¿Cómo implementar un modelo de autoservicio con Power BI?

Microsoft Power BI es una herramienta de Business Intelligence con licencias accesibles a gran número de usuarios de negocios con capacidades analíticas. Gracias a sus utilidades puedes transformar tus propios datos, desarrollar y analizar reportes, los cuales pueden ser útiles para tomar decisiones.

Debido a que esta solución de inteligencia de negocios es muy popular, es útil conocer cómo implementar un modelo de autoservicio con ella. Principalmente, porque así puedes analizar y resolver conflictos sin intermediarios, ahorrando tiempo y recursos.

Aquí daremos detalles sobre un modelo eficiente basado en esta arquitectura de BI y cómo adaptarnos a la gestión de cambio.

Arquitectura de BI enfocada en el autoservicio con Microsoft Power BI

Algunos BI aplicados con Microsoft Power BI se basan en el acceso de varios power users que requieren datos concretos, impactando en desempeño de los sistemas transaccionales.

En ocasiones se hace de esta forma para aplicar capacidades analíticas en distintos departamentos empresariales, como por ejemplo, en Finanzas para obtener reportes diarios de ingresos, cuentas por pagar o cobrar; o hasta en el área de Ventas para acceder a reportes o medir las ventas realizadas.

El problema de seguir este modelo es que podemos saturar el sistema ERP o transaccionales ya que, al mismo tiempo, varios usuarios analíticos acceden a él para obtener datos operacionales útiles en cada área de trabajo.

Por ello, y para enfocarnos en el autoservicio, es recomendable que dispongamos de una base de datos intermedia. Por ejemplo, un Data Warehouse, Data Marts o cualquier otra, y contemos con una arquitectura de al menos 3 capas, tales como las siguientes.

Power BI a la fuente directa

Con Microsoft Power BI podemos extraer datos desde la fuente. En este caso, desde el departamento de TI debemos definir la periodicidad de las transacciones, de acuerdo a la importancia de la Data, aunque es muy sencillo es el menos recomendado.

Power BI a ODS o Data Lake

Por otro lado, con este software podemos enviar los datos hacia un contenedor de datos activos, que nos permite integrar la Data desde múltiples fuentes, como los Data Marts empleados en la empresa. Así los podemos medir, borrar de ser necesarios, arreglar redundancias, definir valores para que cumplan con reglas corporativas, entre otros.

Con ayuda de un ODS podemos integrar los datos dispares de múltiples fuentes, de modo que las operaciones corporativas se lleven a cabo con éxito. En este centro de datos se almacenaría la Data para ser procesada antes de transferirla a la Database intermedia.

Creación de una capa semántica

Esta capa es necesaria para representar los datos empresariales de forma única con el uso de las soluciones de BI. El objetivo principal es permitir que los usarios de negocios entiendan la Data y que ellos puedan realizar los análisis de datos de forma más práctica.

Con la capa semántica estudiamos la perspectiva de los clientes y la manera en que estos quieren que se represente su información. Por ello podemos abreviar nombres de cuentas específicas de clientes, nombres de propietarios, vendedores, compradores, etc.

En esta etapa debemos crear un diccionario de datos de tipo semántico, así asociaremos las definiciones de los distintos campos. Una vez hecho esto, desde la perspectiva de arquitectura podemos decir que el sistema estará listo para que los usuarios finales puedan ver su universo de datos fácilmente reconocible.

Gestión del cambio

Como profesionales de TI debemos contemplar la resistenca al cambio por parte de los usuarios. Por ello, podemos considerar algunas alternativas con el objeto de mejorar la adopción de estas tecnologías:

• Formar un equipo de trabajo basado en los champions en distintas áreas de negocios, quienes puedan ayudarnos a abordar la problemática y a generar soluciones de Power BI efectivas. Estos usuarios se convertirán en los embajadores y promotores del proyecto.
• Proponer cursos en línea sobre el uso de la herramienta a estos usuario. Existen cursos de 4-8 hrs que pueden cumplir el objetivo.
• Preparar a un taller de “Dashboard in a day preparado” para que en conjunto con los usuarios podamos desarrollar un tablero con datos de su área. Con ello buscaríamos aprender a construir vistas, tableros, gráficas y a usar cualquier dato que sirva para crear un reporte de usuario.