Guía: ¿Sabes si tu empresa necesita un data hub?

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Para responder a estar pregunta, empezaremos por definir qué es un data hub. Su principal función es gestionar de manera centralizada el uso de los datos entre diferentes orígenes y destinos en la empresa. Esta gestión incluye la integración, el gobierno y la distribución de los datos.

En otras palabras, un data hub es clave para evitar la creación silos de datos porque posibilita las conexiones necesarias para que el ecosistema digital de las empresas esté 100% comunicado. Adicionalmente, permite la aplicación de políticas que garantizan la calidad y la correcta distribución de los datos entre diferentes procesos y aplicaciones.

A la luz de los beneficios que trae la implementación de un data hub, te podrías preguntar cuándo es el momento adecuado para implementarlo. Para responder a esa pregunta te compartimos una práctica checklist:

Necesidades de negocio

Un datahub tiene sentido cuando los equipos de negocio y tecnología demandan un acceso más ágil y confiable a los datos. Para evidenciar estas necesidades, puedes hacerte las siguientes preguntas:

  • ¿Necesitamos integrar información de múltiples fuentes (ERP, CRM, bases SQL/NoSQL, archivos, APIs?
  • ¿Tenemos dificultades para acceder a datos confiables para la toma de decisiones?
  • ¿Las áreas de negocio piden autoservicio de datos sin depender de TI?
  • ¿Queremos habilitar analítica avanzada, IA o reporting centralizado?

Situación actual de datos

Estas preguntas te ayudarán a hacer un breve diagnóstico del estado actual de tu empresa:

  • ¿Los datos están dispersos en silos?
  • ¿Sufren duplicidades, inconsistencias o falta de trazabilidad?
  • ¿El gobierno de datos es limitado o inexistente?
  • ¿TI se convierte en un cuello de botella para entregar datasets?

Aspectos técnicos

La infraestructura es clave para garantizar que un datahub sea escalable y eficiente. Usa estas preguntas para evaluar la madurez técnica de tu empresa:

  • ¿Nuestra infraestructura actual soporta la integración centralizada?
  • ¿Disponen de APIs, conectores o pipelines básicos?
  • ¿Necesitan compatibilidad con entornos cloud, on-premise o híbridos?
  • ¿Pueden manejar el crecimiento futuro en volumen de datos?

Recursos y capacidades internas

Un datahub no es solo tecnología, también requiere personas y procesos:

  • ¿El personal de la empresa posee suficiente conocimiento en ETL/ELT y arquitecturas modernas?
  • ¿Existe un área o rol de data governance definido?
  • ¿Hay apoyo financiero y presupuesto definido por parte de la dirección?
  • ¿Los usuarios clave están preparados para adoptar el uso del data hub?

Valor esperado

Para estimar el valor esperado, puedes usar las siguientes preguntas como guía, teniendo en cuenta las necesidades de análisis de datos actuales.

  • ¿Reducirá los tiempos de preparación de datos para analítica?
  • ¿Mejorará la calidad y la fiabilidad de la información?
  • ¿Aportará ventajas competitivas? Por ejemplo, mejor experiencia de cliente, procesos más eficientes o gestión de nuevas oportunidades.
  • ¿Es posible definir metas claras con respecto al ROI?

Riesgos y gestión del cambio

La implementación de un data hub va de la mano de la gestión del cambio.

  • ¿Has evaluado o cuentas con los medios necesarios para evaluar la complejidad de la implementación?
  • ¿Existe un plan de formación para los usuarios?
  • ¿Hay cumplimiento de la normativa de seguridad y privacidad de los datos, por ejemplo, de GDPR?
  • ¿Has creado un roadmap aterrizado a la realidad de tu empresa o cuentas con los medios para hacerlo?

Conclusión y resultados

Si bien es cierto que un datahub puede ser un gran impulsor de la transformación digital. No todas las empresas están listas para para dar ese paso. Si tu empresa cumple con la mayoría de los puntos de la check list, probablemente el momento ha llegado. De lo contrario, crea un plan de trabajo que tenga como objetivo fortalecer los puntos negativos hasta que alcances la madurez necesaria para hacer de la implementación de datahub en una realidad.

La clave está en dimensionar el datahub como una inversión estratégica que permitirá generar valor a partir de los datos en áreas clave para mejorar la competitividad de la empresa. Si estás interesado en conocer un data hub que te puede ayudar a obtener todos sus beneficios de manera eficiente y potenciado con IA, te invitamos a conocer DataGate Orchestration Platform.

Retos de la modernización de aplicaciones Progress® OpenEdge® y cómo superarlos

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La modernización de aplicaciones no está libre de retos y las aplicaciones de Progress OpenEdge no son la excepción. Especialmente porque implican el cambio del entorno de escritorio a la web. En este blog te contamos cuáles son y cómo superarlos.

¿Cómo cubrir las necesidades del front-end de las aplicaciones Progress® OpenEdge®?

La toma de decisiones en cuanto al front-end tiene un gran impacto en el proceso de modernización y posterior funcionamiento. Existe un camino que llamaremos tradicional, que permite la construcción del front-end utilizando tecnologías web.

En otras palabras, tendrás que contratar personal adicional especializado que se encargará de la creación y mantenimiento. Esto tiene como desventaja el aumento de los costes y los problemas de compatibilidad que puedan surgir entre las tecnologías web seleccionadas y OpenEdge.

Para evitar las complejidades y retos de aumentar el equipo de trabajo, es recomendable optar por una plataforma que con una interfaz drag-and-drop. De esta manera, los desarrolladores Progress con los que ya cuentas en tu equipo, podrán gestionar el front-end sin depender de terceros.

Esta opción además permite trasladar de manera más práctica el conocimiento en la lógica del negocio que tienen los desarrolladores de tu equipo, al front-end. También proporciona más agilidad en el proceso de modernización y en el posterior funcionamiento de las aplicaciones.

¿Qué estrategia usar para evitar la no disponibilidad de las apps?

Los periodos de no disponibilidad pueden ser un gran dolor de cabeza para los usuarios, por eso es mejor evitarlos siempre que sea posible. En el caso de las aplicaciones OpenEdge es ideal usar un modelo de trabajo híbrido que permita que sigan funcionando tanto en escritorio como web.

Con este modo de trabajo, se puede avanzar en la modernización de manera gradual sin cortar el servicio a los usuarios de escritorio. Otra ventaja es que la entrega de resultados de la modernización no tendrá que esperar hasta el final del proceso. Esto contribuye positivamente en la aceptación al cambio tan necesaria en este tipo de proyectos.

¿Cómo aprovechar al máximo el código ABL ya desarrollado?

Una plataforma integrada de manera nativa con Progress OpenEdge evitará disrupciones y te permitirá aprovechar al máximo el desarrollo que has hecho en el back-end sin problemas de compatibilidad o similares.

¿Cómo gestionar las APIs?

La gestión de APIs puede convertirse en todo un reto si se hace de manera individualizada, por eso es recomendable optar por una propuesta que no dependa de la gestión individualizada. Por ejemplo, una plataforma que se conecte directamente con la base de datos de Progress por medio de métodos globales. Así podrás optimizar el uso del tiempo y centrar la atención en temas menos operativos.

Elige Edgevolut

Con Edgevolut podrás modernizar aplicaciones Progress® OpenEdge® con todos los retos mencionados superados y una propuesta ágil que garantizar un paso a la web rápido, seguro y moderno.

Adicionalmente a las ventajas mencionadas, también proporciona la garantía de no perder información gracias a su máquina de estados que escribe directamente en la base de datos de Progress.

Si deseas conocer más sobre cómo funciona Edgevolut, contáctanos para que nuestro equipo resuelva todas tus dudas.

Consejos para transformar tu empresa en una organización data driven

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Consejos para transformar tu empresa en una organizacion data driven

Convertirse en una organización data driven es la meta de muchas empresas. La principal motivación de esta transformación es su impacto directo en la competitividad. Este cambio implica una evolución en aspectos técnicos y culturales dentro de la empresa. Te presentamos algunos consejos prácticos que te pueden ayudar en el proceso de fomentar una cultura en la que cada decisión se base en datos y no en intuiciones.

La transformación empieza por el liderazgo

El ADN de la organización es el reflejo de las acciones que su liderazgo lleva a cabo. Por eso resulta clave que figuras como el CEO o los miembros de la alta dirección sean también líderes de esta transformación.

Con esto en mente, las primeras acciones deben estar orientadas a que los líderes usen datos para respaldar sus decisiones y que lo compartan en reuniones con empleados y colaboradores. Esto provocará un efecto cascada que se traducirá en que los empleados también empiecen a usar datos en sus decisiones.  

Para un inicio con mayores probabilidades de éxito, te recomendamos acotar el uso de datos a un proyecto al principio. Usa como criterios de selección el alto impacto y la baja complejidad. También es importante involucrar a un líder senior para generar el impacto deseado y construir la confianza inicial.

La transformación se construye con pequeños éxitos

En línea con el punto anterior, es importante seguir promoviendo los pequeños éxitos a diferentes niveles dentro de la empresa. Esto se logra a través de la cultura de la experimentación tipo test and learn. De esta manera, empresas como Amazon y Booking prueban sus hipótesis, analizan los resultados y ajustan las estrategias con base en datos reales.

El objetivo de esta cultura de experimentación es que los empleados poco a poco vayan integrando el uso de datos como regla y no como excepción.

Promueve la alfabetización de datos

Hablar el idioma de los datos es una habilidad fundamental para que todos en la empresa tengan las herramientas necesarias para integrar el análisis de datos en su trabajo. Por eso es fundamental la promoción de alfabetización de datos para que, incluso los empleados sin un rol técnico aprendan conceptos básicos como KPI, métricas y resultados.

Un ejemplo destacado de la promoción de la alfabetización de datos es el programa Data University de Airbnb que desde 2016 tiene la misión de brindar formación de análisis de datos a los empleados de la compañía sin importar su rol. De esta manera todos colaboradores de la empresa pueden hablar el mismo lenguaje y trabajar con mayor agilidad.

Facilita el acceso a la información para que tu empresa ame los datos

A la par de la formación y la promoción del análisis de datos, la creación de un ecosistema digital que facilite el acceso a los datos es clave. Por eso es importante elegir el software adecuado para cada caso. La premisa clave es elegir software que se adapte a los procesos de la empresa y a los usuarios. Esto ayuda a que la resistencia al cambio sea menor, los usuarios tengan una curva de aprendizaje más corta y una tasa de adopción más alta.

En este sentido, la elección de la plataforma de business intelligence adecuada contribuye a la construcción de la cultura de datos. Principalmente porque los empleados podrán acceder a los datos que necesitan y convertirlos en elementos indispensables de su trabajo.

Podemos concluir que cuanto más rápido los usuarios integren el uso de los datos en su trabajo y comprueben directamente sus beneficios, más alta será la tasa de adopción en el largo plazo.

Crea un entorno con datos gobernados, confiables y de calidad

La confiabilidad en los datos se deriva directamente de su calidad y la única manera de garantizarla es contar con una estrategia de gobernanza de datos bien ejecutada.

La gobernanza de datos comprende aspectos tan importantes como la definición de los criterios de calidad de los datos, los procesos para garantizar su calidad y los roles dentro de la empresa encargadas de cada proceso. Como resultado tendrás datos en los que tu equipo puede confiar para tomar decisiones.

¿Cuándo es el mejor momento para convertirse en una empresa data driven?

El mejor momento es ahora. No importa el tamaño o tipo de empresa porque tomar decisiones basadas en datos se está consolidando como una característica fundamental para seguir siendo competitivos.

Cuanto antes empieces a aplicar los consejos mencionados en este artículo, más rápido empezarás el camino que tu empresa debe recorrer para convertirse en una empresa data driven.

Si quieres ver tus datos en acción en una plataforma de business intelligence enfocada en las necesidades de las empresas de hoy, solicita tu prueba gratuita de BI4Web. Así podrás empezar tu camino hacia la transformación digital con el acompañamiento de expertos.

¿Cuál es el impacto de la IA en el análisis de datos?

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Impacto de la IA en el análisis de datos

La IA lleva ya unos años irrumpiendo en diferentes ámbitos de la vida personal y empresarial. Cada vez son más las tareas y procesos en los que la IA participa de manera total o parcial. Esto por su puesto incluye el uso de la IA en el análisis de datos. Algo que impacta directamente la manera en la que las empresas toman decisiones.

Un aspecto muy importante del uso de la IA en el análisis de datos proporciona muchas más herramientas a los analistas de datos para que puedan trabajar de una manera más ágil y precisa. Todo ello gracias a que facilita la interacción con los datos, por ejemplo, creando gráficas a partir de prompts en lenguaje natural o previsiones a partir de interfaces amigables con el usuario.

Para profundizar un poco más en su impacto, te contamos algunos casos de uso más específicos:

Forecasting al alcance de usuarios de business intelligence

Los usuarios de BI pueden hacer previsiones basadas en IA sin necesidad de recurrir al equipo de desarrollo o a profesionales en estadística avanzada. Esto se debe principalmente a que pueden elegir los parámetros necesarios por medio de una interfaz amigable que entrega resultados rápidos. Plataformas de BI como BI4Web, ofrecen una previsión basada en IA disponible para usuarios finales con unos cuantos clics.

Un resultado interesante en este aspecto es que acelera los procesos de toma de decisión basados en datos porque reduce la fricciones en la adopción de una cultura de datos dentro de la empresa.

Detección ágil de anomalías en grandes volúmenes de datos

Los grandes volúmenes de datos hacen complejo detectar anomalías, pero gracias a la IA es posible detectar de manera ágil qué datos corresponden a una anomalía a pesar su volumen. Esta funcionalidad también incluida en BI4Web, permite a los usuarios encontrar rápidamente si los datos presentan alguna anomalía. Con esta optimización es posible dedicar el tiempo a actividades más estratégicas.

Presentando un aspecto específico

Creación de cuadros de mando hechos por IA

La capacidad generativa de la IA no se limita a las imágenes, textos y videos que inundan las redes sociales. El impacto de la IA en el análisis de datos también se manifiesta en su capacidad de generar cuadros de mando a partir de prompts.

De esta manera, los usuarios pueden crear cuadros de mando que cumplan con todos los estándares definidos por la empresa sin necesidad de recurrir al equipo de desarrollo. Esta funcionalidad estará disponible en la próxima versión de BI4Web.

Análisis potenciado por la IA

Los analistas de datos ya no están solos. La IA tiene la capacidad para sintetizar mucha información en pocas palabras, destacando los aspectos de más relevancia y facilitando su entendimiento. Esta es otra funcionalidad con la que contará BI4Web en su próxima versión. De esta manera, el analista reduce drásticamente la posibilidad de perder de vista aspectos clave de la información a analizar.

Como conclusión, podemos destacar que la IA se va posicionando como una herramienta de vital importancia en el análisis de datos. Convirtiéndose en un elemento con impacto directo en la competitividad de la empresa al mejorar su capacidad de análisis, velocidad de respuesta y precisión.

Si quieres experimentar la IA integrada directamente en tu BI, escríbenos y solicita tu prueba gratuita para que compruebes con tus propios datos los beneficios que BI4Web aporta a las empresas.

5 conceptos clave de análisis de datos que todo profesional debe conocer

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Contar con conceptos clave de análisis de datos es un reto al que cada vez más profesionales se enfrentan. Este conocimiento ya no es exclusivo de analistas o científicos de datos. La necesidad de tomar decisiones basadas en datos está creciendo dentro las organizaciones y esto hace que cada vez más roles dentro de ellas necesiten adquirir estos conceptos clave.

En este artículo te contamos 5 conceptos clave que te ayudarán a empezar a entender mejor el mundo del análisis de datos.

1. ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y datos no estructurados? 

Esta manera de clasificar los datos centra su criterio en la estructura que tienen los datos. Para considerarlos estructurados es necesario que estén ordenados en columnas y que cada columna tenga una cabecera que indique qué información podemos encontrar ahí.

Un ejemplo cotidiano para la mayoría de los profesionales es el uso de las hojas de Excel, pero también se consideran bases estructuradas las bases de datos SQL. Su estructura permite tratar los datos de una manera sencilla.

Por su parte, los datos no estructurados son todos aquellos que no siguen esta estructura. Esto incluye textos libres, imágenes, videos o audios en formatos como Word, PNG, PDF, etc. Esto también incluye comentarios en redes sociales y correos electrónicos.

En cuanto al volumen, los datos no estructurados representan un 80% de los datos empresariales y para poderlos analizar hace falta contar con herramientas avanzadas. Algunas de estas tecnologías pueden ser el machine learning (Aprendizaje automático), el procesamiento de lenguaje natural (NLP), entre otras.

En cuanto al uso, de datos estructurados son claves para calcular datos concretos del negocio como las ventas, cantidad de transacciones, etc. Los no estructurados son útiles para realizar análisis cualitativos de opiniones, percepción en redes sociales, grabaciones de voz, etc. 

2. ¿Qué es una ETL? 

Después de conocer el primero de los conceptos clave de análisis de datos, pasaremos a un sigla bastante conocida, las ETL. Más allá de definir una ETL como un proceso que extrae, transforma y carga los datos en un destino definido, es relevante que entiendas la importancia que cobra con el volumen creciente de datos en la empresa.

Al tratar los datos necesitamos que estén disponibles, que tengan calidad, que no se encuentren repetidos, etc. Todo lo anterior sin sacrificar mucho tiempo y arriesgarse a dañar la calidad de los datos con errores humanos. Esto último te podrá resonar de usar Excel para ajustar datos en una hoja, puede tomar mucho tiempo el margen de error humano está a la orden del día.

Con una ETL el proceso es automático y escalable; extrae datos de distintas fuentes, transformar los datos y finalmente los carga en una base de datos o almacén de datos para su análisis. Aquí una explicación más detallada de cada paso:

– Extracción: Se conecta a diferentes orígenes de datos como CRM, ERP, sistemas de producción, API`s.

– Transform: Después de extraer los datos se inicia la limpieza y la normalización. Es decir, se asegura de que los datos cumplan con los requisitos de calidad establecidos.

– Load: Con los dato limpios y normalizados, la ETL procede guardar el resultado en Data warehouses o almacenes de datos.

Con el proceso finalizado los datos cuentan con la calidad necesaria para ser analizados en un business intelligence.

3. ¿Para qué sirve un dashboard? 

Es muy probable que hayas visto algún dashboard en presentaciones de resultados u otros espacios dentro de la empresa. Pero, además de presentar resultados, un dashboard te sirve para hacer seguimiento a las métricas clave de tu empresa o departamento.

El dashboard logra sintetizar en una sola pantalla la información más relevante de una manera visual y clara con el uso de gráficos, tablas y demás recursos visuales. Debe tener la cantidad adecuada de información para que no exista saturación y el análisis visual sea más efectivo.

Algo relevante de este concepto clave para el análisis de datos, es que puedes visualizar información de la empresa como las ventas de periodos anteriores o puedes visualizar información en tiempo real. Esto último solo es posible en plataformas de business intelligence como BI4Web que se conectan en tiempo real a los orígenes de datos.

Estas son sus ventajas principales:

– Simplifica la información: transforma muchos datos en gráficos fáciles de entender.

– Permite ver todo en un solo lugar: puedes monitorear tus métricas y KPIs sin perder tiempo.

– Ayuda a tomar decisiones rápidas: si algo va mal, lo ves enseguida y puedes actuar.

– Se puede personalizar: cada área (como marketing o ventas) puede tener su propio tablero.

– Muestra datos en tiempo real: ideal para hacer ajustes sobre la marcha.

Ejemplo: si tienes una tienda online, tu dashboard puede mostrar las ventas del día, los productos más vendidos y cuántos visitantes hay ahora mismo.

4. KPI (Key Performance Indicator) 

Con todas las métricas disponibles puede resultar abrumador centrar la atención en lo que realmente importa, por eso es importante definir los indicadores clave o KPI. Estos indicadores te ayudan a medir el desempeño y la salud a nivel de empresa o departamento. Son una herramienta indispensable para saber si se están cumpliendo los objetivos estratégicos.

¿Cómo definir adecuadamente este concepto clave para el análisis?

– Deben ser específicos, medibles y alineados a metas: por ejemplo, tasa de conversión, coste por adquisición, satisfacción del cliente.

– Elige los que tengan más sentido con las metas trazadas para tu empresa, es un buen filtro para no hacer seguimiento a 100 KPI y perder el norte.

– Puedes usar datos estructurados como la cantidad de las ventas complementarlos con métricas derivadas de datos no estructurados, por ejemplo, el análisis de sentimiento de los clientes.

– Úsalos cada día para tener una gestión efectiva y proactiva.

5. ¿Qué es ser una campaña data-driven? 

Seguramente habrás visto esta definición en la descripción de muchas compañías, pero, ¿sabes qué se necesita para realmente serlo? Esencialmente debe ser una empresa que toma decisiones basadas en datos y no en la intuición o en las opiniones sesgadas de los tomadores de decisiones.

Esto no quiere decir que no se puede complementar el valor de los datos con la experiencia humana, más que nada porque los datos no tienen la respuesta para todo. Pero, en la gran mayoría de los datos, recurrir a los datos ofrece más certezas a la hora de tomar decisiones.

Así que en una organización data-driven, el análisis de los datos se convierte en el primer lugar al que acudir cada vez que se va a tomar una decisión sin importar su tamaño.

Para que esto sea realidad es necesario que exista una cultura de los datos y que los trabajadores tengan acceso a dashboards, análisis predictivos y demás herramientas de análisis de datos que tiene una plataforma de business intelligence. Esto también implica una sinergia entre los usuarios de negocio y el área técnica, ya que conforman una dupla poderosa para aprovechar el valor de los datos. Los primeros aportan su conocimiento del negocio y los segundos su experiencia en explotación de datos. 

Para terminar, te mostramos un resumen sencillo de los 5 conceptos clave de análisis de datos que todo profesional debe conocer:

1. Datos estructurados vs. no estructurados: Los estructurados son ordenados y fáciles de analizar (como en Excel); los no estructurados son más caóticos, como textos o imágenes, pero muy valiosos.

2. ETL (Extract, Transform, Load): Es el proceso que prepara los datos para que los puedas usar correctamente, limpiándolos y organizándolos.

3. Dashboard: Una pantalla visual con gráficos e indicadores que te muestra la información más importante de forma clara y rápida.

4. KPI (Indicador clave de desempeño): Son métricas que te dicen si lo estás haciendo bien o si necesitas mejorar algo en tu estrategia.

5. Toma de decisiones data-driven: Implica usar datos reales y no suposiciones para decidir mejor.

Estamos seguros de que estos conceptos te ayudarán a entender y aprovechar mejor el mundo del análisis de los datos. Si quieres conocer más de plataformas como BI4Web que hacen que usar los datos para tomar decisiones sea muy fácil, te proponemos dos cosas:

Primero que visites nuestra demo gratuita haciendo clic aquí y segundo que solicites una prueba gratuita para que puedas explorar todas las ventajas de BI con tus propios datos.

5 razones para tomar la prueba gratuita de BI4Web

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Las empresas que están marcando la diferencia son aquellas que basan sus decisiones en datos. Para ello necesitan un business intelligence que sea ágil, potente y fácil de usar. En otras palabras, BI4Web y la prueba gratuita es la oportunidad perfecta que descubras por qué. Te compartimos 5 razones para que solicites tu prueba gratuita.

Experimentar con tus propios datos

Para esta razón te invitamos a pensar en las veces que compras ropa, no hay nada mejor que probártela antes de comprarla y así estar seguro de que elegiste la talla correcta. Con la prueba gratuita de BI4Web tendrás la misma sensación porque comprobarás antes de comprar cómo tus necesidades de visualización y análisis de datos quedan completamente satisfechas.

Es la oportunidad perfecta para que veas cómo nuestro extenso catálogo de representaciones de datos tiene la opción perfecta para que veas y analices tus datos como necesitas. De esta manera, podrás tomar una decisión fundamentada en la experiencia que ya tienes con tus datos y todas las ventajas que te ofrece BI4Web.

Acceso completo a todas las funcionalidades

Siguiendo con el ejemplo anterior, nada mejor que probarte todas las prendas que vas a comprar y ver si van bien juntas. Por eso en la prueba gratuita de BI4Web, tendrás acceso a todas las funcionalidades de la plataforma, de esta manera verás lo bien que quedan tus datos en BI4Web sin perderte nada.

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¿Cansado de las pruebas gratuitas sin atención humana? En BI4Web te acompañamos desde el primer momento. Nuestro equipo subirá los datos a la nube por ti y te explicará todo lo que puedas necesitar. Además, estará disponible por nuestros canales habituales de soporte para resolver cualquier duda que puedas tener.

Formación rápida incluida en prueba gratuita de BI4Web

Nuestro acompañamiento no se queda en responder preguntas, te incluimos una formación rápida y gratuita para que saques el máximo provecho de BI4Web desde el primer día. Un miembro de nuestro equipo te brindará la formación enfocada en un inicio rápido y eficaz en BI4Web. Serás capaz de crear cuadros de mandos por tu propia cuenta al finalizar la formación.

Continuidad garantizada

Si al finalizar la prueba decides adquirir BI4Web, podrás conservar los cuadros de mando que has creado. Así podrás aprovechar el trabajo realizado y seguir creando con tu nueva licencia de BI4Web.

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Limpieza de datos: un elemento indispensable

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En el auge de la era de la información, la proliferación masiva de datos hace que la limpieza de datos sea un reto cada vez más difícil de afrontar. Esto se debe principalmente a que las personas y empresas producen cada vez más datos, lo que provoca que el volumen de los datos a tratar crezca exponencialmente.

Los datos por si solos no ofrecen ningún beneficio, así que todo lo que podemos hacer para aprovecharlos empieza con una estrategia de datos que dé a la limpieza de datos el papel protagónico que se merece.

¿Por qué es importante?

La importancia de la limpieza de datos radica en el carácter de materia prima de los datos en los procesos de las empresas actuales. Un dato de mala calidad puede producir muchos errores en la empresa que se traducen en pérdida de tiempo, dinero y otros recursos.

Con la creciente dependencia de las empresas hacia los datos y el aumento exponencial del volumen de la información que se produce, las consecuencias de los errores producidos pueden ser catastróficas. Por eso es importante que los datos de la empresa conserven la calidad necesaria para que actúen como el punto de partida fiable y sólido que las empresas de hoy necesitan.

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos es el proceso que identifica datos erróneos o inexactos para modificarlos o eliminarlos. El criterio para definir qué es un dato erróneo o inexacto debe estar descrito en la estrategia de manejo de datos de la empresa. De esta manera, se podrá contar con un proceso homogéneo y estandarizado.

La tecnología actual nos ofrece múltiples opciones para gestionar y, en muchos casos, automatizar la limpieza de los datos. Sin embargo, las definiciones iniciales para determinar el estándar de calidad de los datos siguen constituyendo un paso necesario para que la solución tecnológica elegida funcione correctamente.

En otras palabras, contar con un proceso de limpieza de datos bien establecido garantiza su calidad. Cabe resaltar que la limpieza de datos es un proceso continuo ya que cada vez que los datos con creados, transformados o tratados, pueden producirse errores.

Con este proceso continuo bien implementado, los datos tendrán la calidad necesaria en cada una de las áreas de la empresa que los requieran.

¿Cuáles son los errores más comunes?

Existen múltiples errores que se pueden producir a la hora de trabajar con datos. Estos son algunos de los más comunes y sus implicaciones:

Datos obsoletos: Son datos que por su antigüedad o naturaleza ya no aportan ningún beneficio a la empresa. Como consecuencia consumen recursos de almacenamiento de manera innecesaria y aumentan la probabilidad de afectar la integridad y confiabilidad del conjunto de los datos.

Datos duplicados: Son datos que se encuentran más de una vez en los almacenes de datos, sin cumplir una función de backup. Muchas veces responden a una gestión poco ordenada de los datos o a cambios de la arquitectura de la información que se dejan inconclusos.

Datos inexactos: Son datos que desde origen están incompletos, contienen errores o son inconsistentes. No corregir estos datos hace que el conjunto de los datos vea comprometida su integridad y confiabilidad.

¿Cómo llevar a cabo una limpieza de datos efectiva?

A partir de este punto te daremos puntos clave que debes tener cuenta para que los datos cumplan con los estándares necesarios.

  1. Implementa estrategias en origen.

Muchos datos sin calidad provienen de errores humanos, especialmente si la entrada de datos está a cargo de personas. Por ejemplo, en un formulario web.

Una estrategia efectiva para reducir los errores consiste en activar reglas de validación en los campos. Algunas de ellas son la cantidad de caracteres, si son numéricos o alfanuméricos, etc. Esto reducirá la posibilidad que ingresen datos sin calidad al sistema.

2. Monitoriza los datos en todo el ecosistema digital

Incluso con estrategias implementadas en origen, es posible que algunos datos no tengan la calidad adecuada debido a que cada vez que son tratados o transformados existen la posibilidad de que sufran alteraciones. Por eso es importante que, en las demás etapas del ciclo de los datos, se establezcan estrategias para que la calidad de los datos se mantenga.

3. Depura los datos

Los datos tienen un ciclo, así que será necesario definir por cuanto tiempo los vamos a almacenar y qué recursos vamos a asignar para tal fin. Si, de acuerdo con la estrategia de datos definida, un dato se convierte en obsoleto es importante tener un plan trazado. Algo similar a lo que hacemos con los residuos sólidos para que no se acumulen en nuestras casas y empresas.

Con los datos depurados podrás contar un ecosistema de datos preciso y con un rendimiento adecuado al no estar lleno de información obsoleta.

¿Quién es el responsable de la calidad de los datos?

Todas las personas de la organización tienen una responsabilidad compartida en la misión de contar con datos de calidad. Desde la persona que ingresa los datos al sistema hasta el encargado de gestionar su almacenamiento, distribución, etc.

Sin embargo, existe un rol que puede ayudar a la organización a definir, dirigir y coordinar las estrategias y acciones de calidad datos. Estamos hablando del data manager o gestor de datos. La persona encargada de este rol se encarga principalmente de definir el tipo de datos que se van a recopilar, identificar las herramientas para hacerlo de manera efectiva, crear políticas de gestión y revisarlas de manera periódica.

También debe encargarse de gestionar la formación de los miembros de la organización para que sigan adecuadamente las directrices definidas. De esta manera se pueden reducir los errores humanos, se aprovechan mejor las herramientas elegidas y se aumenta la efectividad organizacional.  

Si desempeñas el rol de data manager o alguno relacionado, te recomendamos conocer DataGate Orchestration Platform. Una plataforma para gestionar de manera centralizada y eficiente los datos de la empresa.

Como conclusión podemos decir que la limpieza de los datos es un proceso trasversal y continuo que requiere definiciones claras de la dirección de la empresa y la participación de todos miembros de la empresa para ofrecer resultados que potencien la competitividad de la empresa.

Data Storytelling: Transformar datos en historias

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El uso del storytelling es muy efectivo para mejorar la retención de los mensajes en las audiencias. Por este motivo es muy utilizado en estrategias publicitarias, pero no es el único ámbito en el que puede ser utilizado. En el mundo de la empresa es muy útil para que los diferentes grupos de interés interactúen más fácilmente con los datos clave de cada departamento de la empresa.

¿De dónde viene la efectividad del storytelling?

El principal motivo de su efectividad es que usa algo que nos hace humanos y es el hecho de contar historias. Es por eso que, incluso en sociedades primitivas, las historias funcionaban como un gran vehículo para transmitir conocimientos, creencias e ideas. A pesar de todos los avances tecnológicos por los que hemos pasado, las historias siguen siendo poderosas para compartir información.

Por eso a la hora de mejorar la retención de la información por parte de los grupos de interés conviene dejar atrás los datos aleatorios. Principalmente porque los datos aleatorios son mucho más difíciles de recordar.

El data storytelling, también conocido como narrativa de datos, es una técnica que utiliza datos para contar una historia, es decir, es una forma para comunicar la información extraída del análisis de datos mediante una historia de una manera clara, coherente y concisa. El data storytelling consigue que la audiencia a la que está dirigida retenga la información y que la empresa consiga unos resultados más persuasivos e impactantes, además el uso de datos hace que aumente la credibilidad y genera confianza.

Es importante diferenciar entre la narración de datos y la visualización de datos. La visualización de datos representa los datos de manera gráfica, por lo que usa diferentes recursos gráficos para hacer más fácil la representación del análisis de los datos. Sin embargo, carece del hilo conductor narrativo que tiene la narración de datos. Esto no quiere decir que sea mejor o peor simplemente responde a necesidades diferentes.

Elementos esenciales del data storytelling

Con lo anterior explicado, es importante conocer cuáles son los elementos que debemos tener en cuenta a la hora de usar el storytelling en nuestra estrategia de divulgación de datos: los datos, la narrativa y la visualización.

Los datos: Son el corazón de lo que deseamos transmitir. Deben estar correctamente contrastados ya que ellos aportan a la fiabilidad de la información.

La narrativa: Ella brinda el contexto en el que los datos son relevantes. Es importante que se elijan elementos narrativos que acerquen a la audiencia a los datos.

La visualización: Es la selección de elementos concretos que materializan los datos y la narrativa. Esto incluye desde los gráficos hasta la fuente usada para escribir los datos.

Cómo aplicar el data storytelling

Os presentamos algunos pasos que podéis seguir para hacerlo:

  • Definir el objetivo. Este criterio es clave, ya que funcionará como filtro para tomar decisiones en los siguientes pasos. Es importante saber qué se quiere transmitir y cuáles van a ser los puntos clave.
  • Conocer a la audiencia. Esto permitirá saber qué cosas son conocidas para los miembros de la audiencia y nos dará los elementos de contexto necesarios para crear una historia relevante y poderosa.
  • Recopilar datos. Elegir los datos adecuados es más fácil si se han definido correctamente los pasos anteriores. Aquí el equilibrio es muy importante porque la cantidad y relevancia de los datos influyen en la efectividad del storytelling.
  • Ordenar los datos. Una vez elegidos los datos es importante darles un orden, este puede ser temporal o jerárquico, etc. Esto facilita que los datos sean entendibles y más fácilmente recordados.
  • Crear la narrativa. Es importante seguir la estructura aristotélica básica: introducción, desarrollo y desenlace. En la introducción brindamos el inicio del tema y el contexto. En el desarrollo mostramos la relación entre los datos y en el desenlace presentamos la conclusiones o mensaje principal. Además, es recomendable introducir comentarios y notas explicativas.
  • Visualización de datos. Crear los gráficos y visualizaciones para ayudar a la audiencia a comprender los datos, es importante tener en cuenta que la visualización siempre debe ser fácil de interpretar y que los gráficos deben apoyar la narrativa.
  • Evaluar los resultados. Para ello se deben tener en cuentan los objetivos definidos al principio, ya que ellos brindan el marco necesario para evaluar el éxito y visibilizar los puntos de mejora.

Además de seguir los pasos mencionados, es importante usar los aprendizajes recopilados de la fase de evaluación para hacer cada vez más relevante el mensaje del data storytelling dentro de la empresa. Esto puede ir desde la creación de un contexto más enriquecido hasta el cambio de criterio a la hora de elegir los datos a mostrar.

Para concluir podemos mencionar que contar con los elementos adecuados es indispensable, por eso te invitamos a probar BI4Web. El business intelligence con más representaciones gráficas nativas. Esto te permite elegir la opción adecuada para que los datos sean más fáciles de entender y así fortalecer la toma de decisiones basadas en datos en tu empresa. Solicita la prueba gratuita y disfruta de 15 días de acceso a BI4Web.

Beneficios de la IA para el retail

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Los beneficios de la IA para el retail son múltiples. En esta entrada te contaremos cuáles tienen mayor impacto y cómo puedes aplicarlos.

Vale la pena destacar que un elemento central del éxito del retail consiste en vender productos con una alta rotación, es decir que se vendan rápido y además obtener el mayor margen de beneficio posible. Para atender estos dos frentes, la IA potencia el análisis exhaustivo de datos del retail, de manera que los tomadores de decisiones puedan trabajar con base en los datos.  

¿Cómo funciona una estrategia de stock potenciada por IA?

Una parte importante de la estrategia de stock consiste en hacer previsiones. ¿Qué productos pedir a los proveedores?, ¿qué cantidades de cada producto?, ¿con qué frecuencia habrá que reabastecerse? La IA es capaz de ayudar a los tomadores de decisiones a dar respuesta a estas y otras preguntas.

Herramientas como DataGate Orquestration Platform, son capaces de analizar los datos recopilados y responder a las preguntas anteriormente mencionadas. ¿Cómo lo hacen? Las herramientas y soluciones usan la IA para analizar datos provenientes de las ventas, los pedidos a proveedores, las devoluciones, etc. Al hacerlo encuentran patrones, tendencias y anomalías que usan para calcular las previsiones.

Es importante mencionar que la calidad y la cantidad de los datos impactan de manera directa el porcentaje de acierto de las previsiones. Si los datos tienen mala calidad se presentarán distorsiones en los resultados; y si son pocos, la previsión carecerá de precisión al no contar con suficiente información.

¿Qué puede aportar la IA a la estrategia de pricing?

Otro frente importante en la labor del retailer es definir el precio de cada uno de los productos que vende. ¿Qué precio debería fijar? ¿Cada cuánto debería actualizar los precios? ¿Cuál debería ser el margen de beneficio? Las soluciones potenciadas por IA pueden dar luz para responder a estas preguntas por medio del análisis de datos y de las previsiones. Mejorando así la posibilidad de hacer y ejecutar una estrategia de pricing éxitos

¿Puede la IA mejorar los procesos internos?

Sí, la IA puede ayudar a encontrar eficiencias en diferentes procesos. Un ejemplo de ello es que puede hacer que la gestión del almacén sea más eficiente al identificar los productos de acuerdo con su nivel de rotación y así definir la ubicación ideal para hacer la menor cantidad de movimientos posibles.

Por otro lado, puede facilitar la automatización de la revisión de las facturas de los proveedores para garantizar que no contengan errores. De esta manera, se pueda ayudar a los trabajadores humanos de esta labor mecánica y permitirles que se ocupen de otras labores.

Otro proceso que puede verse beneficiado por la IA es el servicio al cliente. Con interfaces como la de un chatbot, se puede facilitar la interacción de los clientes con el retrail. Esto va más allá de un chatbot tradicional, ya que uno potenciado por IA aprende de las interacciones que ha tenido con ese cliente y es capaz de ofrecer un nivel de atención personalizado. Al recordar interacciones pasadas, puede ahorrar tiempo y ofrecer una respuesta más adecuada a lo que el cliente está preguntando.

Tocando el tema de la personalización, la IA es capaz de darle al retail la capacidad de ofrecer una experiencia personalizada a sus clientes. Esto es posible gracias al análisis de los patrones de comportamiento de los clientes. Es así como puede crear ofertas personalizadas en el momento con mayor probabilidad de compra. Lo que redunda en una mayor tasa de retención de los clientes y un mayor tiquet medio.

Podemos concluir entonces que la IA tiene la capacidad de transformar el retail gracias a su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, automatizar procesos y detectar eficiencias. Esto mejora la capacidad de ofrecer una propuesta cada vez más relevante para el cliente en términos de oportunidad y personalización. Además de mejorar sus procesos internos para contribuir a la competitividad.

Si deseas conocer cómo implementar estos y otros beneficios de la IA en tu retail, necesitas un aliado como RCM Software. Contáctanos, será un gusto convertirnos en tu aliado para que aproveches al máximo los beneficios de la IA en tu retail.

3 ineficiencias que afectan a tu Business Intelligence y cómo superarlas

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El uso del business intelligence se ha convertido en un factor clave para la mejora de la productividad y la competitividad de la empresa. Una de sus principales ventajas es que facilita la toma de decisiones empresariales al disponer la información de manera visual y clara. Esto facilita la detección de oportunidades, necesidades, tendencias y problemas.

A pesar de que los beneficios mencionados son ampliamente conocidos, muchas empresas no aprovechan todo el potencial del business intelligence. Esto da como resultado que la solución elegida funcione de manera ineficiente y termine siendo subutilizada. Un escenario en el que el valor del BI puede ponerse en cuestión al no aportar los beneficios esperados con la inversión realizada.

¿Sabrías identificar las ineficiencias que afectan tu Business Intelligence?

La capacidad de responder a la pregunta anterior redunda en la capacidad de poder aprovechar los beneficios del business intelligence. Por eso te presentamos 3 puntos que te ayudará a identificar de manera oportuna las ineficiencias que afectan a tu business intelligence y corregirlas.

  1. Acumulación inoficiosa de datos

El volumen de datos que generan las personas y las empresas va en un aumento, por eso es muy probable que las empresas acumulen los datos sin una estrategia clara. Esto impacta los costes ya que tener los datos almacenados y disponibles genera costes que difícilmente son atribuibles a un proceso dentro de la empresa. En otras palabras, se acumulan datos que no generan ningún beneficio a la empresa, pero sí gastos.

En un escenario similar los datos almacenados sí son útiles, pero no están correctamente organizados por lo que encontrar información cuando se necesita se convierte en todo un reto. Esto impacta directamente la competitividad de la empresa porque hace que sus tiempos de respuesta sean ineficientes.

Para resolver este frente es importante contar con una estrategia de datos actualizada y que responda a las necesidades de la empresa y sus grupos de interés. Como resultado serán almacenados únicamente los datos que respondan a algún interés o necesidad de la empresa. Igualmente, estarán correctamente jerarquizados para que las estrategias de almacenamiento y disponibilidad sean las más costo-eficientes.

Como consecuencia directa será mucho más fácil encontrar los datos que necesitas de manera oportuna y eliminarás los gastos ineficientes de tu gestión de datos empresariales.

2. Falta de integración entre sistemas

Existe un paralelo interesante entre la acumulación de datos que mencionamos antes y la acumulación de herramientas y plataformas en las empresas. Esta similitud se da porque ambas acumulaciones ocurren por la falta de una visión estratégica que sirva como guía a las decisiones que se toman.

En el caso del software, el ecosistema digital empresarial va creciendo sin un norte claro, por lo que es común que no existan todas las integraciones necesarias para que la información fluya eficientemente. Uno de los principales síntomas es la duplicación de esfuerzos, ya que se tienen que hacer tareas redundantes de recopilación, limpieza y validación de datos. Como resultado se aumentan los tiempos de procesamiento de los datos y aumenta la probabilidad de que los datos contengan errores. Esto impacta directamente en la capacidad del BI de mostrar información de completa y de calidad que facilite la toma de decisiones basadas en datos.

Al igual que en el punto anterior, es importante contar con una estrategia que tenga una visión completa de los datos con los que trabaja la organización, como fluyen los datos, etc. Como acciones a realizar es posible que establezcas procesos con ETL y elijas herramientas de BI que cuenten con las integraciones necesarias.

A nivel más global, podemos decir que debes procurar una gestión centralizada de los datos y una infraestructura tecnológica que permita la interoperabilidad entre sistemas, es decir, que tenga la capacidad de intercambiar datos de forma segura y automática, independientemente de los límites geográficos u organizativos.  

3. Falta de formación

Como en cualquier cambio organizacional, la toma decisiones basadas en datos requiere la implicación de las personas. Es completamente ineficiente adquirir la tecnología más avanzada en temas de gestión de datos y business intelligence si el equipo de trabajo continúa usando hojas de cálculo porque es la opción con la que se sienten más cómodos.  

Para combatir esta ineficiencia, es importante formar de manera continuada a todos los niveles de responsabilidad para que la información fluya correctamente. Esto va desde la persona que ingresa los datos de los clientes al sistema hasta el alto ejecutivo que toma decisiones basadas en los datos de la empresa. Incorporar la cultura de los datos en el ADN de la organización va a redundar en el aprovechamiento de las herramientas y soluciones que la empresa adquiera.

Como conclusión, podemos resaltar el gran impacto que tiene en las empresas resolver los tres puntos mencionados de manera continua. Si bien es importante contar con una estrategia inicial que abarque la gestión integral de los datos, es importante que la estrategia se revise para que se mantenga vigente y oportuna.

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