Principales barreras para el uso del Business Intelligence

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

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.

Kit Digital: Somos agentes digitalizadores

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?

1. Ponte en contacto con nosotros, escribiéndonos aquí.

2. Gestiona tu bono ingresando aquí.

Contáctanos

Estaremos encantados de acompañarte en todo el proceso, escríbenos a rcm@rcm.es y empieza tu camino hacia la transformación digital. Igualmente, puedes dejarnos un mensaje haciendo clic aquí. 

Entrada blog vocabulario visual

¿Cómo elegir la gráfica adecuada?

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.

Mobile World Congress 2022

RCM Software en el Mobile World Congress de Barcelona 2022

Este 2022 lo iniciamos con una excelente noticia y es que estaremos participando en el Mobile World Congress por cuarta vez, tres de ellas en Barcelona y una en Los Ángeles.

Los visitantes podrán conocer de primera mano las novedades de RCM Software en productos de business intelligence (BI4Web) y datahub + AI (DataGate). Con un énfasis especial en nuestra solución DataGate que representa un gran apoyo  para las empresas que buscan un aliado para dar pasos claves en la cuarta revolución industrial, ya que permite extraer datos desde cualquier fuente, incluidos los PLC, y sacar el máximo partido de ellos por medio algoritmos de machine learning. De esta manera, las empresas cuentan con información de calidad que les permite tomar decisiones basadas en datos para mejorar su disponibilidad, desempeño y calidad.

Invitamos a nuestros clientes, partners y empresas a visitarnos en el estand CS180 entre el 28 de febrero y el 3 de marzo en Fira Barcelona.

Grupo-de-trabajo-1

5 claves para una gobernanza de datos exitosa

Para comenzar, es importante definir qué es la gobernanza de datos. Una de las definiciones más extendidas dice que es una estructura plan de trabajo en el que se especifica qué personas de la organización tienen la autoridad para controlar los datos y de qué manera pueden ser usados. Dicho sistema involucra a las personas, procesos y tecnologías necesarias para administrar y proteger los datos a lo largo de su ciclo de vida.


Por su parte, el Data Governance Institute la define como: “Un sistema de derechos de decisión y responsabilidades para procesos relacionados con información, ejecutado siguiendo los modelos acordados, los cuales describen quien puede tomar qué acciones, con qué información, cuándo, bajo qué circunstancias y usando qué métodos.”


Es una parte muy importante dentro de la estrategia de data management o administración de datos, ya que define los roles dentro de cada organización y el marco de acción que tiene cada uno. De manera que la administración de datos no se quede en definiciones individuales, sino que cada uno de los responsables tengan claridad sobre las acciones que procuren la recolección, administración, seguridad y almacenamiento de los datos.


¿Qué hacer entonces para tener una estrategia de datos y una gobernanza de datos exitosas?
Existen algunos pasos que constituyen un estándar para dicha misión, que incluyen desde la definición de los colaboradores que desempeñarán cada rol hasta la jerarquía que tendrán los roles entre sí. En los siguientes puntos podrá encontrar consejos que le ayudarán a tener éxito al seguir dichos pasos.

  1. Haga partícipes a sus colaboradores
    Promueva la participación de sus colabores en la creación, implementación y seguimiento de la política de gobernanza de datos; de esta manera mantendrá en niveles adecuados el interés y la confianza de su equipo de trabajo. Sobre todo porque son dos de los elementos que se pueden perder fácilmente si el equipo no desarrolla un sentido de pertenencia y lo percibe como algo ajeno a su labor. Lo que puede resultar en malas prácticas o no seguimiento de los lineamientos establecidos.
  2. Sea consciente de su carácter de mejora continua
    De la mano con el punto anterior, la gobernanza de datos requiere que la organización y sus colaboradores sean conscientes de que los procesos pueden modificarse con el objetivo de ser más eficientes o ajustarse a normativas como la GDPR (Reglamento general de protección de datos), por mencionar algunos ejemplos. Por lo tanto, una actitud de apertura al cambio puede resultar bastante provechosa para que el equipo pueda hacer los cambios necesarios en el momento adecuado.
  3. Construya un glosario
    Es muy importante que todos en la organización hablen el mismo idioma, es por eso que es crucial que exista consenso en lo que significan cada uno de los elementos que hacen parte del ecosistema de datos, por ejemplo, ¿las ventas incluyen únicamente aquellas que han sido facturadas o no? De esta manera no habrá versiones diferentes de la información y habrá la alineación corporativa necesaria para que todo sea más eficiente.
    Igualmente es importante que dicho glosario sea socializado y tenido en cuenta por parte de todas las personas del equipo o equipos que interactúen con los datos.
  4. Defina de manera clara los roles y las reglas
    Esto ayuda a que las decisiones se puedan tomar de manera más expedita, pero debe ir acompañado de mecanismos que fomenten la resolución de diferencias de manera exitosa. Un ejemplo práctico, es definir qué personas se encargan de administrar qué datos y cuáles son los criterios de la organización para la administración de dichos datos.
  5. Elija herramientas y soluciones que estén alineadas con su visón de gobernanza de datos
    La gobernanza de datos es más un programa empresarial de mejora continua que una tecnología, por lo que antes de hacer inversiones en diferentes opciones de software especializado en gobernanza de datos, es importante tener eso en mente. De esta manera, todas las compras de software estarán alineadas con la estrategia de gobernanza de datos. Cabe resaltar que las soluciones de business intelligence, no son la excepción y elegir propuestas que velen por el cuidado de la integridad de los datos y la optimización de los procesos, aportará grandes beneficios a los mismos.
    Un ejemplo de cómo un business intelligence puede estar alineado con buenas prácticas de gobernanza de datos, es que cuente con centralización de la definición de los datos, es decir que en su sistema de roles y permisos, brinde opciones que minimicen o eliminen el riesgo de generar versiones distintas de un mismo dato, tal y como lo hace BI4Web.

Teniendo en cuenta estos consejos, podrá revisar si en su organización se están omitiendo algunos de ellos, hacer los correctivos necesarios y disfrutar de los beneficios de una gobernanza de datos de éxito. Permitiéndole a las organizaciones estar preparadas para llevar a cabo la monetización de los datos.

BI4Web New version 21

Conozca las novedades de la versión 21 de BI4Web

La próxima versión de BI4Web ofrecerá más rapidez, agilidad y todo lo necesario para que el trabajo sea más intuitivo, tanto en la visualización con BI4Web Viewer como en el desarrollo con BI4Web Studio.

En ese sentido, BI4Web Viewer contará con nuevos componentes cinemáticos y la opción de hacer zoom en selecciones específicas de datos, lo que ofrecerá una experiencia más interactiva y abre un mundo nuevo en la visualización de detalles que ayudarán a desvelar nuevas oportunidades de la mano de los datos. Igualmente brindará acceso directo a la exportación y cambios en el comportamiento de los componentes.

Con esta nueva entrega, prevista para el último trimestre del 2021, ofrecemos a nuestros clientes funciones que les darán mejores opciones de visualización para que sigan descubriendo oportunidades en los datos. Para conocer mejor los detalles de la actualización, lo invitamos a ver los siguientes videos.

BI4Web Viewer versión 21

Tutorial de diseñador de gráficos. BI4Web Studio versión 21

Lo invitamos a seguirnos en nuestras redes sociales para que conozca la fecha exacta del lanzamiento y otras novedades.

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