Asia Pacific
Europe
North America
Latin America
Aunque parece sencillo construir un cuadro de mando táctico que muestre la información que precisamos para comprender los datos del negocio (insertando un par de gráficos, adjuntando los datos, etc) esto no es tan fácil. Debemos preguntarnos, ¿muestra éste la información crítica para una buena toma de decisiones?, ¿está preparado para mostrar los datos correctos y concretos que lleven a una buena elección?
El entorno económico actual origina cambios continuos en el mercado. Esta situación genera nuevas necesidades en Business Intelligence por lo que las empresas deben disponer de plataformas BI actualizadas que cubran todos los requerimientos de negocio. Hoy vamos a hablar de las limitaciones derivadas del uso de viejas plataformas y porqué debemos poner fin a esta situación.
Hoy en día, la mayoria de compañías del mercado español ya disponen de tecnologías de BI para dar cobertura informacional al negocio y a sus procesos de decisión.
Sin embargo, los permanentes cambios en el mercado generan nuevas necesidades en el negocio que requieren ser soportadas con nuevas funcionalidades de BI. Algunos de estos nuevos requerimientos son:
la necesidad de consumir información en itinerancia
lograr que los usuarios de negocio consigan alcanzar un nivel de autonomía en la creación y explotación de sus modelos analíticos
minimizar la dependencia de IT
disponer de conectividad y acceso a la información corporativos desde cualquier dispositivo fijo o móvil
aplicar seguridad de acceso a datos según el usuario o perfil
entre otros.
Hay muchos conflictos que se producen en el día a día de las empresas y que podrían evitarse con la actualización de la plataforma BI.
Como ya hemos dicho, el mercado sufre cambios continuos que generan nuevos requerimientos de negocio. Estos no siempre son cubiertos por las plataformas o versiones actuales de las compañías. Este situación de desactualización o falta de capacidad genera ciertos riesgos de los que vamos a destacar tres:
incapacidad de hacer frente a nuevos retos
riesgo de perder oportunidades de negocio por falta de datos
pérdida de fortaleza ante los competidores
Para mitigar este riesgo, básicamente existen dos caminos: actualizar la versión de la plataforma BI implantada en la compañía o bien, seleccionar una nueva plataforma.
Hoy en día existe una oferta de plataformas BI muy amplia. Para seleccionar la mejor opción debemos tener en cuenta los requisitos del negocio y tener en cuenta todas aquellas necesidades a que se enfrenta.
Crear un reporting financiero implica poder convertir la actual abundancia de información financiera y operativa en conocimiento, para contribuir a generar valor para la empresa. El éxito en esta misión dependerá de la intervención de recursos que aporten las capacidades analíticas adecuadas. Estamos hablando de procesos, tecnología y talento, una combinación necesaria para lograr el fin que se persigue.
Sin embargo, el gran volumen de información a tratar es uno de los factores que ponen en peligro el buen curso del proceso, tanto a nivel de elaboración, como de su posterior interpretación y análisis. Si no se trabaja con la mesura apropiada, pueden aparecer errores que repercutirán en todas las fases.
Hoy vamos a hablar de cómo reducir los factores estacionales para obtener una analítica de negocio más exacta y así disponer de datos más fiables y útiles. Esto nos permitirá normalizar los datos y llegar a conclusiones más fidedignas.
Para definirlo, podemos decir que las medidas estacionales son todas aquellas que muestran un patrón de variación en periodos de tiempo consistentes. Es decir: presentan una anomalía constante en el tiempo.
Según el negocio estas pueden producirse por diversas causas y en diferentes períodos (annual, trimestral o semanalmente, por ejemplo). Para analizar correctamente nuestros datos, debemos conocer cuándo se producen estos desajustes en nuestro negocio y su motivo. La mayoría de empresas presentan estás anomalias. Por ejemplo:
Empresas con ventas al por menor, ya que el comportamiento de los consumidores en ciertos ámbitos puede ser muy estacional lo que provoca un aumento de ventas en ciertas épocas. Por ejemplo, el número de compras en época de rebajas suele ser mayor.
Empresas con una evolución del tráfico muy variado (con congestión de tráfico a ciertas horas del día). Por ejemplo, una tienda de comida para llevar tiene una temporalidad muy marcada.
Es importante eliminar esta variable temporal de nuestros datos puesto que ya conocemos su orígen y no aporta una información relevante en términos de comportamiento del negocio.
