Hace unos días comentaba con un cliente el avance del proyecto de Business Intelligence (BI) que estábamos desarrollando, y las tareas que habíamos tenido que realizar hasta llegar a la situación, muy satisfactoria, en que nos encontrábamos.
Hablar de BI es hablar de información. Uno de los problemas que se deben abordar cuando se inicia un proyecto de BI (o de BA: Business Analytics, porque el marketing de la consultoría obliga de vez en cuando a cambiar los nombres y un poco el producto para que parezca que hay un cambio radical) no es solo definir cuál es el resultado final esperado, la consulta o el listado, sino que exige un duro trabajo previo de análisis de la información.
Muchos proyectos de BI acaban en fracaso, o el resultado final queda muy lejos de la expectativa inicial del cliente ¿Y por qué? Quizás aquí valdría la frase del clásico: “Es difícil llegar cuando no se sabe donde se va”.
Debemos tener claro que un proyecto de este tipo lo que pretende es convertir las grandes cantidades de datos que las compañías acumulan, tras fuertes inversiones en sistemas informáticas, en INFORMACIÓN. El dato es solo la materia prima. El producto acabado, con valor añadido, es la información. De hecho, los departamentos de informática han pasado de ser “Departamento de Proceso de Datos “ a ser “Departamento de Sistemas de Información” y a ser dirigidos por un CIO (Chief Information Office).
La única información que debe ser considerada como tal es la que permite tomar decisiones. Lo demás parece información, pero es solo “ruido”. Y la información para ser efectivamente útil ha de cumplir una serie de requisitos, de tal forma que, si no los cumple, pasa a ser “ruido”.
Podemos definir 6 características básicas que ha de tener la información pata tener valor añadido: La primera característica es que la información debe ser VERAZ. Esto implica dos ideas:
- Debe reflejar efectivamente la realidad de la compañía. Los datos de ventas, costes operativos, etc. No deben incorporar errores involuntarios, y mucho menos errores voluntarios. Esto sería la dualidad veracidad = exactitud.
- Y tan relevante como la anterior es tener clara la definición del concepto a que nos referimos. Es decir, necesitamos definir “que es la verdad”. ¿De qué hablamos cuando decimos “Ventas”? ¿De las unidades entregadas? ¿De las unidades entregadas pero excluyendo las libres de cargo? ¿ De la unidades entregadas deducidas las devoluciones o roturas?
Uno de nuestro clientes, del sector de productos de consumo, cuando habla de Ventas, se refiere en detalle a Ventas 1 / Ventas 2, que excluye determinados conceptos / Ventas 3, o ventas netas, que excluye muchos más conceptos. Cada uno de estos niveles es usado por un área de la empresa. Todos son ventas, pero hemos de tener claro, muy claro, de qué hablamos. Y quien habla de ventas habla de la definición detallada y concreta de cada uno de los conceptos que vamos a utilizar para tomar decisiones. ¿Cuánto tiempo se pierde en las reuniones cuando Comercial habla de un dato de ventas, que no cuadra con los datos de Marketing, y que a su vez es diferente de los de Administración? ¿O del tiempo de ejecución de una reparación? ¿Desde que se produjo el incidente? ¿Desde que se abrió la orden de trabajo? ¿Desde que se inició la reparación? Y todos los implicados dan datos veraces en sí mismo, pero inútiles porque no permiten tomar una decisión. Son “ruido”. ¿Qué ha fallado? Definir claramente cada concepto: Qué consideramos ventas, cuál es el dato que vamos a considerar como único y definitivo y que puede ser compartido por todos. La VERDAD será ese dato único y que todos aceptan.
Para poder llegar a ese nivel de VERACIDAD, cualquier proyecto de BI, o de gestión de información, ha de comenzar, irremediablemente, con la elaboración de un diccionario exhaustivo de de definición de los conceptos de información que se van a tratar, definición que deberá ser consensuada entre todas las áreas afectadas.
La segunda característica que debe cumplirla información es ser FIABLE. Esta característica hará que sea aceptada, sin crítica o dudas sobre su validez, por todos aquellos que deben utilizarla para decidir. Lógicamente, para ser fiable, debe haber sido aceptada previamente como veraz. Pero además, debe haber sido obtenida a partir de datos que no se ponen en duda. La fiabilidad acelera la aceptación de la información como válida para la toma de decisiones. Alcanzar la fiabilidad exige analizar los datos que se van a usar como origen de información, y los procesos de cálculo que se van a aplicar sobre los datos, como materia prima, para obtener información efectivamente útil.
El tercer requisito es la PUNTUALIDAD. La información es como un producto fresco. En pocos días (y a veces horas) caduca. Y si no es información, es “ruido”, porque no sirve para decidir. Y esto va a exigir saber, para cada concepto, que “caducidad” tienen cada información, que procesos de elaboración hay que definir y que nivel de “refresco” de esa información hemos de plantear.
Tenemos por tanto ya tres características definidas:
- VERACIDAD = Información CIERTA
- FIABILIDAD = Información CREÍBLE
- PUNTUALIDAD = Información ACTUALIZADA
Estas tres características son válidas para cualquier tipo de información de la vida diaria, de particulares o de empresas.
Hoy, cuando las redes sociales nos hacen sufrir una autentica “infoxicación”, a veces el ansia de puntualidad supera a los requisitos de veracidad o fiabilidad de la presunta información (día 14 de Febrero: 14,00: El Gobierno español podría haber falseado los datos de déficit; 19,00: se desmiente formalmente). O la indefinición del concepto (Viviendas desocupadas en España: ¿ Qué es exactamente una vivienda desocupada?) o la fiabilidad de la fuente (las típicas “fuentes bien informadas”).
El próximo día seguiremos con las demás características que le exigimos a la información.
Los requisitos de la información (II)
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