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title: Identificación y obtención de datos en el Cuadro de Mando Integral
description: Aquí encontrarás los casos más frecuentes de identificación y obtención de datos origen para la creación de un cuadro de mando integral.
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[Blog de Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics)

# [Identificación y obtención de datos en el Cuadro de Mando Integral](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/bid/337094/Identificacion-y-obtencion-de-datos-en-el-Cuadro-de-Mando-Integral)

 Escrito por [Logicalis](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/author/logicalis) | 21/11/13 7:00

Si bien en el mundo **business intelligence** siempre se recomienda la construcción del **data warehouse**, en el caso del **cuadro de mando**, no siempre es necesario. El tomar esta decisión o no, dependerá de la disponibilidad de los **datos origen**, ya que éstos son fuente de cálculo de los indicadores del **[cuadro de mando integral](http://blog.lantares.com/blog/bid/331346/Cuadro-de-Mando-Integral-Todo-lo-que-debes-saber)**.

 

### Datos origen: identificación y obtención. Los casos más frecuentes

Básicamente, existen tres casuísticas que pueden presentarse a la hora de **identificar y obtener los datos origen**, independientemente del tipo, sector o características de la organización. Es conveniente conocerlas porque no puede perderse de vista que son estos **datos** los que van a permitir hacer estas ponderaciones para **calcular el resultado de los indicadores**. Y, así, tenemos:

•   Indicadores con origen en sistemas propios, ya sea **business intelligence** o cualquier otro sistema de la organización: que son los que plantean menos problemas generalmente a la hora de su identificación y obtención.

•    Conjunto de métricas con origen en otros sistemas, que aplicando cálculos y reglas entre sí, se obtienen los resultados de los indicadores del **cuadro de mando integral**: que pueden requerir de una intervención técnica más avanzada.

•    Datos externos ajenos a los sistemas informacionales y transaccionales de la organización: que son los que, en ocasiones, requieren de un mayor esfuerzo a la hora de perfeccionar su obtención e identificación.

Para las tres casuísticas, es imprescindible aplicar **procesos de auditoría y calidad de datos**, que garanticen, además, su trazabilidad. Porque, además de tener la garantía y la certeza de la fiabilidad del dato, hace falta conocer la trayectoria de esa información, desde que apareció por primera vez en las bases de datos de la organización, pudiendo conocer todos los pormenores de su recorrido, lo que nos confiere una **visión mucho más completa sobre el dato.**

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