Guía Para Elegir Herramientas Adecuadas
Hace algunos años, las herramientas para la arquitectura y el análisis de datos se centraban principalmente en los productos de Microsoft, lo que limitaba al usuario a la hora de tomar decisiones, obligándolo a adaptar su arquitectura y modelos a las tecnologías disponibles en ese momento. Hoy en día, el panorama ha cambiado: ya no hablamos de unas pocas tecnologías. Tanto arquitectos como analistas tienen a su disposición una amplia variedad de opciones. Sin embargo, lo que inicialmente parecía ser una ventaja, se ha convertido en un desafío para muchas organizaciones. Es imposible que una empresa conozca e implemente todas las tecnologías disponibles, o peor aún, que implemente soluciones basadas únicamente en las últimas tendencias o por recomendaciones de algún “gurú” tecnológico.
Esta sobreabundancia de herramientas ha llevado a las organizaciones a buscar personas que dominen múltiples tecnologías, pero sin lograr profundizar en ninguna de ellas, lo que no proporciona una ventaja competitiva real en términos de gestión de la información.
Para evitar estos inconvenientes, lo primero que debe hacerse es realizar un diagnóstico preciso de las necesidades específicas de la organización en cuanto a arquitectura y análisis de datos. Por ejemplo, las necesidades de una empresa como IBM no son las mismas que las de una ladrillera con 50 empleados. Este diagnóstico debe ser lo suficientemente detallado, ya que de él dependerá el éxito de la selección, implementación y soporte de las soluciones elegidas.
Una vez realizado el diagnóstico, se debe elaborar un presupuesto que contemple no solo los aspectos financieros, sino también los recursos humanos necesarios. Recordemos que uno de los roles tecnológicos que más interactúa directamente con la gerencia es el analista de datos, y puede ser difícil y costoso encontrar un analista especializado en una industria determinada. Además, no debemos olvidar el costo financiero de las tecnologías, que puede incluir licencias, infraestructura e incluso soporte, con costos que pueden variar desde unos pocos centavos hasta una fortuna mensual. Por eso, la herramienta seleccionada debe evaluarse en términos de rentabilidad, facilidad de implementación y utilidad. No nos conviene usar una infraestructura sobredimensionada si solo unos pocos usuarios necesitan acceder a los datos. Debemos aprender a identificar cuáles son las mejores herramientas según nuestras necesidades específicas.
El tercer paso es la fase de implementación y medición de resultados. En el mundo empresarial, sabemos que muchas veces las cosas no salen como las planeamos. Por eso, debemos evaluar el impacto real de la herramienta. Si hemos decidido usar Microsoft Fabric como orquestador, pero nuestros analistas siguen trabajando con Excel, podemos concluir que la implementación ha fallado. Por otro lado, si el grado de automatización con Microsoft Fabric está causando que perdamos de vista insights clave (lo cual es más común de lo que se piensa), la implementación también puede considerarse fallida. Sin embargo, si la herramienta cumple con los objetivos y arroja los resultados esperados, la implementación será exitosa, y la empresa podrá centrarse únicamente en el soporte y las actualizaciones.
En base a lo anterior, cada organización debe seleccionar la tecnología que más le convenga a través de un proceso de diagnóstico, evaluación de recursos y medición de la efectividad de la solución implementada. Debemos dejar de lado la creencia de que, cuanto más costosa o compleja sea una herramienta, mejores serán los resultados.
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