¿Cómo elegir una plataforma de Business Intelligence y analítica de datos?

Estos perfiles son tres: el profesional de TI, que es el responsable de configurarla y gestionarla; el creador de contenido, que será quien prepare los datos (conectándose a fuentes locales o en la nube), así como la validación y la promoción del contenido; y el consumidor de la información, que será quien interactúe con la herramienta en el día a día. Si bien, gracias a las actuales herramientas de autoconsumo de datos, el creador y el consumidor de la información son -cada vez con más frecuencia- la misma persona.  

¿Qué criterios deben aplicarse para la evaluación?

En la primera fase del proceso de selección quizá sea oportuno dejarse orientar por analistas independientes que toman el pulso a la realidad del mercado. Un buen referente lo constituye Gartner, quien todos los años prepara su Cuadrante Mágico de plataformas de Analítica y Business Intelligence donde se analizan la relevancia, la aceptación y la capacidad de innovación de cada jugador en este mercado.

Una vez hecha esa primera criba, ya podemos poner el foco en cinco de los aspectos fundamentales a tener en cuenta a la hora de seleccionar una plataforma moderna de análisis y Business Intelligence para nuestra empresa. Veamos uno por uno de forma resumida:

1. La accesibilidad y su integración. La herramienta debe permitir la verdadera conexión con los datos y nuestra independencia respecto al departamento de TI a la hora de acceder a los mismos. Entre otros requisitos, por ejemplo: que no haya problemas de rendimiento al gestionar volúmenes de datos considerables, que se pueda acceder a datos locales en tiempo real cuando la solución se implementa en la nube, que la plataforma sea extensible mediante API o SDK para incluir funcionalidades complementaria, etc.
2. La flexibilidad de implementación. Tanto en modelo de software como servicio (SaaS) -en nube pública o privada-, como en instalaciones físicas, etc., admitiendo además conectividad híbrida a fuentes de datos. Hay que tener en cuenta sus posibilidades de crecimiento -tanto a nivel de datos como de usuarios- a lo largo del tiempo. En resumidas cuentas: la plataforma debe ser escalable vertical y horizontalmente.
3. La facilidad de uso. Esto afecta a todos los niveles: desde la facilidad de configuración y mantenimiento para los profesionales de TI, hasta la sencillez de uso para los consumidores de contenido, así como para los creadores de los paneles e informes. Si para ciertos perfiles es precisa una gran formación o una capacitación técnica de la que carecen, podríamos caer en el error de ofrecerles una herramienta abocada al desuso.
4. La habilitación de los usuarios. Debemos tener claro si se dispone de recursos de formación y autoaprendizaje, si hay una comunidad de usuarios extensa a la que acudir para resolver dudas o ampliar conocimientos, y de conocer la calidad del soporte técnico para el día a día (recordemos que muchas soluciones cloud adolecen precisamente de esa cobertura y resulta imprescindible contar con un partner cercano, solvente y de confianza).
5. El modelo de precios y puesta en marcha. El coste total de propiedad (TCO) es importante. Y no nos referimos únicamente al precio de la licencia, sino también al de la puesta en marcha, la formación y el mantenimiento. En cuanto al precio de las licencias, debe haber un modelo claro de adquisición o consumo de servicios de BI, fácil de comprender y escalable hasta donde sea preciso.

En la web de Tableau puedes consultar un documento mucho más extenso que seguro te ayudará a analizar y a considerar todos los aspectos necesarios para orientarte en tu elección. Aspectos que, además, vienen organizados por apartados y por las funciones de los perfiles de los que hemos hablado antes.

En Intelligence Partner podemos ayudarte en estas tomas de decisiones. Disponemos de amplia experiencia en proyectos de BI, y confiamos en Tableau como herramienta de creación y visualización de datos caracterizada por su escalabilidad, facilidad de uso y capacidades tanto visuales como analíticas.