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Business intelligence en la actualidad: datos centralizados vs. datos descentralizados

Mucho se ha dicho sobre la evolución de la inteligencia comercial (BI, por sus siglas en inglés) y el espacio de análisis. Existen opiniones encontradas sobre la dirección del mercado, lo indiscutible es que lo ha transformado sustancialmente. La evidencia de esta transformación se ve desde hace años, con la emergencia de las herramientas de descubrimiento de datos destinadas a los frustrados usuarios comerciales que sufren largos tiempos de espera y la falta de acceso a los datos. Como consecuencia, se redujo la participación en el mercado de los proveedores tradicionales (o “heredados”) de plataformas de BI, que dominaron la industria durante gran parte de las décadas de 1990 y 2000 pero que no pudieron mantenerse a la altura de los crecientes requisitos comerciales, como la facilidad de uso, la velocidad y la agilidad.

“Existe evidencia significativa que sugiere que la corriente dominante en el mercado es la transición de plataformas de BI y analíticos hacia un modelo de análisis moderno, ágil y liderado por las empresas desde hace algunos años”, de acuerdo con Gartner. Las plataformas de BI existentes que admiten el modelo tradicional centralizado por lo general ofrecen capacidades de análisis sofisticadas, alta escalabilidad, seguridad sólida y fuertes mecanismos de administración de gobernanza. Sin embargo, estas herramientas existentes requieren un conocimiento extensivo de BI y tienen la reputación de tener un alto costo de propiedad, largos ciclos de desarrollo y capacidades reducidas de autoservicio, lo que limita las habilidades de los usuarios para trabajar con datos propios.

Asimismo, el modelo descentralizado, admite herramientas de descubrimiento de datos de escritorio, diseñadas para ser fáciles de usar y rápidas. Estos productos permiten que las personas con un perfil comercial, pero con poca experiencia en BI puedan acceder a los datos y analizarlos de manera independiente. A pesar de estos beneficios, las herramientas descentralizadas también tienen algunas desventajas.

Entre estas, los productos de descubrimiento de datos por lo general no cuentan con la arquitectura tecnológica subyacente y necesaria para ofrecer gobernanza de datos y alto escalamiento. El analista Wayne Eckerson destacó que las herramientas de descubrimiento que se dejan de lado pueden convertirse en “las soluciones de análisis locales (spreadmarts) sin gobernanza que incrementan los costos de soporte, atentan contra la consistencia de los datos y hacen perder tiempo al personal que debe cotejar informes”.

Las plataformas heredadas de BI y las herramientas de descubrimiento de escritorio presentan una elección riesgosa entre la agilidad y la gobernanza para las organizaciones. Esto deja a los líderes de TI mal equipados para extender el uso de BI a toda la organización y frente a una comunidad de usuarios que requiere mayor autonomía, sin comprometer la consistencia y la confianza en la información.

 

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