Lo Mejor de Outsourceando tras 300 Posts

En dos líneas: tras más de 3 años escribiendo este blog llego al post número 300, que mejor momento para recordar los mejores que he escrito. 

Para mi el concepto de "mejor" como para casi todo el mundo es algo muy relativo, así que he de reconocer que el criterio de selección que he utilizado es una mezcla de número de visitas al post y la satisfacción que me ha producido escribirlo.

Al final he elegido 10 posts, algo así como el 3% de lo que he escrito durante estos 3 años, los temas son muy variados pero siempre cercanos a mi actividad profesional, van desde el Business Intelligence, pasando por el Big Data, las métricas de negocio hasta el management.

Sin más dilación os dejo con los 10 mejores posts de Outsourceando:

1. Opciones de Formación de Business Intelligence (BI) en España (Junio 2011): este post es de los que yo llamo de "servicio público" y la verdad es que aún ahora sigue teniendo muchas visitas, para actualizarlo he ido sacando todos los años nuevos post sobre esta cuestión, por ejemplo en 2013 me centré en la formación para Big Data.


2. Como Identificar y Clasificar a sus Clientes Clave (Mayo 2012): este post tenía como intención hacer una reflexión personal sobre mis experiencias al actuar como Key Account Manager (KAM) en mi propia empresa, como estas reflexiones se me fueron un poco de las manos en lo que a la longitud del texto se refería, dividí el texto en dos posts, el segundo de ellos lo publiqué en junio de 2012.


3. Los Proyectos de Business Intelligence son también Proyectos de Gestión del Cambio (Marzo 2013): una realidad que tanto consultores como clientes tendemos a olvidar y no siempre por buenas razones, a los primeros por "simplificar" los proyectos y a los segundos por un interés en evitar la transparencia a toda costa.


4. La Oveja de Accenture (Febrero 2011): es la única vez que he intentado escribir un post "humorístico", ha mucha gente le ha gustado pero también es cierto que hay mucho consultor muy estirado y sin sentido del humor y tuve algún franco intercambio de puntos de vista para defender la necesidad de la ironía de vez en cuando, sobre todo cuando el mensaje "subliminal" de la publicidad corporativa es tan bestia.


5. Cinco Lecturas Indispensables para entender el fenómeno del Big Data (Octubre 2013): este post lo escribí en su versión inicial para un Blog corporativo de una gran multinacional, pero no les acabó de convencer así que le añadí algunos vídeos de You Tube que mejoraban la experiencia de los comentarios sobre los libros que analizaba, fue un post muy divertido de escribir.


6. El Business Intelligence son Cuatro Cosas pero Casi Siempre las Olvidamos (Agosto 2013): la historia detrás de este post refleja cierta frustración ante la postura de muchas empresas españolas ante el Business Intelligence y su empecinamiento en basar la toma de decisiones casi de modo exclusivo en un mix de intuición y experiencia.


7. Algunos Directores Generales y el Business Intelligence (Marzo 2012): este post simplemente cuenta una experiencia personal en mis "aventuras" como consultor de Business Intelligence y es que uno siempre busca aprender de sus errores pero no siempre lo consigue.


8. Las 7 Características que debe tener todo KPI (Junio 2013): al contrario que el post de las lecturas indispensables para entender el Big Data este post lo escribí pensando en publicarlo en este blog pero al final lo publiqué primero en la web de Movistar - Con Tu Negocio, en este caso nos vamos al mundo de las métricas de negocio y de los tan mencionados como poco entendidos KPI o Key Performance Indicators.


9. 10 Razones por las que las Empresas están Adoptando el Business Intelligence Open Source (Abril 2013): quizás estaba teniendo un ataque de optimismo cuando escribí este post, en especial si pensamos en el mercado español y en las empresas medianas que se podrían aprovechar de todo lo bueno que ofrece el Open Source y sino basta con pensar en el Big Data y Hadoop.


10. De como el Crowdsourcing Salvó a un Símbolo de mi Infancia (y de la de Otra Mucha Gente): el Caso de Lego (Diciembre 2010): uno de los primeros posts que escribí y el primero que tuvo una aceptación razonable y que generó feedback de los lectores, lo recuerdo con cariño aunque ahora no lo hubiese escrito igual creo que aún resulta una lectura interesante o igual es mera nostalgia.

El nuevo Pentaho 5.0

En dos líneas: se presenta la nueva versión de una de las soluciones de Business Intelligence (BI) más potentes del mercado: Pentaho 5.0 , de lo mejor en Open Source BI. 

A pesar de que en Pentaho como en la mayoría de los productos Open Source con una comunidad potente detrás no hay que esperar demasiado para tener nuevas versiones estables de los productos, he de reconocer que tenía cierta curiosidad por ver que se traían entre manos con el nuevo Pentaho 5.0 .

Dicha espera ya ha terminado ya que se acaba de lanzar un comunicado de prensa informando del lanzamiento, la verdad es que por lo que había leído en las redes sociales la cosa se iba hasta el 15 de septiembre pero al final se han adelantado.

Como era de esperar el Big Data es uno de los protagonistas de Pentaho 5.0, además de las nuevas funcionalidades destaca una profundización en la alianza con MongoDB.

Este vídeo muestra la capacidad del Reporting Wizard de Pentaho 5.0 para trabajar con la base de datos noSQL MongoDB:



Pero no sólo hablamos de Big Data, se han producido unas 250 mejoras sobre la última versión con la que hemos estado trabajando, Pentaho 4.8 que ya era un gran producto por lo menos en mi opinión y por mi experiencia con él, tal y como podéis ver aquí.

Evidentemente, todavía es pronto para hablar en detalle de cómo han cambiado las cosas con respecto al último release de la versión anterior, así que a modo de resumen la evolución se ha producido en las siguientes áreas:

• Mejora del interfaz de usuario, algo fundamental conforme el uso del Business Intelligence se generaliza o "democratiza".

• Mejora de la experiencia del administrador, esto era de esperar dado el carácter Open Source de Pentaho, siempre se hacen esfuerzos en este sentido.


• Nuevas capacidades de visualización.

Nuevos Dashboards para Pentaho 5.0 by Webdetails

En fin, como decía antes todavía es pronto para opinar, pero parece prometer bastante este nuevo Pentaho, en especial se nota el esfuerzo por potenciar todo lo que se refiere al Big Data, os dejo otro vídeo a modo de resumen de todos los cambios que se han producido:

El día 24 de septiembre habrá un webinar para Europa en el que se presente de un modo más amplio Pentaho 5.0 a toda la comunidad OSBI.

Por cierto para los que no conozcáis Pentaho os dejo un par de post sobre evaluaciones de conocidas Consultoras:

• Gartner
• Dresner

Vamos, que los seguidores del Open Source BI (alias OSBI) estamos de enhorabuena.

Seguiremos informando.

¿Qué es el Data Discovery?

En dos líneas: llega un momento en que los términos se usan tanto y para tantas cosas que parecen desgastarse y uno pierde el hilo del origen y razón de los mismos, y el "Data Discovery" es un buen ejemplo. 

En los últimos 3 ó 4 años el término "Data Discovery", algo así como el "Descubrimiento a través de los Datos", se ha popularizado a través de fabricantes de soluciones de Business Intelligence (BI) como Tableau, QlikView (que en vez de llamarlo "Data Discovery lo llama "Business Discovery") o Tibco, en esencia ha resultado ser una manera nueva de llamar a conceptos que ya llevan un tiempo dentro de la oferta del BI pero que hay que diferenciar de algún modo asociando una estrategia tecnología de esos fabricantes con una funcionalidad diferenciada de los demás.

Desgraciadamente si este tipo de técnicas de marketing funciona, es por poco tiempo, porque copiar una expresión que en un momento dado tiene cierto éxito es de lo más sencillo, además era un término emparentado con otro que había tenido bastante relevancia a mediados de la década pasada: "electronic data discovery" o la información que se obtenía a través de procesos forenses de análisis de transacciones electrónicas y todos tipo de comunicaciones on-line (empezando por los correos electrónicos) en todo tipo de litigios o causas criminales.

Al poco tiempo comenzó a utilizarse el término en relación a actividades de control de calidad de datos, limpieza y perfilado de los mismos (en ingles Data Quality Assurance, Data Cleansing y Data Profiling) por fabricantes como Trillium Software.

Y claro, de la calidad de datos al BI había sólo un paso, no estoy seguro de quién lo dio primero y no creo que merezca la pena ir más allá, pero si hacéis una búsqueda en Google Trends del termino "Data Discovery" y lo filtráis por las búsquedas de "Informática y electrónica" obtendréis algo como esto:

Consulta realizada el 19/08/2013

Está claro que es un fenómeno reciente y que está relacionado con el lanzamiento de soluciones de Business Analytics, de hecho en se puede ver en el propio Google Trends que ese concepto y el "Data Discovery" parecen tomar fuerza al mismo tiempo hacia finales de 2010 principios de 2011; como muestra os dejo este artículo de 2011.

En todo caso este tipo de análisis se dificulta por el hecho de que se tiende a utilizar palabras comodín como "Business", "Data", "Analytics", "Intelligence", etc...

El Concepto de "Data Discovery" asociado al BI

Supongo que ya os habréis imaginado que no hay una definición estándar del concepto de marras, iré añadiendo pues piezas al puzzle del Data Discovery:

• Por una parte hace relación con la utilización de buscadores dentro de las soluciones de BI/BA, para la búsqueda tanto de datos estructurados como no estructurados, para más información ver la definición de Gartner.
• Por otra parte sería el proceso de analizar datos y descubrir tendencias en los mismos a través de aplicaciones de visualización de datos, esto es aprovecharse de la mejor capacidad de nuestro cerebro para descubrir respuestas a través de representaciones visuales de los datos frente a los números puros y duros, por ejemplo en tablas. Dichas aplicaciones deben ser lo más interactivas posibles y enriquecer el proceso mental del analista, no estorbarlo con complejidades innecesarias ni problemas de usabilidad, os dejo un artículo sobre el tema.
• Claro está, también serían las estructuras de datos propietarias desarrolladas por los fabricantes que facilitasen las dos capacidades anteriores: búsqueda y visualización.

Al final creo que la mayoría de los fabricantes de BI/BA lo ven como una especie de "nirvana" del analista facilitado por sus productos, un empowerment basado principalmente en las capacidades de visualización de datos conseguidas por dichos productos.

Y si comenzamos a visualizar tendencias que mejor que demostrarlas a través del uso de la minería de datos (Data Mining) y de todo tipo de herramientas de análisis estadístico de la información (Analytics).

En fin, que no seré yo el que intente dar una definición de "Data Discovery" si nadie se ha atrevido a hacerlo en serio en Wikipedia.

Aunque si tengo claro que para muchos de mis clientes el "palabro" en cuestión no es otra cosa que dashboards muy chulos con estupendos gráficos y un buen nivel de interactividad que les ayuda en el análisis, lo de que se pueda conseguir siempre información relevante para la toma de decisiones basándose sólo en la visualización es algo ciertamente discutible, pero ya me estoy alargando demasiado.

Al final, creo que lo mejor es dejar una visión, parcial desde luego, como es la del fabricante Tableau en el siguiente dashboard interactivo:

¿Un vídeo musical sobre BI?, pues si : "End of BI as We Know It"

En dos líneas: hoy me encuentro esta "joya" del género de los vídeo clips, pero la comparto no por la calidad artística sino por la temática de la misma. 

El mensaje es de cajón, vamos todos juntos a por el Analytics y el Big Data, está claro que si tienes un perfil muy técnico en estas áreas y con los sueldos que se están pagando en sitios como Silicon Valley (siempre por encima de los 100.000 dólares y en bastantes casos por encima de los 200.000) hay buenas razones para cantar una animada canción al ritmo del hype.

En este caso la canción se titula  "End of BI as We Know It" y es una poco afortunada versión del clásico de REM.

Pero bueno, hace juegos de palabras con muchos lugares comunes del BI, así que le echo valor y aquí tenéis el vídeo:



Por cierto, el vídeo es obra de un fabricante de BI Open Source: Actuate BIRT, que llevan el marketing de guerrilla a una nueva dimensión.

El próximo post supongo que será algo más serio.

3 visiones sobre el valor del Business Intelligence y el Big Data para las empresas

En dos líneas: estamos ante uno de los temas "clásicos" del Business Intelligence (BI), cómo probar el valor que aportan este tipo de soluciones al negocio. 

Para responder a esta pregunta hoy os dejo tres ponencias recientes, la primera se centrará en el mundo "analytics", la segunda nos hablará del ROI del Big Data mientras que la tercera se refiere a cómo crearan valor en los próximos años las soluciones de BI / BA / Big Data.

Como pasa la mayoría de las veces, las buenas conferencias sobre estos temas están en inglés y los vídeos de hoy no van a ser una excepción, mis disculpas.

En fin, vayamos al lio.

Business Value of Data and Analytics

La conferencia corre al cargo del profesor de la National University of Singapore Trichy V. Krishnan, he de reconocer que este hombre habla a toda pastilla y cuesta seguirle, sin embargo hace un análisis muy interesante del uso de analytics en Programas de Fidelización (Loyalty Programs / Frequent Shopper Programs), no hace falta pensar mucho para que la gran mayoría recordemos qué tarjetas de este estilo tenemos en la cartera, por ejemplo de un hipermercado o de una línea aérea.





De la conferencia se pueden sacar una serie de conclusiones:

1. Son programas extremadamente caros (entre el 2 y el 10% del gasto total del cliente), un programa en una gran cadena de supermercados puede tener un coste de implantación de entre 30 y 60 millones de dólares, con unos mantenimientos de entre 5 y 10 millones años y una inversión en marketing muy similar a la de la implantación, si bien ha de hacerse a varios años vista.
2. No aumentan las ventas significativamente y de hacerlo lo hacen en los segmentos menos fieles al emisor de la tarjeta y que menos gastan.
3. Son programas que tienen muchas dificultades para competir con descuentos, esto es, un descuento ahora vs un descuento posible en el futuro cuando canjee mis puntos.

Entonces donde está la ventaja de estos programas, pues es muy sencillo, en los datos, ahora mismo la tecnología de BI / BA y Big Data permite segmentar consumidores casi a nivel individual, ahí está la clave, pero si no tienes ni la tecnología ni el talento analítico en tu organización mejor olvidar este tipo de esquemas.

En resumen, las empresas en sectores como el retail pagan a sus clientes para que les proporcionen datos sobre si mismos y sobre sus hábitos de compra.

ROI of Big Data Analytics Native on Hadoop

Como en el caso anterior el ponente no habla un inglés nativo pero es cierto que en este caso a Stefan Groschupf el CEO de Datameer se le entiende estupendamente y además dice las cosas con mucha claridad, puro estilo germánico.



Y como se puede ver en vídeo el amigo Stefan no se corta un pelo dando su opinión, que voy a intentar resumir del modo más breve posible:

1. Si piensas en implantar Big Data vía Hadoop en tu organización y crees que es un proyecto meramente técnico, por y para la visión de los ingenieros informáticos estás condenado al fracaso, el negocio va siempre por delante del TI nunca empieces por la tecnología.
2. Si desde TI intentas una venta interna del Big Data haz amigos en tu contraparte de negocio, sin un buen business case no irás muy lejos, puedes gastar mucho capital (de la empresa) y personal (trabajo y problemas) pero no tendrás relevancia porque no tendrás usuarios.
3. Si no hay insight para negocio no hay necesidad de Hadoop.
4. En el hardware la inversión está en el networking, el cableado, climatización, racks, etc... y mucho menos en los servidores, destaca que invertir en tecnologías in-memory es una pérdida de tiempo y dinero (y es curioso como un alemán menciona específicamente un producto de SAP: Hana).
5. Tanto en la parte del hardware como en la del software del proyecto no merece la pena dedicar tiempo y dinero a la evaluación de los productos, no hay diferencias significativas entre los mismos.
6. Como SO mejor utilizar Unix/Linux.
7. Hay muchas opciones de Hadoop (Cloudera, IBM, Dell, Oracle, etc...) todas están bien, menciona el caso de Intel, solución de la que opina que todavía no está lo suficientemente madura si bien tiene muy buenas funcionalidades de seguridad.
8. No tiene sentido invertir en "Disaster Recovery", mejor duplicar los clusters.
9. El coste de los Recursos Humanos de una implantación de Hadoop en los EEUU es muy elevado, el ponente hace un breve análisis de los perfiles necesarios y de los salarios (para Silicon Valley o para la Costa Este, más bajos en esta última, por ejemplo NYC o Boston), por lo que un proyecto puede necesitar sólo en recursos humanos técnicos unos 2,5 millones de dólares, así que no hay que engañarse con que el software pueda ser Open Source el auténtico dilema está en comprar la solución o construirla con el TI de la empresa.

Todo esto lleva a la necesidad de considerar el ROI de estos proyectos, de nuevo no se puede insistir lo bastante en la necesidad de extraer un insight valioso para la organización (algo parecido de lo que pasa con el BI), si se hace así se pueden lograr enormes beneficios ya que:

• El insight operativo se convierte en algo radicalmente nuevo por la enorme rapidez con la que se obtiene, algo esencial en áreas como el control del fraude o la segmentación de clientes.
• Los datos son en si mismo una gran oportunidad de negocio, ya se sabe aquello de "Data is the New Oil".
• Hadoop es enormemente flexible frente a enfoques más tradicionales.

Si algo me ha quedado claro es que por el momento Hadoop es territorio exclusivo de las grandes corporaciones y no lo digo sólo porque las mismas son las que manejan sets de datos monstruosos que parecerían los más adecuados para el Big Data (que no tiene porque ser así) sino por el hecho de que los costes actuales son prohibitivos.

Así que toda esta moda / hype por una tecnología que ya lleva años disponible viene, creo yo, del hecho de que a esos grandes clientes ya no les quedaba mucho por comprar en términos de BI, ERP o CRM y ese tipo de clientes son la caldera que hace que funcionen los grandes fabricantes de TI y las consultoras con las que operan, así que "más madera".

Y queda la cuestión de que el lado del negocio realmente vea el valor del Big Data, hay casos en los que dicho valor es evidente pero habrá otros muchos en los que los no técnicos (o no matemáticos) simplemente no lo aprecien o no quieran invertir en una tecnología muy cara que no entienden.

Keynote del CEO de Microstrategy en el evento Microstrategy World 2013 en Barcelona

Cerramos con Michael J. Sailor el CEO de Microstrategy en el gran evento anual de la empresa celebrado este año 2013 en Barcelona, al incluir este vídeo busco mostrar algo de la estrategia de los grandes vendors sobre cómo va a evolucionar el BI como concepto global, incluyendo subáreas como el BA o el Big Data.

Y está claro que toda esa estrategia siempre ha de buscar soluciones a preguntas que permanentemente se hacen las empresas:

1. ¿Puedo identificar oportunidades de crecimiento?
2. ¿Cómo mejorar la escasa visibilidad que se tiene del día a día de las operaciones?
3. ¿Cómo superar el problema del acceso (muy lento o inexistente) a la información relevante para la toma de decisiones?

Pero dejemos de lado mis opiniones y dejemos que el CEO de Microstrategy exprese las suyas:

¿Qué os han parecido las ponencias?, reconozco que son temas áridos pero el futuro de la sociedad de la información en la que vivimos está indisolublemente unido a ellos.

Al final la cuestión del "Business Value" no va tanto del lado del ROI de las soluciones como del ROI de carecer de la información con la que sostener el proceso de toma de decisiones.

Si te ha parecido interesante este post, por favor no dudes en compartirlo.

Situación de la demanda de perfiles de BI y Big Data en EEUU, ¿y en España?

En dos líneas: uno de los fenómenos que se espera deriven de la expansión del Big Data es el de la creación de empleo, ¿realidad o ilusión?. 

En España, como siempre los datos brillan por su ausencia, pero en los EEUU encontramos quién se interesa por intentar verificar algunas informaciones que hablan de la creación de millones de puestos de trabajo en los próximos años.

Un ejemplo es icrunchdata, esta empresa norteamericana ha desarrollado un índice sobre la demanda de puestos de trabajo asociados al Big Data y el BI/BA (Big Data Jobs Index), en si mismo este índice es un buen ejemplo del uso de Big Data ya que resulta del análisis de millones de ofertas de trabajo.

Por cierto, icrunchdata (algo así como "yomachacodatdos") es un interesante portal de empleo para todos aquellos que quieran trabajar en Big Data o en BI en los EEUU.

Pero ahora si que toca volver a los datos, los amigos de icrunchdata hablan a fecha de hoy (agosto de 2013) de una demanda de unos 575.506 puestos de trabajo repartidos del siguiente modo:

• Analistas: 36,4%
• Big Data: 22,3%
• Científicos de datos: 13,5%
• Desarrollo de software (para BI y Big Data): 13%
• Estadísticos: 10,1%
• Business Intelligence: 4,6%

Las estimaciones que leemos un día si y otro también hablan de que para el año que viene sólo en EEUU estaríamos hablando de más de un millón de puestos y para 2015 sería 1,9 millones.

Muy bien, pero en esto del Big Data conviene tener la cabeza fría, de hecho yo diría que el Big Data ahora mismo sería responsable del 35-40% de la demanda que nos indica icrunchdata (el resto serían empleos asociados a los más "tradicionales" BI y BA), así que para llegar a los casi 2 millones se me antoja que manejamos unos múltiplos exagerados.

Por otro lado, me pregunto de dónde van a salir todos estos especialistas y qué inflación se producirá en sus costes, al final uno llega a la misma conclusión que impide que el BI/BA se desarrolle: la escasez de talento.

¿Podemos trasladar estas cifras a España?, entiendo que por el momento de ningún modo, los EEUU ahora mismo dan signos de recuperación económica (todo lo contrario que en España por mucho que nos quieran "vender la moto") y las empresas estadounidenses tienen un interés por la tecnología del que las empresas españolas deberían aprender.

En todo caso, incluso en España a medio plazo se producirá un incremento de la demanda de profesionales de Big Data (y obviamente de soluciones de Big Data) que debería venir acompañado por:

• Un mejora en la situación actual de la formación en Big Data, y, por que no en BI/BA.
• Un aumento del número de empresas interesadas en el Big Data, por ahora de habla de que sólo algo menos de un 5% de las empresas españolas parecen comprometidas con esta tecnología.
• La consolidación de la cultura de los datos en las empresas españolas (lo más difícil de todo) que pase por una evolución lógica en tecnologías de las que por ahora la gran mayoría de las mismas carece, esto es, BI - BA - Big Data.
• La explosión de fenómenos como el Internet de las Cosas o las ciudades inteligentes (smart cities), siempre asociados a una capacidad de inversión por parte de las empresas y las administraciones que por ahora son una utopía para España tras el saqueo al que ha sido sometida por Cajas de Ahorro, Inmobiliarias y políticos.
• Y por último, lo que debería ser lo primero, la mejora de la situación económica del país.

Así que aquí en los próximos años habrá demanda de este tipo de profesionales, estoy convencido de que si, ¿una especie de tsunami de empresas enloquecidas demandando data scientists?, me temo que no, pero los que estamos ya en el mundo del BI no deberíamos perder de vista al Big Data, hacer lo contrario nos podría costar muy caro.

Charla TED: Las Sorprendentes Semillas del Big Data en la Asistencia Sanitaria

En dos líneas: toca hacer referencia a una de las principales aplicaciones del Big Data, su utilización en el mundo de la salud. 

Hoy os dejo con una charla TED rodada en Austin (Texas) en febrero de este año pero que se acaba de hacer pública en la red, el ponente es el epidemiólogo Joel Selanikio que nos contará en poco más de un cuarto de hora como ha evolucionado la toma, registro y análisis de datos relativos a la salud, datos sobre los cuales los Estados han tomado decisiones extremadamente importantes tanto desde el punto de vista de la vida de las personas como desde el meramente económico.

http://www.ted.com/talks/joel_selanikio_the_surprising_seeds_of_a_big_data_revolution_in_healthcare.html

Está claro que el impacto de los nuevos dispositivos móviles, el Cloud Computing o el Big Data ha sido enorme en los últimos años, de esto nos habla el amigo Joel.

Basta con imaginarnos como se ha estado trabajando con los datos sobre la salud de las personas en buena parte del tercer mundo.

Os dejo con el vídeo, por cierto, si no entendéis inglés se puede ver con subtítulos en español.



Os dejo con una confesión, soy adicto a las charlas TED, aprendo mucho con ellas, en primer lugar porque tocan temas muy interesantes y en segundo lugar porque están llenas de buenas prácticas sobre como hablar en público.

Si te ha gustado este vídeo y cómo divulga una de las principales aplicaciones del Big Data, por favor, no dudes en compartirlo en las redes sociales. Muchas Gracias.

Estudio "Wisdom of Crowds 2013" sobre Business Intelligence - Parte I

En dos líneas: tal y como comentaba en mi post anterior ha llegado el momento de nuestra cita anual con el informe de Howard Dresner sobre Business Intelligence: "Wisdom of Crowds Business Intelligence Market Study - 2013 Edition". 

http://www.pentaho.com/resources/147/wisdom-of-crowds-business-intelligence-market-study

Para mi este tipo de informes tienen como principal utilidad la detección de nuevas tendencias en Business Intelligence (BI), si bien no hay que olvidar el hecho de que también nos recuerdan aquellas realidades que ya llevan más de una década irreductiblemente asentadas en todo proyecto de BI.

Antes de seguir con la lectura de este post os sugiero un repaso a lo que en su momento encontré más interesante del "Wisdom of Crowds 2012".

Como tampoco quiero escribir un post excesivamente "pesado" voy a dividir mis conclusiones sobre la lectura del informe de Dresner Advisory Services en dos partes, en este post revisaré las tendencias generales en lo que al uso del Business Intelligence se refiere y en un segundo post trataré lo que se refiere a los fabricantes y el ranking que propone Dresner.

Vayamos pues al grano, estas son las conclusiones más relevantes que encuentro en la primera parte del Informe:

• Se refuerza una tendencia que lleva años tomando fuerza en el mundo del BI, el impulso de este tipo de proyectos viene del lado de la alta dirección y no tanto de los Departamentos de TI.


• En la inmensa mayoría de la implantaciones de BI hay dos objetivos principales: ayudar a una mejor toma de decisiones y mejorar la eficiencia operacional.


• La democratización del BI (esto es, la generalización de su uso a lo largo y ancho de las organizaciones) sigue siendo una tarea pendiente, el BI sigue siendo el privilegio de poca gente dentro de las empresas, una lástima ya que limita su potencial.


• La tecnología es ciertamente la base de todo proyecto de BI pero su papel ya no es protagonista conforme la inmensa mayoría de las soluciones actuales son robustas, cumplen las expectativas de la inmensa mayoría de los usuarios (yo diría que lo hacen de sobra) y son fácilmente escalables. Lo realmente fundamental es que los proyectos de BI cuenten con el apoyo de la alta dirección y que la organización se involucre, que existan equipos "internos" de BI en términos de negocio (lo mejor en un mix negocio / TI) y exista estabilidad organizativa.


• Prueba de lo anterior es que cada año que pasa el nivel de satisfacción con la parte tecnológica de los proyectos es mayor, el reto está en otra parte, vamos que desde el punto de vista técnico el BI ha entrado en su madurez.


• Cuando una organización implanta exitosamente el BI la norma es que casi siempre tenga proyectos de mejora y ampliación del mismo en el corto plazo, no haré más comentarios.


• Desde el lado de la tecnología lo que se pide hoy al BI son mejores dashboards, capacidad de "self-service" (no es aceptable tener que pedir constantemente a TI el diseño de informes o de dashboards), técnicas de visualización de datos avanzadas y mejoras en el data warehousing.


• Si segmentamos las necesidades por el tamaño de las empresas podríamos decir que las PYMEs están más orientadas al cloud BI y al mobile BI.


• Por su parte, las grandes empresas parecen más preocupadas por el data warehousing, los entornos colaborativos dentro de las soluciones de BI, la minería de datos y por el término de moda actualmente: el Big Data.

Podemos resumir buena parte las las preocupaciones de las empresas tanto desde el punto técnico como desde el de lo que serían las iniciativas estratégicas de BI con el siguiente cuadro:

Fuente: Dresner Advisory Services

Hay que recalcar que informe de este año ha mejorado considerablemente con relación al del 2012, la muestra de la encuesta es mayor (unas 1.100 empresas de todo el mundo) y hay una mayor presencia de empresas de hasta 100 empleados, un 30% del total de cuestionarios utilizados.

Una conclusión del informe a la que quiero dar un tratamiento diferenciado es el hecho de que las empresas que más exitosamente implantan y utilizan el BI son por un lado las PYME y por otro las grandes corporaciones.

Las PYME son más flexibles y las grandes corporaciones tienen más recursos, pero entre medias están empresas que ya disponen de departamentos de TI y que en el pasado han hecho inversiones importantes en hardware y software, ambas circunstancias a veces actúan como freno a posibles proyectos de Business Intelligence.

Fuente: Dresner Advisory Services

En el próximo post nos ocuparemos del ranking de fabricantes (o "vendors" si nos gustan los anglicismos) desarrollado por Dresner.

Por cierto, si este post ha resultado de tu interés no dudes en compartirlo por las redes sociales.

Crecimiento "0,0"

En dos líneas: se acerca lo más duro del verano, los proyectos se ralentizan hasta septiembre y las ventas se vuelven una utopía y en estas el FMI nos dice que en 2014 nuestro país no crecerá nada, "0,0" como las cervezas que le gustan a mi madre. 

A pesar de que el Gobierno hable de buenas cifras de reducción del paro y siga tan pesado con la evolución de las exportaciones todos sabemos que seguimos en una espiral descendente en la que todavía no se ve el final.

Las cifras del FMI son muy duras, la contracción del PIB este año rondará el 1,5% y el año que viene no creceremos nada de nada y yo tengo claro que a la contabilidad nacional española (y a la de casi todos los países) hay que aplicarles un "coeficiente Pinocho".

En el mundo de las Tecnologías de la Información (alias "TI") en España los ánimos no están precisamente por las nubes y más en el área en la que me muevo, las aplicaciones empresariales, desde los sistemas transaccionales como ERP o CRM hasta el Business Intelligence y Analytics.

Si uno intenta "tomar la temperatura" de lo que está pasando comienza a entender los conceptos de ese mito de las métricas que era Lord Kelvin, en especial el de "cero absoluto".

Si nos centramos en los clientes, nos hablan de un escenario en el que:

• El cambio es la "nueva normalidad".
• Cada vez más compiten los modelos de negocio en vez de los productos y servicios, y, claro está, los modelos de negocio cambian constantemente.
• No hay reglas ni paradigmas a los que acogerse, cada empresa está "sola en la oscuridad".
• No hay manera de diferenciarse en el medio plazo, todo lo más ventajas competitivas cortas.
• Márgenes cada vez más bajos con un mercado interno estancado y con los mercados europeos no mucho mejor.
• No hay financiación (o es muy cara) y el cash-flow es la obsesión.
• Ya se puede recortar poco más en costes.
• Las plantillas están bajo mínimos y desmoralizadas.

En resumen, no se sabe lo que pasa en el mercado (salvo que va muy mal) o en la operativa de la empresa hasta que es demasiado tarde y se pierden clientes, siempre se funciona de un modo reactivo.

Como me decían hace unos días, "no tengo información para tomar decisiones y si me equivoco al tomarlas me juego el puesto, así que mejor esperar y ver", lo que pasa es que la intuición fruto de la experiencia (y de la inteligencia) de los directivos cada vez tiene menos valor en un entorno tan rápidamente cambiante.

Y la solución es "esperar y ver", con suerte aguantaremos e igual hasta ganamos cuota de mercado con los restos del naufragio de la competencia que va desapareciendo, cosa más común de lo que uno podría esperar.

Así que, a pesar de que les va la supervivencia empresarial en ello, muchas empresas que sufren por los constantes cambios en su entorno competitivo llevan años sin invertir en TI más allá del mero mantenimiento de las aplicaciones (si eso), para competir en la economía de la información han decidido darle la espalda a la misma,....las consecuencias las sabemos todos.

Y la destrucción creativa, el darwinismo empresarial, etc... están muy bien como teorías en claustros universitarios, pero las nuevas empresas necesitan tiempo para madurar y los nuevos empresarios para aprender, pero la coyuntura no acompaña (si uso la palabra "contexto" mi socio me mata) y muchas buenas ideas y mucho dinero se evaporan en la trituradora de la crisis financiera española.

La solución, exportar, o mejor aún, exportarse a uno mismo e irse a cualquier sitio menos a los famosos PIIGS (Portugal, Italy, Ireland, Greece and Spain).

Y para los que (por ahora) nos quedamos se plantean cuestiones del estilo:

¿Y la luz al final del túnel?

¿Y si es que estamos cavando un túnel sin salida cada vez más profundo?

Evolución de las Prioridades de los CIOs en los últimos 5 años según Gartner (2009 - 2013)

En dos líneas:  de vez en cuando conviene mirar hacia atrás y revisar cuál ha sido la tendencia de la industria en la que trabajamos, en mi caso es el Business Intelligence. 

Lo que me he planteado es buscar qué areas dentro del TI han tenido más protagonismo en los últimos 5 años según Gartner en su encuesta anual a los CIOs, en cristiano, a los Directores de TI.

Por lo que tengo entendido se trata de la encuesta anual más completa que sobre este tema se realiza en el mundo.

Me puse manos a la obra para revisar qué había dicho Gartner en sus encuestas anuales (tenéis los links al final de este post), parece evidente que las dos áreas que más preocupan a los CIOs en lo que se refiere a la tecnología son el Business Intelligence y la Virtualización y solamente el primero ha estado dentro de las 5 primeras prioridades en el periodo en cuestión.

Como podéis observar en el cuadro de debajo únicamente en 2010 y 2011 el Business Intelligence ha dejado de ser la prioridad número 1.

Buena parte del hecho de la permanencia del Business Intelligence arriba del todo en el top de prioridades ha sido la evolución del concepto, incorporando aspectos de lo que denominamos analytics, si bien, como otras muchas cosas en el TI, hay diversidad de opiniones sobre lo que es Business Intelligence.

Fuente: elaboración propia a partir de datos de Gartner

No me voy a poner a hacer una historia de las tendencias del TI en los últimos 5 años pero si os dejaré algunas ideas:

• Ninguna tecnología ha repetido más de un año en el primer puesto salvo el Business Intelligence que lo ha conseguido en 3 ocasiones.


• Las aplicaciones de negocio del tipo transaccional (ERP y CRM) están más abajo de lo que uno debería esperar si atiende a lo que me suelo encontrar cuando contacto con empresas españolas, donde sobre todo el ERP parece lo más importante, quizás es que la crisis nos esté golpeando más duramente aquí y estemos perdiendo el paso de la evolución más lógica del TI.


• A 2013 el trio de Business Intelligence + Cloud/SaaS + Mobile parece dominar.


• Parece evidente que la presión del "negocio" cada vez es mayor sobre los CIOs frente a aspectos más técnicos, en los departamentos de TI se comienza a interiorizar lentamente la necesidad de generar valor, para eso hay que centrarse en áreas como el Business Intelligence que son en las que más valor percibe la alta dirección, de hecho son sus herramientas básicas de trabajo.

Detrás de todo esto queda subyacente uno de las cuestiones que no acaban de definirse claramente, esto es, cuál es el papel de los CIOs ante los cambios de paradigma que estamos viviendo el el TI, ¿serán guardianes de las "esencias" muy conservadores? o ¿serán los consultores internos - prescriptores de la alta dirección en materia de tecnologías de la información?.

Mi percepción es que en España por el momento los CIOs o bien ven su papel diluirse (en ocasiones por falta de interés en todo aquello que esté fuera del CPD y por una mala relación endémica con el "negocio") o bien optan por un papel muy conservador.

La verdad es que el liderazgo en muchos proyectos de Business Intelligence ya no está en el TI y ha pasado a manos de otras áreas de la empresa.

Por cierto, en esta misma encuesta se pregunta a los CIOs cuáles son sus principales prioridades en términos de negocio, esta es la evolución de los resultados entre 2009 y 2013:

Fuente: elaboración propia a partir de datos de Gartner

Estos resultados van bastante en consonancia con lo comentado anteriormente, si bien creo que desde el punto de vista de un departamento técnico sus prioridades puramente técnicas son más "sinceras" que las que se refieren al "negocio".

Os dejo con una cita de Don Norman que suelo utilizar en mis presentaciones:

"Cuando la tecnología satisface las necesidades básicas entonces la experiencia del usuario es la que domina".


Fuente: Gartner - Encuesta de Prioridades de los CIOs de los años 2013 , 2012 , 2011, 2010 y 2009

Si te ha gustado este post por favor compártelo también estamos abiertos a vuestros comentarios.

Infografía: El Big Bang de Analytics

En dos líneas: hoy ha llegado a mis manos esta infografía, otra más para la colección. 

Personalmente asocio el Big Bang con una explosión de unas consecuencias inimaginables, de tal brutalidad que creo el Universo como lo conocemos, la analogía en las tecnologías sólo se queda en los fuegos de artificio, pero también tiene su parte de efectos catastróficos.

Pero bueno, ¡viva la destrucción creativa!:

Haz click sobre la infografía para aumentar su tamaño

Al final siempre me acaban surgiendo más y más dudas sobre el Big Data y sobre la evolución del Business Intelligence, ¿nos estamos saltando etapas en el proceso de maduración de la inteligencia de negocio en las empresas?.

En España, ahora mismo para la inmensa mayoría de la empresas la cosa estaría más en empezar a hacer Business Intelligence, y es que a mi habitualmente me ha convencido más tener fundamentos sólidos, sin unos buenos cimientos no se va a ninguna parte.

El Mes del Big Data en Outsourceando: #5 Tipos de Datos que Encontramos en el Big Data

En dos líneas: En post anteriores mencionaba una de las "v" más destacadas del Big Data, la variedad de datos, dicha variedad responde tanto a su origen como a su tipología. 

A pesar de que pueda parece que nos enfrentamos al típico caso de tipologías complicadas y con múltiples sub-divisiones, no hay nada de eso, de hecho se puede decir que básicamente hay dos tipos de datos en el Big Data:

• Datos Estructurados
• Datos No estructurados

Quizás haya lugar para mencionar brevemente una tipología intermedia, la de los datos semiestructurados (formatos como EDI, SWIFT, XML), que como en otros casos donde nos encontramos con el prefijo "semi" no son objeto de consenso en su definición.

Pero vayamos al grano:

Datos Estructurados

La definición es bien sencilla, son datos estructurados todos aquellos que tienen definida su longitud y su formato.

Y suelen ser:

• Números
• Fechas
• Combinaciones de números y palabras, conocidas como "strings": por ejemplo el nombre de un cliente, su número de DNI, una dirección postal, un mail, etc...

Los datos estructurados son aproximadamente el 20% de los datos que encontramos en los sistemas de una empresa.

¿Y dónde los encontramos?, pues básicamente tienen su origen en los transaccionales (a saber: ERP y CRM) y suelen estar ubicados en data warehouses y datamarts. Vamos, que son los datos de finanzas, ventas, almacenes, etc...

Los consultamos generalmente a través del lenguaje SQL, en inglés Structured Query Language.

De hecho, la mayoría de soluciones de Business Intelligence y Business Analytics trabajan con este tipo de datos casi en exclusiva.

Y a pesar de lo que pueda parecer, los datos estructurados tienen un gran papel en el Big Data, lo entenderemos mejor si vemos cuál es su origen:

1. Datos generados por máquinas y computadoras.
2. Datos generados por personas, o sea, datos picados por personas en un ordenador.

Dentro de los datos estructurados generados por máquinas destacamos:

• Datos procedentes de sensores: hay múltiples ejemplos como los procedentes de un GPS como el que podríamos encontrar en nuestro smartphone, las etiquetas RFID, tacómetros, contadores, equipos médicos, etc....
• Web Log Data: servidores, redes, aplicaciones, etc.. generan grandes cantidades de datos estructurados.
• Datos procedentes de puntos de venta: basta con pensar en un hipermercado con una cajera pasando códigos de barras por un lector.
• Datos financieros: muchas operaciones bancarias y bursátiles son de datos estructurados generados automáticamente.

Los datos estructurados generados por personas también son variados y pasan desde los registros de una contabilidad en un ERP pasando por el hecho de cumplimentar un formulario en una web o incluso nuestros movimientos en uno de esos juegos on-line que ahora nos encontramos en Facebook.

No hace falta pensar mucho para ver como estos datos están asociados a otras "v" como volumen y velocidad.

Los datos estructurados son la piedra angular de las bases de datos relacionales sobre las que operan la casi totalidad de los sistemas informáticos en empresas y administración y hay que tener muy claro que el Big Data además utiliza otros tipos de bases de datos no relacionales, es el mundo No-SQL.

En los modelos relacionales la información está almacenada en tablas y las bases de datos están dotadas de un esquema, esto es, de una representación de la estructura de dicha base de datos. Así el esquema define las tablas, los campos en las tablas y las relaciones entre ambos.

Un ejemplo sería el que proponemos a continuación, donde una tabla almacena la información de productos y la otra información sociodemográfica de los clientes que compran dichos productos:

Y la vinculación entre las tablas la da un campo clave, en este caso, el cliente (Customer ID) y cualquier consulta que se hiciese a esa base de datos sería en lenguaje SQL


Datos No Estructurados

Su definición también es sencilla, son opuestos a los datos estructurados, en el sentido de que, al contrario que aquellos, carecen de un formato específico.

Si antes decíamos que el 20% de los datos están estructurados, ahora hemos de reconocer que el 80% restante no lo está, y sólo en los últimos años disponemos de la tecnología que nos permite aprovechar dichos datos y, lo que es más importante aún, hacerlo a costes razonables.

Al igual que los datos estructurados, los no estructurados son generados bien por máquinas:

• Imagenes de satélites.
• Datos científicos: gráficos sísmicos, atmosféricos, etc..
• Fotografía y vídeo: por ejemplo cámaras de vigilancia.
• Datos de sónar y radar.

Bien por personas:

• Textos incluidos dentro de los sistemas de información internos de las organizaciones: basta con pensar en documentos, presentaciones, correos electrónicos, etc...
• Datos provenientes de redes sociales: a saber, Twitter, Facebook, LinkedIn, Flickr, Instragram, Tuenti, etc....
• Datos provenientes de nuestros dispositivos móviles: pensemos en los mensajes que enviamos con nuestros teléfonos móviles.
• Contenido de sitios web: podemos ir desde vídeos de YouTube hasta este humilde blog.

Y estos ejemplos podrían continuar y continuar...

Hay que tener muy claro que en el Big Data hay sitio tanto para los datos estructurados como para los no estructurados, para el No-SQL y para el SQL (vemos gran actividad en ese sentido), generados por personas o por máquinas.

Si pensamos en la analítica de textos que se aplica a lo que escriben los clientes de una determinada marca de coches (lo que sería un análisis de sentimiento) o de un operador de telefonía móvil, lo que se hace partir del análisis de textos (datos no estructurados) para obtener datos estructurados que nos expliquen qué está sucediendo.


El Mes del Big Data en Outsourceando

1) Definición del Big Data
2) Las 3 "V" del Big Data
3) ¿Cuál es estado actual del Big Data?
4) ¿Por qué el Big Data ahora?
5) Tipos de datos que encontramos en el Big Data

Mejores Prácticas para la Visualización de Datos en Business Intelligence & Analytics

En dos líneas: hoy tras el cambio de rumbo del anterior post volvamos al mundo del Business Intelligence (BI) y que mejor que hacerlo de la mano de una de las claves del BI, la visualización de datos. 

http://www.jenunderwood.com/gallery.htm

Para ello os dejo la siguiente presentación de Jen Underwood sobre Las Mejores Prácticas en Visualización de Datos, esta especialista trabaja con el fabricante de BI Tableau y siempre me han parecido muy interesantes sus post sobre esta cuestión en su blog personal.

Por cierto, si queréis saber más sobre este tema aquí tenéis el link a un post en este blog que publiqué en septiembre de 2012 donde hay una auténtica lección magistral sobre este tema de la mano de una de las máximas autoridades en este tema, Noah Lliinsky.

Las 4 fases de la cultura "Analytics" en las organizaciones

En dos líneas: todo cambio en el management de las empresas en un proceso que pasa por distintas fases de madurez o, si se prefiere, de aceptación e integración de esas nuevas técnicas y tecnologías en la organización. 

Este tipo de cambios son de carácter cultural, cosa, por otra parte, que es norma general en los proyectos de Business Intelligence (BI) y también en los de Business Analytics (BA).

En el post de hoy nos referiremos a los distintos estadios de madurez (maturity assesment) o fases de la implantación del Business Analytics en una empresa u organización dada, antes de mencionarlos yo recordaría el hecho de que antes del BA va el BI y que hay atajos que es mejor no recorrer.

Se que la distinción entre BI y BA a veces es muy difusa, para no extenderme os dejo la referencia a otro post de este blog donde os daba mi opinión (junto con links a la opinión de otros profesionales) en el "BI vs. BA".

La evolución del BI al BA

Volviendo a las fases por las que pasa la utilización del Business Analytics en las organizaciones, podemos establecer las siguientes:

1. Falta de uso y comprensión de las herramientas de Business Analytics: el análisis de datos para generar insight o para establecer pronósticos ni está ni se le espera en la organización, todo lo más se paga a terceros (consultores) para que se hagan cargo de peticiones puntuales en este área.


2. Nivel bajo de adopción: hay algunos individuos dispersos en la organización que quizás estén por la labor o que lo hagan a título personal (dejándose las pestañas programando Visual para lograr alguna que otra virguería en Excel), se trata de analistas, estadísticos, controllers, etc... pero  lo normal es que la dirección no tenga mucho interés ni en reconocer este esfuerzo ni en hacer inversiones.


3. Aceptación por la alta dirección: el problema es que el BA es cosa de los perfiles que mencionaba en la fase 2, estos proporcionan insight (en otras palabras, analizan información para la toma de decisiones) a la alta dirección, pero este esfuerzo se centra en el área de planificación estratégica y en el control de la ejecución de la misma.


4. Asimilación completa a todos los niveles de la organización: el uso del BA se democratiza (que mejor manera de proporcionar empowerment a nuestros empleados que darles información para que puedan tomar decisiones sin necesidad de una constante supervisión) y se integra en "tiempo real" en las operaciones de la empresa a la vez que tiene un impacto en la adaptación de la estrategia corporativa a los cambios internos y, sobre todo, en el entorno.

Antes de terminar, me gustaría hacer algunos comentarios sobre estas fases:

• La inmensa mayoría de las empresas españolas no se las apañan con BI, con lo que hablar de BA (o ir más allá y atreverse con el Big Data) suena un poco a ciencia ficción, así que hay que ir paso a paso, el problema es que el resto del mundo se va subiendo a este carro y nos vamos a quedar irremediablemente atrás en términos competitivos. 


• Pero incluso en los países más desarrollados pocas empresas realmente han llegado a la fase 3, no es un problema tecnológico, sino de cambio en el proceso de toma de decisiones que es algo predominantemente cultural.


• Hay escasez de analistas (data scientists y otros perfiles similares) y aunque los vendors de BA hablen de que se puede reducir la necesidad del factor humano en este tipo de desempeños yo creo que es la mezcla de experiencia, sentido común y conocimientos técnicos lo que realmente marca la diferencia.


• No hay auténtico interés en muchas organizaciones por democratizar el acceso a la información interna, hay demasiados nichos de poder e intereses personales que proteger, la inmensa mayoría de los cuales tienen poco que ver con el interés de las organizaciones. La verdad es que los muchos directivos no quieren tener usuarios de BI y BA en sus organizaciones, prefieren que la inmensa mayoría de los trabajadores dentro de la estructura de sus empresas actúen a modo de "mayoría silenciosa" mirando día tras día la pantalla de su ordenador con el ERP o el CRM y haciendo alguna triste, tediosa y cara (por la horas dedicadas) hoja de cálculo.


• La estadística tiene mala fama, obviamente se han producido muchos abusos, incluso recientemente y con gran impacto en la economía.


• Las redes sociales e Internet han favorecido modelos de control de la operativa en los que los datos llegaban casi en "tiempo real", basta con ver la aceptación de Google Analytics.


• El BI y el BA al final tendrán un impacto en el management mucho mayor que el que hemos visto de la mano de la informática en los últimos 40 años, vivimos en un mundo en el que en los últimos 3 años se han generado más datos que en el resto de la historia de la humanidad así que el management del siglo XX ya no sirve (aunque todavía hay mucho directivo que insiste en modelos que se inventaron en Dupont hace más de 80 años) y quién antes lo asimile más posibilidades tendrá de sobrevivir en la crisis sistémica que vivimos actualmente.





Hiper Ciclo del BI/BA según Gartner, entrando en la "planicie de productividad" - aceptación (Fase 3)

Pero en las circunstancias actuales no queda más remedio que asimilar la urgente necesidad de integrar el BI y el BA en las empresas españolas, en todo tipo de ellas, no sólo en las grandes empresas con grandes departamentos de informática, sino en las medianas e incluso en las pequeñas.

Y el dinero ya no es el problema que era hace apenas 4 ó 5 años, los costes de implantación se han reducido mucho en especial para ese paso inicial que es el disponer de un auténtico BI en la empresa, en esto no sólo interviene el hecho de que los vendors de estas tecnologías las hayan visto convertirse en productos "más maduros" sino que se está acelerando el fenómeno del Open Source.

"La Verdad está ahí Fuera": 5 áreas en las que buscar datos para afrontar la globalización

En dos líneas: cuando trabajamos con datos tendemos a utilizar aquellos que se generar internamente en la organización y por lo que se refiere al exterior nos limitamos a aquellos datos generados por transacciones con terceros, pero hay mucho más ahí fuera. 

No parece muy lúcido obviar las capacidades que tienen tecnologías-metodologías como el Business Intelligence, el Business Analytics o el Big Data de trabajar con datos generados en el exterior de las organizaciones para producir no sólo información sobre las grandes tendencias que pueden afectar su competitividad.

Pero hay que ir más allá de la simple información hay que perseguir el "insight", ese conocimiento profundo (si se prefiere sabiduría) que nos da la auténtica ventaja competitiva del siglo XXI, así, por ejemplo, cuando una empresa española busca incorporar a su inteligencia de negocio información para expandirse fuera de nuestras fronteras debe incorporar a su análisis de escenarios mucho más que simples desgloses de costes productivos, estimaciones de crecimiento del mercado o el impacto de coste de la financiación.

En un mundo claramente globalizado y en un proceso acelerado de cambio de paradigma, pasando de la dominación del Norte al crecimiento hiperacelerado del Sur, cualquier organización que se precie debe entender en todo momento qué está pasando y no debe hacerlo en base a percepciones de sus directivos (que también) sino en base a datos - información - insight.

Reconozco que el paso de trabajar con información generada internamente por la empresa a otra que se refiere al "entorno" de la misma es casi un giro copernicano para el management pero no queda otra.

Y en estos tiempos de cambio de paradigma hay que estar siempre atento a incorporar datos / información de los siguientes 5 aspectos:

1. Los cambios en el sistema financiero, hacía dónde fluyen los capitales.


2. Como distintos países compiten entre si bajo distintas normas, es el caso de las economías de libre mercado orientadas al corto plazo y economías planificadas "de mercado" donde la relación entre empresas y Estado se difumina, basta con pensar en China.


3. El impacto de Internet y las comunicaciones móviles y la innovación que las acompaña.


4. Los cambios demográficos, especialmente el envejecimiento de la población, las consecuencias de la mejora de las condiciones de vida en los índices de mortalidad de los países del sur, las migraciones, etc....


5. La presión sobre unos recursos naturales cada vez más limitados y el aumento de sus precios, hablamos de agua, petróleo, minerales, terreno cultivable, pesca, etc...

Aunque quizás esté siendo demasiado optimista y haya quien todavía necesite saber mucho más de sus clientes y, por que no, de sus competidores, antes buscar información, o a lo mejor estamos hablando de lo mismo.

En todo caso como decían en Expediente X: "la verdad esta ahí fuera", es nuestra responsabilidad salir a buscarla.

1000 Métricas para Gestionar tu Empresa: #3 - Tendencias de Búsqueda en la Web (Google Trends)

En dos líneas: Google Trends compara frecuencia de búsquedas entre marcas o productos, la supremacía de Google entre los buscadores es tan indiscutible que esta es una métrica de referencia hoy en día. 

En concreto la métrica consiste en la evolución del interés de las personas que realizan búsquedas en Google, representando el número 100 el interés máximo de búsquedas.

Las gráficas de Google Trends representan con cuánta frecuencia se realiza una búsqueda particular en varias regiones del mundo y en varios idiomas. El eje horizontal de la gráfica representa el tiempo (desde algún momento de 2004), y el eje vertical representa la frecuencia con la que se ha buscado el término globalmente. También permite al usuario comparar el volumen de búsquedas entre dos o más términos.

Una característica adicional de Google Trends es la posibilidad de mostrar noticias relacionadas con el término de búsqueda encima de la gráfica, mostrando cómo afectan los eventos a la popularidad.

Como este es un blog sobre inteligencia de negocio vamos a comparar algunos de los términos que más utilizamos:

1. Business Intelligence (BI)

Datos a 05/04/2013

Vemos como el término "Business Intelligence" vivió su momento "hype" hará 7 u 8 años, pero sigue siendo una constante en las búsquedas dentro de Google.

Si nos fijamos en el mapa vemos como el interés por el BI en India es muy superior al de otras regiones:



2. Business Analytics (BA)

Como he comentado en posts anteriores hay bastante confusión entre BI y BA pero aún así haremos el análisis con el término "Business Analytics":

Datos a 05/04/2013

Vemos como es una tendencia imparable y que en este año hemos llegado al "pico" de interés, es importante recordar que hemos utilizado el término "Business Analytics" ya que si usásemos simplemente "Analytics" el resultado se vería distorsionado por la importancia de Google Analytics y otros conceptos relacionados con el SEO / SEM.

Aquí de nuevo sobresale el interés de la India por estos temas.

3. Big Data

Ahora podemos introducir el término de moda, el auténtico "hype" y queda refrendada su popularidad al hacer el análisis:

Datos a 05/04/2013

En 2011 apenas se hablaba de Big Data pero el año pasado y este 2013 han sido una auténtica explosión.

De nuevo la India destaca acompañada de los EE.UU. y Corea del Sur.

Y ahora para poner las cosas en perspectiva comparamos los tres términos, en azul el BI, en rojo el BA y en dorado el Big data:

Datos a 05/04/2013

Parece claro que el futuro es el Big Data, al menos en lo que se refiere a búsquedas en Google, por otra parte queda bien establecida la utilidad de la métrica y la herramienta que la acompaña, seguro que se os ocurren muchas comparaciones entre marcas, productos, etc... que os pueden ayudar a identificar tendencias en vuestros sectores.

Seguro que seguiremos "trasteando" con esta herramienta y con su prima hermana Google Correlate.