

La cuarta versión de este foro se abordó uno de los temas recurrentes a la hora de levantar proyectos en Inteligencia de Negocios: Las Herramientas de BI. La presentación fue realizada por Iván Videla, Data Scientist del CEINE, y su objetivo fue presentar las herramientas actuales utilizadas para realizar BI, open source y privadas, comparándolas entre ellas, a la vez de transmitir la experiencia del trabajo que realiza el centro con varias de ellas. También expuso sobre el Hadoop, en qué consiste y cuando es útil utilizarlo.

Principales puntos abordados
1) La última herramienta existente en el mercado no sirve para todo: la herramienta de moda o la última novedad en herramientas BI no necesariamente va a ser útil para todas las necesidades y/o desafíos que requiera enfrentar un área/empresa.

2) Diferenciar entre BI clásico y analítico: se debe considerar la diferencia entre el enfoque tradicional que busca medir KPI, crear reportes y dashboards contra el enfoque analítico que abarca áreas como la estadística, data mining y análisis multivariado.

3) Las personas detrás de los datos son importantes: la herramienta de BI por sí sola no es suficiente, requiere de especialistas que manejen tanto estadística como ingeniería de software.

4) Acercar BI a las personas: Se suele olvidar que los análisis de BI deben beneficiar a toda la organización, no únicamente a los altos ejecutivos. Esto es porque la información viene desde abajo y debe ser aprovechada por cada área.

5) Las herramientas dependen de la necesidad de la organización: se deben tener en cuenta preguntas como ¿para qué se va a usar? y ¿quiénes utilizarán la herramienta de BI?

6) Hadoop NO es Big Data: Hadoop es útil cuando el problema es divisible en múltiples partes que se pueden procesar en batch y ejecutar paralelamente.

La presentación puede ser descargada en este link

Conclusiones del foro
Al finalizar la presentación se realizó una mesa redonda en la cual los participantes discutieron y entregaron su visión respecto de los temas tratados. La discusión giró en torno a los requerimientos de las organizaciones para BI tradicional y analítico, cómo abordar la adopción de nuevas herramientas, si existe una herramienta más adecuada para cada persona, si hay miedos de utilizar herramientas open source y, finalmente, si Hadoop es adecuado para las problemáticas que actualmente se enfrentan.

A continuación se resumen los principales puntos conversados:

1) Los analistas de Business Intelligence son transversales. Desde el área de TI son vistos como una unidad de negocios, pero desde los negocios son vistos como un área de apoyo. Si son buenos estadistas necesitan aprender de ingeniería de software y si su especialidad es ingeniería de software necesitan aprender la parte más analítica. Por esto, no existen muchos profesionales especializados en este ámbito aún, pero se reconoce el potencial del BI en la generación de ideas entre áreas y negocios dentro de una empresa.

2)  Integrar la información. Es necesario implementar soluciones que sean visibles a todos dentro de la organización. Para esto se requiere juntar toda la información de las distintas áreas, de manera que cada analítico pueda tomar decisiones compartiendo la información con el resto.

3) Reticencia al open source. Estas herramientas no son utilizadas en las empresas por no tener seguridad con respecto al soporte, estabilidad y calidad de los integradores. Al poseer un software de un proveedor de clase mundial, se cuenta con un respaldo que responda ante estas situaciones.

3) Recuperación de la inversión. Comprar una herramienta de BI como las que actualmente existen es costoso. La inversión es grande y, por lo mismo, se desea aprovechar al máximo para que rinda frutos. Pero el proceso es bastante complejo. Primero, porque se debe adaptar a la necesidad del negocio al uso que se le quiere dar y, en segundo lugar, porque las personas están muy acostumbradas a hacer las cosas de manera tradicional (ejecutando una query o utilizando un excel, por ejemplo). Si bien estas herramientas integran muchos aspectos, las tradicionales se siguen utilizando para casos puntuales.

4) Si bien Hadoop se considera una herramienta muy poderosa, tiene la complejidad de que las personas son las que deben llevar a cabo todo lo que promete: aprender a utilizarlo, aterrizar los casos de uso y adaptarlos a la necesidad de la empresa.

5) Antes de pensar en trabajar con una herramienta se debe generar una estructura básica de análisis. Primero se debe descubrir si se cuenta con todo lo necesario para implementar y utilizar bien la herramienta en cuestión.

Adicional a lo anterior, los profesionales de Movistar destacaron como una experiencia muy positiva el hecho de trabajar con el CEINE (como partner). Señalaron que les permite mantener separados los proyectos que buscan responder preguntas complejas que requieren de más tiempo para aquello ( y de investigación) de los proyectos que necesitan respuesta en un plazo de tres meses.

“El no tener la presión del día a día y contar con metodologías en verde, sin experiencia, produce un trabajo más puro y permite llegar a resultados distintos a que si lo hiciéramos nosotros” indicó Álvaro Velasquez, Subgerente de Inteligencia de Negocios de Movistar.

Fuente: Centro de Investigación en Inteligencia de Negocios (CEINE)