Claves de éxito para la puesta en marcha de proyectos BI

Claves de éxito para la puesta en marcha de proyectos BI

Jordi Conesa i CaraltDirector académico master en Business Intelligence

Isabel Guitart i HormigoProfesora Área de sistemas de información

Barcelona25 de Abril del 2012


Jordi Conesa / Isabel Guitart

¿Vuestra empresa apostaría dinero en juegos de azar?

Probabilidad éxito = 50%

Probabilidad éxito de un proyecto BI = 15%

>

¿Merece la pena?



Éxito en proyectos BI: ¿Sólo un 15 %?

Probabilidad éxito de un proyecto BI = 15%

El 85% de los proyectos de BI NO pudo lograr sus objetivos [1]

Vamos a hablar con rigor



¿Que entendemos por éxito o fracaso?

-Promesa vs Realidad-No son variables binarias

-Son difíciles de medir y sus valores pueden ser subjetivos-“In God we trust; all others must bring data”

-Se debe definir estimadores que nos permitan evaluarlo-Retorno de la Inversión (ROI)-Beneficios producidos (tangibles, intangibles, estratégicos)

-Aumentar las ventas-Percepción de utilidad por parte del usuario-Mayor habilidad y agilidad en la toma de decisiones

FRACASO EXITO



-Pueden aparecer problemas que compliquen o entorpezcan el proyecto:-Resistencia al cambio-Retrasos en alguna de sus fases-Encarecimiento sobre los costes previstos-Poca implicación por parte de la cúpula directiva-…

-Pero aún así el proyecto puede ser exitoso

Aunque no sea un éxito rotundo, aún puede tener éxito

FRACASOEXITO

Factores de Éxito para la puesta en marcha de proyectos BI

¿Cuándo/Donde/Por quién Aplicarlos?

Jordi Conesa i CaraltDirector académico máster en Business Intelligence


José Ramón RodríguezProfesor Área de sistemas de información

Barcelona25 de Abril del 2012

http://www.slideshare.net/eimtuoc/



Factores de Éxito (FE)

-Decenas de propuestas diferentes

-Cientos de FE distintos-Solapamientos entre muchos de ellos-Necesidad de una clasificación que facilite su identificación en función de cada contexto Etiquetas más relevantes en 123 FE



Factores de Éxito (FE)

-Referencias básicas[1] Fernández, Jorge; Mayol, Enric. Factores críticos de éxito de un proyecto de Business Intelligence.

[2] Cindi Howson. BI Success Factors. TDWI New York Chapter, 2009, BI Scorecard.

[3] Atre, S.: The Top 10 Critical Challenges for Business Intelligence Success.

[4] Eckerson, W. W. (2005). The keys to enterprise business intelligence: Critical success factors.

[5] José Ramón Rodríguez. Reducir el fracaso en los proyectos de Business Intelligence.

[6] Josep Lluís Cano. Business Intelligence: Competir con Información.

[7] Yeoh, W. and Koronios, A. Critical success factors for business intelligence systems.

[8] Emilio Arias. Factores de éxito al construir un sistema de inteligencia de negocio.

-Referencias complementarias [9 a 23]



Más de 100 FE… ¿Los necesito todos? ¿Los debo tener todos en cuenta a la vez?

-Hay que escoger los FE más adecuados en función del producto a realizar, la empresa donde realizarlo y como se va a llevar a cabo.

-Clasificación de los FE en función del contexto:

-Qué se realiza en el proyecto de BI?Si el FE afecta al producto BI a generar

Escoger cuidadosamente la plataforma de desarrollo BI y el SGBD adecuado[3]. (fase de selección)

-Cómo se realiza?Si el FE tiene que ver con la metodología o aspectos relacionados a la gestión del proyecto

Buscar el patrocinio de los directivos de la empresa (gestión del cambio)-Donde se realiza?

Si el FE depende del tipo de empresa donde se realiza el proyecto o de su nivel de madurez

Comprender las necesidades analíticas de la organización. (Empresa “Dormida”)



QUÉ se realiza? : Ciclo de vida del producto BI

Adopción: Análisis situación, desarrollar o comprar producto BI.

Implantación: Definir objetivos. Construcción prototipo. Construcción del BI

Puesta en marcha: Formación. Uso del sistema.

Selección: Buscar candidatos, filtrar alternativas, decisión final, negociación y planificación

Gestión proyecto / Gestión del cambio: Durante todo el ciclo de vida del producto BI.

Gestión del proyecto

Adopción ImplantaciónPuesta en marcha

Gestión del cambio

SelecciónPost

Implantación

Post Implantación: Mantenimiento. Evolución del sistema.



FE – Ciclo de vida del producto BI

Implantación

FE (Puesta en marcha)

•Formación e información a los usuarios•Gestionar resistencia al cambio en los usuarios

Puesta en marcha

FE (Adopción y Selección)

•Objetivos para qué: •Definir claramente el objetivo principal•Objetivo alineado con estrategia de negocio•Definir objetivos cuantificables•Definir el alcance y los límites del producto

•Organización:•Implicación y liderazgo de la alta dirección•Conocer el nivel de madurez de la organización•Identificar gente clave para el proyecto

•Herramienta BI:•Selección de la herramienta BI según el usuario de negocio •La flexibilidad del implantador

Adopción Selección

• Rol y posición correcta . Habilidades directivas . Cuidar las relaciones . Comunicación fluida . Gestión cambio

Post Implantación

FE (Post Implantación)

•Revisar objetivos alcanzados •Medir éxito/fracaso



FE: Etapa Implantación del producto BI

•Requerimientos y características del decisor•Implicar a los usuarios finales•Equipo de trabajo capacitado•Tener soporte de la organización y alta dirección•Definición precisas del resultado de los informes

•Diseño de DW adecuado•Tener en cuenta el metadata

•Calidad de los datos (cuanta basura hay en los datos?)•Establecer un plan de calidad de datos•Uso y configuración herramientas ETL•Llevar el análisis al lado del usuario BI (mobile, excel, usar estándares webs…)

•Integración del BI en el desktop de los usuarios de negocio•Proporcionar resultados en las primeras fases

•Formación e información a usuarios

Prototipaje



COMO se realiza?: Ciclo de vida del proyecto BI

Iniciación: Conceptualizar la necesidad en proyecto, análisis viabilidad.

Ejecución: Realización del trabajo diario, reacción y resolución de los cambios e incidencias.

Seguimiento y control: Monitorización, evaluación y corrección.

Planificación: Planificar los productos a obtener, actividades, recursos, duración y coste.

Cierre: Aceptación del producto, documentación interna.



En los proyectos BI no todo es TIC…

BIBI

-Modelado e integración de los datos-Infraestructura: Hardware, Bases de datos, Cloud...-Parametrización y configuración del producto-Garantizar que el sistema de origen está optimizado

-Muy enfocado a negocio-Muy orientado a los datos-Proceso altamente iterativo

TICTIC

Cierre



FE - Ciclo de vida del proyecto BI

Iniciación

FE (Iniciación). Metodología:

•Uso de una metodología de gestión de proyectos•Establecer un diccionario y documentación común•Construir un Business Case

•Objetivos:•Definir claramente el objetivo principal•Definir el alcance y los límites del proyecto•Establecer un documento Estrategia BI

•Estudio viabilidad:•Realizar un estudio de viabilidad para Cloud-BI

Planificación

FE (Planificación)Objetivos:

•Definir objetivos cuantificablesOrganización:

•Implicación y liderazgo de la alta dirección•Conocer el nivel de madurez de la organización

Equipo:•Conocer que habilidades faltan en el equipo interno•Equipo implicado, con conocimiento y experiencia•Comunicación fluida entre todo el equipo

Planificar:•Priorizar las funciones que nos darán el éxito en la calidad de los datos •Selección de la herramienta BI según el usuario de negocio

Implantador:•La flexibilidad del implantador

Ejecución

Seguimiento y control

FE (Ejecución – Seguimiento y control)Organización:

•Reuniones periódicas•Gestión y control del cambio•Formación a usuarios

Aceptación:•Ejecución de pilotos de visualización interactivos para grupos de usuarios•Usar la experiencia de mobile BI para atraer nuevos usuarios

• Rol y posición correcta . Habilidades directivas . Cuidar las relaciones . Comunicación fluida



DÓNDE se realiza?: Cultura organización

DORMIDA: • Cultivar el talento analítico y creativo en casa• Comprender las necesidades analíticas de la organización• Considerar un dashboard operacional para la visibilidad del día a día

INICIADA: • Medir y calcular el TCO• Crear reports para fomentar la creatividad• Fortalecer la infraestructura de los datos

AVENTAJADA:• Converger a una toma de decisiones en tiempo real• Converger hacia metodologías fáciles y ágiles• Expandir el uso del BI en las funciones tradicionales

• Área de negocio: Conocimiento del negocio y del ámbito de negocio de la organización (sanidad, servicio, …)

• Nivel de madurez: Cultura de medir?



Pero como mínimo estos FE:

• Definir un objetivo principal cuantificable para medir el éxito

• Usar una metodología

• Alta dirección implicada y liderando el proyecto

• Producto BI alineado con la estrategia del negocio

• Conocer la cultura organizativa

• Garantizar unos datos sólidos

• Proporcionar resultados rápidos ya en las primeras fases

• Tener un equipo de trabajo capacitado y con experiencia y

conocimiento

• Estar orientado a la gestión del cambio de la organización



Reflexiones

-No se puede dejar al azar el éxito de un proyecto BI-Es interesante estudiar los FE antes de empezar un proyecto BI

-Pero hay que ir con cuidado peligro de Infoxicación

-No todos somos iguales…-Los FCE de cada proyecto dependerán de su contexto

-Qué se va a hacer,-Como se va a realizar , y-En que tipo de empresa.

-¡Cuidado! los FE caducan[7]

-Ahora la elección de una herramienta BI no parece tan crítica

Intentar clarificar mejor los FE que se han de utilizar en función de cada organización,

proyecto y etapa de desarrollo.



Principales Ideas

Los proyectos de BI no son proyectos TIC,

es muy peligroso abordar proyectos BI sin una buena planificación, y

es conveniente identificar los FE más relevantes en función de cada

organización, proyecto y etapa de desarrollo.


Jordi Conesa i Caralt Director académico máster en Business Intelligence


Universitat Oberta de Catalunya

http://www.slideshare.net/eimtuoc/



Referencias

[1] Fernández González, Jorge; Mayol Sarroca, Enric. Factores críticos de éxito de un proyecto de Business Intelligence. Novática: Revista de la Asociación de Técnicos de Informática, 2011 MAY-JUN, (211). Pag. 20-25[2] Cindi Howson. BI Success Factors. TDWI New York Chapter, 2009, BI Scorecard. http://jonmdeutsch.com/media/09Q4_Cindi_Howson.pdf[3] Atre, S. The Top 10 Critical Challenges for Business Intelligence Success. Computer-world, Computerworld (2003).[4] Eckerson, W. W. (2005). The keys to enterprise business intelligence: Critical success factors. The Data Warehousing Institute. [5] José Ramón Rodríguez. Reducir el fracaso en los proyectos de Business Intelligence. http://informatica.blogs.uoc.edu/author/jose-ramon/[6] Josep Lluís Cano. Business Intelligence: Competir con Información. Editado por la Escuela Banespyme, Esade y Banesto. [7] Yeoh, W. and Koronios, A. Critical success factors for business intelligence systems. Journal of computer information systems, vol 50(3). 2010.[8] Emilio Arias. Factores de éxito al construir un sistema de inteligencia de negocio.



Referéncias

[9] L.T. Moss. Ten Mistakes to avoid for Data Warehouse Projects Managers. TDWI’S best of Business Intelligence Vol 3, pp. 16-22.

[10] B. Azvine, Z. Cui, D.D. Nauck. Towards realtime business intelligence. BT Technology Journal Vol 23 No 3 July 2005, pp. 214-225.

[11] K.R. Quinn. Establishing a culture of Measurement, a practical guide to BI. White Paper Information Builders 2003.

[12] M. Gibson, D. Arnott, I. Jagielska. Evaluating the Intangible Benefits of Business Intelligence: Review & Research Agenda. IFIP TC8/WG8.3 International Conference, 2004.

[13] A. Faulkner, A. MacGillivray. A business lens on business intelligence – 12 tips for success. ODTUG 2001.

[14] M.D. Solomon. Ensuring a successful data warehouse initiative. ISM Journal winter 2005, pp, 26-36.

[15] D. Briggs, D. Arnott. Decision Support Systems Failure: An Evolutionary Perspective. Working Paper. No. 2002/01. Melbourne, Australia: Decision Support Systems Laboratory, Monash University.

[16] D. Briggs. A Critical Review of Literature on Data Warehouse Systems Success/Failure. Working Paper. No. 2004/01. Melbourne, Australia: Decision Support Systems Laboratory, Monash University.



Referéncias

[17] B.H. Wixom, H.J. Watson. An empirical investigation of the factors affecting data warehouse success. MIS Quaterly Vol. 25 No. 1, pp. 17-41, marzo 2001.

[18] B.H. Wixom, H.J. Watson. The Current State of Business Intelligence. IEEE Computer (COMPUTER) 40(9), pp:96-99.

[19] D. Sammon, P. Finnegan. The Ten Commandments of Data Warehousing. The DATA BASE for Advances in Information Systems, Vol. 31, No. 4.

[20] R. Weir, T. Peng, J.M. Kerridge. Best Practice for Implementing a Data Warehouse: A Review for Strategic Alignment. DMDW 2003.

[21] R.S. Abdullaev, I.S. Ko. A Study on Successful Business Intelligence Systems in Practice. JCIT 2(2), pp. 89-97.

[22] I.S. Ko, R.S. Abdullaev. A Study on the Aspects of Successful Business Intelligence System Development. Computational Science – ICCS 2007.

[23] W. Yeoh, J. Gao, A. Koronios. Towards a Critical Success Factor Framework for Implementing Business Intelligence Systems: A Delphi Study in Engineering Asset Management Organizations. CONFENIS 2007.

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