Cómo FIEG pasó de 50 a 250 usuarios licenciados en un año

FIEG actúa en Goiás por medio de Sesi y Senai, y quien responde por el área de planificación, información y datos en las dos entidades es Maristela Nunes, gerente de planificación con casi dieciocho años en la casa, junto a Plínio Bernardes, coordinador de inteligencia de datos, que conoce el sistema por dentro desde su período de prácticas, hace seis años.

El equipo es pequeño y trabaja con apoyo puntual de consultoría, y un rasgo suyo explica bastante del resultado que vino después, porque, como Maristela insiste en registrar, no es un equipo formado por científicos de datos ni por especialistas en BI, sino por personas que aprendieron a construir análisis de datos haciéndolo, una idea por día, en intercambio constante entre ellas.

FIEG adoptó Qlik en 2016, con cincuenta licencias, y migró allí todo lo que existía en la herramienta de BI anterior, desarrollando proyectos nuevos continuamente desde entonces. El problema no estaba en la construcción de los paneles, que el equipo dominaba, sino en lo que ocurría después de ellos. La distribución se hacía por un portal en la intranet, accesible solo al público interno, montado a partir de los objetos que el equipo seleccionaba uno a uno y reorganizaba en un orden diferente del que existía en la aplicación original, lo que resolvía la necesidad básica de dar salida a la información sin satisfacer a nadie, porque el resultado visual no era el deseado, había limitaciones prácticas como la imposibilidad de descargar los datos en Excel, y el propio camino de entrada exigía que el usuario eligiera entre Sesi y Senai antes de ver cualquier cosa, lo que rompía la experiencia de quien necesitaba los dos.

Había además un desencuentro de vocabulario que el equipo describe con precisión. Quien desarrolla habla de app, carpeta, hoja e informe, y el usuario de negocio no reconoce ninguno de esos términos, de modo que entregarle una aplicación con trece hojas equivale a pedirle que abra una por una hasta encontrar el número que busca. Una parte de esas hojas existía justamente para responder demandas internas recurrentes o para servir a reuniones específicas, y por lo tanto necesitaba continuar disponible para el equipo sin estar expuesta a todo el mundo.

Por encima de eso, la organización tenía información genuinamente sensible, sobre todo de recursos humanos, en que la definición de quién puede ver qué viene de la propia área de negocio y no admite aproximación.

NewHub entró como capa de consumo sobre el entorno Qlik que FIEG ya mantenía, y el primer cambio fue de organización, con grupos y subgrupos montados por tema, de forma que un asunto como producción reúne debajo de él lo que existe para Sesi y para Senai, y el usuario llega al panel por un camino que corresponde a la manera en que piensa su propio trabajo. Dentro de cada panel, la lista de hojas aparece al lado del contenido, funcionando como un menú, y el equipo elige cuáles de esas hojas quedan visibles, lo que permitió resolver el caso de la aplicación con trece hojas exponiendo apenas dos al usuario final, el análisis general y el análisis por área, sin borrar nada y manteniendo el resto accesible a quien administra y a quien trabaja en la aplicación original.

El menú es dinámico, y esa es la parte que resolvió la cuestión de la información sensible, porque un usuario que no tiene acceso a determinado panel simplemente no ve ese ítem en la navegación, y el equipo consigue liberar un conjunto de información de recursos humanos para tres personas nombradas por la propia gerencia del área mientras mantiene otros paneles abiertos a toda la organización.

En una segunda etapa, prevista desde el entendimiento inicial del contexto, Cluster desarrolló un proyecto de diseño a medida para la visión estratégica, reuniendo en una interfaz única los indicadores del mapa estratégico, del programa de eficiencia de gestión y de las metas de desempeño de Senai. El proyecto pasó por investigación de las necesidades específicas, prototipado en herramienta de diseño con decisión explícita sobre espaciado, contraste, alineación, arquitectura de la información y tipo de visualización adecuado a cada indicador, y solo después por la implementación web que conectó los datos. La arquitectura resultante mantiene las capas separadas, porque cada conjunto de información exhibido en la pantalla final tiene su equivalente construido en Qlik, lo que significa que el equipo de FIEG altera una regla de cálculo en el entorno que ya domina y el cambio aparece en la capa de consumo sin exigir mantenimiento paralelo.

La entrega de los indicadores anuales llevó cerca de cincuenta días, y el proyecto de seguimiento mensual vino a continuación.