La inteligencia de negocios y el gobierno de datos, aliados para el crecimiento empresarial

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Crecimiento empresarial

El crecimiento empresarial es una meta que todas las empresas se trazan desde su fundación. Sin embargo, no todas crecen a la misma velocidad ni usando las mismas estrategias. Al respecto, podemos decir que los expertos en crecimiento empresarial han formulado diferentes paradigmas a lo largo del tiempo, por ejemplo, la producción en serie y la especialización de las cadenas de producción. Cada uno de ellos ha hecho su aporte a la evolución del crecimiento empresarial. Y es así que llegamos a la actualidad, en la que el gobierno de datos y el business intelligence se consolidan como pilares para conseguir un crecimiento sostenido en cualquier tipo de empresa.  

¿A qué deben su importancia el business intelligence y el gobierno de datos?  

Uno de los aspectos más importantes es que ayudan a responder de manera objetiva a las preguntas de negocio que resultan clave para tomar mejores decisiones. Por su parte, el gobierno de datos constituye todos aquellos esfuerzos, políticas y demás acciones que ayuden a administrar de manera homogénea los datos del ecosistema digital de las empresas. Una de sus principales ventajas es que garantiza la accesibilidad, disponibilidad y calidad de los datos. Por lo que es mucho más fácil tener una visión completa de lo que está pasando en la empresa, evitando que se tomen decisiones a ciegas o con información parcializada.  

Con el compromiso de todos los empleados de la empresa, una cultura organizacional madura, y la tecnología correcta, el gobierno de datos mejora tremendamente la competitividad de las empresas. Sobre todo, permitiéndoles tener menores tiempos de respuesta en todos los procesos en los que los datos son indispensables.  

Las soluciones de business intelligence por su parte, vienen a darle un valor agregado a los datos que previamente la empresa ha trabajado para tener accesibles, disponibles y con la más alta calidad.  Este valor consiste en aportar puntos de vista que permitan a los tomadores de decisiones enriquecer sus criterios a la hora de tomarlas. Son especialmente útiles cuando los volúmenes de datos fácilmente superan la capacidad humana de discernir lo importante y se hace difícil tomar una decisión. Las representaciones de la información ofrecen variados puntos de vista, si quieres conocer el uso recomendado para cada representación, descarga nuestra guía: vocabulario visual. Observar el mismo set de datos con diferentes representaciones puede ayudar a detectar patrones, tendencias o cambios que de otra manera pasarían desapercibidos. Teniendo esto en cuenta, los expertos en datos saben elegir adecuadamente la representación que ayudará a tener la visión adecuada del problema o aspecto a revisar.  

Para resumir, podemos decir que las capacidades de organizar la información que ofrece el gobierno de datos y los puntos de vista reveladores que brinda el business intelligence, constituyen una dualidad que potencia la capacidad de tomar las decisiones de negocio que marquen el camino del crecimiento de la empresa. Esta mejora hace que las decisiones se puedan tomar hasta 5 veces más rápido.  

¿Y cómo se consolida este crecimiento? 

La dualidad que mencionamos dota a las empresas con la capacidad de ver oportunidades de mejora tanto en el interior como en el exterior. Por ejemplo, puede mejorar sus tiempos de producción en planta, al analizar la información recolectada de las máquinas y ejecutar mejoras como pasar del mantenimiento correctivo al preventivo. Igualmente es útil para analizar otros procesos dentro de la organización como los relacionados con recursos humanos.   

En cuanto al exterior, puede mejorar significativamente la relación con los clientes al dar una visión integral de sus comportamientos de compra y prever el riesgo de abandono. Este último es vital para llevar a cabo acciones de retención enfocadas en los segmentos correctos y con una propuesta de valor ganadora. Algo que constituye un frente de acción muy importante ya que en general es más caro adquirir un nuevo cliente que mantenerlo.  

En un contexto en el que cada vez más empresas avanzan en su camino hacia la transformación digital, contar con esta dualidad pasa de ser opcional a convertirse en el camino a seguir. Por lo que aquellos que no actualicen sus modelos de toma de decisiones con la ayuda del gobierno de datos y el business intelligence, estarán en una desventaja frente aquellos competidores que sí lo hagan.  

Conoce BI4Web, nuestra solución de Business Intelligence que potenciará la toma de decisiones en tu empresa con el catálogo de representaciones nativas más grande del mercado. Si quieres conocer más sobre cómo puede ayudar a tu empresa a crecer, contáctanos.

BI4Web V. 22, velocidad y creatividad potenciando el valor de tus datos

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BI4Web V22

Los usuarios de la nueva versión de BI4Web experimentarán una verdadera revolución. La actualización que ha desarrollado RCM Software será un parteaguas en la evolución del BI. Los usuarios contarán con funcionalidades y más beneficios que contribuirán a la eficiencia en sus labores diarias. Igualmente, entrega un abanico infinito de posibilidades que enriquece la experiencia de la representación gráfica de datos.

BI4Web V.22 potencia la libertad para construir soluciones creativas que aportan a cubrir de una manera más eficiente las crecientes necesidades de business intelligence en las empresas. A continuación encontrarás un resumen de los principales beneficios de la nueva versión.

Vive la velocidad sin límites

• Hasta 200% más velocidad en la recogida de datos.
• Busca, filtra, selecciona y accede a los datos sin esperas.
• Gestiona de manera autónoma la visualización de datos.
• Accede a los datos sin procesos de consolidación intermedios.

Visualiza, personaliza y comparte

• Centraliza en una sola herramienta de BI toda la información de tu ecosistema digital con una compatibilidad del 100%
• Personaliza y guarda tus dashboards.
• Comparte de manera segura tus dashboards y permite que tus compañeros interactúen con la información.

Vive una experiencia renovada

• Disfruta de un BI en un entorno renovado, fresco y moderno.
• Elige más fácilmente la representación gráfica que necesitas.
• Analiza fácilmente gracias a la navegación jerárquica.

Usa funcionalidades superiores

• Edita las representaciones gráficas en vivo.
• Accede a la biblioteca de representaciones gráficas de BI nativas más grande del mercado.
• Crea tooltips con todo lo que necesites, desde recursos multimedia hasta funcionalidades basadas en JavaScript.

Mejora tu rendimiento

• Utiliza un mismo dashboard para representar información de diferentes empresas, en diferentes idiomas y para diferentes usuarios.
• Resuelve más rápido tus dudas con la ayuda integrada en los diseñadores gráficos.
• Conecta con la mayoría de orígenes de datos existentes.

Gestiona de manera inteligente

• Enlaza los usuarios directamente a tu servidor de Active Directory o LDAP.
• Crea políticas de acceso para usuarios o grupos de usuarios.
• Otorga permisos de personalización por usuario.

Conoce de primera mano todas estas ventajas en nuestro webinar: BI4Web V.22, la revolución del BI

¿Cómo elegir una herramienta de Business Intelligence?

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como elegir una herramienta de business intelligence

Elegir una herramienta de business intelligence es una parte fundamental en la creación y mantenimiento de una cultura de datos en las empresas. Es por eso que en este artículo te compartimos los puntos claves a tener en cuenta para que no te ahogues en el mar de opciones que puedes encontrar en el mercado actual.

  1. Crea una estrategia de administración de datos

Una herramienta de clase mundial sin una estrategia de data management adecuada, derivará en un desaprovechamiento de sus capacidades y en el sinsabor de haber hecho una inversión importante que no cumplió con las expectativas. Es por eso que este es un paso que no debe tomarse a la ligera.

¿Y en qué ayuda tener clara la estrategia? El principal motivo es que te ayudará a tener tus necesidades de data management bien identificadas, por lo que te resultará más fácil saber qué  herramientas las cubren mejor. De otra manera, sería como ir a hacer la compra sin escribir la lista.

Otro punto importante en este aspecto es tener visión de futuro, es decir que exista una hoja de ruta con las previsiones de evolución de las necesidades planteadas. Así lograrás hacer una elección que no se queda corta con el paso del tiempo.

2. Evalúa las herramientas que hay en el mercado

Una vez cubierto el paso número 1, te recomendamos hacer una evaluación de las necesidades que debes cubrir y cuál herramienta logra cubrirlas de manera más eficiente. Para hacerlo te sugerimos jerarquizar las necesidades funcionales y tener en cuenta los siguientes aspectos. Esto te facilitará la construcción de un criterio bien estructurado para tomar la decisión final y elegir la herramienta de business intelligence que más se ajuste a tus necesidades.

Orígenes de datos

Los datos son la materia prima para que el BI funcione correctamente, es por eso que una herramienta que brinde mayor flexibilidad a la hora de conectarse a un mayor número de orígenes de datos, siempre va a ganar puntos. Ten en cuenta tanto los orígenes de datos actuales como las que se agregarán al ecosistema digital.

Consulta en tiempo real

La capacidad de acceder a la información en tiempo real hace toda la diferencia cuando las decisiones no pueden ser tomadas con información histórica. Por ejemplo, cuando se debe monitorear en tiempo real, las ventas del día o la cantidad de paros de las máquinas en una planta de producción.

Compatibilidad con el perfil de usuario

Evalúa el tipo de usuarios que usarán la herramienta, teniendo en cuenta aspectos como el nivel de experiencia que tienen, el tipo de consumo de datos y los dispositivos que usarían para hacer dicho consumo. Esta revisión es útil para filtrar aquellas herramientas que no tienen un nivel de complejidad que se corresponda con la madurez de los usuarios en cultura de datos. De esta manera podrás elegir una herramienta de business intelligence que sea bien recibida por los usuarios. 

Opciones de representación

Un amplio catálogo de representaciones gráficas ofrece a los usuarios, mayores posibilidades de hacer descubrimientos en los datos. Una herramienta de business intelligence con un buen catálogo gráfico, ayudará a los usuarios sin importar el tipo de datos con los que estén trabajando.

El beneficio radica en que cada tipo de representación gráfica proporciona un punto de vista diferenciador que aporta a la visión global de los datos.

Opciones de acceso para los usuarios

Las herramientas de BI actuales suelen ofrecen acceso por medio de navegadores web o por medio de aplicaciones específicas para móvil u ordenador.

En general, el acceso por medio de un navegador web presenta ventajas como la de poder acceder a la información desde una mayor variedad de dispositivos. Por ejemplo, desde una PDA o smarthpone para ver datos tiempo real en casos en los que llevar el ordenador no sea una opción.

En el caso de las herramientas que únicamente ofrecen acceso por medio de apps, limitan el acceso a la información como hemos mencionado anteriormente. Por eso contar con acceso desde la web es un escenario preferible.

Seguridad

No todos los datos deben ser visualizados por todos los miembros de la organización. Es por eso que asignar la capacidad de visualizar datos en función del rol de cada usuario, es un aspecto fundamental. Evaluar las funcionalidades y garantías que entreguen las herramientas en este aspecto también es relevante para su adecuado funcionamiento.

Algunas herramientas incluso dejan toda la carga de la privacidad a enlaces largos y complejos, pero que en caso de ser identificadas podrían suponer un error de seguridad y una filtración de la información al público general. Por lo que es preferible elegir las que protegen con un usuario y contraseña la información tratada en el BI y permiten su visualización solo a usuarios autorizados.

Escalabilidad

Teniendo en cuenta que la tendencia e intención de los negocios es crecer, es muy importante que la herramienta seleccionada cuente con todo lo necesario para adaptarse a las necesidades que se van generando en la empresa a medida que va creciendo. Una herramienta que carezca de esta característica se quedará corta con el paso del tiempo y podrá implicar que sea necesario mudar toda la operación del business intelligence a una nueva herramienta.

Este aspecto es mayoritariamente funcional, pero tiene una arista a la que se le debe prestar atención desde el principio y es el coste que supone crecer la herramienta en términos de capacidad, funcionalidades y cantidad de usuarios. Esto se ve reflejado en el modelo de licenciamiento por lo que tenerlo claro, te puede ayudar a saber si tendrás la capacidad económica para hacer frente a dichos costes.

Licenciamiento

Dando continuidad al punto anterior, es preferible que el modelo de licenciamiento cuente con estas dos características fundamentales:

  • Transparencia: Es decir, que no tenga costes ocultos que planteen costes bajos que no garantizan las funcionalidades mínimas que las empresas necesitan.

  • Adaptabilidad: ¿cuenta con los escalados necesarios para crecer con tu empresa? ¿O te obliga a dar saltos en número de usuarios o costes que no se ajustan a tus necesidades? ¿Ofrece opciones on-premise y en cloud? ¿Ofrece la opción de adquirirse a perpetuidad? Respondiendo a estas preguntas, podrás perfilar mejor la adaptabilidad.

3. Realiza una evaluación periódica

Si ya cuentas con una herramienta de BI en tu empresa, define un tiempo para evaluarla con los puntos anteriores y así sabrás si es momento de revisar nuevamente en el mercado. Una opción que cuenta con gran flexibilidad para cubrir las necesidades de business intelligence de cualquier tipo de empresa u organización, es BI4Web. Infórmate y descubre por qué puede ser tu próxima mejor decisión en business intelligence.

¿Qué es Business Intelligence?

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Que es business intelligence

El business intelligence  es un proceso impulsado por tecnología que ayuda a las empresas a mejorar la manera en la que las organizaciones toman decisiones. Este proceso permite a las empresas encontrar respuestas a preguntas de negocio en los datos generados en su propio ecosistema digital. Esto contribuye a que las decisiones estén fundamentadas en datos y no en elementos más subjetivos como la experiencia personal de los tomadores de decisiones.

Mantener en mente que es un proceso y que requiere una estrategia es muy importante para obtener los resultados esperados. Pero, ¿en qué consiste este proceso? ¿Qué partes intervienen y cuántas etapas tiene? El proceso completo va desde el mapeo de todas las fuentes de datos y el respectivo tratamiento que debe tener cada una, hasta el consumo final de datos de los tomadores de decisiones. Se puede dividir en las siguientes etapas:

Recolección de los datos: Consiste en los siguientes puntos:

  • Identificar las fuentes de datos, tanto internas como externas, que van a funcionar como proveedoras de datos para el proceso de business intelligence.
  • La definición de las reglas sobre la frecuencia con la que se consultarán dichas fuentes y en qué repositorio se almacenarán los datos recolectados.
  • La definición de si se trabajará con datos históricos o en tiempo real, ya que el BI puede trabajar con ambos o solo con uno.  

Preparación de los datos: Una vez los datos son recolectados, deben prepararse para que tengan la calidad y la disponibilidad necesaria para que el proceso no se vea entorpecido. Esto incluye la integración, la consolidación y la limpieza de los datos.

Creación de consultas (queries): En esta etapa se definen las preguntas de negocio que se responderán con los datos recolectados y preparados.

Creación de cuadros de mando y reportes: En este punto se deben seleccionar las representaciones gráficas que contribuyan a transmitir de manera más efectiva los descubrimientos que se encuentran en los datos. Para saber qué debes tener en cuenta  en el momento de crear un dashboard, te invitamos a leer: Tips para crear un dashboard exitoso.

En este apartado también se debe determinar qué información estará disponible para qué usuarios dentro y fuera de la organización. Por ello, es conveniente tener en mente los roles que habrá y las necesidades de consumo de datos de cada uno de ellos.

¿Qué tipos de análisis se pueden hacer con un BI?

Primordialmente, se pueden hacer tres tipos de análisis.

  1. Análisis descriptivo, que ayuda a responder a preguntas como: ¿por qué ocurrió un hecho y qué será lo siguiente en ocurrir? Este tipo de análisis cuenta con la posibilidad de observar los datos en diferentes niveles de detalle para encontrar la causalidad de los hechos.
  2. Análisis predictivo, que crea modelos de escenarios futuros y los resultados que podríamos esperar de ellos. Bastante útil para tomar decisiones que afectarán el cumplimiento de las metas de la empresa, por ejemplo, el impacto en las ventas de una nueva línea de productos o una nueva unidad de negocio.
  3. Análisis prescriptivo: Recomienda acciones de negocio basadas en datos para que los tomadores de decisiones alcancen las metas que se han propuesto.

El Business Intelligence es para todos

Si bien las herramientas de BI estuvieron orientadas en sus inicios de manera exclusiva a los altos ejecutivos, han experimentado una evolución que se ha dado de la mano de nuevos conceptos, tecnologías y herramientas. Esto ha contribuido a que cada vez más personas en las empresas usen el BI para tomar decisiones operativas y de planeación estratégica.

Es por eso que, una vez esté listo todo lo del punto anterior, los usuarios podrán acceder a la información para tomar decisiones más acertadas, sin importar si se trata de elegir el momento adecuado para lanzar un producto o cuándo contactar al cliente que tiene mayor probabilidad de realizar una compra.

El BI sigue evolucionando, permitiendo que cada vez más usuarios hagan parte de la cultura de los datos en su lugar de trabajo. Esto resulta en una toma decisiones mucho más acertada que materializa mejores resultados, mayores eficiencias y descubre oportunidades a tiempo para llevarle la delantera a los competidores.

¿Qué beneficios tiene el business intelligence moderno?

Además de mejorar los procesos de toma de decisiones en todos los niveles de la empresa, ofrece las siguientes ventajas:

  1. Ayuda a visibilizar las causas de los resultados obtenidos, en especial cuando el volumen de los datos dificulta o hace imposible que un ser humano pueda identificar dichas causalidades.
  2. Incrementa la eficiencia organizacional: Brinda un acceso integral a los líderesa la información de su área de trabajo y de la organización en general, esto les permite identificar áreas de oportunidad.
  3. Permite ahorrar tiempo en la consulta de datos. Al consultar todo el ecosistema de una vez, no hace falta ir por cada origen de datos para tener un panorama completo de lo que ocurre en la organización.
  4. Acceder a información relevante en tiempo real. Algo muy útil para tomar decisiones que requieren  de manera exclusiva la perspectiva actual de los datos y no la histórica.
  5. Consumo más rápido de la información. Las opciones de representación gráfica permiten que el consumo de información sea más rápido, ya que permiten sintetizar muy bien la información en poco espacio y destacan lo realmente importante.

Si quieres llevar todos los beneficios del business intelligence a tu empresa, te invitamos a conocer BI4Web, la herramienta 100% web que te permite acceder a todos los beneficios del BI desde cualquier lugar, dispositivo y momento. Conoce más sobre ella y empieza tu camino hacia el mundo de las decisiones basadas en datos. Si quieres saber qué tener en cuenta a la hora de elegir una herramienta de business intelligence, te invitamos a leer: ¿cómo elegir una herramienta de business intelligence?

Principales barreras para el uso del Business Intelligence

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Barreras para usar business intelligence en tu empresa

El Business intelligence o también conocido como inteligencia empresarial, es un concepto cada vez más conocido. Desde su introducción en el mundo empresarial en 1989 por parte de Howard Dresner, ha ganado aceptación y más empresas apuestan por su implementación como parte de su camino a la transformación digital. Sin embargo, todavía existen barreras que retrasan su uso o la limitan a áreas específicas en las empresas.

La identificación de estas barreras es muy importante ya que constituye el primer paso para superarlas. A continuación te mostramos las principales barreras para el uso del business intelligence con las respectivas recomendaciones para superarlas. Estas van desde seleccionar la herramienta o solución adecuada hasta contar un ecosistema de datos preparado para los retos de la inteligencia empresarial.

Barrera 1. Falta de entrenamiento adecuado

Si la empresa no proporciona un entrenamiento enfocado en las necesidades específicas de sus colaboradores, la curva de aprendizaje tenderá a ser tan larga que los colaboradores terminarán por usar opciones que consideren más fáciles como consultar un archivo en Excel.

Este aspecto suele ser como una bola de nieve, ya que cuanto más tiempo pasan los usuarios sin saber usar adecuadamente las herramientas de BI, crece su resistencia a utilizarlas en sus tareas diarias y por lo tanto ralentiza o acaba por completo el uso del BI.

Un camino recomendable para mejorar la calidad del entrenamiento, es enfocarlo en la resolución de las tareas más importantes de los usuarios y prestar atención a su nivel de preparación previa. De esta manera, la sensación de logros conseguidos ayudará a mantener la motivación en niveles adecuados para que los empleados terminen la formación y desarrollen sus actividades diarias usando BI.

Barrera 2: Datos no disponibles o con una calidad muy pobre

Teniendo en cuenta que los datos son la materia prima del business intelligence, contar con datos en los que se pueda confiar resulta crucial. Algunas aproximaciones equivocadas ante un escenario de datos de calidad pobre es que al adquirir una solución de business intelligence, el problema se resolverá solo. Pero, no hay nada más lejos de la realidad.

Para ayudar a derribar esta barrera es importante entender que la implementación de una solución de business intelligence debe incluir el reconocimiento de las bases, fuentes y flujos de datos que tiene la empresa y la identificación problemas derivados de una escaza o nula gobernanza de datos.

Una vez identificados problemas como pueden ser: la existencia de silos de datos, la falta de centralización, los errores en la entrada de datos o la falta de certificación de informes, por mencionar algunos; se debe elaborar un plan de trabajo que conduzca a una gobernanza de datos exitosa que garantice la disponibilidad de datos con una calidad óptima. Por último, es importante entender que este es un proceso de mejora continua que requiere el compromiso constante de todas las personas que intervienen en todo el ciclo de los datos.

Barrera 3: Dificultad de uso de la solución o herramienta de BI

En este punto es importante elegir una herramienta que se encuentre al nivel de necesidades de los empleados que la van a utilizar. En el mercado existen soluciones con conceptos y abordajes distintos que pueden adaptarse mejor o peor a la realidad de cada empresa. Es por eso que encontrar el match perfecto entre el abordaje que hace la solución y la concepción que tenga la organización sobre los datos y su ciclo, hace toda la diferencia.

Un ejemplo claro de incompatibilidad se da cuando la herramienta es muy inflexible y limita la manera en la que los usuarios pueden acceder a la información que necesitan. En el otro extremo se encuentran las herramientas de autoservicio con exceso de funcionalidades que abruman en un mar de opciones a los usuarios y estos terminan por abandonarlas.

Como medida complementaria, el acompañamiento pertinente y oportuno desde el entrenamiento hasta el soporte, también hace su aporte para superar la dificultad de uso que puedan experimentar algunos miembros del equipo, sobre todo cuando son novatos en el uso de la herramienta.

Otra dificultad que va más allá de la selección de la solución o herramienta, radica en el diseño de modelos de datos muy pobres, que no responden a las necesidades de los usuarios y resultan limitantes. Sucede lo mismo con el diseño de dashboards con demasiados parámetros o parámetros equivocados.

Otro problema que aumenta la dificultad de uso, es la baja velocidad de respuesta a la hora de hacer consultas. Para hacer frente a este punto es importante que se garantice una infraestructura que proporcione una velocidad de consulta en niveles óptimos.

Barrera 4: Cultura de datos incipiente o inmadura

La cultura organizacional es muy importante para que los cambios en las organizaciones ganen tracción y trabajar con business intelligence no es la excepción. Es por eso que es necesario un abordaje que involucre a todos los colaboradores de la empresa.

Cada colaborador de tener claro su rol y cumplirlo. En el caso de los altos ejecutivos, es importante que asuman un rol de liderazgo que se base en el ejemplo. Esto quiere decir que deben ser los primeros en usar el BI y fomentar su uso en el equipo de trabajo. De no asumir este rol, el camino hacia una cultura de datos madura es prácticamente imposible y de nada habrá servido la adquisición de una solución de Business Intelligence.

En cuanto a las personas que se encuentran en los mandos medios, es importante que usen el BI en proyectos que puedan entregar victorias tempranas para fomentar que sus equipos de trabajo usen el BI. Este trabajo conjunto mejorará los niveles de uso y ayudará a superar las principales barreras para el uso del Business Intelligence.

Como mencionamos al principio, la identificación de estas barreras resulta vital para solucionar aquellas situaciones que detienen el uso del BI en tu empresa. En ese orden de ideas, la selección de herramientas del nivel de BI4Web, constituye un paso muy importante para contar con las bases necesarias para superar las barreras mencionadas.

Con BI4Web podrás contar con la flexibilidad que los usuarios necesitan sin sacrificar la gobernabilidad de datos, ya que los usuarios pueden consultar documentos de análisis de acuerdo a los permisos asignados y navegar en ellos al nivel de detalle que necesiten. Otro aporte destacable al uso es que la curva de aprendizaje es corta, por lo que no necesitará invertir tantos recursos para que su grupo de colaboradores aprenda a usar el BI.

Tips para el diseño de un dashboard

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TIps para diseñar un dashboard

Un dashboard bien diseñado es un activo muy importante a la hora de tomar decisiones, es por eso que te traemos estos tips para que el diseño de tu próximo dashboard sea un éxito.

Con estos consejos conseguirás que los lectores se centren en lo realmente importante y no en elementos distractores.

Antes de comenzar, te compartimos esta lista de conceptos que estaremos utilizando a lo largo de este artículo.

  • Dashboard o cuadro de mandos: Es un conjunto de representaciones que ayuda a monitorizar y analizar de forma visual uno o varios conceptos
  • Usuario: Es la persona que va a utilizar la información y va a responder preguntas con el dashboard que se ha creado.
  • Representación gráfica: Es la representación de datos por medio de recursos visuales, algunos ejemplos son: el grafico de barras, el gauge de estado, el treemap, etc.
  • Representación jerárquica: es un subconjunto de las representaciones gráficas, en el cual los datos están organizados en una estructura de árbol o usa relaciones de padre/hijo.
  • Contexto: Entorno físico o situación de la que depende el sentido de lo que se está hablando.

Ya con los conceptos claros, te compartimos la lista de tips que te ayudará a mejorar tus cuadros de mando.

Usa los mismos colores para representar las mismas cosas

Para facilitar al usuario la visualización y el entendimiento del contexto, es recomendable que asignes y uses un color determinado para cada concepto. De esta forma, el usuario no tendrá que ver en cada momento la leyenda de todas las representaciones gráficas, sino que de un vistazo sabrá de qué concepto estás hablando.

A la hora de hacer la asignación de los colores a los conceptos, ten en cuenta que algunos colores ya cuentan una connotación y podrían distorsionar la percepción de los lectores. Tal es el caso del rojo, el amarillo y el verde, que normalmente representan una calificación de malo, regular y bueno.

Un ejemplo de esto sería la utilización del color rojo en todo un gráfico de ventas, ya que la primera impresión sería que la información representa una situación negativa, aunque no sea el caso.

No olvides las líneas limpias

Da a la información el espacio que necesita, no la ubiques toda en un mismo lugar ni uses efectos 3D, propios de la estética de los años 90 y con un gran poder de distracción. Como mencionamos al principio de este artículo, un dashboard bien logrado es fácil de consultar y no requiere que el usuario tenga que hacer el esfuerzo de diferenciar elementos porque se encuentran muy juntos o superpuestos.

Este es un ejemplo de cómo se ve un gráfico en el que no se ha dado el espacio necesario. En este caso es imposible visualizar los datos que se encuentran entre el 60% y el 100% del eje X. La superposición de elementos hace que este gráfico sea inútil para visualizar todos los datos.

¿Qué soluciones se pueden plantear? Una opción sería cambiar la escala del eje horizontal de lineal a exponencial, otra opción sería filtrar la información por continente o finalmente evaluar qué tan relevante es el área de los círculos y reemplazar el gráfico por uno de dispersión.

No uses representaciones gráficas en 3D

Hay muy pocos casos en los que una representación 3D es efectiva y uno de los mayores problemas es que puede esconder información por solapamiento, recuerda que estamos presentando información en una pantalla o en papel y que es un plano 2D.

En este gráfico podemos observar cuando se presenta ocultamiento de información. Es tal el solapamiento que resulta imposible responder a la pregunta, ¿cuántas personas ven televisión más de 4 horas al día?

Para ello necesitaríamos ver la cantidad representada en el color verde del texto ¿Cuántas horas al día ves? Pero esto no es posible ya que los demás conceptos lo han tapado por completo.

Es posible que pienses que la solución sería agregar una opción para rotar el gráfico, pero es importante recordar el consejo anterior y mantener la atención del usuario en la información y no en realizar esfuerzos innecesarios y distractores.

Ten en cuenta que los gráficos de barras tienen que empezar en 0 en el eje del valor

Recuerda que nuestra compresión es muy visual, sobre todo porque aproximadamente el 50% de nuestro cerebro está destinado a procesar la información visual, haciendo que recordemos más fácilmente características físicas como la diferencia de tamaño de dos objetos que los valores exactos que representan cada uno. Es por eso que si las barras de un gráfico no empiezan en 0, se agrega mayor dificultad al lector al provocar que se pierda la proporción y cueste evaluar adecuadamente la información de la gráfica.

En este ejemplo, podemos observar como el usar 200 como punto de partida del eje horizontal, genera una distorsión visual en la que pareciera que el 12 de octubre se presentaron el doble de clics y visitas que el 17 de septiembre. En el caso de la misma gráfica, partiendo de 0 se puede apreciar que la diferencia en ambas métricas es de aproximadamente 30 unidades.

A la hora de realizar representaciones jerárquicas como el treemap, el bubblemap o el sankey, por mencionar algunos, ten en cuenta que no es recomendable presentar todos los elementos de la jerarquía en la primera visual debido a que resulta difícil diferenciar los elementos entre sí, como lo vemos en este treemap. Esto trae como resultado que solo lectores con ojos muy entrenados puedan acceder a la información y los demás lo desestimen por no aportarles un valor claro a la hora de responder a sus preguntas.

Recuerda que el dibujo va antes que el número

Como hemos mencionado antes, es más fácil recordar objetos que números exactos, sobre todo si tienen muchos dígitos. Es por eso que decir de memoria el número de la tarjeta de crédito, resulta mucho más difícil que recordar otras características como el color de la tarjeta, su forma o si los números están impresos o marcados. Continuando con más ejemplos, podemos afirmar que es más fácil recodar el color y la forma de un coche que su número de matrícula.

¿A qué se debe esto? Como lo comentamos anteriormente, el cerebro privilegia la información visual como los tamaños, las formas, las distancias y los colores. Esta es una característica que se desarrolló con la evolución, ya que era más relevante recordar las características físicas de los depredadores que recodar si una persona nos debía 30 granos de trigo. Igualmente, era importante diferenciar si las frutas eran venenosas o no, por lo que recordar los colores también se convirtió en un elemento de supervivencia, especialmente para diferenciar las frutas venenosas de aquellas con formas y colores muy similares que no lo eran.

Como conclusión recordemos que sin importar la gráfica que seleccionemos, debemos dar el lugar que le corresponde a los recursos visuales, incluido el espacio, para que la información sea percibida por el lector con la mayor facilidad posible. Esto se puede aplicar incluso cuando encontramos casos en los que el usuario no quiere trabajar con representaciones gráficas sino con listas. En el siguiente ejemplo, verás que los valores en los que se presentó una disminución están en rojo, acompañados de una flecha hacia abajo y los que tuvieron un aumento están en verde, acompañados de una flecha verde. De esta manera será más fácil que recuerden si en general hubo más aumentos o disminuciones, tal y como el ejemplo de la tarjeta de crédito, será más fácil recordar el color y la forma que el valor en sí.

Si te han gustado estos tips y quieres empezar a diseñar tu próximo dashboard, te invitamos a descargar nuestra Guía: Vocabulario visual, en ella encontrarás los consejos necesarios para encontrar la gráfica más adecuada para tu necesidad de representación de información.

¿La automatización y la digitalización son lo mismo?

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Ambas palabras se usan con frecuencia en los contextos corporativos para hacer alusión a una meta que se aspiran alcanzar en los planes de negocio y demás tareas que se encuentran ejecutando. Sin embargo, en ocasiones ambos conceptos se usan como sinónimos, produciendo falta de claridad a la hora de trazar la estrategia corporativa y sus correspondientes planes de acción. Esto puede llevar a esperar resultados de la automatización que esta no puede entregar por sí sola.

En ese sentido resulta importante conocer la diferencia entre ambos conceptos y saber en qué etapa de la transformación digital se encuentra la empresa, para llevar a cabo las acciones necesarias en el orden correspondiente. De esta manera, se podrán enfocar mejor los esfuerzos hacia la transformación digital y no se cantará victoria antes de tiempo.

¿Cuál es la diferencia entre automatización y digitalización desde el punto de vista de producción?

En su concepción más básica, la automatización consiste en programar un proceso repetitivo para que se lleve a cabo sin intervención humana, un ejemplo de ello serían los procesos de producción de muchas industrias. Una de las grandes ventajas es que el empleado puede prescindir de las tareas repetitivas que llevan a cabo dichas máquinas y encargarse de tareas de mayor valor como las estratégicas.

Sin embargo, el hecho de que existan procesos automatizados no quiere decir que la empresa se encuentre digitalizada, ya que es posible que un PLC o dispositivo similar, contenga la programación para que una máquina determinada opere de manera automática, pero de manera aislada y sin que se puedan hacer ajustes desde un entorno digital. Esto da como resultado la falta de centralización y oportunidad a la hora de llevar a cabo acciones o correcciones.

Por su parte, la digitalización permite llevar los procesos de las empresas, desde los puramente administrativos hasta los productivos, aportando la centralización y oportunidad de modificar el proceso, de la que carece la automatización si no se lleva a cabo en un entorno digitalizado.

Además, en una empresa con un proceso de digitalización implementado se pueden hacer modificaciones fácilmente a los parámetros de programación de las máquinas para adaptarse a nuevos requerimientos de producción que busquen la eficiencia, la mejora en la productividad, entre otros motivos.

¿Qué otras ventajas ofrece la digitalización?

Existen múltiples beneficios, aquí te contamos algunos de ellos:

1. Reducción de tiempos: Principalmente porque los procesos en soporte digital llegan a ser más flexibles y rápidos que aquellos que se hacen de manera analógica. Un ejemplo de ello sería la monitorización a distancia o la robotización de una planta de producción.

2. Equipos de trabajo más motivados: Al liberar a los empleados de las tareas repetitivas y mecánicas o reducir su participación en estas, pueden ocuparse de labores más analíticas y estratégicas que suponen una mayor motivación y sentido de logro.

3. Más eficiencia: Apalancada en la capacidad de asignar los recursos adecuados a las necesidades adecuadas en el momento adecuado. Esto gracias a las bondades de la inteligencia artificial como el aprendizaje automático o machine learning.

4. Mayor flexibilidad: Esto posibilita que las empresas se adapten a los cambios, por ejemplo pasar de vender solo en puntos físicos a vender también por internet.

Si al terminar de leer esta entrada, has evidenciado que tu empresa todavía no está digitalizada, contáctanos y empieza a disfrutar de los beneficios de la digitalización.

Kit Digital: Somos agentes digitalizadores

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Nos complace informar a nuestra comunidad de partners, clientes y futuros clientes, que ya pueden encontrarnos en el catálogo de agentes digitalizadores del Kit Digital.

¿Qué beneficios ofrece el Kit Digital?

El Kit Digital ofrece bonos de hasta 12.000 euros para soluciones de digitalización destinados a empresas pequeñas y medianas, y personas en situación de autoempleo. El valor del bono que corresponde a cada caso varía en función de la cantidad de empleados. De esta manera, pueden avanzar en su proceso de transformación digital en aspectos como gestión de procesos y analítica.

Desde el 15 de marzo de 2022, está abierta la convocatoria para empresas del segmento I, es decir las que cuentan con máximo 49 empleados y mínimo 10. Las convocatorias para los demás segmentos se abrirán más adelante.

¿Cómo acceder a los bonos del Kit Digital?

1. Regístrate o inicia sesión en la web de Acelera Pyme y haz el test de diagnóstico digital.

2. Consulta la información disponible sobre las categorías de soluciones digitales en las que nos encontramos: Gestión de procesos y BI y analítica. En la primera categoría puedes usar hasta 6.000 euros de tu bono y en la segunda hasta 4.000 euros.

3. Accede a la sección de trámites y solicítalo.

¿Cómo usar el bono del Kit Digital?

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Visítanos en el IoT Solutions World Congress

by Business

Nos complace invitarlos a visitarnos en el IoT Solutions World Congress. Una cita imperdible para estar al día en tendencias y avances de todo lo relacionado con el Internet de las cosas. Podrás encontrarnos en el stand de la Diputación de Barcelona en la Fira del 10 al 12 de mayo.

Los asistentes podrán disfrutar exhibidores referentes en el sector, speakers de primer nivel y diferentes actividades como los testbeds, plataformas de experimentación en los que se representan condiciones de la vida real en los que se pueden implementar soluciones basadas en nuevos servicios y tecnologías.

¿Qué podrás encontrar en nuestro estand?

Podrás tener información sobre nuestros productos.

Data Gate: Un data hub con inteligencia artificial, ideal para recoger información directamente de máquinas, PLC, entre otras fuentes de datos. Conoce más aquí

BI4Web: Nuestra herramienta de business intelligence que lleva la visualización de datos empresariales a otro nivel, con conexión en tiempo real y un catálogo de representaciones de datos muy amplio. Conoce más aquí

Entrada blog vocabulario visual

¿Cómo elegir la gráfica adecuada?

by Business

Elegir la gráfica apropiada es un paso clave a la hora de representar adecuadamente la información. Es por eso que te presentamos una serie de recomendaciones que te ayudarán a seleccionar la gráfica que mejor se ajuste a las necesidades de cada caso.

Para comenzar puedes hacerte preguntas como: ¿Qué tipo de valores voy a representar? ¿Qué relación tienen entre sí los datos? ¿Cuántas series necesito presentar? De esta manera podrás acotar tu lista de opciones. Con las respuestas en mente, elige la categoría que mejor se ajuste a la necesidad de representación en la que estás trabajando:

Desviación: Enfatiza en las variaciones con relación a un punto de referencia. Usualmente ese punto es el cero, pero también puede ser un valor objetivo o un promedio de largo plazo.

Ejemplos: superávit/déficit comercial o cambio climático.

Correlación: Muestra relaciones entre una o más variables. Ten en cuenta que a menos que lo indiques de otra manera, la mayoría de lectores entenderá que las relaciones que muestres serán causales, es decir que una causa la otra.

Ejemplos: inflación y desempleo, ingresos y expectativa de vida.

Ranking: Se usan cuando la posición de un ítem en una lista ordenada es más importante que su valor absoluto o relativo. No temas resaltar los puntos de interés.

Ejemplos: riqueza, privación, tablas de la liga, resultado de una elección constitucional.

Distribución: Muestra valores en un conjunto de datos y qué tan frecuentemente ocurren. La forma de una distribución puede ser una manera memorable de resaltar la falta de uniformidad o igualdad en los datos.

Ejemplos: distribución de ingresos, distribución de población (edad/sexo), inequidad.

Magnitud: Muestra comparaciones de tamaño. Estas pueden ser relativas (siendo solo capaces de ver las más grandes) o absolutas (se necesitan ver las pequeñas diferencias)

Usualmente estas muestran cantidades como dólares, personas o barriles y no porcentajes o tasas calculadas.

Ejemplos: producción de materias primas, capitalización del mercado y volúmenes en general.

De una parte al todo: Muestra como una entidad puede ser mostrada descompuesta en sus elementos constitutivos. Si el interés del lector está únicamente en el tamaño de los componentes, considera usar un gráfico de magnitudes en su lugar.

Ejemplos: Presupuestos fiscales, estructuras de la empresa, resultados de elecciones nacionales

Espacial: A parte de los mapas de localización, solo se utilizan cuando las ubicaciones precisas y los patrones geográficas en los datos que son más importantes para el lector que cualquier otra cosa.

Ejemplos: Densidad poblacional, ubicaciones de recursos naturales, riesgo o impacto de desastres naturales, zonas de captación, variación en resultados electorales.

Si deseas conocer más sobre este tema, descarga la Guía: Vocabulario visual de RCM Software, haciendo clic aquí.