La información y los datos son a diario el combustible de las compañías, por lo que garantizar una buena gestión de los mismos será una tarea fundamental en cualquier entorno empresarial.
Cada vez es más evidente la importancia de trabajar con datos en todos los ámbitos de la sociedad actual. Tras una situación como la vivida, con la pandemia ocasionada por el COVID-19, se pone si cabe, más de manifiesto, que una toma de decisiones que no está basada en datos, independientemente del sector al que corresponda, no tiene un fundamento sólido. Negar esta evidencia sería como decir que el sol no da calor.
Por lo tanto, no sería arriesgado por nuestra parte afirmar que las decisiones basadas en datos ya forman parte del día a día de la sociedad; pero… en un entorno en el que la línea que separa la información de la desinformación es casi imperceptible, ¿cómo podemos garantizar la veracidad de esos datos?.
Una mala gestión de la información conlleva en muchas ocasiones grandes pérdidas de tiempo de personas clave en la compañía, retrasos en la toma de decisiones o disminución en la cuota de mercado, entre otras consecuencias negativas.
Es por ello por lo que consideramos necesario destacar algunos indicios importantes que describen malos hábitos en la gestión de la información, y que serán de utilidad tanto para aquellas compañías que ya están haciendo uso de análisis de información (Business Intelligence) como para las que aún no han empezado pero se lo están planteando.
Frecuentemente las empresas trabajan con varias aplicaciones, herramientas y fuentes de datos (ficheros Excel, sistemas de CRM, ERP, gestión de tareas…), pero en la mayoría de las ocasiones las herramientas de las que se dispone, no permiten hacer combinaciones o gestionar la información desde distintas fuentes de datos. En estas situaciones sería necesaria la incorporación de un proceso de integración de datos.
Mediante los procesos de integración de datos, lo que comúnmente en el argot del Business Intelligence llamamos procesos ETL (Extract Transform and Load), podemos combinar múltiples fuentes de datos realizando procesos de limpieza, validación, agregación, etc. almacenando estos datos en un destino o base de datos analítica (data warehouse)..
Mediante estos procesos podremos asegurarnos de que los datos que estamos analizando cumplen una serie de criterios fijados por nuestra organización.
El mercado puede dar giros rápidos e inesperados y la competencia es uno de los mayores responsables de que esto suceda. Sin un sistema de toma de decisiones que sea flexible y se adapte rápidamente a las situaciones, las consecuencias para tu compañía no serán las más deseadas. Algunas de las causas que pueden mermar esa flexibilidad son las siguientes:
Según estudios realizados a nivel interno, las empresas destinan alrededor de una jornada y media a la semana (30% de su tiempo) del personal de administración y comercial, en la realización de informes. Por lo que la automatización de estos procesos supondría ahorros de miles de euros cada año.
Al llevar a cabo dicha automatización de procesado de datos, se podría disponer de Cuadros de Mando e informes en el momento que fueran necesarios y calculados automáticamente.
Una herramienta de BI puede resultar exitosa en la visualización de datos, pero sin una buena gestión de los mismos, soportada por un Almacén Central de Datos o Data Warehouse que esquive los silos de información y varias definiciones de un mismo KPI; ésta puede perder todo su éxito. Esto puede venir dado por dos razones principalmente:
Con el fin de evitar esto, se plantea la necesidad de crear una ficha para cada KPI, en la que se recojan los criterios de su análisis, la definición, la fórmula de su cálculo, la trazabilidad de la información de las fuentes de datos, etc. De este modo, con todas las fichas se creará un catálogo de KPI´s que servirá de guía y que, siendo accesible desde la misma plataforma de BI, evitará esos sesgos a los que se hacía referencia anteriormente. De esta forma tendremos una versión única de la realidad (SVOT - Single version of the truth).
Comúnmente las herramientas de BI permiten analizar y visualizar datos, pero estas tareas pueden hacerse más complejas cuando no se escoge la herramienta adecuada.
Algunos de los problemas que pueden suceder, se dan cuando:
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