A la vanguardia de los datos
Los tiempos en los que había que esperar a que el equipo de TI obtuviera datos de diversas fuentes de información como bases de datos y archivos de Excel para que los transformaran y entregaran a los equipos de negocio para que pudieran crear un reporte analítico estático, han quedado atrás, este proceso era manual, lento y tedioso.
Actualmente la información se genera en grandes volúmenes y cambia rápidamente, volviendo los reportes estáticos clásicos de analítica obsoletos, además de que es casi imposible o muy tardado tratar todos estos datos manualmente.
La solución para no estar operando siempre con datos obsoletos, que es casi como actuar a ciegas, está en herramientas de analítica de datos e inteligencia empresarial como Power BI, que permiten generar reportes dinámicos en base a cientos de fuentes de datos distintos que se actualizan constantemente, estando siempre a la vanguardia de los datos del negocio dando ventaja competitiva.
Conceptos clave del Business Intelligence (BI)
Microsoft Power BI no es la única herramienta para el análisis de datos e inteligencia empresarial que existe en el mercado, sin embargo, existen conceptos universales de la inteligencia empresarial que al dominarlos te harán independiente de cualquiera de estas herramientas.
- ETL: Es la extracción (E) de los datos de su fuente, su transformación (T), que se refiera a la limpieza y estandarización de los datos y su carga (L) en donde se van a usar para construir los reportes analíticos.
- Medida: Es la medida estadística, promedio, moda, frecuencia, etc. que dice algo sobre un conjunto de datos, el promedio de las ventas, el tipo producto con más errores de fábrica, etc. Es el actor principal de un gráfico, todos lo gráficos muestran algo sobre una medida, dicen algo sobre un conjunto de datos.
- Filtros y segmentación: Delimitan el conjunto de datos sobre el cuál se calcula una medida. Al tener definida una medida, se decide sobre que conjuntos de datos se va a trabajar, sobre cuales se va a aplicar, por ejemplo, se puede tener el total de piezas producidas de toda una planta, así mismo se puede decidir si se quiere solo calcular el total de la línea A o B para un solo tipo de pieza.
- Inteligencia de tiempo: Son filtros de tiempo que segmentan la medida entre periodos de tiempo y que pueden trabajar en conjunto con otros tipos de segmentación, por ejemplo, tener el total de pieza producidas de la línea A del tipo de producto B del mes de octubre al mes de diciembre.
- Esquema estrella: Forma de estructurar las tablas de una base de datos dividiéndolas en tablas de hechos (eventos del negocio como logs de producción) y tablas de dimensión (que describen el contexto del hecho, como las descripciones de los productos y clientes involucrados en un hecho de compra). Este esquema es el ideal para guardar históricos de los datos, ser consumido por herramientas de análisis de datos e inteligencia empresarial y que la base de datos sea consultada por agentes de IA, pero no es el ideal para tratar con las operaciones del día a día del negocio, para esto se recomienda una base de datos normalizada.
- Esquema copo de nieve: Está basado en el esquema estrella, sigue manteniendo las tablas de hechos en el centro de la estructura, pero a diferencia del esquema estrella, el de copo de nieve tiene las tablas de dimensión normalizadas, divididas en subdimensiones, creando una figura que se asemeja a un copo de nieve. Mientras el esquema estrella tiene redundancia de datos en sus tablas de dimensión para evitar su separación en demás tablas y así optimizar la velocidad de lectura de las herramientas de analítica, el copo de nieve busca no tener redundancia de datos y mantener la integridad referencial, lo que mejora la velocidad de actualización de los datos y reduce el espacio que ocupa, por ejemplo, en el esquema estrella se tendría una tabla de dimensión de producto, pero en el de copo de nieve se tendría una tabla de subdimensión de categoría relacionada a la de productos, lo que evitaría que se repitieran los datos de la categoría por cada fila de la tabla de producto, reduciendo su tamaño. En la actualidad se tiene más capacidad de almacenamiento que décadas atrás, por lo que se prefiere optimizar la velocidad de lectura con un esquema estrella que el espacio de almacenamiento con un copo de nieve.
Ventajas competitivas
Una empresa es similar a un organismo vivo que depende del flujo de información que pasa por él para adaptarse al ambiente. El sistema de información de una empresa es su sistema nervioso, pero también necesita de un cerebro analítico que sea capaz de tomar decisiones inteligentes y no solo reaccionar a eventos o de sus operaciones internas, como lo haría un organismo primitivo, por lo que invertir en herramientas de análisis de datos es mejorar la inteligencia de su organización, es mejorar la capacidad analítica de su cerebro y su empresa obtiene ventajas como:
- Capacidad de análisis grandes volúmenes de datos en tiempo real.
- Toma de decisiones predictivas y proactivas, en vez de solo reactivas.
- Control total en tiempo real sobre las operaciones del negocio.
- Automatización de la recolección de datos para su análisis.
- Existencia de una sola fuente de verdad, ya que no depende de cuál es la versión correcta de los archivos de Excel que contienen el análisis de la información.
- Democratización del poder de toma de decisión a los gerentes de la empresa ya no dependen de que el equipo TI extraiga, transformen y presenten los datos para su análisis.
Casos de uso
- Mantenimiento predictivo: Con los dashboards de los reportes analíticos actualizándose cada segundo con la información proporcionada por los sensores IoT, se pueden detectar anomalías que avisen del mal estado de las máquinas y aplicar mantenimiento correctivo antes de que ocurra el colapso y se pare parte de la producción.
- Monitoreo en tiempo real: Las herramientas analíticas pueden ayudar a monitorear la operación de cada máquina para así registrar pérdidas de eficiencia en cada línea de producción y tomar decisiones al respecto.
- Gestión de inventario: Cruzando los datos de la logística de la cadena de suministro, se puede saber con menor incertidumbre para tener siempre lo necesario en almacén, sin tener sobrantes o faltantes.
- Eficiencia energética: Se puede monitorear desde los dashboards de las herramientas analíticas, el consumo energético de cada máquina para tomar acciones de mantenimiento o sustitución sobre esa máquina para así ahorrar costes energéticos y reducir la huella de carbono.
- Detección de patrones: Con las herramientas de analítica se pueden detectar patrones y anomalías en el mercado o en la cadena de suministros, como cambios en las preferencias de los consumidores o un incremento gradual en los tiempos de transporte. Con esta información se puede cambiar el pivote estratégico antes que la competencia para estar siempre a la vanguardia.
Conclusión: El poder de la anticipación
La naturaleza del poder consiste en mantener siempre el control de la situación y estar un paso adelante de la competencia. La gran cantidad y velocidad de la información que se genera actualmente hace que los reportes estáticos del pasado queden rápidamente obsoletos.
Si su organización aún depende de ellos, entonces su conocimiento sobre la situación operacional y del entorno queda desactualizada, por lo que pierde el control sobre esta y por lo tanto cede poder frente a la competencia.
Con las herramientas de análisis de datos e inteligencia empresarial sabrá en todo momento el estado de sus operaciones y entorno, será capaz de optimizar hasta el más mínimo de detalle de estas, detectar posibles riesgos y fallas antes de que ocurran, mejorar la toma de decisiones de la empresa, centralizar la información en una sola fuente de verdad y detectar patrones de mercado en tiempo real a fin de implementar mejores estrategias comerciales. Usted se anticipa, mientras su competencia reacciona.