Business intelligence (BI) es el conjunto de estrategias y tecnologías que utilizan las empresas para analizar datos de información comercial. Las estrategias más comunes de BI incluyen informes, análisis en línea, extracción de datos, minería de procesos, procesamiento de eventos complejos, gestión del rendimiento empresarial, evaluación comparativa, minería y análisis de textos y análisis predictivo o prescriptivo.
Si trabajas o diriges una empresa, es probable que hayas oído hablar del Business Intelligence (BI) y que lo uses en tu rutina de trabajo. Practicamente todas las empresas ya lo utilizan en todas sus áreas y unidades de negocio, especialmente durante el proceso de toma de decisiones.
El BI se ha convertido en el pilar en el que se apoyan todas las bases de un negocio. En un mercado cada vez más competitivo, tomar decisiones informadas y basadas en datos de calidad es crucial para garantizar el crecimiento empresarial y diferenciarse de la competencia.
El término "business intelligence" proviene del inglés y en español se traduce como "inteligencia de negocio", "inteligencia empresarial", "inteligencia comercial", entre otros. Los términos más utilizados son "business intelligence" y "BI".
Esta denominación es importante ya que nos da una clara idea de lo que significa el término. En términos simples, se trata de la capacidad de las empresas de obtener información valiosa para su negocio.
En términos más concretos, la inteligencia de negocio se refiere a la habilidad de transformar la información en conocimiento útil, que permita a una organización tomar mejores decisiones, identificar oportunidades de negocio y optimizar sus operaciones, procesos y tareas.
A pesar de parecer un concepto moderno, el término "business intelligence" apareció por primera vez en 1865 en la enciclopedia "Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes" publicada en Estados Unidos. La aplicación de la inteligencia de negocios comenzó en la década de 1960, cuando se utilizaba para describir un sistema que permitía compartir información entre empresas. En la década de 1980, con el surgimiento de Internet, el Business Intelligence comenzó a relacionarse con la tecnología y los modelos informáticos.
En los 60 y 80, el Business Intelligence ya se utilizaba para apoyar la toma de decisiones empresariales, aunque de una manera más rudimentaria y menos eficiente que hoy en día. En los 60, las empresas recopilaban información sobre la competencia para predecir el comportamiento del mercado y adaptar sus ofertas. En los 80, el BI comenzó a desarrollarse en un entorno tecnológico y digital, pero todavía estaba lejos de alcanzar el nivel de correlación con los datos y el IT que hoy es común.
La popularización del BI que conocemos hoy en día comenzó en los 90 con el surgimiento de herramientas de Business Intelligence. Sin embargo, en los 90, el acceso al Business Intelligence no era fácil, ya que las herramientas eran difíciles de usar y requerían especialistas en IT. Con el inicio del nuevo milenio, el mercado y los proveedores de software se dieron cuenta del potencial de las herramientas de análisis y BI, lo que llevó a un aumento en la oferta de aplicaciones y software de Business Intelligence. Con el aumento de la oferta, también llegaron mejoras, ya que los proveedores crearon herramientas más intuitivas, fáciles de usar y accesibles para usuarios no técnicos.
En la última década, la aplicación del Business Intelligence en las empresas ha avanzado tanto que la inteligencia empresarial ya es esencial para el funcionamiento de un negocio. En este contexto, las opciones, herramientas y sistemas de Business Intelligence se han multiplicado y mejorado exponencialmente.
Aunque la tecnología ha avanzado y actualmente producimos más datos que nunca, el desafío radica en filtrar y procesar la información relevante. La sobreproducción de datos ha hecho que sea difícil determinar cuáles son útiles y cuáles se pueden descartar. Además, la tarea de extraer valor de los datos se ha vuelto más complicada debido a la cantidad de información disponible.
La transformación de los datos recopilados en información valiosa también se ha vuelto más compleja en comparación con el pasado. La gran cantidad de información disponible - desde activos de datos hasta fuentes, sistemas y repositorios de datos- hace que sea difícil comprender y obtener conclusiones a partir de la información. Por lo tanto, la inteligencia empresarial requiere de estrategias y procesos de procesamiento de datos, como la interoperabilidad, integración de datos y sistemas, y gobernanza de datos, entre otros.
Es evidente que obtener inteligencia empresarial requiere procesos complejos y estrechamente relacionados con la tecnología y los datos. Hoy en día, no se puede hablar de inteligencia empresarial sin hablar de análisis de datos.
El análisis de datos es la base de la inteligencia empresarial. Los datos se han convertido en el insumo clave para las organizaciones a la hora de generar conocimiento e información valiosa, y el análisis de datos es el proceso mediante el cual las empresas transforman los datos en información y luego en insights.
Sin embargo, el avance tecnológico ha llevado a que la inteligencia empresarial vaya más allá del análisis de datos y ahora incluya procesos más complejos como la minería de datos, ramas de la inteligencia artificial como el machine learning o el deep learning, entre otros. Las posibilidades para las empresas de generar inteligencia son prácticamente infinitas.
En última instancia, todo esto conduce a un objetivo común: utilizar los datos para tomar decisiones más informadas (basadas en datos), optimizar estrategias de negocios, generar oportunidades, impulsar el progreso continuo, solucionar problemas que afectan la productividad y adaptarse lo más rápido posible a los cambios en el mercado y en los clientes.
La inteligencia empresarial es un proyecto de largo plazo que comienza con la recopilación de datos, continúa con el análisis de datos y termina con la visualización de datos y la presentación de información en paneles de control, informes o otros sistemas interactivos de reportes y visualización.
Transformamos los datos en conocimiento para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Nuestro equipo de expertos trabaja con Big Data, Big Data analytics, cuadros de mando, indicadores clave de rendimiento (KPIs), data mining, reporting, data warehousing e integraciones de datos. Utilizamos Data Analytics y Business Intelligence de Bismart para salvar los retos más difíciles de tu empresa.
Con el Big Data, Internet of Things y las tecnologías de machine learning, queremos proporcionar a las empresas diferentes tipos de herramientas en tiempo real para mejorar la toma de decisiones mediante los datos. Queremos usar la tecnología para hacer un mundo mejor. Por eso alentamos a las empresas a que utilicen todo su potencial, ayudamos a las organizaciones a tomar mejores decisiones y trabajamos con gobiernos locales para mejorar la calidad de vida de las personas.
El business intelligence puede tomar muchísimas formas. Estas son algunas soluciones desarrolladas con BI:
Smart destination
Smart Destination es una APP móvil que utiliza la última tecnología del mercado sobre Big Data, Internet de las cosas, aprendizaje automático y Stream Analytics.
Smart Destination es capaz de capturar, procesar y correlacionar la gran cantidad de información en directo que se genera en toda la ciudad en la que se encuentra el usuario. Smart Destination proporciona una ruta óptima por la ciudad en tiempo real para ofrecerte la mejor experiencia y para que disfrutes de las mejores vacaciones de tu vida.
Analiza grandes cantidades de datos provenientes de fuentes de información múltiples y complejas:
Mediante la tecnología de Big Data, Internet de las cosas, Stream Analytics y aprendizaje automático, la aplicación propone, en tiempo real, una ruta inteligente en la ciudad de destino para disfrutar de unas vacaciones a medida. El usuario solo tiene que introducir sus gustos, presupuesto y disponibilidad. Así, la aplicación se encarga de crear la ruta que optimice su tiempo y su presupuesto y cubra al máximo sus expectativas.
Recopilamos información en directo que se genera por toda la ciudad:
Todo esto, en términos de correlación de datos provenientes de los sensores de la ciudad, de la plataforma Open Data, de los portales de reservas, de los sistemas internos del Ayuntamiento, de los sistemas de información de los Puntos de Interés (POIs), de las redes sociales y otros muchos más datos de interés turístico.
Analizamos la información para ayudar a las Smart Cities a tomar decisiones, así como en su proceso de transformación en ciudades más eficientes, coherentes, innovadoras y autosuficientes.
Esta aplicación permite una mejor gestión del sector turístico, ya que ayuda a las autoridades a ofrecer un mejor servicio a los ciudadanos, y a mejorar la gestión de los servicios públicos, tales como: la movilidad, la accesibilidad y el transporte, las infraestructuras, la seguridad, los servicios de emergencias, la limpieza, etc.
La aplicación permite distribuir la afluencia de turistas en los distintos puntos de interés que ofrece la ciudad, desconcentrando aquellos que se pueden llegar a colapsar en un momento determinado.
Happiness Recognition
Bismart Face and Emotion Recognition está basada en Microsoft Cortana Analytics Suite, líder en Advanced Analytics. Mediante la inteligencia artificial, se mejoran las aplicaciones de negocio, evolucionando de simples análisis descriptivos a recomendaciones prescriptivas.
El software Emotion Recognition parte de una imagen y devuelve confianza al usuario, a través de un conjunto de emociones para cada rostro e imagen.
Las emociones detectadas son ira, desprecio, asco, miedo, felicidad, neutralidad, tristeza y sorpresa. Estas emociones rompen con las barreras culturales y pueden ser universalmente comunicadas a través de expresiones faciales. El software Bismart Face Detection identifica sexo y edad, además de comprobar si dos rostros pertenecen a la misma persona o no.
Este potente software incluye Microsoft Cortana, un asistente personal digital que permite interactuar con esta máquina inteligente de forma natural.
Magic Mirror
Medic Mirror es un espejo para tu casa con el que puedes interactuar para conseguir un diagnóstico rápido i consejos para tratar enfermedades comunes. Puedes interactuar con el espejo mediante reconocimiento facial con la cámara incorporada, mediante voz o contacto para responder a las preguntas del cuestionario.
La cámara reconoce la edad, sexo y estado emocional del paciente para empezar y, usando un cuestionario, puede encontrar el área y la causa del dolor o enfermedad. Dependiendo de tus respuestas las preguntas cambiarán para reflejar el diagnóstico más probable.
Medic Mirror está equipado con una variedad de herramientas y dispositivos para ayudar a entender mejor la enfermedad del paciente y prescribir el mejor tratamiento posible. Usando este equipamiento, Medic Mirror puede medir el Índice de Masa Corporal, la presión sanguínea, los niveles de glucosa, etcétera.
Con estos datos Medic Mirror te proporcionará información útil para tratar la enfermedad que padezcas. Si la situación lo requiere, incluso puede llamar a los servicios de emergencias desde el mismo espejo si necesitas ir a urgencias.
Cuando se hace mención a Business Intelligence (BI), cuadros de mando y KPIs, es común asociarlos con clientes, rentabilidad y ventas en el ámbito empresarial. Sin embargo, existe un ámbito igualmente relevante que no debe pasarse por alto: el sector público. En este contexto, el lenguaje y enfoque son diferentes, enfocándose en los ciudadanos, la productividad y la mejora de los servicios.
La business intelligence juega un papel importante en los servicios públicos. Tanto en el sector empresarial como en el público, hay aspectos comunes importantes: la optimización de procesos, la reducción de costes y la capacidad de prever las necesidades futuras.
En ambos casos, contamos cada día con una cantidad creciente de datos y es crucial ser capaces de anticipar lo que los ciudadanos realmente necesitan. La clave está en correlacionar la demanda de los ciudadanos con la oferta actual de servicios, teniendo en cuenta las tendencias demográficas, la actividad económica y la movilidad.
Hemos llevado a cabo numerosos proyectos en el sector público aplicando nuestro amplio conocimiento en Business Intelligence, Big Data, integración de datos y aprendizaje automático. Tenemos ejemplos realmente interesantes, como el proyecto que realizamos para la ciudad de Berlín. Utilizando análisis predictivo, creamos cuadros de mando que permitieron predecir las necesidades de los centros educativos. Para ello, combinamos datos de planificación urbanística, información geográfica, densidades de población por áreas, datos actualizados del censo, número de alumnos matriculados, centros educativos existentes y planificados, e incluso estimaciones de crecimiento de la población hasta el año 2025. Gracias a nuestros cuadros de mando, los responsables del área educativa no solo pueden responder a las posibles demandas educativas por barrios, sino también asignar recursos de manera más eficiente, destinando fondos adicionales a los centros existentes o construyendo nuevos centros.
Otro proyecto igualmente relevante fue desarrollado para el Ayuntamiento de Barcelona, centrado en la prevención de accidentes de tráfico. En lugar de confiar únicamente en intuiciones para la ubicación de cámaras o controles policiales, es fundamental analizar datos para comprender la casuística de los accidentes, teniendo en cuenta todos los detalles de cada incidente: tipo de vehículo, fechas y horas, daños ocasionados (incluyendo lesiones y fatalidades), y si hubo peatones involucrados. De hecho, la Unión Europea se ha fijado como objetivo reducir hasta en un 50% los accidentes de tráfico para el año 2020, en comparación con la cifra de hace una década.
Por último, el Ayuntamiento de Terrassa realizó una fuerte apuesta por la tecnología al instalar la solución bigov de Bismart. Esta solución, basada en la estrategia de business intelligence de Microsoft y desarrollada por Bismart, proporcionó una serie de ventajas a la institución gubernamental.
La implementación de la solución bigov de Bismart permitió al Ayuntamiento disponer de información en tiempo real, de forma centralizada y unificada. Los beneficios y mejoras se detectaron de inmediato según la organización. Con este nuevo sistema, el Ayuntamiento pudo contar con indicadores claros que involucraron a toda la organización. Además, se dispuso de una herramienta que facilitó el cambio y la innovación al mejorar la toma de decisiones y el liderazgo en este ámbito. Finalmente, se logró traducir la estrategia a un nivel operativo, estableciendo un proceso continuo.
El objetivo del Ayuntamiento fue abordar los desafíos asociados a la toma de decisiones y el análisis de datos, y esta plataforma de cuadros de mando para la administración local construida sobre Microsoft Business Intelligence les brindó un aumento significativo en el rendimiento, así como la oportunidad de mejorar la gestión y optimizar los costos.
Hablemos de herramientas de Business Intelligence. Este término se refiere a las herramientas de software utilizadas para analizar los datos en bruto en una empresa. Estas aplicaciones muestran datos que por lo general han sido depositados antes en un almacén de datos.
Las herramientas de Business Intelligence pueden gestionar un gran volumen de datos no estructurados y ayudan a las organizaciones a identificar, desarrollar y transformar los datos en nuevas ideas y oportunidades de negocio estratégicas.
Las herramientas de Business Intelligence se han convertido en el camino para que las empresas puedan monitorizar los datos y generar ideas de negocio. Las herramientas de Business Intelligence sirven de ayuda a la empresa mediante la búsqueda de nuevos conocimientos, nuevas tendencias de mercado y conducen a una toma de decisiones más rápida y fácil en las empresas. Las herramientas de Business Intelligence pueden aprovechar datos y convertirlos en información útil para que las empresas puedan obtener beneficios de ella.
El principal objetivo de las herramientas de Business Intelligence es permitir una forma más fácil y útil de analizar estos datos para fines comerciales. Mediante la identificación de nuevas oportunidades y el desarrollo de una estrategia basada en los conocimientos, las organizaciones tendrán una ventaja competitiva de mercado para que disfruten de una mayor estabilidad en su negocio.
Las herramientas de Business Intelligence también pueden incluir una gran variedad de modalidades de análisis avanzado, como la minería de datos, minería de texto, análisis predictivo y análisis de datos. Las herramientas de Business Intelligence se explotaron en un primer momento por los analistas de datos y los profesionales que hicieron los análisis y produjeron resultados mediante el uso de informes.
Las herramientas de Business intelligence se pueden dividir en una serie de categorías clave:
Hojas de cálculo
Una hoja de cálculo es una de las herramientas de Business Intelligence más interactiva y ayuda a las organizaciones a analizar y almacenar datos en un formato tabular. Los resultados aparecen en un archivo con filas y columnas con el fin de ordenar y organizar los datos con mayor facilidad, al mismo tiempo que se realiza el cálculo de los datos numéricos.
Su capacidad para calcular los valores de datos mediante el uso de fórmulas matemáticas convierte esta hoja de cálculo en una herramienta única de Business Intelligence.
Presentación de informes y consulta de software
Estos extractos de herramientas de Business Intelligence clasifican los resúmenes y envían los datos seleccionados y, después, se utilizan para generar informes legibles para todos desde diversas fuentes de datos.
OLAP: Online Analytical Processing
Las herramientas de Business Intelligence OLAP permiten analizar la interacción de datos pluridimensionales desde varios puntos de vista. El proceso de análisis de las herramientas de Business Intelligence OLAP implica tres funciones diferentes:
Slicing and Dicing es una función que permite a los usuarios ordenar un conjunto preciso de los datos. Slicing también permite la visualización de los datos desde diferentes puntos de vista. El desglose permite a los usuarios navegar a través de los detalles. La consolidación es la acumulación de datos que se pueden calcular en varias dimensiones.
Digital dashboards
Estos tableros son herramientas de Business Intelligence que presentan actividades de síntesis y los resultados del negocio por proceso. Estos indicadores pretenden controlar la consecución de los objetivos establecidos y tomar las decisiones necesarias a intervalos apropiados y dentro de un tiempo limitado. Es una herramienta de soporte de decisión para el administrador, que permite proyectar hacia el futuro y pronosticar.
Minería de datos
La minería de datos es un conjunto de algoritmos de diversas disciplinas científicas como la estadística, la inteligencia artificial y aprendizaje automático, para construir modelos de datos, la búsqueda de estructuras o patrones interesantes de acuerdo a criterios preestablecidos, extraer el máximo conocimiento, y luego transformarlo en una estructura comprensible para el uso de análisis.
Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es una base de datos que nos ayuda a recopilar, ordenar, registrar y almacenar la información de base de datos operativa y de este modo proporcionar una base para la toma de decisiones en el negocio por muchos métodos. El almacenamiento de datos forma parte del entorno del Business Intelligence. Se utiliza para almacenar datos actuales o históricos y también para crear informes analíticos de los investigadores de la empresa.
Visualización de datos
La visualización de datos es un término general y la imagen que se utiliza para comprender el significado de los datos mediante su inserción en un contexto visual como gráficos. Se trata de una herramienta de Business Intelligence que nos permite destacar las correlaciones que son indetectables en texto. Los datos pueden ser expuestos y pueden ser reconocidos más fácilmente gracias a las herramientas de visualización de datos.
¿Cuántas veces has escuchado esa frase de que la empresa tiene millones de datos sin saber qué hacer con ellos? Se repite constantemente que los datos tienen un gran valor, aunque eso no siempre es verdad. Sin una buena análisis que extraiga información valiosa, los datos no son de mucha utilidad. Las empresas pueden utilizar la inteligencia empresarial o business intelligence para obtener información valiosa de sus datos y tomar decisiones más seguras. La business intelligence es el uso de los datos para obtener información útil para la toma de decisiones. Las empresas pueden consumir los datos de diferentes maneras, aquí mencionamos algunas de ellas:
1. Embedded BI
El Embedded BI se define como la integración de informes, dashboards y vistas de análisis en una aplicación. La información se muestra y administra en una plataforma de BI y se integra directamente en la interfaz de usuario de la aplicación para mejorar el contexto y la facilidad de uso de los datos. Es decir, con BI incorporado puedes tener acceso a los gráficos y KPI de tu BI dentro de tu CRM, PMS, CMS u otra aplicación, sin tener que salir de ella para consultar tu software de Business Intelligence. El uso de BI incorporado reduce el costo y tiempo requeridos para crear informes y análisis.
Con BI incorporado, el BI se integra con la experiencia de usuario de la aplicación y ofrece a los clientes un contexto de trabajo enriquecido y acceso a la información dentro de las aplicaciones que ya utilizan. De esta manera, los usuarios pueden tomar decisiones más rápida y eficazmente con la ayuda de cuadros de mando interactivos e informes integrados. Además, estos cuadros de mando y informes pueden personalizarse según las necesidades específicas de los usuarios, combinando varios flujos de datos, en contraposición a los software de informes tradicionales.
Con el uso de Business Intelligence incorporado, los usuarios pueden basar sus decisiones en el BI mientras realizan sus tareas diarias. BI incorporado también puede ser parte de la automatización de los procesos, permitiendo que se realicen acciones específicas según los parámetros establecidos por el usuario.
2. Data Discovery
El descubrimiento de datos o data discovery es un proceso guiado por el usuario en el que se busca identificar patrones y valores inusuales en los datos. Se trata de reunir información de diferentes fuentes y consolidarlos en una sola para su fácil evaluación en tiempo real. Con el descubrimiento de datos, se pueden descubrir rápidamente los factores que influyen en una tendencia una vez identificada.
El usuario utiliza herramientas visuales para buscar elementos específicos en un conjunto de datos. Estas herramientas hacen el proceso intuitivo, fácil de usar, dinámico y rápido. La visualización de datos ha evolucionado más allá de los informes estáticos tradicionales, incluyendo mapas geográficos, térmicos, tablas pivotantes y mucho más, permitiendo crear presentaciones precisas de los descubrimientos realizados.
3. Self- Service BI
El self-service BI permite a los usuarios finales analizar sus datos de manera sencilla, creando sus propios informes o modificando los existentes sin necesidad de formación. Por ejemplo, si una organización solo requiere un informe al año, se pueden asignar los recursos de TI a esa tarea. Sin embargo, si la organización tiene 1000 empleados y cada uno requiere varios informes diariamente, el equipo de TI no podrá atender la demanda.
Los informes ad hoc brindan a los usuarios la capacidad de crear informes rápidamente, permitiéndoles obtener análisis de datos en un tiempo mínimo. Los usuarios finales pueden analizar sus datos modificando o añadiendo funciones de cálculo dinámicamente a un informe. Esta flexibilidad disminuye la carga del departamento técnico, liberando recursos de desarrollo. Esto permite a los usuarios de negocios tener el control de sus propias necesidades analíticas y extraer el máximo valor tanto de sus datos como de su aplicación. De esta forma, el equipo de TI gestiona informes interactivos que cada usuario final puede filtrar para encontrar la información que necesita.
4. Análisis aumentado
El análisis aumentado ofrece una automatización del análisis de datos mediante el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Esta manipulación y presentación avanzada de datos simplifica los datos para presentar resultados claros y brinda acceso a herramientas sofisticadas para que los usuarios empresariales puedan tomar decisiones cotidianas con confianza. Los usuarios pueden ir más allá de las opiniones y los prejuicios para obtener una visión real y actuar sobre los datos de manera rápida y precisa.
El análisis aumentado resuelve el problema que aún tienen muchas organizaciones con la generación de conocimiento a partir de los datos. Alivia la dependencia que una compañía puede tener en sus científicos de datos al automatizar la generación de conocimiento en una empresa mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Un motor de análisis aumentado puede procesar automáticamente los datos de una empresa, limpiarlos, analizarlos y convertirlos en acciones para ejecutivos o profesionales de marketing con poca o ninguna supervisión por parte de un técnico.
El consumo de datos para su uso en los negocios puede tener diferentes formas y cada una de ellas se puede utilizar de manera individual o en combinación con otras. Cada empresa, departamento o situación específica requerirá una forma u otra de analizar los datos, aunque el objetivo de estos procesos y tecnologías es similar: lograr una buena base para tomar decisiones empresariales adecuadas y optimizar los procesos dentro de la compañía.
Las herramientas de Business Intelligence ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas al brindarles análisis y datos detallados. Estos programas permiten a las empresas evaluar su rendimiento, identificar tendencias, predecir resultados futuros, analizar el comportamiento del cliente y comparar datos de diferentes fuentes. Al recopilar y almacenar información de diversas fuentes, como bases de datos internas, servicios en la nube y aplicaciones externas, estas herramientas brindan insights basados en datos que ayudan a las empresas a tomar decisiones estratégicas, mejorar sus procesos, reducir costos, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar la experiencia del cliente.
Hoy en día, elegir la herramienta de Business Intelligence adecuada para cada empresa puede ser un desafío debido a la amplia variedad de opciones disponibles en el mercado. Sin embargo, la mayoría de las tecnologías líderes ofrecen capacidades suficientes para mejorar el rendimiento empresarial. La eficacia de un software dependerá de las necesidades y características específicas de cada empresa. Por eso, existen muchos tipos de herramientas con habilidades y características únicas para satisfacer requisitos específicos.
Para ayudarte a elegir la que mejor se ajuste a tus necesidades, aquí te presentamos una comparativa de algunas herramientas BI, incluyendo algunas de las herramientas de Business Intelligence y softwares BI más eficaces para empresas.
El aumento en la implantación de herramientas analíticas y business intelligence en las empresas es imparable. El número de expertos en analytics y de consumidores de datos está creciendo a un ritmo superior al de los recursos de los departamentos de TI. Por lo tanto, la analítica está evolucionando hacia un modo más user-friendly, utilizando automatización, procesamiento de lenguaje natural o voz; y hacia una amplia gama de características que incluyen análisis aumentados con Machine Learning integrado, alertas aumentadas y detecciones de anomalías, que son las nuevas tendencias en el mercado.
Muchas empresas están dispuestas a cubrir esa necesidad, y estas son tres de las que mejor lo hacen con sus fortalezas y precauciones:
Power BI de Microsoft ofrece características de análisis de auto-servicio potentes que permiten a los usuarios explorar sus datos sin dependencia de la ayuda técnica o conocimiento especializado. Ofrece una amplia gama de opciones de visualización de datos y la capacidad de hacer preguntas en lenguaje natural (NLQ), lo que facilita a los usuarios hacer preguntas simples sobre sus datos en su propio idioma sin tener que usar consultas SQL complejas.
Power BI se integra perfectamente con otros servicios de Microsoft como Excel y SharePoint, permitiendo a las empresas tener una visibilidad total de todos los departamentos de la organización. Power BI es una plataforma completa y fácil de usar que permite a los usuarios crear, analizar y visualizar sus datos, lo que les ayuda a tomar decisiones informadas al crear visuales como tablas y gráficos de sus conjuntos de datos de manera rápida.
Además, Power BI ofrece herramientas para colaborar eficientemente entre equipos y un acceso seguro a la información confidencial. Algunas de sus mejores características incluyen visualizaciones interactivas, consultas en lenguaje natural, conectividad de datos robusta y alertas automatizadas que ayudan a los usuarios a detectar patrones en sus datos y hacer predicciones basadas en ellos.
Fortalezas:
Precauciones:
Como empresa aliada preferencial de Power BI de Microsoft, en Bismart contamos con un amplio grupo de expertos certificados en Power BI que han creado una guía con las 21 mejores prácticas de informes para Power BI.
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Tableau
Tableau es una herramienta de visualización de datos que ofrece una amplia gama de características para ayudar a las empresas a explorar y entender sus datos de manera efectiva.
Algunas de las capacidades más destacadas de Tableau son:
Interfaz intuitiva: Tableau tiene una interfaz fácil de usar que permite a los usuarios crear visualizaciones atractivas y interactivas de sus datos sin requerir habilidades técnicas avanzadas.
Análisis en tiempo real: Tableau puede conectarse a fuentes de datos en tiempo real y proporciona actualizaciones en tiempo real para los análisis, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas.
Visualizaciones dinámicas: Tableau ofrece una amplia gama de opciones de visualización dinámica, incluyendo gráficos, tablas, mapas y dashboards, lo que permite a las empresas explorar sus datos de manera atractiva y efectiva.
Integración con otras herramientas: Tableau se integra con otras herramientas empresariales, como Excel y Salesforce, para proporcionar una visibilidad completa de todos los departamentos de la empresa.
Análisis colaborativo: Tableau permite a los equipos colaborar en tiempo real y compartir insights y visualizaciones, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos en toda la empresa.
Estas capacidades hacen que Tableau sea atractivo para empresas porque les permiten obtener una mejor comprensión de sus datos, tomar decisiones informadas y colaborar de manera más efectiva.
Fortalezas:
Precauciones:
Qlik - Qlik Sense
Qlik es una plataforma de BI que ofrece potentes capacidades de análisis y visualización de datos.
Entre sus características se encuentran:
Análisis de datos en tiempo real: Qlik permite analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que le brinda a las empresas una visibilidad completa y actualizada de su negocio.
Modelos de datos flexibles: Qlik utiliza un enfoque de modelos de datos asociativos que permite a los usuarios crear vínculos entre datos de diferentes fuentes para obtener una visión más completa y conectada de sus datos.
Visualizaciones intuitivas: Qlik ofrece una amplia gama de visualizaciones interactivas, desde tablas hasta gráficos y mapas, para ayudar a los usuarios a explorar y comprender sus datos de forma más efectiva.
Integración con herramientas empresariales: Qlik se integra con herramientas empresariales populares, como Microsoft Excel y Salesforce, lo que permite a las empresas tener una visibilidad completa de todos los departamentos de su organización.
Estas capacidades hacen de Qlik una plataforma atractiva para las empresas porque les permite obtener una visión completa y conectada de sus datos, tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia y efectividad de sus procesos de negocios.
Fortalezas:
Precauciones:
Google Analytics
Google Analytics es una herramienta gratuita de seguimiento y análisis de sitios web que ofrece una amplia variedad de características para ayudar a las empresas a comprender mejor su audiencia y rendimiento en línea.
Algunas de las capacidades más destacadas incluyen:
Seguimiento de tráfico: Google Analytics permite a las empresas ver cuántas personas están visitando su sitio web, de dónde provienen, qué páginas están visitando y mucho más.
Análisis de la audiencia: Las empresas pueden aprender más sobre su audiencia a través de Google Analytics, incluyendo datos demográficos, intereses y comportamientos en línea.
Seguimiento de conversiones: Google Analytics permite a las empresas ver cuántas personas están realizando acciones específicas en su sitio web, como hacer una compra o suscribirse a un boletín.
Análisis de la experiencia del usuario: Google Analytics ayuda a las empresas a comprender cómo sus visitantes interactúan con su sitio web, incluyendo cuánto tiempo están pasando en cada página y qué páginas están abandonando.
En resumen, las capacidades de Google Analytics son valiosas para las empresas porque les permiten obtener una visión más clara de su rendimiento en línea y tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar su sitio web y su estrategia de marketing en línea.
Sisense
Sisense es una plataforma de análisis de datos empresariales que brinda capacidades de análisis de punta para empresas. Ofrece una variedad de herramientas de visualización de datos que permiten a los usuarios explorar y comprender sus datos de manera rápida y eficiente. Además, Sisense ofrece una conectividad de datos sólida que le permite a las empresas conectarse y analizar datos de diversas fuentes.
Otras características incluyen la capacidad de crear dashboards personalizados, la posibilidad de realizar análisis avanzados, la capacidad de integrarse con otros sistemas empresariales y la capacidad de colaborar en tiempo real con otros equipos.
En general, Sisense es atractivo para las empresas porque ofrece una solución completa de análisis de datos que les permite tomar decisiones informadas y mejorar su rendimiento empresarial a través del análisis de sus datos. Además, su capacidad para integrarse con otros sistemas y colaborar con otros equipos hace que sea una solución atractiva para empresas de cualquier tamaño.
Tibco Spotfire
Tibco Spotfire es una herramienta de análisis de datos y visualización que ofrece una amplia gama de capacidades para empresas.
Algunas de sus características clave incluyen:
Análisis avanzado: Spotfire permite a los usuarios realizar análisis complejos y visualizaciones en tiempo real de grandes conjuntos de datos.
Visualización interactiva: La plataforma ofrece una amplia gama de gráficos y visualizaciones interactivas que permiten a los usuarios explorar y entender los datos de manera efectiva.
Integración de datos: Spotfire permite la integración de datos de diferentes fuentes, lo que permite una vista completa y uniforme de los datos.
Colaboración: La herramienta permite a los usuarios colaborar y compartir informes y análisis en tiempo real con otros miembros del equipo.
Seguridad: Tibco Spotfire ofrece una amplia gama de medidas de seguridad para proteger los datos sensibles.
Estas capacidades hacen que Tibco Spotfire sea atractivo para las empresas ya que les permite tomar decisiones informadas y eficientes basadas en datos, mejorar la colaboración y el flujo de trabajo, y proteger la información confidencial.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics es una plataforma de inteligencia empresarial que ofrece una amplia gama de capacidades para empresas. Algunas de sus características clave incluyen:
Análisis de datos: Cognos Analytics permite a los usuarios realizar análisis complejos y visualizaciones en tiempo real de grandes conjuntos de datos.
Visualización de datos: La plataforma ofrece una amplia gama de gráficos y visualizaciones interactivas que permiten a los usuarios explorar y entender los datos de manera efectiva.
Integración de datos: Cognos Analytics permite la integración de datos de diferentes fuentes, lo que permite una vista completa y uniforme de los datos.
Colaboración: La herramienta permite a los usuarios colaborar y compartir informes y análisis en tiempo real con otros miembros del equipo.
Automatización de informes: IBM Cognos Analytics permite la automatización de informes y la entrega de información relevante a los usuarios adecuados en el momento adecuado.
Estas capacidades hacen que IBM Cognos Analytics sea atractivo para las empresas ya que les permite tomar decisiones informadas y eficientes basadas en datos, mejorar la colaboración y el flujo de trabajo, y automatizar la entrega de información relevante.
Domo
Domo es una plataforma de BI que ofrece una amplia gama de capacidades para empresas. Algunas de sus características clave incluyen:
Integración de datos: Domo permite la integración de datos de diferentes fuentes, lo que permite una vista completa y uniforme de los datos.
Análisis de datos: La herramienta permite a los usuarios realizar análisis complejos y visualizaciones en tiempo real de grandes conjuntos de datos.
Visualización de datos: Domo ofrece una amplia gama de gráficos y visualizaciones interactivas que permiten a los usuarios explorar y entender los datos de manera efectiva.
Colaboración: La plataforma permite a los usuarios colaborar y compartir informes y análisis en tiempo real con otros miembros del equipo.
Automatización de procesos: Domo permite la automatización de procesos empresariales, lo que ahorra tiempo y recursos y mejora la eficiencia.
Estas capacidades hacen que Domo sea atractivo para las empresas ya que les permite tomar decisiones informadas y eficientes basadas en datos, mejorar la colaboración y el flujo de trabajo, y automatizar procesos empresariales.
Board
Board es una herramienta de Business Intelligence que permite a los usuarios visualizar, analizar y comprender sus datos empresariales de una manera intuitiva y eficiente. Con Board, los usuarios pueden crear dashboards y informes personalizados, realizar análisis de datos en tiempo real, integrar datos de diferentes fuentes y compartir información con sus equipos de manera colaborativa. Además, Board ofrece una amplia gama de herramientas de análisis avanzadas y algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas basadas en sus datos.
Hoy en día, implementar una herramienta de BI en una empresa no se trata solo de extraer, organizar y almacenar los datos para crear una lista de informes corporativos, sino de brindar al usuario informes impresionantes, interactivos e inmediatos.
Si el usuario desea saber: "¿Qué territorio tuvo una tasa de conversión de pedidos más baja el mes pasado?" Quiere ser capaz de hacer la pregunta en su propio lenguaje y obtener una respuesta que le permita ver directamente lo que está buscando y navegar fácilmente hasta el origen de la situación o sus efectos secundarios.
Si además se le brinda al usuario un resultado personalizado, con toda la información que necesita en un solo lugar, acceso móvil si lo requiere, actualizaciones automáticas tanto a menudo como sea necesario y la capacidad de evolucionar o modificar lo que está viendo para adaptarlo a sus requisitos específicos, obtiene la libertad de explorar y descubrir nuevas perspectivas y, en última instancia, tomar decisiones oportunas, informadas y seguras en su empresa.
Por todo esto, las herramientas de visualización de datos resultan cruciales para un entorno de business intelligence.
Microsoft Excel
Excel no es la primera opción que se nos viene a la mente cuando pensamos en la visualización de datos en un sistema de Business Intelligence, pero es la herramienta analítica más utilizada por los usuarios empresariales debido a su accesibilidad. No hay otra solución que pueda llegar a mil millones de usuarios a través de herramientas que ya conocen y usan. Actualmente, Excel ofrece una funcionalidad de Business Intelligence autónomo de extremo a extremo a través de capacidades como Power Query, Power Pivot, Power View y Power Map. Con la accesibilidad de Excel, la rigurosidad que proporciona la conexión con los servicios analíticos y la proliferación de Office 365, se reduce la barrera de entrada para las empresas que desean aprovechar los beneficios de la inteligencia empresarial.
Microsoft Power BI
Power BI, de la compañía multinacional Microsoft, nos permite integrar datos de diferentes fuentes y crear un modelo que los relacione para su posterior visualización. Podremos analizar nuestra información y compartirla con otros usuarios de la empresa tanto en línea como fuera de línea, en la oficina o a través de dispositivos móviles.
Para ello, disponemos de los siguientes componentes:
El uso de objetos visuales en Power BI Desktop es una de las formas más sencillas de generar y compartir informes con nuestros datos. Cuenta con muchos visuales estándar que se integran en los informes sin necesidad de programación (gráficos, tablas, mapas interactivos, etc.), con un amplio Marketplace mantenido por la comunidad de usuarios y también cuenta con la posibilidad de crear nuestros propios objetos visuales personalizados y empaquetarlos como un archivo para que puedan ser importados a cualquier informe Power BI que queramos generar.
Si además necesitamos transformar y modelar los datos obtenidos de la fuente antes de visualizarlos, podemos ejecutar funciones DAX para obtener columnas y métricas calculadas.
Zebra BI es una solución de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio que ofrece numerosas ventajas en comparación con otras herramientas de visualización de datos. Es compatible con Excel y Power BI, ampliando las capacidades de análisis y visualización de datos de estas herramientas al habilitar funciones adicionales, como gráficos con múltiples dimensiones, tablas segmentadas con segmentos personalizados (MTD, YTD, YTG y año completo), simplificación del modelado de datos, resaltado de columnas en tablas y gráficos, cálculos de precios, entre otros.
Zebra BI se presenta como la plataforma ideal para áreas como finanzas, marketing y ventas, ya que facilita la creación de informes de ingresos, beneficios, gastos y pérdidas en Power BI, que son fáciles de usar y completos. Además, fomenta la obtención de información valiosa para la toma de decisiones empresariales, permitiendo a los analistas recopilar información detallada y explorar en profundidad cada aspecto de la situación y actividad empresarial. Como indica el propio sitio web de Zebra BI: "Los gráficos de Zebra BI no solo te permiten ver si algo está mal o bien, sino que puedes ver exactamente qué está sucediendo y por qué".
¿Quieres mejorar tus cuadros de mando financieros con Zebra BI? ¡No te pierdas nuestra guía exclusiva en business intelligence para directores financieros!
Algunas de las ventajas y funcionalidades destacadas de Zebra BI en comparación con otras plataformas son:
Además, Zebra BI introduce mejoras y actualizaciones cada cierto tiempo. Recientemente sorprendió a la comunidad de BI con Zebra BI Office, que habilita los visuals de Zebra BI para Excel y Powerpoint.
En Bismart, como empresa asociada a Power BI de Microsoft, hemos estado desarrollando soluciones tecnológicas y empresariales utilizando Power BI durante varios años. Siempre nos esforzamos por estar a la vanguardia y mostrar las mejores formas de aprovechar al máximo esta herramienta. De hecho, en una publicación anterior en nuestro blog, explicamos cómo crear un comparador de fechas de Google Analytics en Power BI.
Recientemente, establecimos una colaboración con Zebra BI, una solución diseñada para satisfacer las necesidades de visualización de datos, generación de informes y análisis de datos en el mundo empresarial. Zebra BI actúa como proveedor de gráficos atractivos, poderosos y de fácil comprensión para Power BI y Excel, complementando las capacidades de ambas herramientas con técnicas avanzadas de elaboración de informes y funcionalidades que no se encuentran en Power BI de forma nativa. De hecho, los gráficos de Zebra BI son de referencia y Microsoft los utiliza incluso para elaborar sus informes internos.
Power BI y Excel están entre las tecnologías más usadas de Microsoft, además de estar también entre las herramientas más usadas por las empresas.
En muchas ocasiones, los usuarios pueden llegar a pensar que Excel y Power BI son herramientas rivales, pero en realidad, no sirven exactamente para lo mismo.
Tanto Excel como Power BI son productos de Microsoft que se utilizan para el tratamiento y análisis de datos, aunque cada uno tiene capacidades distintas.
Excel, lanzado en 1985 como parte de Office 365, es un programa ampliamente conocido por la mayoría de las personas. Ya seas experto en análisis de datos o no, es probable que hayas utilizado Microsoft Excel en algún momento. Se presenta en forma de una hoja de cálculo que organiza los datos en filas y columnas, y ofrece la capacidad de realizar cálculos y fórmulas matemáticas de manera sencilla y rápida. Al igual que Power BI, Excel también se utiliza para convertir conjuntos de datos en información visual.
Por otro lado, Power BI es un conjunto de herramientas, servicios de software y aplicaciones de inteligencia empresarial orientados a los negocios. Es una plataforma con un enfoque más específico que Excel, ya que se centra en el tratamiento de datos en entornos empresariales, aunque también puede ser utilizado en otros sectores. Una de las principales ventajas de Power BI es su capacidad para conectarse con una amplia variedad de fuentes de datos de diferentes tamaños, como hojas de cálculo de Excel, bases de datos relacionales y no relacionales, servicios en la nube, archivos en diversos formatos, herramientas de Big Data y aplicaciones web. Además, Power BI cuenta con capacidades gráficas avanzadas y la capacidad de transformar datos en informes, paneles de control y visualizaciones personalizadas, atractivas, interactivas y de fácil comprensión.
En resumen, Excel y Power BI comparten similitudes, ya que ambas aplicaciones permiten acceder a datos en diferentes formatos y convertirlos en información visual. Ambas también se actualizan periódicamente, incorporando mejoras y nuevas funcionalidades en cada versión. Sin embargo, tienen características y funciones distintas.
No es apropiado afirmar que una herramienta es mejor que la otra, ya que su potencial depende de las necesidades específicas de cada usuario con respecto a sus datos. Excel es una opción más adecuada si se requiere manipular y transformar datos, realizar búsquedas, cálculos y aplicar fórmulas matemáticas, o crear informes tabulares complejos. Por otro lado, Power BI es más adecuado para trabajar con Big Data, crear visualizaciones, colaborar en equipo, integrar datos de múltiples fuentes y analizar los datos para obtener indicadores, conclusiones y tomar decisiones basadas en datos.
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En definitiva, si estás considerando qué herramienta utilizar, es importante tener claro qué acciones deseas realizar y revisar la tabla de comparación en este artículo para determinar cuál de las dos es más adecuada para tus necesidades.
Pyramid
Pyramid es un producto de la compañía Pyramid Analytics con sede en Amsterdam que se enfoca en Análisis Empresarial. Ofrece servicios de análisis autónomo y sistemas de BI.
Pyramid consta de seis módulos: modelado, descubrimiento, formulación, ilustración, presentación y publicación. El módulo de ilustración es el que nos interesa en este artículo y permite a los usuarios crear gráficos, infografías y textos basados en datos para su posterior presentación o publicación. Pyramid cuenta con 36 gráficos que pueden ser extendidos a más de 150 visualizaciones diferentes, incluyendo:
Infografías dinámicas
Contenido reutilizable compartible en presentaciones y publicaciones
Texto dinámico basado en datos
Visualizaciones compuestas con imágenes SVG y raster
Flujos de trabajo visuales personalizados para ilustrar procesos.
Tableau
Tableau es una empresa originaria de Estados Unidos que recientemente fue adquirida por Salesforce, un gigante en el software de gestión de clientes. Durante varios años, Gartner la consideró líder en su Cuadrante Mágico, pero en los últimos tiempos ha sido superada por Microsoft.
Tableau es una herramienta para visualización de datos que permite simplificar y convertir la información en formatos fácilmente comprensibles. Esta herramienta permite crear dashboards y worksheets, y realizar un análisis de datos rápido y eficiente. Además, las visualizaciones que se pueden lograr con Tableau son claras y accesibles incluso para usuarios no técnicos.
Con Tableau se pueden:
QlikSense
QlikTech es una compañía fundada en Suecia en 1993 con su sede principal actualmente en EE. UU. Se especializa en Business Intelligence y en la búsqueda de negocios.
Su herramienta QlikSense permite a los usuarios sin experiencia técnica visualizar y hacer preguntas sobre los datos. La meta de QlikSense es facilitar la formulación y respuesta de preguntas a partir de la representación gráfica de los datos.
QlikSense ofrece la posibilidad de:
Microstrategy
Microstrategy es una empresa de tecnología con sede en los Estados Unidos, fundada en 1989. Ofrece software de Business Intelligence (BI) y OLAP.
Su plataforma de Business Intelligence incluye dashboards interactivos, informes bien formateados, distribución de informes, entre otros.
Con Microstrategy podemos:
Descubrir nuevos conocimientos a través de visualizaciones potentes gracias a su amplia biblioteca de gráficos. Visualizar datos de manera rápida utilizando mapas, diagramas y gráficos. Utilizar visualizaciones de terceros como D3 o crear nuestras propias gráficas con su Builder de Visualización y SDK. Crear presentaciones de Data Discovery. Al elegir una herramienta de visualización de datos, es importante considerar factores como su capacidad de integración con las herramientas existentes, costo de licenciamiento, tipo de usuarios que la usarán, escalabilidad, facilidad de uso y ciclo de vida del producto del fabricante.
Business Objects
Business Objects es una herramienta de Business Intelligence (BI) diseñada para ayudar a las empresas a transformar los datos en información significativa y accionable. Algunas de sus capacidades incluyen:
Consultas y análisis de datos: permite a los usuarios consultar y analizar grandes volúmenes de datos con facilidad.
Reportes y dashboards: permite a los usuarios crear reportes y dashboards personalizados para visualizar de manera efectiva los datos de la empresa.
Integración de datos: ofrece una plataforma para integrar datos de diferentes fuentes, incluyendo bases de datos, hojas de cálculo y archivos.
Automatización de procesos: permite automatizar procesos y tareas repetitivas, mejorando la eficiencia y la precisión de los informes.
Colaboración y compartir información: permite a los usuarios compartir informes y dashboards con otros miembros de la empresa de forma segura y colaborar en tiempo real.
En resumen, Business Objects es una herramienta poderosa para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos y mejorar su inteligencia de negocios.
Por último...
Al elegir una herramienta de visualización de datos, debemos considerar factores como su capacidad de integración con las herramientas existentes, el costo de la licencia, quiénes serán los usuarios encargados de manejarla, su escalabilidad, su facilidad de uso y el ciclo de vida del producto brindado por su fabricante.
Power BI es una herramienta rápida que permite mostrar los datos con gráficos y visuals variados. La herramienta tiene capacidad para gestionar bases de datos enormes, pero, aun así, en algunas ocasiones podemos encontrarnos esperando minutos a que carguen los gráficos.
Hay muchos motivos que pueden causar un rendimiento bajo en un informe de Power BI. Usar demasiados gráficos, demasiados datos, usar gráficos personalizados no certificados o dejar las opciones por defecto son algunos ejemplos de prácticas que pueden llevar a Power BI a tener que realizar un sobreesfuerzo para cargar nuestro informe y, por tanto, a que aumente el tiempo que necesita la máquina para cargar.
Un informe de Power BI lento no solo es farragoso para el usuario final, sino que puede significar que el tiempo de carga expire y el report no se muestre. Para detectar este tipo de problemas con un report de Power BI puede resultar interesante preguntar a los usuarios finales cuál ha sido su experiencia con el informe y conocer cuáles son sus hábitos al trabajar con él. De esta forma, los informes pueden adaptarse mejor a sus necesidades exactas.
Si, efectivamente, detectamos que nuestro informe tiene problemas de velocidad, existen ciertas buenas prácticas que ayudan a aligerar el trabajo que tiene que llevar a cabo la máquina de forma que se aceleren los procesos y, por tanto, la carga de los gráficos.
Limitar el uso de gráficos
Microsoft sugiere que se limite el número de gráficos por página. Eso es porque cada gráfico lanza, por lo menos, una query por filtro interactivo, por lo que un número elevado de gráficos puede ralentizar el rendimiento del informe.
Usar los datos justos necesarios para transmitir la información
Cuantos más datos tenga que mostrar un gráfico, más tardará en cargarse. Parece obvio, pero a veces lo pasamos por alto. En algunas ocasiones no es necesario que el gráfico contenga una infinidad de datos para que el usuario pueda entender el mensaje. Entonces es preferible reducir los datos al mínimo necesario para aumentar la velocidad de carga. Si te preocupa que la mejora del rendimiento pueda tener un impacto negativo en la experiencia del usuario puedes escoger mantener una cantidad mayor de datos de la que necesitará el usuario, pero sin dejar la opción por defecto que mantiene los datasets enteros. Recuerda: menos es más.
Escoger Power BI visuals personalizados con buen rendimiento
Power BI tiene una biblioteca de visuals personalizados que cuentan con una certificación de Microsoft. Eso significa que Microsoft ha llevado a cabo tests rigurosos y exhaustivos para garantizar que estos visuals tienen el mejor rendimiento. El uso de visuals que no tienen un buen rendimiento puede afectar al funcionamiento de todo el report. Además de la mejora en rendimiento, los visuals personalizados certificados por Microsoft cuentan con más opciones que los no certificados, como la posibilidad de exportarlos a Power Point, por ejemplo.
Comprobar que los visuals personalizados que usamos tienen un rendimiento adecuado
Los visuals personalizados no certificados por Microsoft no cuentan con la misma garantía de funcionamiento. Sin embargo, Microsoft aclara que los gráficos personalizados no certificados no son gráficos de menor calidad. Simplemente puede tratarse de visuals que no cuentan con los requisitos de Microsoft para obtener la certificación. Si vas a usar gráficos personalizados haz tests para comprobar que tienen el rendimiento esperado o cámbialos por gráficos que ofrezcan mejores prestaciones.
Reducir el número de interacciones entre los gráficos
Los gráficos de un report interactúan entre sí a menos que los configuremos específicamente para que no lo hagan. Reducir la cantidad de interacciones al mínimo necesario permitirá mejorar el rendimiento del report.
Limitar el uso de slicers
Los slicers son muy útiles para saber con un simple vistazo para qué situación se están filtrando los datos y para los reports que van a usarse mayoritariamente en pantallas táctiles. Sin embargo, su rendimiento es limitado, lo cual puede afectar al funcionamiento general del informe.
Estos son solo algunos ejemplos de prácticas que pueden mejorar el rendimiento de los informes de Power BI. Si el problema persiste, existen otras acciones más técnicas que pueden consultarse en el manual de buenas prácticas de Microsoft.
El equipo de expertos en Power BI de Bismart ha creado una guía con las 21 mejores prácticas para la creación de informes en Power BI.
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A continuación, listamos 10 de las buenas prácticas que encontrarás en el libro.
En Power BI, la capacidad de visualización de datos es invaluable. Los elementos visuales contribuyen a democratizar los datos, comprender la información y facilitar la toma de decisiones basadas en datos.
Sin embargo, es importante evitar sobrecargar un informe con demasiados elementos visuales, ya que esto puede generar confusión y ralentizar el rendimiento del reporte.
La "Guía de optimización de Power BI" de Microsoft recomienda limitar un informe a no más de 8 elementos visuales y una tabla por página.
Cuando agregamos elementos visuales en Power BI, la herramienta habilita automáticamente la interacción entre todos los elementos visuales de una misma página. Sin embargo, estas interacciones consumen recursos y pueden hacer que el informe se cargue lentamente.
¿Cómo solucionarlo? Reduce el número de consultas automáticas en el backend y mejora el rendimiento del informe desactivando las interacciones innecesarias.
En la AppSource de Microsoft, encontrarás una lista de elementos visuales certificados por la compañía que han superado pruebas de calidad.
Los elementos visuales certificados ofrecen un alto rendimiento, cumplen con los estándares de código de Microsoft y son los únicos que se pueden exportar a PowerPoint o utilizar en suscripciones por correo electrónico.
Los elementos visuales personalizados generalmente no son verificados por Microsoft, lo que significa que su rendimiento y capacidad de carga pueden ser lentos. Aunque estos elementos permiten adaptar la visualización de datos a las necesidades específicas de cada empresa, pueden afectar el rendimiento general del informe.
Si un elemento visual personalizado ralentiza significativamente un informe, se recomienda considerar su sustitución.
¿Cómo hacerlo? Menú > Analizador de rendimiento.
Para brindar una experiencia de usuario personalizada, es importante habilitar los marcadores personales y permitir que los usuarios exploren más información a través de los elementos visuales del informe.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que Power BI tiene un límite de 20 marcadores personales por informe.
¿Cómo hacerlo? Menú > Ver > Marcadores > Agregar > Marcador personal.
Es común que las empresas compartan informes corporativos con socios y clientes. Además, si se utiliza la herramienta de manera efectiva a nivel empresarial, empleados de diferentes departamentos con diversas necesidades trabajarán o consultarán el mismo informe.
En este sentido, es fundamental aplicar medidas de seguridad y de data governance a los datos, asignar roles diferentes a los usuarios y compartir informes de manera segura.
Bismart ha desarrollado un conjunto de soluciones diseñadas para implementar medidas de gobernanza y seguridad de datos en Power BI: Power BI Viewer y Power BI Analytics.
Para lograr que un informe funcione de manera ágil y sea más comprensible, es preferible no importar conjuntos de datos completos. Además, es recomendable limitar la cantidad de tablas y reducir su tamaño en la medida de lo posible, siempre y cuando no afecte al uso del informe.
Si necesitas mostrar una jerarquía en los segmentadores, utiliza la función incorporada que ofrece Power BI Desktop en lugar de elementos visuales personalizados.
Los filtros o "slicers" facilitan la navegación de los usuarios. Sin embargo, cada filtro requiere de consultas adicionales, lo que puede afectar al rendimiento y capacidad del informe. Por lo tanto, se recomienda eliminar los filtros que se utilizan con poca frecuencia.
¿Cómo hacerlo? A través del panel de filtrado, puedes evaluar los filtros y eliminar aquellos que se utilizan con menos frecuencia.
Si es necesario realizar cálculos y agregaciones complejas, se recomienda hacerlos lo más cerca posible de la fuente de origen de los datos en lugar de hacerlo en el entorno de visualización de Power BI. De esta manera, se evitará sobrecargar el informe y se reducirá el tiempo de carga.
Siguiendo estos consejos, podrás mejorar la eficiencia y el rendimiento de tus informes en Power BI, al tiempo que garantizas la seguridad y gobernanza de los datos.
Al seguir estos consejos, podrás optimizar tus informes en Power BI, mejorando la experiencia de los usuarios y maximizando el rendimiento de tu análisis de datos.
El enfoque de Business Intelligence (BI) conocido como self-service BI ha revolucionado la forma en que las empresas aprovechan sus datos e información empresarial. Este modelo permite a cualquier persona analizar e interpretar los datos de la empresa sin necesidad de ser un experto en tecnología de la información.
En el pasado, solo los usuarios con conocimientos avanzados en herramientas de BI podían utilizar estas tecnologías y trabajar con sus propios datos. Sin embargo, el self-service BI ha democratizado el análisis de datos al poner en manos de cualquier persona las herramientas necesarias para comprenderlos y analizarlos.
Esta nueva posibilidad ha cambiado completamente el juego, ya que los datos se han convertido en la base para la toma de decisiones empresariales y la evaluación de la estrategia empresarial. Es esencial contar con medidas correctivas basadas en datos para optimizar los resultados.
Microsoft Power BI es una de las herramientas de business intelligence más utilizadas por las empresas. Según el último informe de Gartner sobre herramientas analíticas y de BI en 2023, Microsoft Power BI es la plataforma líder del mercado.
Una de las principales ventajas de Microsoft Power BI es su capacidad para convertir los datos en información valiosa y proporcionar ideas a través de un enfoque self-service. Además, las empresas pueden elegir el tipo de servicio o licencia de Power BI que mejor se adapte a sus necesidades empresariales.
En un mundo donde la analítica empresarial, la business intelligence y el aprovechamiento de los datos son prioritarios, Power BI se posiciona como una herramienta clave para las empresas que desean aprovechar el desarrollo tecnológico y basado en datos a su favor.
Desarrollar una cultura data-driven se ha convertido en una de las principales prioridades en el mundo empresarial. Para transformar los datos en valor de negocio mediante un enfoque self-service, herramientas como Power BI, que convierten los datos en información fácilmente analizable, son indispensables.
En Bismart, como empresa partner preferente de Microsoft Power BI, hemos estado ayudando a otras empresas durante muchos años a desarrollar estrategias self-service BI mediante la adopción de Power BI en su entorno corporativo.
El desarrollo de una estrategia de self-service BI va más allá de la simple construcción técnica de informes. Requiere un enfoque integral que considere criterios técnicos, la calidad y salud de los datos de la organización, políticas de seguridad y gobierno de datos, así como criterios de uso.
Es importante que las empresas conozcan los diferentes modelos disponibles para el desarrollo de una estrategia de self-service BI. A continuación, se presentan dos de ellos:
Este modelo se aplica a empresas donde la mayoría o todos los usuarios poseen los conocimientos técnicos necesarios para crear sus propios informes utilizando herramientas de BI como Power BI.
En este enfoque, la organización externaliza el procesamiento, integración, organización y preparación de los conjuntos de datos para su uso posterior en Power BI por parte de los usuarios internos. Estos usuarios explotan los datos y crean sus propios informes utilizando la herramienta. Este modelo es ideal para organizaciones en las que todos los usuarios tienen la capacidad de construir sus propios informes.
Para que este modelo funcione de manera óptima, es fundamental proporcionar una formación profesional a los usuarios internos de la organización, de modo que puedan aprovechar al máximo las capacidades de Power BI.
En Bismart, ofrecemos un tipo de formación personalizada para la adopción de Power BI. Esta formación se basa en los conjuntos de datos propios de la empresa, lo que permite una capacitación adaptada a las necesidades específicas de los usuarios, permitiéndoles comenzar a trabajar con Power BI de manera inmediata y con conocimiento del contenido interno que se va a explotar.
Además, este enfoque también requiere la implementación de políticas de gobierno y seguridad de datos para garantizar la integridad y confidencialidad de la información.
Desarrollar una estrategia de self-service BI es un proceso que debe abordarse de manera integral, considerando los aspectos técnicos, de datos, seguridad y capacitación de los usuarios. Al adoptar modelos como el de expertos internos y aprovechar herramientas como Power BI, las empresas pueden potenciar su capacidad para tomar decisiones basadas en datos de manera ágil y eficiente.
Este enfoque es adecuado para aquellas empresas que tienen un departamento de BI o IT pequeño que se encarga de crear los informes en Power BI, y el resto de los usuarios de la compañía tienen perfiles empresariales y solo actúan como consumidores de dichos informes. También es apropiado para empresas que no cuentan con usuarios que posean conocimientos técnicos, ya que pueden externalizar todo el proceso de generación de informes y reporting.
Sin embargo, uno de los principales desafíos de este enfoque es el aumento de los costos. Muchas organizaciones incurren en gastos innecesarios al adquirir múltiples licencias Power BI Pro para cada usuario empresarial que solo necesita visualizar informes, a pesar de que esto no es necesario.
Además, este enfoque requiere el desarrollo de políticas relacionadas con el uso y explotación de los conjuntos de datos, así como políticas para el desarrollo de flujos de datos y políticas para la creación y consumo de informes corporativos. Estas políticas son fundamentales para garantizar la adecuada gestión y aprovechamiento de los datos en el entorno empresarial.
Al adoptar el enfoque empresarial en el desarrollo de una estrategia de self-service BI, las empresas pueden optimizar la generación de informes y la distribución de información dentro de la organización. Si bien existen desafíos en términos de costos y políticas, un enfoque cuidadosamente diseñado puede ayudar a maximizar el valor de los datos y mejorar la toma de decisiones basadas en información empresarial.
Te presentamos el e-book "10 buenas prácticas para la adopción empresarial de un modelo self-service BI con Power BI", donde podrás descubrir los pasos fundamentales para desarrollar una estrategia de self-service BI utilizando Power BI.
Este e-book está diseñado para brindarte una guía clara y concisa sobre cómo implementar con éxito un enfoque self-service BI en tu empresa utilizando la potente herramienta Power BI. A través de estas buenas prácticas, podrás aprovechar al máximo las capacidades de Power BI y potenciar el análisis de datos en tu organización.
Al seguir los pasos descritos en el e-book, podrás:
Establecer los objetivos: Comprende los objetivos empresariales y define cómo el self-service BI puede contribuir a su logro.
Identificar los usuarios clave: Identifica a los usuarios que se beneficiarán de la adopción del self-service BI y comprende sus necesidades y habilidades.
Evaluar la infraestructura y los datos existentes: Realiza una evaluación completa de la infraestructura tecnológica y los datos disponibles en tu empresa para garantizar una implementación exitosa.
Definir políticas de seguridad y gobernanza: Establece políticas y procedimientos para garantizar la seguridad, integridad y privacidad de los datos en el entorno self-service BI.
Diseñar un modelo de datos eficiente: Crea un modelo de datos sólido y escalable que permita a los usuarios acceder y analizar la información de manera efectiva.
Desarrollar informes y paneles interactivos: Utiliza las herramientas de Power BI para diseñar informes y paneles intuitivos que brinden información valiosa de manera visualmente atractiva.
Promover la capacitación y el soporte: Proporciona capacitación adecuada a los usuarios para aprovechar al máximo las capacidades de Power BI y ofrece soporte continuo para resolver cualquier problema o duda.
Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos: Establece canales de comunicación y colaboración entre los usuarios para fomentar el intercambio de ideas y mejores prácticas.
Realizar un seguimiento y análisis continuo: Monitorea el uso de Power BI, analiza los resultados obtenidos y realiza ajustes según sea necesario para mejorar continuamente la estrategia de self-service BI.
Impulsar una cultura data-driven: Fomenta una cultura en la que la toma de decisiones se base en datos y promueve el uso de self-service BI como una herramienta clave para impulsar la transformación empresarial.
Los cuadros de mando son habitualmente elaborados por el departamento funcional y suelen ser estáticos, mientras que el self-service BI es un entorno implementado en una organización que permite a cada usuario crear sus propios informes según sus necesidades. Aunque son enfoques distintos del BI, la tendencia actual es combinarlos, es decir, implementar un entorno de cuadro de mando que permita a los usuarios avanzados o seleccionados contar con herramientas de self-service para crear sus propios informes.
En este webinar se explicaron conceptos básicos de la business intelligence, como las medidas, indicadores y dimensiones que se incluyen en un entorno self-service BI. Víctor ilustró con ejemplos el valor del análisis de datos mediante métricas que muestran qué sucedió y dimensiones que explican por qué sucedió.
Esto se traduce en un modelo de datos que nos ayuda a determinar qué queremos saber y por qué queremos analizarlo, como las ventas por producto, subsidiaria, tiempo, etc.
Víctor enfatizó la importancia de pensar en los usuarios finales de la herramienta para garantizar su éxito y adopción. Es crucial desarrollar una metodología de trabajo adecuada y contar con una herramienta que facilite su implementación. Sin embargo, lo más importante es brindar apoyo continuo a los usuarios.
En Bismart hemos desarrollado una herramienta llamada Indicators & Dimensions Definition Tool que cumple con esta finalidad. Proporciona un entorno donde se pueden documentar indicadores y dimensiones durante la fase de definición. Además, cuenta con una matriz de negocio (Bus Matrix) que muestra las relaciones entre las dimensiones y los indicadores.
Esta herramienta nos guía en el proceso de definición y también sirve como herramienta de documentación y consulta. Tiene una sección de diccionario y una ficha de indicadores donde se pueden consultar todos los atributos definidos para cada indicador. Se pueden filtrar los indicadores por área de interés. La herramienta también cuenta con una ficha de dimensiones que permite filtrar las dimensiones por área funcional y ver las jerarquías asociadas. Además, muestra la fuente de datos utilizada para mostrar los datos. Por último, la matriz de negocio permite ver las capacidades de análisis, es decir, muestra qué dimensiones se pueden analizar para cada indicador y viceversa.
Durante los últimos minutos, se abrió un espacio para preguntas y dudas de los asistentes, donde Víctor aclaró que este enfoque de trabajo es aplicable a empresas de cualquier tamaño. También enfatizó la importancia del trabajo en equipo al utilizar estas herramientas y explicó que la herramienta no depende de un entorno de BI específico, sino que se puede utilizar con el entorno ya implementado en la organización.
La business intelligence juega un papel clave en la toma de decisiones estratégicas en cualquier organización. Se refiere a la combinación de herramientas, procesos y infraestructuras que permiten a las empresas identificar y analizar información relevante. Se utiliza para evaluar el desempeño de la empresa, dar acceso a los datos a los trabajadores, tener una mejor comprensión de las opiniones de los clientes, identificar áreas de mejora, entre otros beneficubrimientos.
La inteligencia empresarial es la habilidad de convertir datos en información y luego en conocimiento. Según Gartner, la falta de conocimiento es la mayor amenaza para las empresas contemporáneas, por lo que contar con un buen sistema de inteligencia empresarial es esencial.
Para organizar un proyecto de Business Intelligence, es necesario tener en cuenta los siguientes elementos:
Evaluación de fuentes de datos: internas o externas, accesibilidad, fiabilidad, calidad y posibilidades de integración.
Transformación de datos en información: contextualización, categorización, cálculo, corrección e integración.
Definición del conocimiento obtenido: comparación con otras fuentes, haciendo predicciones e interrelaciones.
Además, es importante tener en cuenta que el objetivo del negocio debe ser la prioridad y no la tecnología. También es esencial contar con el apoyo de los futuros usuarios y la dirección, ser flexibles a los cambios, asegurar la usabilidad y entendibilidad de la información, ofrecer soluciones transversales fáciles de usar, opciones de autoanálisis, un buen sistema de comunicación y protección de datos, utilizar una metodología ágil y definir un proceso de gestión del cambio.
El éxito del proyecto depende de tener en cuenta estos factores y ofrecer no solo análisis históricos, sino también predictivos y de simulación.
Es común equivocarse al centrarse en definir tareas de extracción, limpieza, análisis y almacenamiento de datos en estos proyectos. Antes de esto, es esencial considerar quién usará la información y con qué propósito.
Hay varios factores relevantes que deben tenerse en cuenta en cualquier proyecto:
La business intelligence y los data warehouses son fundamentales para el correcto funcionamiento de las empresas modernas. Ambos contribuyen a la transformación digital de las empresas en términos de almacenamiento, seguridad y aprovechamiento de los datos. Hoy en día, el análisis de datos es un proceso esencial para la gestión empresarial, de tal manera que es difícil imaginar una compañía exitosa que no realice análisis de datos.
Las organizaciones siempre han requerido información para tomar decisiones, pero con la llegada de Big Data, la cantidad de información disponible se ha multiplicado. Esto hace que sea fundamental contar con procesos de governance y management de datos para generar inteligencia de negocio.
Este es el papel de los data warehouses y la business intelligence. Los data warehouses se refieren a los procesos de recopilación y almacenamiento de información, mientras que la inteligencia de negocios se enfoca en el análisis y procesamiento de estos datos para generar insights y apoyar la toma de decisiones basadas en datos.
En conclusión, ambos son elementos críticos para que las empresas puedan sacar provecho del valor de los datos y transformarlo en mejores decisiones y estrategias de negocio diferenciales.
Por otro lado, es importante comprender que un data warehouse no es una base de datos común. La diferencia clave radica en su capacidad de procesamiento y en la integración con las fuentes de datos. Business intelligence y data warehouse son elementos esenciales para el sistema informativo de una organización.
Las empresas requieren espacios para almacenar sus datos, pero la relación entre data warehouse y BI va más allá.
La fragmentación de datos es un obstáculo que dificulta aprovechar el valor de los datos y transformarlos en inteligencia. Los departamentos almacenan información en almacenes incompatibles, lo que impide la integración y el intercambio de conocimiento. Según una investigación de Gartner, el 52% de los ejecutivos mencionaron que los silos fragmentados les impiden compartir datos y el 33% dijo que su empresa no cuenta con las tecnologías adecuadas de gestión de datos.
El data warehouse fue diseñado para solucionar la fragmentación de datos, consolidando los flujos de datos en un repositorio central que es accesible a todos los miembros de la organización. Además, un data warehouse eficiente acelera el tiempo de carga para analizar los datos, mejora la seguridad de los datos y contribuye al cumplimiento de las normas de protección de datos.
Para construir una sólida base de inteligencia empresarial, es necesario seguir los siguientes pasos utilizando un data warehouse.
1. Identificar las fuentes de datos
El primer paso para establecer un data warehouse es determinar qué datos se quieren recopilar y localizar las fuentes de origen. Esto permitirá transferir los datos al data warehouse o a su subcategoría, el data mart.
Este paso es crucial, ya que requiere que los gerentes evalúen sus objetivos de datos, identifiquen qué datos son necesarios para alcanzarlos y determinen qué activos de datos pueden ser liberados.
2. Extract, Transform and Load (ETL)
Una vez que se han identificado los datos que se quieren centralizar y el lugar donde se encuentran, se realiza el proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL).
El ETL es un aspecto crucial del proceso, ya que no solo extrae la información que se quiere cargar en el data warehouse, sino que también la limpia y consolida para asegurar la calidad y coherencia de los datos en todas las bases de datos, independientemente del sistema de origen.
En esencia, el ETL es el procesamiento necesario para transformar los datos crudos en información útil, lista para ser utilizada por analistas de datos, consultores de BI o cualquier otro perfil de usuario.
La mayoría de los procesos ETL están automatizados y promueven la calidad de los datos y la gobernanza de la información.
Al igual que todas las tecnologías, en los últimos años el proceso ETL ha evolucionado hacia una nueva perspectiva: ELT, que cambia el orden de las secuencias transform and load.
3. Análisis de datos y BI
Luego de que los datos hayan sido procesados y cargados en el data warehouse, están listos para ser analizados y convertidos en conocimiento con la ayuda de herramientas de business intelligence. Estas herramientas permiten a los usuarios convertir los datos en información valiosa y en insights útiles para la toma de decisiones.
Las herramientas de business intelligence incluyen sistemas de reporte como Microsoft Power BI, plataformas de visualización de datos, y la creación de tableros de mando y informes corporativos. Herramientas líderes en el mercado, como Power BI, han sido diseñadas para que usuarios con poco conocimiento técnico también puedan utilizarlas y obtener información importante para sus decisiones.
Asegurarse de que los usuarios finales tengan acceso a la información que necesitan de manera efectiva es clave para el éxito de la business intelligence y el aprovechamiento de los datos.
Por tanto, ¿necesitas un data warehouse para generar business intelligence?
Aunque algunas empresas generan inteligencia empresarial sin un data warehouse, este enfoque presenta muchos desafíos en términos de rendimiento, tiempo y costos. Procesar los datos necesarios para generar inteligencia empresarial sin un data warehouse puede sobrecargar las bases de datos transaccionales, reducir el rendimiento y aumentar el tiempo de carga, retrasando el proceso de transformación de datos en conocimiento.
Además, la falta de la infraestructura adecuada para integrar datos y sistemas puede crear otros problemas.
En resumen, las bases de datos transaccionales no pueden realizar el mismo trabajo que un data warehouse y su capacidad para generar inteligencia es limitada. Esto explica por qué el 48% de las organizaciones consideran que su entorno de inteligencia empresarial es "crítico" o "muy importante" para su productividad a largo plazo.
