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El otro día vi un post en Linkedn que con cierta ironía decía que todo lo que veía en esta plataforma era wonderful. Y efectivamente, esa es la impresión que uno se lleva al cabo unos minutos de leer el time-line (y lo mismo si por ejemplo se va a cualquier presentación comercial sobre productos de TI)

Sin embargo, todos sabemos que el mundo no es tan bonito y que los proyectos no siempre salen como nos gustaría.  Llevo ya algunos años en el mundo del Business Intelligence, y ese post me hizo pensar en aquellos proyectos que se torcieron pese a las maravillosas herramientas con las que contamos los consultores (si, eso último también es ironía).

Expongo a continuación algunas cuestiones que pueden llevar al fracaso en proyectos de BI (algunos ejemplos son específicos de SAP pero la mayoría valdrían para cualquier tecnología).

 

EL USUARIO NO SE FÍA DE LOS DATOS

Éste punto sin duda es uno de los principales enemigos del BI. La desconfianza suele venir por alguno de estos dos motivos:

  • El reporting en BI no cuadra (a veces) con el del sistema fuente.
  • Los datos no permiten trazabilidad con lo que no hay manera de estar seguro que son correctos

Si ocurre el primer punto, lo más probable es que el usuario abandone el BI y se quede con los listados más o menos octogenarios que le da el sistema fuente. Y si ocurre el segundo, pues bien, probablemente se pase el día hablando mal de IT y ensanchando el mito de que “todo es culpa de los informáticos”.

Sinceramente, yo no he logrado aún dar con una solución totalmente buena al respecto.

Cuadre respecto el sistema fuente

Obviamente hay que hacer un desarrollo que lo garantice, pero luego hay que hacer algún tipo de desarrollo para demostrar que es así. Pueden encontrarse sistemas más o menos automáticos de cruzar por ejemplo listados de totales en el sistema fuente con el BI (y ahora con S4HANA se nos abren muchas posibilidades), el problema es que por lo general en el BI tendremos más dimensiones de análisis (por lo que probablemente habrá que cruzar con diferentes listados), y además suele conllevar un coste de mantenimiento que el cliente no siempre está dispuesto a asumir.

Trazabilidad del dato

Si nuestro proyecto tiene cálculos complejos o integra muchas fuentes, tengamos en cuenta al inicio del proyecto que tendremos que demostrar que el cálculo funciona bien.

Si una vez implantado no lo hemos tenido en cuenta, entonces suele ser necesaria una reingeniería que el cliente probablemente no quiera asumir.

 

HEY, QUE LOS CONSULTORES DE BI NO PODEMOS SABERLO TODO!

Y eso se acentúa en entorno SAP y sus dichosos módulos. Hace unas pocas semanas por ejemplo, tuve en un cliente tres reuniones más o menos seguidas, una con usuarios financieros, otra con usuarios de compras, y otra con usuarios de Real Estate (el módulo de SAP para alquileres), y cada usuario, por supuesto, experto en su materia. Y en cada reunión hablamos de cosas y problemáticas totalmente distintas.

El riesgo que corremos en estas situaciones es importante, ya que:

  • Podemos entender mal un requerimiento (o lo que es peor, directamente no entenderlo)
  • Podemos no detectar que lo que nos están pidiendo es una tontería o que habría alternativas mucho mejores.

Para evitar este riesgo tenemos varias soluciones:

  • Ponernos antes en contexto (hablando por ejemplo con los consultores del módulo correspondiente)
  • Hacernos acompañar por el consultor experto en el módulo correspondiente
  • En proyectos de envergadura: es imprescindible la participación a un determinado porcentaje de los consultores del sistema fuente

También suele resultar de gran ayuda identificar que transacciones o listados tenemos disponibles en el sistema fuente en los que podamos contrastar (aunque sea parcialmente), que nuestros desarrollos en BI son correctos

 

VAYA, PUES NO FUNCIONA

 

Por lo general, los proyectos de BI siguen una planificación tradicional: Definición del proyecto  -> BBP -> diseño técnico –> extractores -> modelado -> reporting -> pruebas usuario

… y resulta que cuando empezamos con el reporting, tras dos meses del inicio del proyecto, nos damos cuenta que cierta funcionalidad pues… no funciona. Esto fácilmente puede ocurrir cuando tenemos un proyecto donde la arquitectura no es la habitual o tenemos algún requerimiento atípico.

En estos casos, hay que pensar en realizar un prototipado, prueba de concepto o recurrir a metodologías ágiles (aunque en BI no siempre es fácil hacerlas).

 

AGRUPEMOS LAS KEY FIGURES (INDICADORES) QUE TENGAN DIMENSIONES IGUALES

Tal y como comento en mi post sobre metodologías en proyectos de BI,  los indicadores con el mismo conjunto de dimensiones deberían formar parte del mismo infoprovider, o lo que es lo mismo, intentar evitar que en un mismo infoprovider tengamos indicadores que tengan sentido solo para una parte de las dimensiones.

Recuerdo un proyecto, relativamente acotado, y con usuarios finales expertos.  La dinámica del proyecto nos llevó a hacer una excepción a esta regla. Inicialmente no fue problema, los usuarios, que como digo eran expertos, y ayudaron a definir los requerimientos, entendían que en función de que indicadores y dimensiones pusieran en el informe, aparecieran valores nulos (el famoso “sin asignar”).

Ocurrió que al cabo de un par de años, el proyecto había crecido y los usuarios habían cambiado. El comportamiento de los informes no era entendido por los usuarios y acabaron abandonando el BI.

 

CADA HERRAMIENTA PARA LO QUE SIRVE

Ahora quizás voy a decir algo que sorprenda: en la etapa de pre-venta de un proyecto se suele hacer mucho énfasis en la arquitectura/herramientas de reporting que van a utilizarse. Sinceramente, creo que siempre que se escojan herramientas que hayan demostrado que en el mercado son solventes, este punto es poco importante.  Es decir, creo que el éxito de un proyecto no depende tanto de que herramientas se utilicen, como si del alcance y definición (y obviamente ejecución) del proyecto.

Dicho esto, hay una excepción: no podemos por ejemplo poner una herramienta de cuadro de mandos para hacer lo que en realidad un reporting operativo encubierto.

Recuerdo un proyecto donde era pre-requisto del cliente utilizar una herramienta determinada de cuadro de mando. El reporting consistía en un mapa geográfico inicial con valores de indicadores, pero posteriormente se requerían muchas pantallas de navegación drill-down para obtener el detalle. Ya en tiempo de preventa desaconsejamos dicha herramienta y ofrecimos una alternativa (a lo que el cliente se negó). Involucramos en el proyecto al propio fabricante y repercutimos al cliente el riesgo (en tiempo y en coste). Dimensionamos el proyecto de forma correcta, siempre teniendo en cuenta el riesgo que representaba la herramienta.  Es decir, hicimos todo lo que a mi modo de ver podía hacerse, sin embargo el resultado quedó lejos de lograr la satisfacer al cliente.

 

SIMPLIFICA Y SERÁS MÁS FELIZ

Un cliente nos solicitó ayuda en un proyecto de SAP BW que no funcionaba. El problema principal (que no el único) era que había que calcular muchos indicadores y se producían continuos errores.

La mayoría de indicadores llegaban a tener hasta dos páginas de explicación de cómo debía ser el cálculo (muy complejo en la mayoría de los casos) y consecuentemente centenares de líneas de código.

Un análisis pormenorizado de la problemática nos hizo llegar a varias conclusiones:

  • El coste de calcular y verificar el indicador en muchos casos era superior al propio beneficio que suponía disponer de ese indicador. Con indicadores más sencillos se llegaba prácticamente al mismo objetivo.
  • Muchos indicadores no podían calcularse en el sistema fuente (porqué necesitaban saber la situación en cierto momento), cosa que añadía complejidad a BW y impedía la trazabilidad del dato. Con ciertas modificaciones relativamente sencillas en el sistema fuente se corregía la situación. Particularmente tengo una norma de intentar no aceptar cálculos que no puedan hacerse en el sistema fuente (salvo lógicamente que sean cálculos que necesiten integrar datos de otros sistemas).
  • El modelo en BW tenía carencias importantes que afectaban al rendimiento y a la trazabilidad del dato.

En definitiva, simplifica y serás feliz.

 

CONCLUSIÓN

Revisa si tu proyecto se encuentra en alguna de éstas situaciones, y ponle solución!

Te has encontrado con otras problemáticas? Por favor, coméntala!

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