Análisis de datos como soporte a la toma de decisiones

Las herramientas de tecnologías de la información son una pieza clave tanto para el análisis y toma de decisiones como para su posterior medición, seguimiento y control. Actualmente, las empresas generan grandes cantidades de datos e informaciones derivados de su actividad. Los procesos clave han sido automatizados en gran medida con soluciones tecnológicas que almacenan dicha información, ofreciendo una radiografía del comportamiento de los mismos. Además, también se tiene un fácil acceso a información externa que complementa dicha información interna ofreciendo un escenario de análisis retrospectivo y prospectivo óptimo para el soporte a la toma de decisión. 

Hoy en día se habla de una nueva generación de plataformas de análisis de datos. Ciertamente, esta tendencia viene definida fundamentalmente por un enfoque de empoderamiento del usuario consumidor, responsable de negocio, cuyo objetivo es soportar de forma más efectiva el proceso de toma de decisión. Las herramientas de Business Intelligence (o Business Analytics como se denominan cada vez con mayor asiduidad) han evolucionado y “democratizado”, esto es:

  • • Se ha producido un cambio en la orientación de estas plataformas donde se pretende un autoservicio del usuario final, es decir, analistas y responsables de negocio definen y ejecutan en cada momento qué necesita y cómo interactúa con la información, reduciendo considerablemente la dependencia de departamentos TIC, en un entorno más amigable, que facilita la explotación en cualquier sitio, en cualquier momento y con cualquier dispositivo.
  • • Los costes, tanto en tiempos como en recursos económicos y personales, han disminuido drásticamente siendo herramientas accesibles para las pequeñas y medianas empresas. 

La tendencia son sistemas más orientados al análisis de los datos, en cualquier sitio, en cualquier momento y con cualquier dispositivo, pudiendo profundizar y responder cuestiones que la actividad nos plantea de forma continua pero diferente en cada momento, y que en general los informes rígidos no son capaces de responder: qué causa el descenso de las ventas, cómo es el perfil tipo de un cliente, qué relación existe entre la familia de productos, por qué aumenta la rotación de empleados, etc. Y, sobre todo, sistemas orientados al usuario final, reduciendo drásticamente los tiempos en el análisis y aumentando exponencialmente las posibilidades.

En este escenario, la plataforma Power BI, que es la punta de lanza de un ecosistema de herramientas de Microsoft orientadas al análisis de datos, se ha situado como líder del sector. Esta herramienta despliega gran parte del conocimiento y experiencia que Microsoft atesora en este ámbito a través de soluciones como Excel o SQL Server y sus complementos como SSAS, SSIS y SSRS, además de integración con las mismas. 

Facilita la transformación de los datos en información a través de modelos analíticos. De la información al conocimiento a través de informes analíticos con gráficos, tablas, indicadores, mapas, etc, con el objetivo final de tomar decisiones inteligentes reduciendo los riesgos. Ofrece una eficiente respuesta a los tres perfiles que intervienen en este ámbito, profesionales de IT, analistas de negocio y responsables de negocio gracias a las siguientes características clave:

  • • Un entorno gráfico de extracción, transformación y carga de información de los diferentes orígenes de datos que no tiene comparación con ninguna otra plataforma del mercado. Permite a los profesionales de IT una autonomía en la puesta en marcha y administración de los sistemas.
  • Entorno de análisis para analistas de negocio explotando el modelo analítico construido por IT simplemente arrastrando y soltando información, construyendo potentes informes analíticos. Además, permite la evolución del modelo analítico con nuevas métricas a través del lenguaje DAX, adecuado para este tipo de perfiles acostumbrados al uso de fórmulas de Excel.
  • • Plataforma multidispositivo para el seguimiento de negocio en tiempo real por los responsables en cualquier sitio y en cualquier momento.
  • • Total integración con la suite de Office 365. Bibliotecas de documentos de SharePoint para almacenar actas y conclusiones, calendario de reuniones de seguimiento, Flow para flujos de trabajo, apps para la inserción de información y un largo etcétera de funcionalidades y posibilidades sin salirse del entorno de Office 365.
  • • Microsoft ha realizado una fuerte apuesta por técnicas de Machine Learning. La propia plataforma ofrece múltiple funcionalidad en este ámbito como el análisis automático de información, ofreciendo correlaciones, valores atípicos, agrupaciones, etc. Lenguaje natural para analizar la información lanzando preguntas al modelo analítico. Integración con el servicio de Machine Learning de Azure. Integración de lenguaje R para el análisis científico del modelo analítico. Estas son algunas de las características entorno al análisis científico que diferencian a la plataforma del resto de competidores.

Además, la plataforma se adapta a las necesidades de implantación y ritmos de las organizaciones, y los diferentes tipos de perfiles. Para cada fase de proyecto, ETL, modelo analítico, informe analítico y explotación y seguimiento, los usuarios implicados en dicha fase pueden escoger entre un proyecto llave en mano, un acompañamiento para obtener una total autonomía a corto plazo, o una formación que les permita empezar a caminar en este ámbito.

Desde TIGLOO, abordamos estos proyectos con el objetivo inicial de autonomía por parte de los analistas de negocio, lo que les permite explotar la información y dar respuesta a las necesidades que el negocio necesita en cada momento. No obstante, el enfoque se adecúa a las necesidades del cliente, pudiéndose realizar un proyecto llave en mano y mantenimiento posterior, un mentoring continuado o una formación inicial alineada con los diferentes tipos de usuarios.

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