Cómo planificar tu proyecto de Business Intelligence

Planificar los datos es planificar el éxito. Con un enfoque claro, cualquier equipo puede convertir requerimientos dispersos en soluciones de Business Intelligence que aporten valor real. A continuación se sintetizan los pasos clave: alinear necesidades con datos, evaluar viabilidad técnica, priorizar objetivos, diseñar la solución con extracción, transformación y carga, modelar correctamente y asegurar una gobernanza sólida con comunicación continua y feedback.

¿Cómo alinear requerimientos y datos para iniciar con éxito?

Identificar las necesidades del negocio puede ser difícil, pero es posible con método. A medida que se conversa con las áreas, surge un misceláneo de requerimientos que debe estar apalancado por datos. La combinación de requerimientos + datos es la base del éxito.

• Analizar la brecha de datos para detectar lo que falta y lo que sobra.
• Evitar requerimientos vagos: sin definición no hay acción, aunque existan muchos datos.
• Reconocer limitaciones de datos: si no alcanzan, diseñar estrategias para equilibrar la balanza.
• Convertir requerimientos en objetivos claros y medibles.

¿Qué decisiones técnicas aseguran viabilidad y priorización de objetivos?

Cada requerimiento debe pasar por una evaluación de viabilidad técnica. Tener datos y requerimientos no basta si no pueden interactuar técnicamente. Esta evaluación permite priorizar los objetivos críticos y de mayor valor estratégico.

¿Cómo diseñar la solución con extracción, transformación y carga?

• Analizar cada requisito y seleccionar los datos que lo soportan.
• Definir la extracción, transformación y carga de datos para asegurar calidad y coherencia.
• Diseñar con foco en el resultado esperado y en la mantenibilidad.

¿Qué implica el ciclo de vida de los datos?

• Captura: obtener los datos desde sus fuentes.
• Procesamiento: preparar y estructurar para uso analítico.
• Visualización: presentar información útil para responder preguntas del negocio.
• Eliminación: retirar datos según políticas definidas.
• Incorporar este ciclo en cada fase y actividad del proyecto.

¿Cómo limpiar, modelar y gobernar los datos para crear valor?

Tras la captura, el procesamiento es clave: sin calidad no hay decisiones confiables. La preparación adecuada y un modelo correcto habilitan visualizaciones útiles y respuestas pertinentes para los interesados.

¿Cómo realizar limpieza y clasificación de datos?

• Ejecutar limpieza de datos para corregir errores e inconsistencias.
• Clasificar por tipo: numérico, texto, booleano o coordenadas geográficas.
• Configurar formatos y reglas para asegurar consistencia.

¿Qué es el modelado de datos y cuándo usarlo?

• Construir un modelo que permita interacción entre orígenes diversos (como archivos de Excel o repositorios heterogéneos).
• Utilizar tabla de hechos y tabla de dimensiones para estructurar el análisis.
• Elegir entre modelo estrella o modelo copo de nieve, según las dimensiones y relaciones disponibles.

¿Por qué la gobernanza y el feedback son claves?

• Mantener comunicación continua con los interesados para validar si los datos responden a sus preguntas.
• Solicitar y aplicar feedback tras cada entrega para evolucionar la solución.
• Implementar gobernanza de datos como estandarización: cómo introducir datos, cómo escribirlos, qué formato usar y dónde guardarlos.
• Definir responsabilidades: quién administra, quién provee información y quién otorga permisos bajo una sola estrategia.
• Contar con una persona de alto interés que habilite permisos y difunda la estrategia en toda la organización.

¿Te ha faltado alguno de estos pasos o recibiste un requerimiento “extraño”? Comparte en comentarios cómo lo solucionaste y qué aprendiste en el proceso.