stringtranslate.com

Inteligencia empresarial ágil

Agile Business Intelligence (BI) se refiere al uso del desarrollo de software Agile para proyectos de BI para reducir el tiempo necesario para mostrar valor a la organización en comparación con otros enfoques. Ayuda a adaptarse rápidamente a las cambiantes necesidades empresariales. Agile BI permite al equipo de BI, a los empresarios o, en general, a las partes interesadas tomar mejores decisiones comerciales y comenzar a hacerlo más rápidamente. [1] [2]

Existen diferentes enfoques para aumentar la agilidad de BI. Algunos puntos son cruciales para el éxito de los proyectos ágiles de BI. Por ejemplo, la consideración holística de arquitecturas BI, formas de organización BI y tecnologías BI, así como el uso de modelos de procesos ágiles adaptados a BI.

La metodología ágil funciona según el principio iterativo; esto proporciona las nuevas características del software a los usuarios finales antes que el proceso tradicional en cascada que entrega solo el producto final. Con Agile, los requisitos y las fases de diseño se superponen con el desarrollo, lo que reduce los ciclos de desarrollo para una entrega más rápida. Promueve la planificación adaptativa, el desarrollo y la entrega evolutivos, un enfoque iterativo con plazos determinados y fomenta una respuesta rápida y flexible al cambio. [3] Agile BI anima a los usuarios empresariales y a los profesionales de TI a pensar en sus datos de forma diferente y se caracteriza por un bajo coste total de cambio (TCC). [2] Con BI ágil, el enfoque no está en resolver todos los problemas de BI a la vez, sino en entregar piezas de funcionalidad de BI en partes manejables a través de ciclos de desarrollo más cortos y documentar cada ciclo a medida que sucede. [4] Muchas empresas no logran entregar la información correcta a los gerentes comerciales adecuados en el momento adecuado. [5]

Agile BI es un proceso continuo y no una implementación única. Los gerentes y líderes necesitan información precisa y rápida sobre la empresa y la inteligencia empresarial proporciona los datos que necesitan. Agile BI permite un rápido desarrollo utilizando la metodología ágil. Las técnicas ágiles son una excelente manera de promover el desarrollo de aplicaciones de BI, como paneles de control , cuadros de mando integrales , informes y aplicaciones analíticas. [6]

Según la investigación realizada por Aberdeen Group , las organizaciones con las implementaciones de BI más ágiles tienen más probabilidades de contar con procesos para garantizar que se satisfagan las necesidades comerciales. [7] El éxito de la implementación de Agile BI también depende en gran medida de la participación del usuario final y de la "colaboración frecuente entre TI y la empresa". [7]

Definición

" Forrester Research define BI ágil como un enfoque que combina procesos, metodologías, herramientas y tecnologías, al tiempo que incorpora una estructura organizacional, para ayudar a los tomadores de decisiones estratégicas, tácticas y operativas a ser más flexibles y responder mejor a los requisitos regulatorios y comerciales en constante cambio. ". [7]

Criterios clave de rendimiento

El Maturity Class Framework de Aberdeen [5] utiliza tres criterios clave de rendimiento:

  1. Disponibilidad de información de gestión oportuna : TI debe poder proporcionar la información correcta y precisa de manera oportuna a los gerentes comerciales para que tomen decisiones comerciales acertadas. "Esta métrica de rendimiento captura la frecuencia con la que los usuarios empresariales reciben la información que necesitan en el plazo que la necesitan" [5] .
  2. Tiempo promedio necesario para agregar una columna a un informe existente : a veces es necesario agregar nuevas columnas a un informe existente para ver la información requerida. "Si esa información no se puede obtener dentro del tiempo requerido para respaldar la decisión en cuestión, la información no tiene valor material. Esta métrica mide el tiempo total transcurrido requerido para modificar un informe existente agregando una columna" [5] .
  3. Tiempo promedio requerido para crear un nuevo panel : esta métrica considera el tiempo requerido para acceder a cualquier información nueva o actualizada y mide el tiempo total transcurrido requerido para crear un nuevo panel [5] .

El SDLC ágil

Proceso iterativo ágil de SDLC

Cinco pasos para una BI ágil

Bruni [8] en su artículo 5 pasos hacia Agile BI describe los cinco elementos que promueven un entorno empresarial de Agile BI.

  1. Metodología de desarrollo ágil : “necesidad de un proceso ágil e iterativo que acelere el tiempo de comercialización de las solicitudes de BI acortando los ciclos de desarrollo”. [8]
  2. Metodología ágil de gestión de proyectos : planificación y ejecución continua. La planificación se realiza al comienzo de cada ciclo, en lugar de una vez al comienzo del proyecto como en los proyectos tradicionales. En un proyecto ágil, el alcance se puede cambiar en cualquier momento durante la fase de desarrollo.
  3. Infraestructura ágil : el sistema debe tener virtualización y capacidad de escalamiento horizontal. Esto brinda flexibilidad para modificar fácilmente la infraestructura y también podría mantener BI casi en tiempo real más fácilmente que el modelo estándar Extraer, transformar y cargar (ETL) [8] .
  4. Nube y BI ágil : muchas organizaciones están implementando tecnología en la nube ahora, ya que es la alternativa más económica para almacenar y transferir datos. Las empresas que se encuentran en sus etapas iniciales de implementación de Agile BI deberían considerar la tecnología en la nube, ya que los servicios en la nube ahora pueden admitir software de BI y ETL para ser aprovisionados en la nube [8] .
  5. Organización de TI y BI ágil : para lograr agilidad y máxima eficacia, el equipo de TI debe interactuar con el negocio, pero también abordar los problemas del negocio y debe tener un equipo fuerte y cohesionado [8] .

Doce principios ágiles

Modelo de BI y sus objetivos característicos.

Kernochan, en su estudio de dos años sobre el proceso de BI de una organización, ideó el siguiente modelo y sus objetivos característicos: [9]

  1. Entrada de datos: precisión
  2. Consolidación de datos: coherencia
  3. Agregación de datos: alcance
  4. Orientación de la información: ajuste
  5. Entrega de información: puntualidad
  6. Análisis de información: analizabilidad

Problemas comunes

El estudio de Kernochan encontró estos problemas comunes con los procesos de BI actuales: [9]

El resultado concluyó que agregar agilidad a la inteligencia empresarial existente minimizará los problemas. Las organizaciones están intentando lentamente mover todos los procesos de la organización hacia una metodología y un desarrollo ágiles. Agile BI desempeñará un papel importante en el éxito de la empresa, ya que "enfatiza la integración con el desarrollo y la innovación ágiles". [9]

Mejorando la agilidad de la inteligencia empresarial

Hay un par de factores que influyen en el éxito de Business Intelligence Agility.

Entrada de datos

El 20% de los datos son inexactos y alrededor del 50% son inconsistentes y estas cifras aumentan con los nuevos tipos de datos. Es necesario reevaluar y corregir los procesos para minimizar los errores de entrada de datos. [9]

Consolidación de datos

A menudo, las empresas tienen varios almacenes de datos y los datos están dispersos en varios almacenes de datos. "La teoría de la agilidad enfatiza el descubrimiento automático de cada nueva fuente de datos y la actualización automatizada de los repositorios de metadatos para acomodar automáticamente la nueva información". [9]

Agregación de datos

Es un proceso en el que se extrae información de muchos almacenes de datos y se muestra en un informe resumido. El procesamiento analítico en línea (OLAP) es un tipo simple de herramienta de agregación de datos que se usa comúnmente.

Entrega de información

Uno de los principios clave de Agile BI es entregar los datos correctos en el momento adecuado al individuo adecuado. También se deben mantener datos históricos para comparar el desempeño actual con el pasado. [9]

Análisis de información

Uno de los mayores beneficios de Agile BI es mejorar la toma de decisiones de sus usuarios. Real Agile BI debería centrarse en herramientas de análisis que mejoren un proceso operativo o el desarrollo de nuevos productos. [9] El enfoque Agile BI ahorrará a la empresa dinero, tiempo y recursos que de otro modo serían necesarios para construir un almacén de datos tradicional utilizando la metodología Waterfall.

Lista de verificación de BI ágil

Ventajas de utilizar BI ágil

Agile BI impulsa a sus usuarios a un BI de autoservicio. Ofrece a las organizaciones flexibilidad en términos de entrega, adopción de usuarios y retorno de la inversión.

Entrega más rápida

Utilizando la metodología Agile, el producto se entrega en ciclos de desarrollo más cortos con múltiples iteraciones. [10] Cada iteración es un software funcional y se puede implementar en producción.

Mayor aceptación del usuario

En un entorno de desarrollo ágil, TI y el negocio trabajan juntos (a menudo en la misma sala) refinando las necesidades del negocio en cada iteración. [10] "Esto aumenta la adopción por parte de los usuarios al centrarse en las necesidades frecuentemente cambiantes del usuario empresarial no técnico, lo que lleva a una alta participación del usuario final y resulta en mayores tasas de adopción por parte de los usuarios". [10]

Mayor retorno de la inversión

Las organizaciones pueden lograr una mayor tasa de rendimiento (ROI) debido a ciclos de desarrollo más cortos. Esto minimiza los recursos y el tiempo de TI y al mismo tiempo entrega informes funcionales y relevantes a los usuarios finales. [10]

Mejores prácticas de BI ágil

  1. Se debe crear un estatuto del programa que establezca las expectativas de las partes interesadas sobre cómo funcionará el sistema Agile BI. [11]
  2. Comience con la información empresarial necesaria para proporcionar contexto para el alcance. [11]
  3. Las iteraciones deben tener un límite de tiempo. [11]
  4. Énfasis en el descubrimiento de datos a través de la fase de requisitos y diseño. [11]
  5. Utilice el proceso ágil de desarrollo e implementación incremental e iterativo. [11]
  6. Validar la Arquitectura BI y obtener aprobación de la prueba de concepto. [11]
  7. La validación y verificación de datos debe completarse para cada iteración de desarrollo. [11]
  8. Utilice diagramas de flujo o diagramas para explicar el proceso de BI junto con alguna documentación. [11]
  9. Cualquier cambio que se implemente en producción debe probarse exhaustivamente en un entorno de regresión. [11]
  10. Tener un control de cambios formal; esto minimizará el riesgo, ya que todos los cambios deben aprobarse antes de que entre en producción. [11]

Referencias

  1. ^ abc "Habilitación de una inteligencia empresarial ágil con un consenso de conocimiento equilibrado" (PDF) .
  2. ^ ab "¿Qué es Agile BI?". Archivado desde el original el 30 de octubre de 2013 . Consultado el 9 de febrero de 2013 .
  3. ^ Desarrollo de software ágil
  4. ^ DeSarra, Paul. "Paneles de BI de forma ágil". Revista INTELIGENCIA DE NEGOCIOS . 17 (4).
  5. ^ abcde blanco, David. "BI ágil: tres pasos hacia el cielo analítico", abril de 2011
  6. ^ Sherman, Rick. "Cómo aprovechar la BI ágil para ayudar a su arquitectura de BI", enero de 2011
  7. ^ abc Violino, Bob. "Comenzar rápidamente con el desarrollo ágil de BI", ComputerWorld, 21 de noviembre de 2011
  8. ^ abcde Bruni, Margherita. "Cinco pasos para una BI ágil", Informationweek.com, 13 de junio de 2011
  9. ^ abcdefg "Kernochan, Wayne." Lo que realmente significa Agile Business Intelligence ", IT Business Edge, 7 de abril de 2011". 7 de abril de 2011.
  10. ^ abcd "Facilitando la inteligencia empresarial".
  11. ^ abcdefghij Larson, Deanne. "Principios de BI para el desarrollo ágil", Business Intelligence Journal, volumen 14, número 4, página 41, 2009