Durante los últimos 10 años, con la masificación del uso de los correos electrónicos, el crecimiento de las redes sociales, los avances en los sistemas CRM (Customer Relationship Managment) orientados a clientes, proveedores y fuerza de ventas; las empresas tienen la posibilidad de almacenar gran cantidad de datos, sin embargo, el adecuado manejo de la información, trae consigo grandes retos, que el superarlos proporciona para las empresas un mayor acercamiento a los aliados estratégicos y al consumidor.

Diariamente nos encontramos con desafíos sobre el cómo recolectar, depurar y analizar información, indagamos sobre cuál sería la herramienta más apropiada para que los procesos se unifiquen, acorten los tiempos e incrementen la confiabilidad de nuestros datos. No se trata de aplicar herramientas al azar que en un determinado problema puedan proporcionar una solución, sino de entender las necesidades presentes y futuras de los procesos, incorporar soluciones que día a día puedan automatizar y acercarnos fácilmente a la misión empresarial.

La importancia de optimizar el uso de los datos recolectados y los tiempos de análisis, reside principalmente en minimizar el riesgo de manejar datos pocos veraces, tomar decisiones poco adecuadas y permitir la interacción en tiempo real con el comportamiento del mercado en el cual se mueve la compañía. Sin embargo, este proceso requiere de la incorporación de algunas técnicas y herramientas como el uso de Inteligencia de Negocios o BI (Business Intelligence).

Bajo las necesidades que han enmarcado durante los últimos años el procesamiento de datos en las empresas, se ha intensificado en el conocimiento de procesos de tecnología de la información o TI y la Inteligencia de los Negocios o BI (Business Intelligence), por su nombre en inglés. El primero hace referencia al equipo que efectúa el manejo y el procesamiento de la información, el cual se encarga de estudiar, diseñar, desarrollar, implementar y administrar los sistemas de información de la compañía. El segundo proceso, permite planear, procesar, analizar y generar resultados de manera fácil para la toma de decisiones.

Así la Inteligencia de Negocios se convierte en una herramienta poderosa para las empresas, maneja una estructura que conserva el uno a uno de los pasos que son necesarios para lograr la veracidad de los datos. En este sentido los pasos generales podrían estar enmarcados de manera global. En primer lugar encontramos el uso de ETL, (Extraer, Transformar y Cargar) este paso es primordial pues trae consigo algunos retos como encontrar la manera más ágil para recolectar los datos, la más adecuada de organizarlos y la decisión de donde deben ser almacenados, ¿cuál sería la Data Warehouse?, ¿se debería contar con servidores en la nube o servidores en físico? y entre ellos, ¿cuál sería la mejor opción?.

El proceso continúa al seleccionar el Sistema de Soporte a la Decisión – DSS, comprendido por aplicaciones que suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los que se presenta la información con una interfaz amigable y sencilla. Parte de este paso consiste en seleccionar la herramienta adecuada para visualizar nuestros datos y entre ellas las más reconocidas como Tableau, Infogram, Google Fusion Tables, Power BI y QlikView.

El proceso concluye con el acercamiento y la visualización de los datos a través de tableros dinámicos o Dashboards, donde el usuario interactúa filtrando la información necesaria, lo cual sin ninguna duda trae ventajas como la minimización de los riesgos de la empresa en el mercado y los costos de oportunidad; la veracidad de los datos; una profunda visión del mercado y pronósticos; por último y de gran relevancia para las compañías; la adecuada planeación estratégica y toma de decisiones gerenciales.

La invitación es a conocer más sobre cómo lograr un manejo eficiente de los datos y profundizar en cada uno de los pasos que son necesarios para lograrlo; que cada día nuestras compañías se adhieran fácilmente a los avances en técnicas, tecnologías y herramientas que optimizan a futuro nuestras decisiones.

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