Creo que la mejor forma de referirnos al BI y así poner en contexto a la audiencia, es a través de un ejemplo, posiblemente un tanto peculiar.

Quizás alguien haya visto alguna vez en algún recóndito canal de la televisión un ‘reality’ estadounidense denominado aquí ‘Restaurante Indiscreto’ (Mystery Diners). El programa nos sitúa en un pequeño negocio de restauración, en el que sus dueños perciben algunas irregularidades en su funcionamiento (desapariciones misteriosas de producto, descuadres en la caja, etc.) cuyas causas no saben identificar con certeza y que les causan pérdidas en mayor o menor grado.

A fin de identificar y objetivar la problemática, recurren a un equipo de investigadores los cuales, a partir de un despliegue de cámaras (¡es un ‘reality’!) y la colaboración de actores que simulan falsos empleados y clientes, muestran a sus dueños de manera directa y clara las causas del problema. Con dicha información los dueños pueden reconducir la situación. En ocasiones al visualizar las grabaciones, los dueños también descubren aspectos de su negocio que les eran desconocidos, por ejemplo, comportamientos ejemplares de empleados que merecen algún tipo de gratificación.

Sin pretender para nada elogiar el formato del programa, el mismo ilustra como los datos capturados, traducidos en información, permiten fundamentar decisiones empresariales.

Del mismo modo, el conjunto de disciplinas que aglutina el BI, puede asimilarse en el ejemplo a las cámaras, los actores, los investigadores y las visualizaciones que convenientemente dirigidas y operadas permiten transformar intuiciones en hechos objetivables mediante los cuales las empresas pueden tomar mejores decisiones operativas y estratégicas. Si además incorporamos al BI capacidades analíticas, podremos generar nuevo conocimiento que de otro modo pasaría desapercibido, por ejemplo, patrones de uso del servicio o nuevas segmentaciones de clientes.

El BI es por tanto una herramienta que pone los datos al servicio del negocio o que pone de manifiesto el dicho de que “aquello que no se ve, no se puede cambiar”.

La adopción del BI en la Pyme

Gartner, en su publicación "ITScore for BI and Analytics" [1] identifica los diferentes estadios de madurez de una compañía en lo que se refiere al uso del BI y la analítica de datos. Dicho artículo permite a las empresas reconocerse y así mismo establecer una ruta de evolución.

De dicho modelo observamos que en los niveles iniciales se describen aquellas compañías donde las Hojas de Cálculo son las principales aplicaciones sobre las que se construyen los análisis de información y el ‘reporting’ y donde los errores e inconsistencias de esta, por exceso de procesos manuales o por falta de mecanismos que aseguren la calidad del dato, se propagan fácilmente siendo a menudo causa de conflicto.

Si bien muchas compañías, especialmente las más jóvenes nacidas en plena cultura digital [2], han desarrollado su modelo de negocio considerando la gestión de la información como una pata más de su estrategia empresarial y en ello apuntalan su capacidad de crecer, muchas otras siguen ignorando esta necesidad.

En nuestro país, el propio Gobierno en su decálogo de soluciones digitales para las pymes, publicado recientemente a través de la Cámara de Comercio [3] les recomienda incorporar "Servicios de Business Intelligence (BI) o BigData, con objeto de mejorar la gestión incorporando técnicas que transforman los datos recopilados en todos los procesos en información relevante para gestión y para la evolución del modelo de negocio.".

Sin embargo, la capacidad de incorporar la gestión de los datos en las pequeñas y medianas empresas adolece de estar lastrada de algunos perjuicios y realidades de mercado que condicionan el cambio. Los obstáculos más importantes en mi opinión son:

• Percepción de exclusividad del servicio: si bien es cierto que antaño el BI era coto reservado a grandes corporaciones puesto que demandaba altas inversiones y gestionaba sistemas muy complejos, hoy en dia la realidad es muy diferente y a la vez muy desconocida. La expansión tecnológica de las últimas décadas pone a nuestro alcance sistemas y aplicaciones de Inteligencia de Negocio de coste muy razonable que permiten dar un salto cuántico al modelo de explotación de datos de muchas pymes. Algunos ejemplos: Power BI, Tableau, Pentaho, Bime o Sisense entre otras.
• Dificultad para capturar y retener talento tecnológico: Dada la importancia que el mercado otorga a la gestión de la información, los perfiles técnicos son hoy muy demandados existiendo actualmente un gap muy importante entre la oferta y la demanda [4]. Por este motivo, la pyme no solo ve dificultada su capacidad para atraer personal especialista en datos, sino también para retenerlo. En muchos casos los proyectos de datos iniciados no se consolidan puesto que quienes los han iniciado reciben propuestas que consideran más interesantes, provocando finalmente el abandono de la pyme respecto de este tipo de iniciativas.
• Valoración difusa del retorno de la inversión de los proyectos de BI: Los proyectos de datos a menudo son vistos solo como simples ejercicios de generación de ‘reporting’ para que los gestores del negocio puedan disponer de algunas cifras. Además a menudo dicho reporting responde a una necesidad urgente, sin que exista detrás un planteamiento de uso de la información a largo plazo. En consecuencia no se analizan los proyectos Analíticos o de BI en términos de retorno de la inversión, y a la larga este hecho genera frustración en la gerencia y nuevamente abandono.

Nuestra razón de ser

El contexto expuesto, amén de las lógicas motivaciones y reflexiones personales asociadas al lanzamiento de cualquier proyecto, nos han conducido hasta ZinkBI en la forma de un plan de negocio y un modelo de servicio.

Nuestra aspiración es ayudar a la pequeña y mediana empresa a mejorar su competitividad incorporando la gestión de los datos en su dia a dia, con visión estratégica, mediante tecnologías de coste asequible y dotándolas de capacidades propias para analizar datos de una manera natural y profesional.

• Aproximación estratégica: nuestras propuestas se incorporan y se diseñan bajo el marco estratégico de cada compañía y su enfoque de negocio, trazan un roadmap e identifican y supervisan el valor generado.
• Tecnologías al alcance de la pyme: servicio basado principalmente en tecnologías ‘Open Source’ o de coste reducido, pero capaces de rendir con efectividad en entornos empresariales.
• Enfoque de servicio personal: Suplimos las dificultades de retención de talento con el nuestro. Serás nuestro cliente, pero trabajaremos como si fuéramos parte de tu organización.

Queremos que dejes atrás la necesidad de requerir información de manera urgente. Debería ser fácil para ti hacer una consulta a tu medida. Debería ser fácil para ti analizarla.

Estamos seguros que ayudaremos a la pyme a potenciar el valor de sus datos, organizando y estructurando sus fuentes de información cuando proceda, para finalmente favorecer el pensamiento y la práctica analítica en buena parte de su organización.

Estamos al principio de un camino que nos gustaría compartir contigo. Te animamos a seguir conociéndonos.

[1] Gartner. Alan D. Duncan , Cindi Howson. ITScore for BI and Analytics. Octubre 2016
[2] Azeroual, O., & Theel, H. (2018). The Effects of Using Business Intelligence Systems on an Excellence Management and Decision-Making Process by Start-Up Companies: A Case Study. ArXiv, abs/1901.10555.
[3] Cámara de Comercio. Gobierno de España. España empresa digital: La digitalización como palanca de competitividad de la pyme .Marzo de 2019.
[4] BBVA. ‘Big data’: la demanda de talento experto sigue creciendo. Julio de 2019