Business intelligence (BI) és el conjunt d'estratègies i tecnologies que utilitzen les empreses per a analitzar dades d'informació comercial. Les estratègies més comunes de BI inclouen informes, anàlisi en línia, extracció de dades, mineria de processos, processament d'esdeveniments complexos, gestió del rendiment empresarial, avaluació comparativa, mineria i anàlisi de textos i anàlisi predictiva o prescriptiva.
Si treballes o dirigeixes una empresa, és probable que hagis sentit parlar del Business Intelligence (BI) i que ho usis en la teva rutina de treball. Practicamente totes les empreses ja ho utilitzen en totes les seves àrees i unitats de negoci, especialment durant el procés de presa de decisions.
El BI s'ha convertit en el pilar en el qual es recolzen totes les bases d'un negoci. En un mercat cada vegada més competitiu, prendre decisions informades i basades en dades de qualitat és crucial per a garantir el creixement empresarial i diferenciar-se de la competència.
El terme "business intelligence" prové de l'anglès i en espanyol es tradueix com a "intel·ligència de negoci", "intel·ligència empresarial", "intel·ligència comercial", entre altres. Els termes més utilitzats són "business intelligence" i "BI".
Aquesta denominació és important ja que ens dona una clara idea del que significa el terme. En termes simples, es tracta de la capacitat de les empreses d'obtenir informació valuosa per al seu negoci.
En termes més concrets, la intel·ligència de negoci es refereix a l'habilitat de transformar la informació en coneixement útil, que permeti a una organització prendre millors decisions, identificar oportunitats de negoci i optimitzar les seves operacions, processos i tasques.
Malgrat semblar un concepte modern, el terme "business intelligence" va aparèixer per primera vegada el 1865 en l'enciclopèdia "Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes" publicada als Estats Units. L'aplicació de la intel·ligència de negocis va començar en la dècada de 1960, quan s'utilitzava per a descriure un sistema que permetia compartir informació entre empreses. En la dècada de 1980, amb el sorgiment d'Internet, el Business Intelligence va començar a relacionar-se amb la tecnologia i els models informàtics.
En els 60 i 80, el Business Intelligence ja s'utilitzava per a donar suport a la presa de decisions empresarials, encara que d'una manera més rudimentària i menys eficient que avui dia. En els 60, les empreses recopilaven informació sobre la competència per a predir el comportament del mercat i adaptar les seves ofertes. En els 80, el BI va començar a desenvolupar-se en un entorn tecnològic i digital, però encara estava lluny d'aconseguir el nivell de correlació amb les dades i el IT que avui és comú.
La popularització del BI que coneixem avui dia va començar en els 90 amb el sorgiment d'eines de Business Intelligence. No obstant això, en els 90, l'accés al Business Intelligence no era fàcil, ja que les eines eren difícils d'usar i requerien especialistes en IT. Amb l'inici del nou mil·lenni, el mercat i els proveïdors de programari es van adonar del potencial de les eines d'anàlisis i BI, la qual cosa va portar a un augment en l'oferta d'aplicacions i programari de Business Intelligence. Amb l'augment de l'oferta, també van arribar millores, ja que els proveïdors van crear eines més intuïtives, fàcils d'usar i accessibles per a usuaris no tècnics.
En l'última dècada, l'aplicació del Business Intelligence en les empreses ha avançat tant que la intel·ligència empresarial ja és essencial per al funcionament d'un negoci. En aquest context, les opcions, eines i sistemes de Business Intelligence s'han multiplicat i millorat exponencialment.
Encara que la tecnologia ha avançat i actualment produïm més dades que mai, el desafiament radica a filtrar i processar la informació rellevant. La sobreproducció de dades ha fet que sigui difícil determinar quins són útils i quins es poden descartar. A més, la tasca d'extreure valor de les dades s'ha tornat més complicada a causa de la quantitat d'informació disponible.
La transformació de les dades recopilades en informació valuosa també s'ha tornat més complexa en comparació amb el passat. La gran quantitat d'informació disponible - des d'actius de dades fins a fonts, sistemes i repositoris de dades- fa que sigui difícil comprendre i obtenir conclusions a partir de la informació. Per tant, la intel·ligència empresarial requereix d'estratègies i processos de processament de dades, com la interoperabilitat, integració de dades i sistemes, i governança de dades, entre altres.
És evident que obtenir intel·ligència empresarial requereix processos complexos i estretament relacionats amb la tecnologia i les dades. Avui dia, no es pot parlar d'intel·ligència empresarial sense parlar d'anàlisi de dades.
L'anàlisi de dades és la base de la intel·ligència empresarial. Les dades s'han convertit en l'input clau per a les organitzacions a l'hora de generar coneixement i informació valuosa, i l'anàlisi de dades és el procés mitjançant el qual les empreses transformen les dades en informació i després en insights.
No obstant això, l'avanç tecnològic ha portat al fet que la intel·ligència empresarial vagi més enllà de l'anàlisi de dades i ara inclogui processos més complexos com la mineria de dades, branques de la intel·ligència artificial com el machine learning o el deep learning, entre altres. Les possibilitats per a les empreses de generar intel·ligència són pràcticament infinites.
En última instància, tot això condueix a un objectiu comú: utilitzar les dades per a prendre decisions més informades (basades en dades), optimitzar estratègies de negocis, generar oportunitats, impulsar el progrés continu, solucionar problemes que afecten la productivitat i adaptar-se el més ràpid possible als canvis en el mercat i en els clients.
La intel·ligència empresarial és un projecte de llarg termini que comença amb la recopilació de dades, continua amb l'anàlisi de dades i acaba amb la visualització de dades i la presentació d'informació en panells de control, informes o altres sistemes interactius de reportis i visualització.
Transformem les dades en coneixement per a ajudar les empreses a prendre millors decisions. El nostre equip d'experts treballa amb Big Data, Big Data analytics, quadres de comandament, indicadors clau de rendiment (KPIs), data mining, reporting, data warehousing i integracions de dades. Utilitzem Data Analytics i Business Intelligence de Bismart per a salvar els reptes més difícils de la teva empresa.
Amb el Big Data, Internet of Things i les tecnologies de machine learning, volem proporcionar a les empreses diferents tipus d'eines en temps real per a millorar la presa de decisions mitjançant les dades. Volem usar la tecnologia per a fer un món millor. Per això encoratgem a les empreses al fet que utilitzin tot el seu potencial, ajudem les organitzacions a prendre millors decisions i treballem amb governs locals per a millorar la qualitat de vida de les persones.
El business intelligence puede tomar muchísimas formas. Estas son algunas soluciones desarrolladas con BI:
Smart destination
Smart Destination és una APP mòbil que utilitza l'última tecnologia del mercat sobre Big Data, Internet de les coses, aprenentatge automàtic i Stream Analytics.
Smart Destination és capaç de capturar, processar i correlacionar la gran quantitat d'informació en directe que es genera en tota la ciutat en la qual es troba l'usuari. Smart Destination proporciona una ruta òptima per la ciutat en temps real per a oferir-te la millor experiència i perquè gaudis de les millors vacances de la teva vida.
Analitza grans quantitats de dades provinents de fonts d'informació múltiples i complexes:
Mitjançant la tecnologia de Big Data, Internet de les coses, Stream Analytics i aprenentatge automàtic, l'aplicació proposa, en temps real, una ruta intel·ligent a la ciutat de destinació per a gaudir d'unes vacances a mesura. L'usuari només ha d'introduir els seus gustos, pressupost i disponibilitat. Així, l'aplicació s'encarrega de crear la ruta que optimitzi el seu temps i el seu pressupost i cobreixi al màxim les seves expectatives.
Recopilem informació en directe que es genera per tota la ciutat:
Tot això, en termes de correlació de dades provinents dels sensors de la ciutat, de la plataforma Dades obertes, dels portals de reserves, dels sistemes interns de l'Ajuntament, dels sistemes d'informació dels Punts d'Interès (POIs), de les xarxes socials i moltes altres més dades d'interès turístic.
Analitzem la informació per a ajudar a les Smart Cities a prendre decisions, així com en el seu procés de transformació en ciutats més eficients, coherents, innovadores i autosuficients.
Aquesta aplicació permet una millor gestió del sector turístic, ja que ajuda a les autoritats a oferir un millor servei als ciutadans, i a millorar la gestió dels serveis públics, com ara: la mobilitat, l'accessibilitat i el transport, les infraestructures, la seguretat, els serveis d'emergències, la neteja, etc.
L'aplicació permet distribuir l'afluència de turistes en els diferents punts d'interès que ofereix la ciutat, desconcentrant aquells que es poden arribar a col·lapsar en un moment determinat.
Happiness Recognition
Bismart Face and Emotion Recognition està basada en Microsoft Cortana Analytics Suite, líder en Advanced Analytics. Mitjançant la intel·ligència artificial, es milloren les aplicacions de negoci, evolucionant de simples anàlisis descriptives a recomanacions prescriptives.
El programari Emotion Recognition part d'una imatge i retorna confiança a l'usuari, a través d'un conjunt d'emocions per a cada rostre i imatge.
Les emocions detectades són ira, menyspreu, fàstic, por, felicitat, neutralitat, tristesa i sorpresa. Aquestes emocions trenquen amb les barreres culturals i poden ser universalment comunicades a través d'expressions facials. El programari Bismart Face Detection identifica sexe i edat, a més de comprovar si dos rostres pertanyen a la mateixa persona o no.
Aquest potent programari inclou Microsoft Cortana, un assistent personal digital que permet interactuar amb aquesta màquina intel·ligent de manera natural.
Magic Mirror
Medic Mirror és un mirall per a la teva casa amb el qual pots interactuar per a aconseguir un diagnòstic ràpid i consells per a tractar malalties comunes. Pots interactuar amb el mirall mitjançant reconeixement facial amb la cambra incorporada, mitjançant veu o contacte per a respondre a les preguntes del qüestionari.
La cambra reconeix l'edat, sexe i estat emocional del pacient per a començar i, usant un qüestionari, pot trobar l'àrea i la causa del dolor o malaltia. Depenent de les teves respostes les preguntes canviaran per a reflectir el diagnòstic més probable.
Medic Mirror està equipat amb una varietat d'eines i dispositius per a ajudar a entendre millor la malaltia del pacient i prescriure el millor tractament possible. Usant aquest equipament, Medic Mirror pot mesurar l'Índex de Massa Corporal, la pressió sanguínia, els nivells de glucosa, etcètera.
Amb aquestes dades Medic Mirror et proporcionarà informació útil per a tractar la malaltia que pateixis. Si la situació ho requereix, fins i tot pot cridar als serveis d'emergències des del mateix mirall si necessites anar a urgències.
Quan es fa esment a Business Intelligence (BI), quadres de comandament i KPIs, és comú associar-los amb clients, rendibilitat i vendes en l'àmbit empresarial. No obstant això, existeix un àmbit igualment rellevant que no ha de passar-se per alt: el sector públic. En aquest context, el llenguatge i enfocament són diferents, enfocant-se en els ciutadans, la productivitat i la millora dels serveis.
La business intelligence juga un paper important en els serveis públics. Tant en el sector empresarial com en el públic, hi ha aspectes comuns importants: l'optimització de processos, la reducció de costos i la capacitat de preveure les necessitats futures.
En tots dos casos, comptem cada dia amb una quantitat creixent de dades i és crucial ser capaces d'anticipar el que els ciutadans realment necessiten. La clau està a correlacionar la demanda dels ciutadans amb l'oferta actual de serveis, tenint en compte les tendències demogràfiques, l'activitat econòmica i la mobilitat.
Hem dut a terme nombrosos projectes en el sector públic aplicant el nostre ampli coneixement en Business Intelligence, Big Data, integració de dades i aprenentatge automàtic. Tenim exemples realment interessants, com el projecte que realitzem per a la ciutat de Berlín. Utilitzant anàlisi predictiva, creem quadres de comandament que van permetre predir les necessitats dels centres educatius. Per a això, combinem dades de planificació urbanística, informació geogràfica, densitats de població per àrees, dades actualitzades del cens, nombre d'alumnes matriculats, centres educatius existents i planificats, i fins i tot estimacions de creixement de la població fins a l'any 2025. Gràcies als nostres quadres de comandament, els responsables de l'àrea educativa no sols poden respondre a les possibles demandes educatives per barris, sinó també assignar recursos de manera més eficient, destinant fons addicionals als centres existents o construint nous centres.
Un altre projecte igualment rellevant va ser desenvolupat per a l'Ajuntament de Barcelona, centrat en la prevenció d'accidents de trànsit. En lloc de confiar únicament en intuïcions per a la ubicació de cambres o controls policials, és fonamental analitzar dades per a comprendre la casuística dels accidents, tenint en compte tots els detalls de cada incident: tipus de vehicle, dates i hores, danys ocasionats (incloent lesions i fatalitats), i si va haver-hi vianants involucrats. De fet, la Unió Europea s'ha fixat com a objectiu reduir fins a un 50% els accidents de trànsit per a l'any 2020, en comparació amb la xifra de fa una dècada.
Finalment, l'Ajuntament de Terrassa va realitzar una forta aposta per la tecnologia en instal·lar la solució bigov de Bismart. Aquesta solució, basada en l'estratègia de business intelligence de Microsoft i desenvolupada per Bismart, va proporcionar una sèrie d'avantatges a la institució governamental.
La implementació de la solució bigov de Bismart va permetre a l'Ajuntament disposar d'informació en temps real, de forma centralitzada i unificada. Els beneficis i millores es van detectar immediatament segons l'organització. Amb aquest nou sistema, l'Ajuntament va poder comptar amb indicadors clars que van involucrar a tota l'organització. A més, es va disposar d'una eina que va facilitar el canvi i la innovació en millorar la presa de decisions i el lideratge en aquest àmbit. Finalment, es va aconseguir traduir l'estratègia a un nivell operatiu, establint un procés continu.
L'objectiu de l'Ajuntament va ser abordar els desafiaments associats a la presa de decisions i l'anàlisi de dades, i aquesta plataforma de quadres de comandament per a l'administració local construïda sobre Microsoft Business Intelligence els va brindar un augment significatiu en el rendiment, així com l'oportunitat de millorar la gestió i optimitzar els costos.
Parlem d'eines de Business Intelligence. Aquest terme es refereix a les eines de programari utilitzades per a analitzar les dades en brut en una empresa. Aquestes aplicacions mostren dades que en general han estat dipositats abans en un magatzem de dades.
Les eines de Business Intelligence poden gestionar un gran volum de dades no estructurades i ajuden les organitzacions a identificar, desenvolupar i transformar les dades en noves idees i oportunitats de negoci estratègiques.
Les eines de Business Intelligence s'han convertit en el camí perquè les empreses puguin monitorar les dades i generar idees de negoci. Les eines de Business Intelligence serveixen d'ajuda a l'empresa mitjançant la cerca de nous coneixements, noves tendències de mercat i condueixen a una presa de decisions més ràpida i fàcil en les empreses. Les eines de Business Intelligence poden aprofitar dades i convertir-los en informació útil perquè les empreses puguin obtenir beneficis d'ella.
El principal objectiu de les eines de Business Intelligence és permetre una forma més fàcil i útil d'analitzar aquestes dades per a fins comercials. Mitjançant la identificació de noves oportunitats i el desenvolupament d'una estratègia basada en els coneixements, les organitzacions tindran un avantatge competitiu de mercat perquè gaudeixin d'una major estabilitat en el seu negoci.
Les eines de Business intelligence es poden dividir en una sèrie de categories clau:
Fulls de càlcul
Un full de càlcul és una de les eines de Business Intelligence més interactiva i ajuda a les organitzacions a analitzar i emmagatzemar dades en un format tabular. Els resultats apareixen en un arxiu amb files i columnes amb la finalitat d'ordenar i organitzar les dades amb major facilitat, al mateix temps que es realitza el càlcul de les dades numèriques.
La seva capacitat per a calcular els valors de dades mitjançant l'ús de fórmules matemàtiques converteix aquest full de càlcul en una eina única de Business Intelligence.
Presentació d'informes i consulta de programari
Aquests extractes d'eines de Business Intelligence classifiquen els resums i envien les dades seleccionades i, després, s'utilitzen per a generar informes llegibles per a tots des de diverses fonts de dades.
OLAP: En línia Analytical Processing
Les eines de Business Intelligence OLAP permeten analitzar la interacció de dades pluridimensionals des de diversos punts de vista. El procés d'anàlisi de les eines de Business Intelligence OLAP implica tres funcions diferents:
Slicing and Dicing és una funció que permet als usuaris ordenar un conjunt precís de les dades. Slicing també permet la visualització de les dades des de diferents punts de vista. El desglossament permet als usuaris navegar a través dels detalls. La consolidació és l'acumulació de dades que es poden calcular en diverses dimensions.
Digital dashboards
Aquests taulers són eines de Business Intelligence que presenten activitats de síntesis i els resultats del negoci per procés. Aquests indicadors pretenen controlar la consecució dels objectius establerts i prendre les decisions necessàries a intervals apropiats i dins d'un temps limitat. És una eina de suport de decisió per a l'administrador, que permet projectar cap al futur i pronosticar.
Mineria de dades
La mineria de dades és un conjunt d'algorismes de diverses disciplines científiques com l'estadística, la intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, per a construir models de dades, la cerca d'estructures o patrons interessants d'acord amb criteris preestablerts, extreure el màxim coneixement, i després transformar-lo en una estructura comprensible per a l'ús d'anàlisi.
Emmagatzematge de dades
L'emmagatzematge de dades és una base de dades que ens ajuda a recopilar, ordenar, registrar i emmagatzemar la informació de base de dades operativa i d'aquesta manera proporcionar una base per a la presa de decisions en el negoci per molts mètodes. L'emmagatzematge de dades forma part de l'entorn del Business Intelligence. S'utilitza per a emmagatzemar dades actuals o històriques i també per a crear informes analítics dels investigadors de l'empresa.
Visualització de dades
La visualització de dades és un terme general i la imatge que s'utilitza per a comprendre el significat de les dades mitjançant la seva inserció en un context visual com a gràfics. Es tracta d'una eina de Business Intelligence que ens permet destacar les correlacions que són indetectables en text. Les dades poden ser exposats i poden ser reconeguts més fàcilment gràcies a les eines de visualització de dades.
Quantes vegades has escoltat aquesta frase que l'empresa té milions de dades sense saber què fer amb ells? Es repeteix constantment que les dades tenen un gran valor, encara que això no sempre és veritat. Sense una bona anàlisi que extregui informació valuosa, les dades no són de molta utilitat. Les empreses poden utilitzar la intel·ligència empresarial o business intelligence per a obtenir informació valuosa de les seves dades i prendre decisions més segures. La business intelligence és l'ús de les dades per a obtenir informació útil per a la presa de decisions. Les empreses poden consumir les dades de diferents maneres, aquí esmentem algunes d'elles:
1. Embedded BI
El Embedded BI es defineix com la integració d'informes, dashboards i vistes d'anàlisis en una aplicació. La informació es mostra i administra en una plataforma de BI i s'integra directament en la interfície d'usuari de l'aplicació per a millorar el context i la facilitat d'ús de les dades. És a dir, amb BI incorporat pots tenir accés als gràfics i KPI del teu BI dins del teu CRM, PMS, CMS o una altra aplicació, sense haver de sortir d'ella per a consultar el teu programari de Business Intelligence. L'ús de BI incorporat redueix el cost i temps requerits per a crear informes i anàlisis.
Amb BI incorporat, el BI s'integra amb l'experiència d'usuari de l'aplicació i ofereix als clients un context de treball enriquit i accés a la informació dins de les aplicacions que ja utilitzen. D'aquesta manera, els usuaris poden prendre decisions més ràpida i eficaçment amb l'ajuda de quadres de comandament interactius i informes integrats. A més, aquests quadres de comandament i informes poden personalitzar-se segons les necessitats específiques dels usuaris, combinant diversos fluxos de dades, en contraposició al programari d'informes tradicionals.
Amb l'ús de Business Intelligence incorporat, els usuaris poden basar les seves decisions en el BI mentre fan les seves tasques diàries. BI incorporat també pot ser part de l'automatització dels processos, permetent que es realitzin accions específiques segons els paràmetres establerts per l'usuari.
2. Data Discovery
El descobriment de dades o data discovery és un procés guiat per l'usuari en el qual es busca identificar patrons i valors inusuals en les dades. Es tracta de reunir informació de diferents fonts i consolidar-los en una sola per a la seva fàcil avaluació en temps real. Amb el descobriment de dades, es poden descobrir ràpidament els factors que influeixen en una tendència una vegada identificada.
L'usuari utilitza eines visuals per a buscar elements específics en un conjunt de dades. Aquestes eines fan el procés intuïtiu, fàcil d'usar, dinàmic i ràpid. La visualització de dades ha evolucionat més enllà dels informes estàtics tradicionals, incloent-hi mapes geogràfics, tèrmics, taules pivotants i molt més, permetent crear presentacions precises dels descobriments realitzats.
3. Self- Service BI
El self-service BI permet als usuaris finals analitzar les seves dades de manera senzilla, creant els seus propis informes o modificant els existents sense necessitat de formació. Per exemple, si una organització només requereix un informe a l'any, es poden assignar els recursos de TU a aquesta tasca. No obstant això, si l'organització té 1000 empleats i cadascun requereix diversos informes diàriament, l'equip de TU no podrà atendre la demanda.
Els informes ad hoc brinden als usuaris la capacitat de crear informes ràpidament, permetent-los obtenir anàlisis de dades en un temps mínim. Els usuaris finals poden analitzar les seves dades modificant o afegint funcions de càlcul dinàmicament a un informe. Aquesta flexibilitat disminueix la càrrega del departament tècnic, alliberant recursos de desenvolupament. Això permet als usuaris de negocis tenir el control de les seves pròpies necessitats analítiques i extreure el màxim valor tant de les seves dades com de la seva aplicació. D'aquesta manera, l'equip de TU gestiona informes interactius que cada usuari final pot filtrar per a trobar la informació que necessita.
4. Anàlisi augmentada
L'anàlisi augmentada ofereix una automatització de l'anàlisi de dades mitjançant l'aprenentatge automàtic i el processament del llenguatge natural. Aquesta manipulació i presentació avançada de dades simplifica les dades per a presentar resultats clars i brinda accés a eines sofisticades perquè els usuaris empresarials puguin prendre decisions quotidianes amb confiança. Els usuaris poden anar més enllà de les opinions i els prejudicis per a obtenir una visió real i actuar sobre les dades de manera ràpida i precisa.
L'anàlisi augmentada resol el problema que encara tenen moltes organitzacions amb la generació de coneixement a partir de les dades. Alleuja la dependència que una companyia pot tenir en els seus científics de dades en automatitzar la generació de coneixement en una empresa mitjançant l'ús d'algorismes avançats d'aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial.
Un motor d'anàlisi augmentada pot processar automàticament les dades d'una empresa, netejar-los, analitzar-los i convertir-los en accions per a executius o professionals de màrqueting amb poca o cap supervisió per part d'un tècnic.
El consum de dades per al seu ús en els negocis pot tenir diferents formes i cadascuna d'elles es pot utilitzar de manera individual o en combinació amb unes altres. Cada empresa, departament o situació específica requerirà una forma o una altra d'analitzar les dades, encara que l'objectiu d'aquests processos i tecnologies és similar: aconseguir una bona base per a prendre decisions empresarials adequades i optimitzar els processos dins de la companyia.
Les eines de Business Intelligence ajuden les empreses a prendre decisions informades en brindar-los anàlisis i dades detallades. Aquests programes permeten a les empreses avaluar el seu rendiment, identificar tendències, predir resultats futurs, analitzar el comportament del client i comparar dades de diferents fonts. En recopilar i emmagatzemar informació de diverses fonts, com a bases de dades internes, serveis en el núvol i aplicacions externes, aquestes eines brinden insights basats en dades que ajuden les empreses a prendre decisions estratègiques, millorar els seus processos, reduir costos, identificar oportunitats de creixement i optimitzar l'experiència del client.
Avui dia, triar l'eina de Business Intelligence adequada per a cada empresa pot ser un desafiament degut a l'àmplia varietat d'opcions disponibles en el mercat. No obstant això, la majoria de les tecnologies líders ofereixen capacitats suficients per a millorar el rendiment empresarial. L'eficàcia d'un programari dependrà de les necessitats i característiques específiques de cada empresa. Per això, existeixen molts tipus d'eines amb habilitats i característiques úniques per a satisfer requisits específics.
Per a ajudar-te a triar la que millor s'ajusti a les teves necessitats, aquí et presentem una comparativa d'algunes eines BI, incloent-hi algunes de les eines de Business Intelligence i softwares BI més eficaces per a empreses.
L'augment en la implantació d'eines analítiques i business intelligence en les empreses és imparable. El nombre d'experts en analytics i de consumidors de dades està creixent a un ritme superior al dels recursos dels departaments de TU. Per tant, l'analítica està evolucionant cap a una manera més user-*friendly, utilitzant automatització, processament de llenguatge natural o veu; i cap a una àmplia gamma de característiques que inclouen anàlisis augmentades amb Machine Learning integrat, alertes augmentades i deteccions d'anomalies, que són les noves tendències en el mercat.
Moltes empreses estan disposades a cobrir aquesta necessitat, i aquestes són tres de les quals millor ho fan amb les seves fortaleses i precaucions:
Power BI de Microsoft ofereix característiques d'anàlisis d'acte-servei potents que permeten als usuaris explorar les seves dades sense dependència de l'ajuda tècnica o coneixement especialitzat. Ofereix una àmplia gamma d'opcions de visualització de dades i la capacitat de fer preguntes en llenguatge natural (NLQ), la qual cosa facilita als usuaris fer preguntes simples sobre les seves dades en el seu propi idioma sense haver d'usar consultes SQL complexes.
Power BI s'integra perfectament amb altres serveis de Microsoft com Excel i SharePoint, permetent a les empreses tenir una visibilitat total de tots els departaments de l'organització. Power BI és una plataforma completa i fàcil d'usar que permet als usuaris crear, analitzar i visualitzar les seves dades, la qual cosa els ajuda a prendre decisions informades en crear visuals com a taules i gràfics dels seus conjunts de dades de manera ràpida.
A més, Power BI ofereix eines per a col·laborar eficientment entre equips i un accés segur a la informació confidencial. Algunes de les seves millors característiques inclouen visualitzacions interactives, consultes en llenguatge natural, connectivitat de dades robusta i alertes automatitzades que ajuden els usuaris a detectar patrons en les seves dades i fer prediccions basades en ells.
Fortaleses:
Com a empresa aliada preferencial de Power BI de Microsoft, en Bismart comptem amb un ampli grup d'experts certificats en Power BI que han creat una guia amb les 21 millors pràctiques d'informes per a Power BI.
Maximitza els teus informes i taulers Power BI amb la nostra guia!
Tableau
Tableau és una eina de visualització de dades que ofereix una àmplia gamma de característiques per a ajudar les empreses a explorar i entendre les seves dades de manera efectiva.
Algunes de les capacitats més destacades de Tableau són:
Interfície intuïtiva: Tableau té una interfície fàcil d'usar que permet als usuaris crear visualitzacions atractives i interactives de les seves dades sense requerir habilitats tècniques avançades.
Anàlisi en temps real: Tableau pot connectar-se a fonts de dades en temps real i proporciona actualitzacions en temps real per a les anàlisis, la qual cosa ajuda a les empreses a prendre decisions més informades.
Visualitzacions dinàmiques: Tableau ofereix una àmplia gamma d'opcions de visualització dinàmica, incloent-hi gràfics, taules, mapes i dashboards, la qual cosa permet a les empreses explorar les seves dades de manera atractiva i efectiva.
Integració amb altres eines: Tableau s'integra amb altres eines empresarials, com Excel i Salesforce, per a proporcionar una visibilitat completa de tots els departaments de l'empresa.
Anàlisi col·laborativa: Tableau permet als equips col·laborar en temps real i compartir insights i visualitzacions, la qual cosa facilita la presa de decisions basada en dades en tota l'empresa.
Aquestes capacitats fan que Tableau sigui atractiu per a empreses perquè els permeten obtenir una millor comprensió de les seves dades, prendre decisions informades i col·laborar de manera més efectiva.
Fortaleses:
Fàcil exploració visual i manipulació de dades mentre es visualitza.
Els clients són fans.
L'empresa està creixent en termes d'ingressos.
Precaucions:
Llacunes en el producte: El suport per a la consulta de múltiples taules de dades, i esquemes complexos en una sola font de dades, està absent en el producte de Tableau. No és compatible amb informes programats i distribuïts en una gran varietat de formats de sortida.
La qualitat del suport està decreixent, el upgrade està sent cada vegada més difícil.
Mala experiència de vendes: preus cars i poca flexibilitat en els contractes.
Qlik - Qlik Sense
Qlik és una plataforma de BI que ofereix potents capacitats d'anàlisis i visualització de dades.
Entre les seves característiques es troben:
Anàlisi de dades en temps real: Qlik permet analitzar grans quantitats de dades en temps real, la qual cosa li brinda a les empreses una visibilitat completa i actualitzada del seu negoci.
Models de dades flexibles: Qlik utilitza un enfocament de models de dades associatives que permet als usuaris crear vincles entre dades de diferents fonts per a obtenir una visió més completa i connectada de les seves dades.
Visualitzacions intuïtives: Qlik ofereix una àmplia gamma de visualitzacions interactives, des de taules fins a gràfics i mapes, per a ajudar els usuaris a explorar i comprendre les seves dades de forma més efectiva.
Integració amb eines empresarials: Qlik s'integra amb eines empresarials populars, com Microsoft Excel i Salesforce, la qual cosa permet a les empreses tenir una visibilitat completa de tots els departaments de la seva organització.
Aquestes capacitats fan de Qlik una plataforma atractiva per a les empreses perquè els permet obtenir una visió completa i connectada de les seves dades, prendre decisions informades i millorar l'eficiència i efectivitat dels seus processos de negocis.
Fortaleses:
Característiques del producte i extensibilitat: característiques augmentades com el Cognitive Engine, el Insight Advisor que ajuda els usuaris a trobar informació útil més ràpid, la generació automàtica de gràfics...
Comunitat d'usuaris activa.
Visió de producte: amplia i millora la seva plataforma a mesura que evoluciona el mercat.
Precaucions:
QlikView i Qlik Sense requereixen múltiples productes per a completar la seva oferta (Qlik Data Catalyst, Qlik Nprinting...).
Males experiències de migració i un servei de suport per sota de la mitjana.
Lleugera disminució de l'interès en Qlik.
Google Analytics
Google Analytics és una eina gratuïta de seguiment i anàlisi de llocs web que ofereix una àmplia varietat de característiques per a ajudar les empreses a comprendre millor la seva audiència i rendiment en línia.
Algunes de les capacitats més destacades inclouen:
Seguiment de trànsit: Google Analytics permet a les empreses veure quantes persones estan visitant el seu lloc web, d'on provenen, quines pàgines estan visitant i molt més.
Anàlisi de l'audiència: Les empreses poden aprendre més sobre la seva audiència a través de Google Analytics, incloent-hi dades demogràfiques, interessos i comportaments en línia.
Seguiment de conversions: Google Analytics permet a les empreses veure quantes persones estan realitzant accions específiques en el seu lloc web, com fer una compra o subscriure's a un butlletí.
Anàlisi de l'experiència de l'usuari: Google Analytics ajuda a les empreses a comprendre com els seus visitants interactuen amb el seu lloc web, incloent quant temps estan passant en cada pàgina i quines pàgines estan abandonant.
En resum, les capacitats de Google Analytics són valuoses per a les empreses perquè els permeten obtenir una visió més clara del seu rendiment en línia i prendre decisions informades sobre com millorar el seu lloc web i la seva estratègia de màrqueting en línia.
Sisense
Sisense és una plataforma d'anàlisi de dades empresarials que brinda capacitats d'anàlisis de punta per a empreses. Ofereix una varietat d'eines de visualització de dades que permeten als usuaris explorar i comprendre les seves dades de manera ràpida i eficient. A més, Sisense ofereix una connectivitat de dades sòlida que li permet a les empreses connectar-se i analitzar dades de diverses fonts.
Altres característiques inclouen la capacitat de crear dashboards personalitzats, la possibilitat de realitzar anàlisis avançades, la capacitat d'integrar-se amb altres sistemes empresarials i la capacitat de col·laborar en temps real amb altres equips.
En general, Sisense és atractiu per a les empreses perquè ofereix una solució completa d'anàlisi de dades que els permet prendre decisions informades i millorar el seu rendiment empresarial a través de l'anàlisi de les seves dades. A més, la seva capacitat per a integrar-se amb altres sistemes i col·laborar amb altres equips fa que sigui una solució atractiva per a empreses de qualsevol grandària.
Tibco Spotfire
Tibco Spotfire és una eina d'anàlisi de dades i visualització que ofereix una àmplia gamma de capacitats per a empreses.
Algunes de les seves característiques clau inclouen:
Anàlisi avançada: Spotfire permet als usuaris realitzar anàlisis complexes i visualitzacions en temps real de grans conjunts de dades.
Visualització interactiva: La plataforma ofereix una àmplia gamma de gràfics i visualitzacions interactives que permeten als usuaris explorar i entendre les dades de manera efectiva.
Integració de dades: Spotfire permet la integració de dades de diferents fonts, la qual cosa permet una vista completa i uniforme de les dades.
Col·laboració: L'eina permet als usuaris col·laborar i compartir informes i anàlisis en temps real amb altres membres de l'equip.
Seguretat: Tibco Spotfire ofereix una àmplia gamma de mesures de seguretat per a protegir les dades sensibles.
Aquestes capacitats fan que Tibco Spotfire sigui atractiu per a les empreses ja que els permet prendre decisions informades i eficients basades en dades, millorar la col·laboració i el flux de treball, i protegir la informació confidencial.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics és una plataforma d'intel·ligència empresarial que ofereix una àmplia gamma de capacitats per a empreses. Algunes de les seves característiques clau inclouen:
Anàlisi de dades: Cognos Analytics permet als usuaris realitzar anàlisis complexes i visualitzacions en temps real de grans conjunts de dades.
Visualització de dades: La plataforma ofereix una àmplia gamma de gràfics i visualitzacions interactives que permeten als usuaris explorar i entendre les dades de manera efectiva.
Integració de dades: Cognos Analytics permet la integració de dades de diferents fonts, la qual cosa permet una vista completa i uniforme de les dades.
Col·laboració: L'eina permet als usuaris col·laborar i compartir informes i anàlisis en temps real amb altres membres de l'equip.
Automatització d'informes: IBM Cognos Analytics permet l'automatització d'informes i el lliurament d'informació rellevant als usuaris adequats en el moment adequat.
Aquestes capacitats fan que IBM Cognos Analytics sigui atractiu per a les empreses ja que els permet prendre decisions informades i eficients basades en dades, millorar la col·laboració i el flux de treball, i automatitzar el lliurament d'informació rellevant.
Domo
Dom és una plataforma de BI que ofereix una àmplia gamma de capacitats per a empreses. Algunes de les seves característiques clau inclouen:
Integració de dades: Dom permet la integració de dades de diferents fonts, la qual cosa permet una vista completa i uniforme de les dades.
Anàlisi de dades: L'eina permet als usuaris realitzar anàlisis complexes i visualitzacions en temps real de grans conjunts de dades.
Visualització de dades: Dom ofereix una àmplia gamma de gràfics i visualitzacions interactives que permeten als usuaris explorar i entendre les dades de manera efectiva.
Col·laboració: La plataforma permet als usuaris col·laborar i compartir informes i anàlisis en temps real amb altres membres de l'equip.
Automatització de processos: Dom permet l'automatització de processos empresarials, la qual cosa estalvia temps i recursos i millora l'eficiència.
Aquestes capacitats fan que Dom sigui atractiu per a les empreses ja que els permet prendre decisions informades i eficients basades en dades, millorar la col·laboració i el flux de treball, i automatitzar processos empresarials.
Board
Board és una eina de Business Intelligence que permet als usuaris visualitzar, analitzar i comprendre les seves dades empresarials d'una manera intuïtiva i eficient. Amb Board, els usuaris poden crear dashboards i informes personalitzats, realitzar anàlisis de dades en temps real, integrar dades de diferents fonts i compartir informació amb els seus equips de manera col·laborativa. A més, Board ofereix una àmplia gamma d'eines d'anàlisis avançades i algorismes d'intel·ligència artificial per a ajudar els usuaris a prendre decisions informades basades en les seves dades.
Avui en dia, implementar una eina de BI en una empresa no es tracta només d'extreure, organitzar i emmagatzemar les dades per a crear una llista d'informes corporatius, sinó de brindar a l'usuari informes impressionants, interactius i immediats.
Si l'usuari desitja saber: "Quin territori va tenir una taxa de conversió de comandes més baixa el mes passat?" Vol ser capaç de fer la pregunta en el seu propi llenguatge i obtenir una resposta que li permeti veure directament el que està buscant i navegar fàcilment fins a l'origen de la situació o els seus efectes secundaris.
Si a més se li brinda a l'usuari un resultat personalitzat, amb tota la informació que necessita en un sol lloc, accés mòbil si ho requereix, actualitzacions automàtiques tant sovint com sigui necessari i la capacitat d'evolucionar o modificar el que està veient per a adaptar-ho als seus requisits específics, obté la llibertat d'explorar i descobrir noves perspectives i, en última instància, prendre decisions oportunes, informades i segures en la seva empresa.
Per tot això, les eines de visualització de dades resulten crucials per a un entorn de business intelligence.
Microsoft Excel
Excel no és la primera opció que se'ns ve a la ment quan pensem en la visualització de dades en un sistema de Business Intelligence, però és l'eina analítica més utilitzada pels usuaris empresarials a causa de la seva accessibilitat. No hi ha una altra solució que pugui arribar a mil milions d'usuaris a través d'eines que ja coneixen i usen. Actualment, Excel ofereix una funcionalitat de Business Intelligence autònom d'extrem a extrem a través de capacitats com Power Query, Power Pivot, Power View i Power Map. Amb l'accessibilitat d'Excel, la rigorositat que proporciona la connexió amb els serveis analítics i la proliferació d'Office 365, es redueix la barrera d'entrada per a les empreses que desitgen aprofitar els beneficis de la intel·ligència empresarial.
Microsoft Power BI
Power BI, de la companyia multinacional Microsoft, ens permet integrar dades de diferents fonts i crear un model que els relacioni per a la seva posterior visualització. Podrem analitzar la nostra informació i compartir-la amb altres usuaris de l'empresa tant en línia com fora de línia, en l'oficina o a través de dispositius mòbils.
Per a això, disposem dels següents components:
Power BI Desktop: és l'eina en la qual es crearà la connexió de dades, el model i els informes.
Power BI Service: és el servei que permet la publicació i compartició dels informes perquè puguin ser vists i editats per altres usuaris de l'organització amb permisos.
Power BI Mobile: permet generar formats específics per a la seva visualització en terminals mòbils a partir de l'informe original.
Power BI Pro: es tracta d'una llicència de publicació per a organitzacions que requereixen integrar grans quantitats de dades per a un gran nombre d'usuaris, amb actualització constant.
Power BI Embedded: permet publicar els informes Power BI en les nostres aplicacions i portals a través de serveis web, SDK i APIs, sense necessitat de llicència o autenticació per part de l'usuari final diferent de la de la pròpia aplicació.
L'ús d'objectes visuals a Power BI Desktop és una de les formes més senzilles de generar i compartir informes amb les nostres dades. Compta amb molts visuals estàndard que s'integren en els informes sense necessitat de programació (gràfics, taules, mapes interactius, etc.), amb un ampli Marketplace mantingut per la comunitat d'usuaris i també compta amb la possibilitat de crear els nostres propis objectes visuals personalitzats i empaquetar-los com un arxiu perquè puguin ser importats a qualsevol informe Power BI que vulguem generar.
Si a més necessitem transformar i modelar les dades obtingudes de la font abans de visualitzar-los, podem executar funcions DAX per a obtenir columnes i mètriques calculades.
Zebra BI és una solució d'intel·ligència empresarial (BI) d'autoservei que ofereix nombrosos avantatges en comparació amb altres eines de visualització de dades. És compatible amb Excel i Power BI, ampliant les capacitats d'anàlisis i visualització de dades d'aquestes eines en habilitar funcions addicionals, com a gràfics amb múltiples dimensions, taules segmentades amb segments personalitzats (MTD, YTD, YTG i any complet), simplificació del modelatge de dades, ressaltat de columnes en taules i gràfics, càlculs de preus, entre altres.
Zebra BI es presenta com la plataforma ideal per a àrees com a finances, màrqueting i vendes, ja que facilita la creació d'informes d'ingressos, beneficis, despeses i pèrdues en Power BI, que són fàcils d'usar i complets. A més, fomenta l'obtenció d'informació valuosa per a la presa de decisions empresarials, permetent als analistes recopilar informació detallada i explorar en profunditat cada aspecte de la situació i activitat empresarial. Com indica el propi lloc web de Zebra BI: "Els gràfics de Zebra BI no sols et permeten veure si alguna cosa està mal o bé, sinó que pots veure exactament què està succeint i per què".
Vols millorar els teus quadres de comandament financers amb Zebra BI? No et perdis la nostra guia exclusiva en business intelligence per a directors financers!
Algunes dels avantatges i funcionalitats destacades de Zebra BI en comparació amb altres plataformes són:
Visualitzacions, informes i gràfics empresarials més complets, atractius i comprensibles. Zebra BI permet el desenvolupament de gràfics i informes avançats mitjançant funcions úniques, com a gràfics en cascada amb subtotales, inclusió de previsions en informes mensuals i anàlisis avançades amb múltiples elements petits.
Òptima usabilitat. Zebra BI es destaca per la seva facilitat d'ús, intuitividad i procés de creació simplificat, reduint tasques complexes a només un clic.
Major rapidesa en la creació d'informes, panells de control i anàlisi de dades. Els gràfics de Zebra BI faciliten el càlcul i visualització d'informació, la qual cosa permet implementar estratègies empresarials més adequades. La creació d'informes mai ha estat tan fàcil i ràpida.
Creació de taules flexibles amb capacitat per a incrustar gràfics, reordenar columnes, ocultar/mostrar columnes, crear jerarquies i expandir/contreure files de manera il·limitada.
Disseny consistent que promou l'harmonia visual i corporativa, fins i tot quan múltiples usuaris consulten i modifiquen els mateixos informes o panells de control.
Ressaltat dinàmic de columnes específiques en gràfics i taules.
Inclusió de subtotales, funcions d'inversió de costos, anàlisis de tipus N i càlculs de pèrdues i guanys amb subtotales.
Simplificació de models de dades amb taxes de creixement YoY, comparatives amb l'any anterior, pronòstics, etc.
Àmplia varietat d'opcions per a la creació de gràfics, incloent-hi gràfics de variació automàtica, matrius, cascada, barres, lollipop, entre altres.
Ordenació de columnes amb un sol clic.
Personalització de disseny i format.
Visualitzacions responsivas amb més de 4 mesures basi i variacions en un solo gràfic.
Visualitzacions certificades per Microsoft i compatibles amb totes les plataformes i eines de Microsoft.
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.
A més, Zebra BI introdueix millores i actualitzacions cada cert temps. Recentment va sorprendre la comunitat de BI amb Zebra BI Office, que habilita els visuals de Zebra BI per a Excel i Powerpoint.
En Bismart, com a empresa associada a Power BI de Microsoft, hem estat desenvolupant solucions tecnològiques i empresarials utilitzant Power BI durant diversos anys. Sempre ens esforcem per estar a l'avantguarda i mostrar les millors maneres d'aprofitar al màxim aquesta eina. De fet, en una publicació anterior en el nostre blog, expliquem com crear un comparador de dates de Google Analytics en Power BI.
Recentment, vam establir una col·laboració amb Zebra BI, una solució dissenyada per a satisfer les necessitats de visualització de dades, generació d'informes i anàlisis de dades en el món empresarial. Zebra BI actua com a proveïdor de gràfics atractius, poderosos i de fàcil comprensió per a Power BI i Excel, complementant les capacitats de totes dues eines amb tècniques avançades d'elaboració d'informes i funcionalitats que no es troben en Power BI de manera nativa. De fet, els gràfics de Zebra BI són de referència i Microsoft els utilitza fins i tot per a elaborar els seus informes interns.
Power BI i Excel estan entre les tecnologies més usades de Microsoft, a més d'estar també entre les eines més usades per les empreses.
En moltes ocasions, els usuaris poden arribar a pensar que Excel i Power BI són eines rivals, però en realitat, no serveixen exactament per al mateix.
Tant Excel com Power BI són productes de Microsoft que s'utilitzen per al tractament i anàlisi de dades, encara que cadascun té capacitats diferents.
Excel, llançat en 1985 com a part d'Office 365, és un programa àmpliament conegut per la majoria de les persones. Ja siguis expert en anàlisi de dades o no, és probable que hagis utilitzat Microsoft Excel en algun moment. Es presenta en forma d'un full de càlcul que organitza les dades en files i columnes, i ofereix la capacitat de realitzar càlculs i fórmules matemàtiques de manera senzilla i ràpida. Igual que Power BI, Excel també s'utilitza per a convertir conjunts de dades en informació visual.
D'altra banda, Power BI és un conjunt d'eines, serveis de programari i aplicacions d'intel·ligència empresarial orientats als negocis. És una plataforma amb un enfocament més específic que Excel, ja que se centra en el tractament de dades en entorns empresarials, encara que també pot ser utilitzat en altres sectors. Una dels principals avantatges de Power BI és la seva capacitat per a connectar-se amb una àmplia varietat de fonts de dades de diferents grandàries, com a fulls de càlcul d'Excel, bases de dades relacionals i no relacionals, serveis en el núvol, arxius en diversos formats, eines de Big Data i aplicacions web. A més, Power BI compta amb capacitats gràfiques avançades i la capacitat de transformar dades en informes, panells de control i visualitzacions personalitzades, atractives, interactives i de fàcil comprensió.
En resum, Excel i Power BI comparteixen similituds, ja que totes dues aplicacions permeten accedir a dades en diferents formats i convertir-los en informació visual. Ambdues també s'actualitzen periòdicament, incorporant millores i noves funcionalitats en cada versió. No obstant això, tenen característiques i funcions diferents.
No és apropiat afirmar que una eina és millor que l'altra, ja que el seu potencial depèn de les necessitats específiques de cada usuari respecte a les seves dades. Excel és una opció més adequada si es requereix manipular i transformar dades, realitzar cerques, càlculs i aplicar fórmules matemàtiques, o crear informes tabulars complexos. D'altra banda, Power BI és més adequat per a treballar amb Big Data, crear visualitzacions, col·laborar en equip, integrar dades de múltiples fonts i analitzar les dades per a obtenir indicadors, conclusions i prendre decisions basades en dades.
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 és un producte de la companyia Pyramid Analytics amb seu a Amsterdam que s'enfoca en Anàlisi Empresarial. Ofereix serveis d'anàlisi autònoma i sistemes de BI.
Pyramid consta de sis mòduls: modelatge, descobriment, formulació, il·lustració, presentació i publicació. El mòdul d'il·lustració és el que ens interessa en aquest article i permet als usuaris crear gràfics, infografies i textos basats en dades per a la seva posterior presentació o publicació. Pyramid compta amb 36 gràfics que poden ser estesos a més de 150 visualitzacions diferents, incloent:
Infografies dinàmiques
Contingut reutilitzable compartible en presentacions i publicacions
Text dinàmic basat en dades
Visualitzacions compostes amb imatges SVG i raster
Fluxos de treball visuals personalitzats per a il·lustrar processos.
Tableau
Tableau és una empresa originària dels Estats Units que recentment va ser adquirida per Salesforce, un gegant en el programari de gestió de clients. Durant diversos anys, Gartner la va considerar líder en el seu Quadrant Màgic, però en els últims temps ha estat superada per Microsoft.
Tableau és una eina per a visualització de dades que permet simplificar i convertir la informació en formats fàcilment comprensibles. Aquesta eina permet crear dashboards i worksheets, i realitzar una anàlisi de dades ràpid i eficient. A més, les visualitzacions que es poden aconseguir amb Tableau són clares i accessibles fins i tot per a usuaris no tècnics.
Amb Tableau es poden:
Crear gràfics i dashboards que mostrin KPIs.
Compartir informes i dashboards amb membres de l'equip que tinguin accés a l'eina.
Explorar les dades de manera senzilla gràcies a la seva interfície interactiva.
Connectar amb més de 60 diferents fonts de dades, com Microsoft SQL Server, Spark SQL, Amazon Redshift o Hadoop Hive Server.
QlikSense
QlikTech és una companyia fundada a Suècia en 1993 amb la seva seu principal actualment als EUA S'especialitza en Business Intelligence i en la cerca de negocis.
La seva eina QlikSense permet als usuaris sense experiència tècnica visualitzar i fer preguntes sobre les dades. La meta de QlikSense és facilitar la formulació i resposta de preguntes a partir de la representació gràfica de les dades.
QlikSense ofereix la possibilitat de:
Explorar vistes visuals d'informació a través d'interaccions senzilles.
Fer qualsevol pregunta relacionada amb la visualització de les dades.
Visualitzacions interactives i innovadores amb capacitat de resposta.
Exploració en qualsevol direcció.
Cerca intel·ligent.
Col·laborar i compartir informació obtinguda a partir de l'anàlisi visual.
Microstrategy
Microstrategy és una empresa de tecnologia amb seu als Estats Units, fundada en 1989. Ofereix programari de Business Intelligence (BI) i OLAP.
La seva plataforma de Business Intelligence inclou dashboards interactius, informes ben formatats, distribució d'informes, entre altres.
Amb Microstrategy podem:
Descobrir nous coneixements a través de visualitzacions potents gràcies a la seva àmplia biblioteca de gràfics. Visualitzar dades de manera ràpida utilitzant mapes, diagrames i gràfics. Utilitzar visualitzacions de tercers com D3 o crear les nostres pròpies gràfiques amb la seva Builder de Visualització i SDK. Crear presentacions de Data Discovery. En triar una eina de visualització de dades, és important considerar factors com la seva capacitat d'integració amb les eines existents, cost de llicenciament, tipus d'usuaris que la usaran, escalabilitat, facilitat d'ús i cicle de vida del producte del fabricant.
Business Objects
Business Objects és una eina de Business Intelligence (BI) dissenyada per a ajudar les empreses a transformar les dades en informació significativa i accionable. Algunes de les seves capacitats inclouen:
Consultes i anàlisis de dades: permet als usuaris consultar i analitzar grans volums de dades amb facilitat.
Reportis i dashboards: permet als usuaris crear reportis i dashboards personalitzats per a visualitzar de manera efectiva les dades de l'empresa.
Integració de dades: ofereix una plataforma per a integrar dades de diferents fonts, incloent-hi bases de dades, fulls de càlcul i arxius.
Automatització de processos: permet automatitzar processos i tasques repetitives, millorant l'eficiència i la precisió dels informes.
Col·laboració i compartir informació: permet als usuaris compartir informes i dashboards amb altres membres de l'empresa de manera segura i col·laborar en temps real.
En resum, Business Objects és una eina poderosa per a ajudar les empreses a prendre decisions basades en dades i millorar la seva intel·ligència de negocis.
Finalment...
En triar una eina de visualització de dades, hem de considerar factors com la seva capacitat d'integració amb les eines existents, el cost de la llicència, qui seran els usuaris encarregats de manejar-la, la seva escalabilitat, la seva facilitat d'ús i el cicle de vida del producte brindat pel seu fabricant.
Power BI és una eina ràpida que permet mostrar les dades amb gràfics i visuals variats. L'eina té capacitat per a gestionar bases de dades enormes, però, així i tot, en algunes ocasions podem trobar-nos esperant minuts al fet que carreguin els gràfics.
Hi ha molts motius que poden causar un rendiment baix en un informe de Power BI. Usar massa gràfics, massa dades, usar gràfics personalitzats no certificats o deixar les opcions per defecte són alguns exemples de pràctiques que poden portar a Power BI a haver de realitzar un sobreesforç per a carregar el nostre informe i, per tant, al fet que augmenti el temps que necessita la màquina per a carregar.
Un informe de Power BI lent no només és farragós per a l'usuari final, sinó que pot significar que el temps de càrrega expiri i el report no es mostri. Per a detectar aquest tipus de problemes amb un report de Power BI pot resultar interessant preguntar als usuaris finals quin ha estat la seva experiència amb l'informe i conèixer quins són els seus hàbits en treballar amb ell. D'aquesta manera, els informes poden adaptar-se millor a les seves necessitats exactes.
Si, efectivament, detectem que el nostre informe té problemes de velocitat, existeixen unes certes bones pràctiques que ajuden a alleugerir el treball que ha de dur a terme la màquina de manera que s'accelerin els processos i, per tant, la càrrega dels gràfics.Limitar l'ús de gràfics
Microsoft suggereix que es limiti el nombre de gràfics per pàgina. Això és perquè cada gràfic llança, almenys, una query per filtre interactiu, per la qual cosa un nombre elevat de gràfics pot alentir el rendiment de l'informe.
Usar les dades justes necessàries per a transmetre la informació
Quants més dades hagi de mostrar un gràfic, més trigarà a carregar-se. Sembla obvi, però a vegades ho passem per alt. En algunes ocasions no és necessari que el gràfic contingui una infinitat de dades perquè l'usuari pugui entendre el missatge. Llavors és preferible reduir les dades al mínim necessari per a augmentar la velocitat de càrrega. Si et preocupa que la millora del rendiment pugui tenir un impacte negatiu en l'experiència de l'usuari pots triar mantenir una quantitat major de dades de la qual necessitarà l'usuari, però sense deixar l'opció per defecte que manté els datasets enters. Recorda: menys és més.
Triar Power BI visuals personalitzats amb bon rendiment
Power BI té una biblioteca de visuals personalitzats que compten amb una certificació de Microsoft. Això significa que Microsoft ha dut a terme tests rigorosos i exhaustius per a garantir que aquests visuals tenen el millor rendiment. L'ús de visuals que no tenen un bon rendiment pot afectar el funcionament de tot el report. A més de la millora en rendiment, els visuals personalitzats certificats per Microsoft compten amb més opcions que els no certificats, com la possibilitat d'exportar-los a Power Point, per exemple.
Comprovar que els visuals personalitzats que usem tenen un rendiment adequat
Els visuals personalitzats no certificats per Microsoft no compten amb la mateixa garantia de funcionament. No obstant això, Microsoft aclareix que els gràfics personalitzats no certificats no són gràfics de menor qualitat. Simplement pot tractar-se de visuals que no compten amb els requisits de Microsoft per a obtenir la certificació. Si usaràs gràfics personalitzats fes tests per a comprovar que tenen el rendiment esperat o canvia'ls per gràfics que ofereixin millors prestacions.
Reduir el nombre d'interaccions entre els gràfics
Els gràfics d'un report interactuen entre si tret que els configurem específicament perquè no ho facin. Reduir la quantitat d'interaccions al mínim necessari permetrà millorar el rendiment del report.
Limitar l'ús de slicers
Els slicers són molt útils per a saber amb un simple cop d'ull per a quina situació s'estan filtrant les dades i per als reports que s'usaran majoritàriament en pantalles tàctils. No obstant això, el seu rendiment és limitat, la qual cosa pot afectar el funcionament general de l'informe.
Aquests són només alguns exemples de pràctiques que poden millorar el rendiment dels informes de Power BI. Si el problema persisteix, existeixen altres accions més tècniques que poden consultar-se en el manual de bones pràctiques de Microsoft.
L'equip d'experts en Power BI de Bismart ha creat una guia amb les 21 millors pràctiques per a la creació d'informes en Power BI.
Descàrrega la guia i millora les teves creacions en Power BI!
A continuació, llistem 10 de les bones pràctiques que trobaràs en el llibre.
Simplifica els teus informes visuals
En Power BI, la capacitat de visualització de dades és inavaluable. Els elements visuals contribueixen a democratitzar les dades, comprendre la informació i facilitar la presa de decisions basades en dades.
No obstant això, és important evitar sobrecarregar un informe amb massa elements visuals, ja que això pot generar confusió i alentir el rendiment del reporti.
La "Guia d'optimització de Power BI" de Microsoft recomana limitar un informe a no més de 8 elements visuals i una taula per pàgina.
Optimitza les interaccions entre elements visuals
Quan agreguem elements visuals en Power BI, l'eina habilita automàticament la interacció entre tots els elements visuals d'una mateixa pàgina. No obstant això, aquestes interaccions consumeixen recursos i poden fer que l'informe es carregui lentament.
Com solucionar-ho? Redueix el nombre de consultes automàtiques en el backend i millora el rendiment de l'informe desactivant les interaccions innecessàries.
Utilitza elements visuals certificats per Microsoft
En la AppSource de Microsoft, trobaràs una llista d'elements visuals certificats per la companyia que han superat proves de qualitat.
Els elements visuals certificats ofereixen un alt rendiment, compleixen amb els estàndards de codi de Microsoft i són els únics que es poden exportar a PowerPoint o utilitzar en subscripcions per correu electrònic.
Avalua el rendiment dels elements visuals personalitzats
Els elements visuals personalitzats generalment no són verificats per Microsoft, cosa que significa que el seu rendiment i capacitat de càrrega poden ser lents. Encara que aquests elements permeten adaptar la visualització de dades a les necessitats específiques de cada empresa, poden afectar el rendiment general de l'informe.
Si un element visual personalitzat alenteix significativament un informe, es recomana considerar la seva substitució.
Com fer-ho? Menú > Analitzador de rendiment.
Facilita la personalització dels elements visuals per part dels usuaris
Per a brindar una experiència d'usuari personalitzada, és important habilitar els marcadors personals i permetre que els usuaris explorin més informació a través dels elements visuals de l'informe.
No obstant això, és important tenir en compte que Power BI té un límit de 20 marcadors personals per informe.
Com fer-ho? Menú > Veure > Marcadors > Agregar > Marcador personal.
Implementa mesures de governança i seguretat de dades en Power BI
És comuna que les empreses comparteixin informes corporatius amb socis i clients. A més, si s'utilitza l'eina de manera efectiva a nivell empresarial, empleats de diferents departaments amb diverses necessitats treballaran o consultaran el mateix informe.
En aquest sentit, és fonamental aplicar mesures de seguretat i de data governance a les dades, assignar rols diferents als usuaris i compartir informes de manera segura.
Bismart ha desenvolupat un conjunt de solucions dissenyades per a implementar mesures de governança i seguretat de dades en Power BI: Power BI Viewer i Power BI Analytics.
Evita la importació de conjunts de dades completes
Per a aconseguir que un informe funcioni de manera àgil i sigui més comprensible, és preferible no importar conjunts de dades completes. A més, és recomanable limitar la quantitat de taules i reduir la seva grandària en la mesura que sigui possible, sempre que no afecti l'ús de l'informe.
Utilitza la funció de jerarquia en els segmentadores en lloc d'elements visuals personalitzats
Si necessites mostrar una jerarquia en els segmentadores, utilitza la funció incorporada que ofereix Power BI Desktop en lloc d'elements visuals personalitzats.
Limita l'ús de filtres
Els filtres o "slicers" faciliten la navegació dels usuaris. No obstant això, cada filtre requereix de consultes addicionals, la qual cosa pot afectar el rendiment i capacitat de l'informe. Per tant, es recomana eliminar els filtres que s'utilitzen amb poca freqüència.
Com fer-ho? A través del panell de filtrat, pots avaluar els filtres i eliminar aquells que s'utilitzen amb menys freqüència.
Limita les agregacions complexes en els models de dades de Power BI
Si és necessari realitzar càlculs i agregacions complexes, es recomana fer-los el més a prop possible de la font d'origen de les dades en lloc de fer-ho a l'entorn de visualització de Power BI. D'aquesta manera, s'evitarà sobrecarregar l'informe i es reduirà el temps de càrrega.
Seguint aquests consells, podràs millorar l'eficiència i el rendiment dels teus informes en Power BI, al mateix temps que garanteixes la seguretat i governança de les dades.
En seguir aquests consells, podràs optimitzar els teus informes en Power BI, millorant l'experiència dels usuaris i maximitzant el rendiment de la teva anàlisi de dades.
L'enfocament de Business Intelligence (BI) conegut com a self-service BI ha revolucionat la forma en què les empreses aprofiten les seves dades i informació empresarial. Aquest model permet a qualsevol persona analitzar i interpretar les dades de l'empresa sense necessitat de ser un expert en tecnologia de la informació.
En el passat, només els usuaris amb coneixements avançats en eines de BI podien utilitzar aquestes tecnologies i treballar amb les seves pròpies dades. No obstant això, el self-service BI ha democratitzat l'anàlisi de dades en posar en mans de qualsevol persona les eines necessàries per a comprendre'ls i analitzar-los.
Aquesta nova possibilitat ha canviat completament el joc, ja que les dades s'han convertit en la base per a la presa de decisions empresarials i l'avaluació de l'estratègia empresarial. És essencial comptar amb mesures correctives basades en dades per a optimitzar els resultats.
Microsoft Power BI és una de les eines de business intelligence més utilitzades per les empreses. Segons l'últim informe de Gartner sobre eines analítiques i de BI en 2023, Microsoft Power BI és la plataforma líder del mercat.
Una dels principals avantatges de Microsoft Power BI és la seva capacitat per a convertir les dades en informació valuosa i proporcionar idees a través d'un enfocament self-service. A més, les empreses poden triar el tipus de servei o llicència de Power BI que millor s'adapti a les seves necessitats empresarials.
En un món on l'analítica empresarial, la business intelligence i l'aprofitament de les dades són prioritaris, Power BI es posiciona com una eina clau per a les empreses que desitgen aprofitar el desenvolupament tecnològic i basat en dades al seu favor.
Desenvolupar una cultura data-driven s'ha convertit en una de les principals prioritats en el món empresarial. Per a transformar les dades en valor de negoci mitjançant un enfocament self-service, eines com Power BI, que converteixen les dades en informació fàcilment analitzable, són indispensables.
A Bismart, com a empresa partner preferent de Microsoft Power BI, hem estat ajudant altres empreses durant molts anys a desenvolupar estratègies self-service BI mitjançant l'adopció de Power BI en el seu entorn corporatiu.
El desenvolupament d'una estratègia de self-service BI va més enllà de la simple construcció tècnica d'informes. Requereix un enfocament integral que consideri criteris tècnics, la qualitat i salut de les dades de l'organització, polítiques de seguretat i govern de dades, així com criteris d'ús.
És important que les empreses coneguin els diferents models disponibles per al desenvolupament d'una estratègia de self-service BI. A continuació, es presenten dos d'ells:
Aquest model s'aplica a empreses on la majoria o tots els usuaris posseeixen els coneixements tècnics necessaris per a crear els seus propis informes utilitzant eines de BI com Power BI.
En aquest enfocament, l'organització externalitza el processament, integració, organització i preparació dels conjunts de dades per al seu ús posterior en Power BI per part dels usuaris interns. Aquests usuaris exploten les dades i creen els seus propis informes utilitzant l'eina. Aquest model és ideal per a organitzacions en les quals tots els usuaris tenen la capacitat de construir els seus propis informes.
Perquè aquest model funcioni de manera òptima, és fonamental proporcionar una formació professional als usuaris interns de l'organització, de manera que puguin aprofitar al màxim les capacitats de Power BI.
En Bismart, oferim un tipus de formació personalitzada per a l'adopció de Power BI. Aquesta formació es basa en els conjunts de dades pròpies de l'empresa, la qual cosa permet una capacitació adaptada a les necessitats específiques dels usuaris, permetent-los començar a treballar amb Power BI de manera immediata i amb coneixement del contingut intern que s'explotarà.
A més, aquest enfocament també requereix la implementació de polítiques de govern i seguretat de dades per a garantir la integritat i confidencialitat de la informació.
Desenvolupar una estratègia de self-service BI és un procés que ha d'abordar-se de manera integral, considerant els aspectes tècnics, de dades, seguretat i capacitació dels usuaris. En adoptar models com el d'experts interns i aprofitar eines com Power BI, les empreses poden potenciar la seva capacitat per a prendre decisions basades en dades de manera àgil i eficient.
Aquest enfocament és adequat per a aquelles empreses que tenen un departament de BI o IT petit que s'encarrega de crear els informes en Power BI, i la resta dels usuaris de la companyia tenen perfils empresarials i només actuen com a consumidors d'aquests informes. També és apropiat per a empreses que no compten amb usuaris que posseeixin coneixements tècnics, ja que poden externalitzar tot el procés de generació d'informes i reporting.
No obstant això, un dels principals desafiaments d'aquest enfocament és l'augment dels costos. Moltes organitzacions incorren en despeses innecessàries en adquirir múltiples llicències Power BI Pro per a cada usuari empresarial que només necessita visualitzar informes, a pesar que això no és necessari.
A més, aquest enfocament requereix el desenvolupament de polítiques relacionades amb l'ús i explotació dels conjunts de dades, així com polítiques per al desenvolupament de fluxos de dades i polítiques per a la creació i consum d'informes corporatius. Aquestes polítiques són fonamentals per a garantir l'adequada gestió i aprofitament de les dades en l'entorn empresarial.
En adoptar l'enfocament empresarial en el desenvolupament d'una estratègia de self-service BI, les empreses poden optimitzar la generació d'informes i la distribució d'informació dins de l'organització. Si bé existeixen desafiaments en termes de costos i polítiques, un enfocament acuradament dissenyat pot ajudar a maximitzar el valor de les dades i millorar la presa de decisions basades en informació empresarial.
Et presentem l'e-book "10 bones pràctiques per a l'adopció empresarial d'un model self-service BI amb Power BI", on podràs descobrir els passos fonamentals per a desenvolupar una estratègia de self-service BI utilitzant Power BI.
Aquest e-book està dissenyat per a brindar-te una guia clara i concisa sobre com implementar amb èxit un enfocament self-service BI en la teva empresa utilitzant la potent eina Power BI. A través d'aquestes bones pràctiques, podràs aprofitar al màxim les capacitats de Power BI i potenciar l'anàlisi de dades en la teva organització.
Al seguir els passos descrits en l'e-book, podràs:
Establir els objectius: Comprèn els objectius empresarials i defineix com el self-service BI pot contribuir al seu assoliment.
Identificar els usuaris clau: Identifica als usuaris que es beneficiaran de l'adopció del self-service BI i comprèn les seves necessitats i habilitats.
Avaluar la infraestructura i les dades existents: Realitza una avaluació completa de la infraestructura tecnològica i les dades disponibles en la teva empresa per a garantir una implementació reeixida.
Definir polítiques de seguretat i governança: Estableix polítiques i procediments per a garantir la seguretat, integritat i privacitat de les dades en l'entorn self-service BI.
Dissenyar un model de dades eficient: Crea un model de dades sòlid i escalable que permeti als usuaris accedir i analitzar la informació de manera efectiva.
Desenvolupar informes i panells interactius: Utilitza les eines de Power BI per a dissenyar informes i panells intuïtius que brindin informació valuosa de manera visualment atractiva.
Promoure la capacitació i el suport: Proporciona capacitació adequada als usuaris per a aprofitar al màxim les capacitats de Power BI i ofereix suport continu per a resoldre qualsevol problema o dubte.
Fomentar la col·laboració i l'intercanvi de coneixements: Estableix canals de comunicació i col·laboració entre els usuaris per a fomentar l'intercanvi d'idees i millors pràctiques.
Realitzar un seguiment i anàlisi contínua: Monitora l'ús de Power BI, analitza els resultats obtinguts i realitza ajustos segons sigui necessari per a millorar contínuament l'estratègia de self-service BI.
Impulsar una cultura data-driven: Fomenta una cultura en la qual la presa de decisions es basi en dades i promou l'ús de self-service BI com una eina clau per a impulsar la transformació empresarial.
Els quadres de comandament són habitualment elaborats pel departament funcional i solen ser estàtics, mentre que el self-service BI és un entorn implementat en una organització que permet a cada usuari crear els seus propis informes segons les seves necessitats. Encara que són enfocaments diferents del BI, la tendència actual és combinar-los, és a dir, implementar un entorn de quadre de comandament que permeti als usuaris avançats o seleccionats comptar amb eines de self-service per a crear els seus propis informes.
En aquest webinar es van explicar conceptes bàsics de la business intelligence, com les mesures, indicadors i dimensions que s'inclouen en un entorn self-service BI. Víctor va il·lustrar amb exemples el valor de l'anàlisi de dades mitjançant mètriques que mostren què va succeir i dimensions que expliquen per què va succeir.
Això es tradueix en un model de dades que ens ajuda a determinar què volem saber i per què volem analitzar-ho, com les vendes per producte, subsidiària, temps, etc.
Víctor va emfatitzar la importància de pensar en els usuaris finals de l'eina per a garantir el seu èxit i adopció. És crucial desenvolupar una metodologia de treball adequada i comptar amb una eina que faciliti la seva implementació. No obstant això, el més important és brindar suport continu als usuaris.
En Bismart hem desenvolupat una eina anomenada Indicators & Dimensions Definition Tool que compleix amb aquesta finalitat. Proporciona un entorn on es poden documentar indicadors i dimensions durant la fase de definició. A més, compta amb una matriu de negoci (Bus Matrix) que mostra les relacions entre les dimensions i els indicadors.
Aquesta eina ens guia en el procés de definició i també serveix com a eina de documentació i consulta. Té una secció de diccionari i una fitxa d'indicadors on es poden consultar tots els atributs definits per a cada indicador. Es poden filtrar els indicadors per àrea d'interès. L'eina també compta amb una fitxa de dimensions que permet filtrar les dimensions per àrea funcional i veure les jerarquies associades. A més, mostra la font de dades utilitzada per a mostrar les dades. Finalment, la matriu de negoci permet veure les capacitats d'anàlisis, és a dir, mostra quines dimensions es poden analitzar per a cada indicador i viceversa.
Durant els últims minuts, es va obrir un espai per a preguntes i dubtes dels assistents, on Víctor va aclarir que aquest enfocament de treball és aplicable a empreses de qualsevol grandària. També va emfatitzar la importància del treball en equip en utilitzar aquestes eines i va explicar que l'eina no depèn d'un entorn de BI específic, sinó que es pot utilitzar amb l'entorn ja implementat en l'organització.
La business intelligence juga un paper clau en la presa de decisions estratègiques en qualsevol organització. Es refereix a la combinació d'eines, processos i infraestructures que permeten a les empreses identificar i analitzar informació rellevant. S'utilitza per a avaluar l'acompliment de l'empresa, donar accés a les dades als treballadors, tenir una millor comprensió de les opinions dels clients, identificar àrees de millora, entre altres beneficubrimientos.
La intel·ligència empresarial és l'habilitat de convertir dades en informació i després en coneixement. Segons Gartner, la falta de coneixement és la major amenaça per a les empreses contemporànies, per la qual cosa comptar amb un bon sistema d'intel·ligència empresarial és essencial.
Per a organitzar un projecte de Business Intelligence, és necessari tenir en compte els següents elements:
Avaluació de fonts de dades: internes o externes, accessibilitat, fiabilitat, qualitat i possibilitats d'integració.
Transformació de dades en informació: contextualització, categorització, càlcul, correcció i integració.
Definició del coneixement obtingut: comparació amb altres fonts, fent prediccions i interrelacions.
A més, és important tenir en compte que l'objectiu del negoci ha de ser la prioritat i no la tecnologia. També és essencial comptar amb el suport dels futurs usuaris i la direcció, ser flexibles als canvis, assegurar la usabilitat i entendibilidad de la informació, oferir solucions transversals fàcils d'usar, opcions d'autoanàlisis, un bon sistema de comunicació i protecció de dades, utilitzar una metodologia àgil i definir un procés de gestió del canvi.
L'èxit del projecte depèn de tenir en compte aquests factors i oferir no sols anàlisis històriques, sinó també predictius i de simulació.
És comú equivocar-se en centrar-se en definir tasques d'extracció, neteja, anàlisi i emmagatzematge de dades en aquests projectes. Abans d'això, és essencial considerar qui usarà la informació i amb quin propòsit.
Hi ha diversos factors rellevants que han de tenir-se en compte en qualsevol projecte:
Hem d'enfocar-nos en l'objectiu de negocis i no en la tecnologia, i traduir aquest objectiu en objectius específics per al projecte.
Obtenir el suport dels futurs usuaris i de la gerència: identificar els seus problemes i necessitats, i fer-los veure com el nou sistema pot ajudar-los.
Involucrar-los en el projecte des de l'etapa de requeriments i mostrar-los resultats operatius a curt termini. Tenir en compte que els entorns i les necessitats poden canviar, per la qual cosa hem de fer plans flexibles que prevegin la possibilitat de canvis.
La informació només es convertirà en coneixement si és comprensible, per la qual cosa hem de considerar elements de disseny i usabilitat, explicar el context i els criteris utilitzats, i treballar amb un llenguatge comú.
Hem de proposar solucions transversals que realment siguin utilitzades pels empleats. Per a això, a més de l'esmentat anteriorment, hem d'oferir comoditats d'ús, com a dispositius mòbils, i capacitació sobre el maneig i el suport posterior.
Oferir opcions d'autoanàlisis de negocis perquè els usuaris amb necessitats o interessos addicionals puguin realitzar les seves pròpies anàlisis de manera autònoma.
Definir un bon sistema de comunicació, així com també una protecció adequada de les dades, assignant rols i permisos correctament.
Usar una metodologia d'implementació àgil que brindi resultats a curt termini que puguin ser validats pels usuaris.
Definir un procés de gestió del canvi perquè els usuaris s'adaptin als nous mecanismes i adoptin la nova forma de treball.
Oferir no sols anàlisi de dades històriques, sinó també predictius i simulacions.
La business intelligence i els data warehouses són fonamentals per al correcte funcionament de les empreses modernes. Tots dos contribueixen a la transformació digital de les empreses en termes d'emmagatzematge, seguretat i aprofitament de les dades. Avui dia, l'anàlisi de dades és un procés essencial per a la gestió empresarial, de tal manera que és difícil imaginar una companyia reeixida que no realitzi anàlisi de dades.
Les organitzacions sempre han requerit informació per a prendre decisions, però amb l'arribada de Big Data, la quantitat d'informació disponible s'ha multiplicat. Això fa que sigui fonamental comptar amb processos de governance i management de dades per a generar intel·ligència de negoci.
Aquest és el paper dels data warehouses i la business intelligence. Els data warehouses es refereixen als processos de recopilació i emmagatzematge d'informació, mentre que la intel·ligència de negocis s'enfoca en l'anàlisi i processament d'aquestes dades per a generar insights i donar suport a la presa de decisions basades en dades.
En conclusió, tots dos són elements crítics perquè les empreses puguin treure profit del valor de les dades i transformar-lo en millors decisions i estratègies de negoci diferencials.
D'altra banda, és important comprendre que un data warehouse no és una base de dades comuna. La diferència clau radica en la seva capacitat de processament i en la integració amb les fonts de dades. Business intelligence i data warehouse són elements essencials per al sistema informatiu d'una organització.
Les empreses requereixen espais per a emmagatzemar les seves dades, però la relació entre data warehouse i BI va més enllà.
La fragmentació de dades és un obstacle que dificulta aprofitar el valor de les dades i transformar-los en intel·ligència. Els departaments emmagatzemen informació en magatzems incompatibles, la qual cosa impedeix la integració i l'intercanvi de coneixement. Segons una recerca de Gartner, el 52% dels executius van esmentar que les sitges fragmentades els impedeixen compartir dades i el 33% va dir que la seva empresa no compta amb les tecnologies adequades de gestió de dades.
El data warehouse va ser dissenyat per a solucionar la fragmentació de dades, consolidant els fluxos de dades en un repositori central que és accessible a tots els membres de l'organització. A més, un data warehouse eficient accelera el temps de càrrega per a analitzar les dades, millora la seguretat de les dades i contribueix al compliment de les normes de protecció de dades.
Per a construir una sòlida base d'intel·ligència empresarial, és necessari seguir els següents passos utilitzant un data warehouse.
1. Identificar les fonts de dades
El primer pas per a establir un data warehouse és determinar quines dades es volen recopilar i localitzar les fonts d'origen. Això permetrà transferir les dades al data warehouse o a la seva subcategoria, el data dt.
Aquest pas és crucial, ja que requereix que els gerents avaluïn els seus objectius de dades, identifiquin quines dades són necessaris per a aconseguir-los i determinin quins actius de dades poden ser alliberats.
2. Extract, Transform and Lloeu (ETL)
Una vegada que s'han identificat les dades que es volen centralitzar i el lloc on es troben, es realitza el procés d'Extracció, Transformació i Càrrega (ETL).
El ETL és un aspecte crucial del procés, ja que no sols extreu la informació que es vol carregar en el data warehouse, sinó que també la neta i consolida per a assegurar la qualitat i coherència de les dades en totes les bases de dades, independentment del sistema d'origen.
En essència, el ETL és el processament necessari per a transformar les dades crues en informació útil, llista per a ser utilitzada per analistes de dades, consultors de BI o qualsevol altre perfil d'usuari.
La majoria dels processos ETL estan automatitzats i promouen la qualitat de les dades i la governança de la informació.
Igual que totes les tecnologies, en els últims anys el procés ETL ha evolucionat cap a una nova perspectiva: ELT, que canvia l'ordre de les seqüències transform and lloeu.
3. Anàlisi de dades i BI
Després que les dades hagin estat processats i carregats en el data warehouse, estan llestos per a ser analitzats i convertits en coneixement amb l'ajuda d'eines de business intelligence. Aquestes eines permeten als usuaris convertir les dades en informació valuosa i en insights útils per a la presa de decisions.
Les eines de business intelligence inclouen sistemes de reporti com Microsoft Power BI, plataformes de visualització de dades, i la creació de taulers de comandament i informes corporatius. Eines líders en el mercat, com Power BI, han estat dissenyades perquè usuaris amb poc coneixement tècnic també puguin utilitzar-les i obtenir informació important per a les seves decisions.
Assegurar-se que els usuaris finals tinguin accés a la informació que necessiten de manera efectiva és clau per a l'èxit de la business intelligence i l'aprofitament de les dades.
Per tant, necessites un data warehouse per a generar business intelligence?
Encara que algunes empreses generen intel·ligència empresarial sense un data warehouse, aquest enfocament presenta molts desafiaments en termes de rendiment, temps i costos. Processar les dades necessàries per a generar intel·ligència empresarial sense un data warehouse pot sobrecarregar les bases de dades transaccionals, reduir el rendiment i augmentar el temps de càrrega, retardant el procés de transformació de dades en coneixement.
A més, la falta de la infraestructura adequada per a integrar dades i sistemes pot crear altres problemes.
En resum, les bases de dades transaccionals no poden fer el mateix treball que un data warehouse i la seva capacitat per a generar intel·ligència és limitada. Això explica per què el 48% de les organitzacions consideren que el seu entorn d'intel·ligència empresarial és "crític" o "molt important" per a la seva productivitat a llarg termini.
