Metodologías de BI enfocadas al negocio

Las principales causas de fracaso en la implementación de soluciones de BI no se encuentran en cuestiones técnicas o tecnológicas, sino en aspectos organizacionales y de negocio. Esto puede corroborarse consultando numerosos informes de analistas. La necesidad de entendimiento y de creación de equipo entre unidades de negocio y Tecnologías de Información se hace aún más relevante en BI que en otras soluciones tecnológicas. Existen probadas metodologías (Kimball, Inmon, Imholf, híbridas), que bien implementadas resuelven con éxito los aspectos tecnológicos de BI. No ocurre lo mismo para los aspectos no tecnológicos.

Por este motivo en los últimos años han surgido metodologías de BI enfocadas al negocio. Estas metodologías hacen énfasis en la fase de arquitectura y han establecido la necesidad de organizar BI en torno a mapas de oportunidades de negocio, alineados con la estrategia de la organización. Un ejemplo de esta metodología lo encontramos descrito en [1].

Adicionalmente, desde el punto de vista organizacional se establece la necesidad de crear programas de BI Governance y estructuras organizacionales como Comités y Centros de Competencia de BI (BICC). Estos elementos han tenido cierta proliferación y han paliado muchos de los problemas que surgen en los proyectos complejos de BI.

Este mayor énfasis en aspectos organizacionales y de negocio ha sido una mejora importante en el desarrollo de iniciativas de BI. Cualquier metodología actual de BI debe incluir características como:

• Organización de BI como un portfolio de servicios enlazados a un mapa de oportunidades de mejoras de negocio.
• Establecimiento de un programa de BI Governance, incluyendo cuando sea necesario estructuras organizativas como Centros de Competencias de BI (BICC).
• Dirección de programas iterativos, no gestión de un proyecto.
• Diseño y arquitectura de información, no de aplicaciones.
• Incorporación de metodologías tecnológicas probadas (Kimball, Inmon, Inhoff...).

Pero todos estos componentes siguen siendo "hard systems", salvo en aspectos meramente organizacionales. Al introducir a las personas el sistema se nos convierte en un "soft system". El factor humano puede modificar completamente el funcionamiento de un sistema, por muy bien concebida que esté la metodología desde un punto de vista "hard system". Peter Checkland [2][4], introduce en su metodología de sistemas blandos, (Soft Systems Methodology, SSM), acciones de mejoras en tres frentes: organizacionales, procesos y de comportamiento. SSM ha sido utilizado con éxito en diferentes entornos de Sistemas de Información [3].

Algunas metodologías de BI [1] para abordar el "problema" humano incluyen métodos de "reingeniería de procesos" y de "gestión del cambio" para los usuarios, pero mantienen la tendencia generalizada en gestión y recursos humanos, de usar una aproximación de resolución de problemas ("problem-solving aproach"), hilo conductor de las metodologías de gestión técnica. "Si resuelvo los problemas de cada una de las partes, obtengo la solución completa" es la creencia errónea que sustenta este tipo de métodos. Esto, casi nunca sucede.

En contraposición, el pensamiento sistémico afirma que es necesario abordar la globalidad del sistema, contemplar la interrelación entre las partes. Por este motivo una de las reglas de SSM es evitar la palabra "problema" porque induce a buscar la "solución". Frente a esto hay que contemplar la realidad como "situaciones problemáticas" sobre las que actuar para obtener mejoras deseables y viables. Orientado a la acción, SSM busca "acciones de mejora" sobre el sistema global, no soluciones a problemas parciales.

Esta visión de SSM no es contradictoria, encaja de hecho a la perfección con las mencionadas metodologías de BI enfocadas al negocio. La diferencia estriba en la aproximación sistémica, no analítica. Las ventajas, sobre todo en cuanto al potencial de éxito y alcance de la solución son considerables.

Antes de definir el concepto de sistema para comprender esta diferencia, se muestra a continuación un ejemplo de algunas de las indeseadas consecuencias de la aproximación exclusivamente analítica en la toma de decisiones.