Resumen del primer año del máster en BI

Cuando me matriculé del máster, no sabía con certeza como iría todo. Nunca antes había estudiado a distancia y no tengo gran experiencia en Business Intelligence así que esperaba aprender mucho.
El máster se estructura en módulos (3 este primer año). En cada módulo, podríamos simplificar en que hay que leer unas documentaciones, participar en unos debates sobre las mismas y entregar unas actividades.
Destacaría que alguna documentación no aporta nada y parte también está anticuada. Como debéis suponer la documentación es una de las piedras angulares del estudio a distancia y por tanto calificaría la documentación con un "necesita mejorar". Los debates por otra parte me han parecido lo mejor. Me he encontrado con gente que explicaba su experiencia abiertamente y enriquecía mucho a todos. Aquí es donde el concepto a distancia gana enteros, pues nadie se corta en la participación. Los profesores (llamados coordinadores) creo que algunas veces no están a la altura, pues pasan de participar o contestan las cosas en varios días, pero en general han sido los menos.
Por último la entrega de actividades es buena. Es evidente que con sólo leer documentación y participar en debates no profundizas lo suficiente. Hace falta un rato en el que trabajar de verdad: buscar información, estructurarla, diseñar mapas o inventar situaciones. Me ha gustado mucho, pero por otro lado es lo que quita más tiempo, y muchas veces te fastidia un poco... pero ¿alguien da algo sin esfuerzo?

Después de un año puedo decir que estoy contento. He aprendido bastante, he reafirmado ideas que tenia vagamente en la cabeza, y me he enriquecido con las aportaciones de los otros compañeros. Eso si, no acabas siendo experto (ni de alto conocimiento) en nada, al menos en este primer año.

Open Source y Business Intelligence

El sector PYME en nuestro país es muy importante, pero parece antagónico hablar de Business Intelligence y PYMEs. ¿Es que primero han de ser las grandes empresas las que caten los beneficios de los sistemas? Parece ser que si, y yo apunto a una falta de necesidad y un desconocimiento de los beneficios respecto de la inversión. Aquí es donde el modelo Open Source podría entrar con fuerza, aunque no acaba de arrancar. Está demostrado que pueden competir perfectamente con las herramientas comerciales. Se habla mucho del soporte como principal obstáculo y creo que es uno importante... pero quizás hay otros problemas: desprestigio, inseguridad, cambio, fuera de lo normal, etc...

¿Qué tiene que ocurrir para que triunfe el Open Source en BI? Pongamos algunos puntos:

• Necesidad de las PYMEs por el BI. Quizás no se ve esa posibilidad como una mejora.
• El software no lo es todo... la implantación tiene que ser realizada por expertos y sigue siendo una inversión importante.
• Más oferta de productos BI. No son casi nada conocidos PENTAHO, Palo, Eclipse BIRT, gvSIG, JPivot, Clover, ...
• Empresas de servicios BI que apuesten por el BI open source: que den soporte, implantación, seguimiento, etc.. y a precios razonables.

Por tanto sea o no sea open source la solución que escojamos, es necesario un buen asesoramiento, una correcta elección del equipo de implantación y una efectiva estrategia de implantación. El conocimiento previo de nuestras propias necesidades y recursos es un factor ineludible. La estrategia es antes que la solución técnica.

Ejemplos de Business Intelligence

Estos días se puede ver en televisión un anuncio de Ariel sobre su detergente básico, donde sale un niño que se mancha (como no!) de helado. Dice algo como:
"Ariel te limpia todo. Todo menos la cartera, ya que Ariel básico es un 20% más barato"
La clave de este anuncio (des del punto de vista BI) es la palabra básico. Ariel, gracias al análisis de datos, se habrá dado cuenta de que el mayor porcentaje de ventas lo sigue teniendo en su producto básico, y no en los típicos "con jabón de marsella", "detergente del futuro", .. y cosas similares. Estos últimos son fruto de las modas y van unidos a fuertes campañas de marketing (con su coste adosado). La clave es tener un buen producto básico y es el que te asegura la fidelidad de tus clientes y el margen para poder innovar en otros productos.
Este análisis sobre los productos básicos no es nuevo. Zara, sin ir más lejos, tiene una gama de ropa que se llama "basics". Esta es ropa que no sigue ninguna moda, sencilla, de gran variedad de colores y a muy buen precio. Son las típicas camisetas, tirantes, etc... ropa que necesitas para combinar con esos pantalones super fashion que te has comprado (y donde te has dejado la pasta).
Aplicar Business Intelligence al análisis de ventas te ayuda a poder ajustar estos precios y bajar los margenes un 20%, pues puedes estudiar como van a responder las ventas. De otra manera, podría ser un suicidio o un riesgo que tienes que correr.

Departamentos reacios a los proyectos

En una actividad de máster, se nos presentaba un caso en donde el departamento de Recursos Humanos, era reacio a la implantación de un proyecto de Business Intelligence que afectaba a toda la empresa.
Se abrió un debate con las posibles acciones a realizar. Todos coincidíamos en la importancia de hacer entender que todos los departamentos y empleados son una parte del conjunto, que hacen que funcione el mismo. Que el objetivo de unos implica el objetivo de otros, que la no integración de un departamento implicará romper la cadena.
Para ello hace falta que tengan una visión global del proyecto. Muchas veces se es reacio a estos proyectos por el miedo a "como me va a afectar". Si se explica bien, que todo el mundo esta involucrado, que ayudara a todos y que los departamentos sin excepción parten de la misma base, todos tienen fuentes de datos externas que hay que adaptar, da igual si las suyas están peor o mejor que las de los demás.
Después hay que centrarse más en su labor y hablar con todos los usuarios de su día a día. Empezar por saber "sus quejas" y cuales de ellas se resolverán fácilmente, para que vean primero los beneficios. Explicar también el impacto de su trabajo, que tendrán otras herramientas de consulta y/o posiblemente otras herramientas de entrada de datos, pero todo siempre a mejor y con su aprobación/colaboración.

Algunas mejoras del departamento de recursos humanos que podrían tener son:

• Evaluación del rendimiento del personal.
• Toma de decisiones para formación del mismo.
• Asignaciones y promociones internas.
• Toma de decisiones en la contratación.
• Atraer y retener el talento.
• Uso de nuevas tecnologías.
• Gestionar incentivos.
• Ahorro de tiempo en trabajo administrativo que les provoca el hecho de trabajar con datos sin un enfoque global.

Este análisis podría servir para cualquier departamento que se encontrara en ese estado.

Indicadores de satisfacción

En una de las entregas, se nos pedía hacer un cuadro de mando. Yo simulaba el cuadro de una asociación profesional. Uno de los valores que me resultó importante resaltar en el cuadro de mando fue la satisfacción del cliente (del asociado), pero era difícil pensar en una manera de medir esta satisfacción.
Es un gráfico muy simple (lo materialicé como un termómetro), pero el más difícil de calcular por el aporte subjetivo del mismo, con muy alta importancia. La definición quedó más o menos como sigue:
Cada 6 meses hay calculo de encuestas que, a partir de diferentes preguntas a los asociados, dan una nota final que llamaremos E.
Las quejas, tienen doble sentido, por un lado, son negativas, pero por otro, es de profesionales que ha tenido el interés de que algo mejore. Si algo no tienes quejas, es bueno pensar que bien no va. Cada queja le asignaremos un factor:

• Grave (-2)
• Normal (-1)
• Leve (0)

Y de las quejas obtendremos un valor a partir de la suma ponderada de todas las quejas que llamaremos Q.
Sugerencias y felicitaciones. Estableceremos también un peso a cada tipo:

• Sugerencia (1)
• Felicitación (2)

Y obtendremos un valor a partir de la suma ponderada que llamaremos SF.
Por ultimo obtendremos otro valor (C) para el calculo de la satisfacción que es el crecimiento de la asociación ese último año, resultante de las altas en los 12 meses anteriores restar las bajas del mismo periodo de tiempo.
Al final el calculo de la satisfacción resulta de:

0,5*E + 0,2Q + 0,2 SF + 0,1C

Me pareció interesante el resultado, y aunque no se como sería su aplicación práctica, ahí queda el resultado.

Medir el esfuerzo de un máster

Este curso empezó en el mes de Octubre, en donde se hace una pequeña introducción al Campus Virtual. He estado mirando las fechas y el primer mensaje del coordinador fue el día 15 de Noviembre, y el último día, la entrega del proyecto, el 24 de Julio.

Pondré algunos números objetivos:

• 7 meses y 9 días de duración.
  
• 170 megas de documentación entre PDFs, words, excel, trabajos entregados, etc...
• 8 entregas de actividades. Una actividad es un documento que se entrega en el apartado correspondiente de manera individual y solo consultable por el coordinador.
• 61 participaciones en los debates. Los debates son discusiones entre los alumnos acerca de un tema que introduce el coordinador.
  
• 13 entradas en los foros. Los foros son un espacio más libre, para dudas o comentarios fuera del debate.

Y unos cuántos números más subjetivos:

• 75% de sábados por la mañana me dedicaba al máster.
• 50% de las veces que hemos ido fuera (puentes, semana santa, vacaciones, etc...) me he tenido que llevar los apuntes y el portátil.
• Unas 5 horas de dedicación media a la semana, pero casi multiplicado por 3 en las entregas fuertes.
  

Con estas cifras, se puede uno hacer a la idea de lo que supone este máster. Nunca he hecho ningún máster presencial, pero supongo que su dedicación será mayor. Cuando uno empieza una aventura no presencial, la primera pregunta que le viene a la cabeza es que dedicación me requerirá. Espero haber ayudado un poco.

Proyecto finalizado

El fantástico proyecto ha acabado. He dedicado unas 4 semanas... y cada semana unas 12 horas, lo que da 48 horas... visto así me podría haber puesto un par de días sin dormir y listo. Ha sido duro, sobretodo porque durante el año no lo ha sido tanto. En determinadas entregas he trabajado más de lo normal, pero en un fin de semana, durante unas 5 horas lo he finalizado.
Supongo que ya era eso, el dedicar más tiempo, el buscar más recursos, el leer más información, pensar, diseñar, etc... todo eso me ha hecho falta para realizar el proyecto.
Cosas que he aprendido o no:

• Todo documento empieza por un índice.
  
• ¿Cuánto cuesta un sistema BI? En el curso hemos sido muchos los que no teníamos referencias...y por Internet no he encontrado nada fiable. Ha sido una duda general de todos los compañeros.
  
• Necesitas conocer muy bien la empresa para realizar un buen plan estratégico de BI. No es suficiente con conocer el sector, creo que los tipos de usuarios, las políticas concretas, la introducción de las TIC, el control de dirección, etc... todo influye en la elaboración del plan. Sino eres un perfecto conocedor de esos temas y del sector donde se mueve la empresa, es difícil realizar un documento estratégico que saque el máximo provecho de la empresa.
• Mapas estratégicos. Es una de las técnicas que hemos aprendido en el máster y creo que de las que mejor veo su aplicación práctica. Son una muy buena herramienta.
• Un plan estratégico se define en base a unos objetivos, políticas y acciones. Y lo más importante, ha de ser medible mediante Key Performance Indicators (KPI).
• Existen en el mercado herramientas libres (Palo) y sencillas (Crystal Xcelsius) para ayudar en las estrategias de Business Intelligence.
• Calidad de los datos. Vital. Sin una calidad de los datos suficiente, todas las decisiones que puedan salir tendrán un margen de error grande. Unido a la desconfianza que puede provocar en los usuarios. Existen herramientas en el mercado (ETL) que pueden ayudar a mejorar y como siempre, habría que unirlo a una política de la empresa y a unos indicadores para controlar esta calidad.

Supongo que he aprendido muchas cosas más, que poco a poco, con el tiempo, iré notando. Me ha gustado pero me ha costado.
Buen verano!!