Categoría: Administración de empresas

En un mundo cada vez más dinámico y tecnológico, la atención a la optimización de las operaciones ha sido una realidad recurrente. Las decisiones que se toman en entornos corporativos siempre tienen consecuencias, y es necesario que estén cada vez más enfocadas en informaciones precisas y actualizadas, siendo un diferencial entre el éxito (o la falta de él) de la adaptación. Por ello, una acción recurrente ha sido el uso de Business Intelligence, que permite transformar información útil para la toma de decisiones de manera atenta. Ante esta posibilidad, quizás te estés preguntando: ¿cómo puedo aplicar estos conceptos en situaciones reales de mi día a día? En este artículo, a través del storytelling, conoceremos las aplicaciones y conceptos a través del contexto de una empresa. Vamos allá Business Intelligence (BI), por sí solo, está asociado a las grandes empresas, principalmente en el ámbito tecnológico. Para explorar mejor su definición y sus diversas posibilidades, consideremos Guaraní, un pequeño mercado de barrio ficticio. Doña Araci, propietaria y encargada del día a día del mercado, cree que podría obtener más beneficios si entendiera mejor las preferencias de sus clientes. Fijar metas Queriendo conocer el perfil de consumo de sus clientes, sin saberlo, doña Araci ya empezaba a aplicar uno de los primeros pilares del BI: la definición de objetivos. Cuando existe el propósito de realizar análisis de datos de esta manera, tenemos la posibilidad de identificar las necesidades y objetivos del negocio. Para definir el alcance y el proceso de este análisis, podemos utilizar BI. "Doña Araci siempre está presente en Guaraní y sabe que los lunes, Señor Juan, de la calle de abajo, suele abastecer su despensa con fruta del mercado de frutas. También ha observado que el pan y los pasteles que salen al mediodía no suelen comprarse hasta el final de la tarde. Estas percepciones son fruto de la observación empírica de doña Araci, que ha contribuido significativamente al negocio hasta ahora. Recopilar datos Cuando nos encontramos en situaciones como la de la Sra. Araci, debemos responder a la pregunta inicial comprendiendo la pertinencia de comenzar por iniciar el proceso de recopilación de datos sobre los productos adquiridos, así como la información relacionada. Esta prioridad nos permite conocer estos y otros datos que reflejan, por ejemplo, el perfil de consumo de los clientes de Guaraní." Almacenar datos Este proceso de recopilación de los datos de compra incluye introducir la información de los productos en una base de datos. La Doña Araci podría guardar los registros de compra en un cuaderno, pero esto podría dificultar el uso de esta información, sobre todo a largo plazo. Esto se debe a que automatizar esta recopilación, y pensar en un almacenamiento adecuado y centralizado, es también aplicar la inteligencia de negocios. Por lo tanto, este es un paso más que nos permite conocer su negocio mediante procesos inteligentes y útiles en el futuro. Procesar los datos Con el objetivo específico definido, y una fuente de datos que almacena el historial de compras de la tienda de comestibles, en el día a día la Sra. Araci se dio cuenta de lo fácil que era para ella hacer un registro erróneo de sus datos, algo que no sería útil para su negocio. Por ello, reconoció la necesidad de estructurar su análisis utilizando métodos que preparen todos estos datos recopilados. Para esta acción, al igual que la Sra. Araci, podemos contar con la implementación de ETL, que son las siglas de Extraer, Transformar y Cargar. En este paso, podemos procesar e integrar los datos extraídos de la(s) fuente(s) para aplicarles las transformaciones necesarias y cargarlos en un lugar listo para su uso. Visualizar los datos Ahora, con la información de los historiales de compra estructurada por el proceso ETL, Doña Araci puede utilizar los datos listados para construir un informe con gráficos y métricas que le permitan visualizar el perfil de consumo de sus clientes. Para lograr este objetivo, podemos, por ejemplo, construir gráficos de volumen de ventas e importación de ventas de productos por categoría. Además de comprender mejor los patrones de ventas y facturación a lo largo del tiempo con un gráfico lineal, otra posibilidad es acercar la cantidad de clientes únicos a los que Guaraní brinda servicios. Estas visualizaciones pueden ser aún más eficientes cuando están disponibles en un panel de control que reúne varios gráficos que promueven la interactividad a través de filtros. De esta manera, comenzamos a responder la pregunta inicial y pasamos a análisis más profundos. Analizar datos Analizando las visualizaciones de datos podemos obtener perspectivas que orientan la toma de decisiones en la empresa. Con la tabla de perfil de consumo, podemos cambiar los filtros y comprender mejor cómo fueron las compras en diferentes períodos de tiempo para varias categorías. En el gráfico de barras que muestra las ventas e ingresos en guaraní, podemos ver que para el mes de mayo de 2023 los productos de panadería son los más vendidos, pero no son los que dan mayores ingresos por ventas. Otro posible punto de atención es el alcance de 120 clientes únicos este mes, con mayor frecuencia los lunes y viernes. Observando estas y otras tendencias, podemos empezar a tomar decisiones basadas en datos para llegar a más clientes. Dona Araci ha decidido realizar una promoción de fruta y verdura los miércoles, la categoría con mayor volumen de negocio y el día de menor actividad. Por ello, ha decidido incluir a otra cajera los lunes para favorecer una mejor atención a su público. Entusiasmada, no quiere dejar de mapear sus datos. Así que ha tomado otra decisión: va a aplicar una encuesta de satisfacción del cliente para mejorar continuamente el servicio al cliente. Con todo el proceso de Business Intelligence somos capaces de acceder a datos estructurados, transformarlos en información y utilizarlos a favor del negocio. En el caso de Guaraní, la tienda de comestibles del barrio, aplicamos estos procesos para comprender mejor las preferencias de los clientes. La ingestión de estos datos, junto con los procesos automatizados por BI, permitió a Doña Araci comprender mejor el perfil de consumo de sus clientes y también otros aspectos de su negocio. Nótese que la iniciativa de aplicar una encuesta de satisfacción hace repensar los procesos de recolección, almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de datos, y como la información es continua, tenemos estos procesos como un ciclo. Con estos procedimientos aplicados es más fácil satisfacer las necesidades específicas de los clientes. ¿Podemos invertir en más productos veganos y vegetarianos en Guaraní? ¿Cuáles son los mejores días para realizar promociones en función del consumo de los clientes? ¿Cómo podemos gestionar mejor las existencias y los productos que están a punto de caducar? El ciclo de BI, ejemplificado en la figura anterior, comienza con la recopilación de datos en bruto, que luego se almacenan. En un lugar centralizado, generalmente un almacén de datos, los repositorios de datos integrados se organizan, estructuran y alinean con su objetivo de análisis. De esta forma, los datos son procesados utilizando técnicas ETL, que cubren diferentes especificidades de los datos y te permiten elegir visualizaciones adecuadas que te ayudan a conocer los datos más rápidamente. Esta acción contribuye al análisis de tendencias, patrones y valores atípicos. Estos pasos pueden ser operarados por varias herramientas de BI disponibles en el mercado, Excel, por ejemplo, ayuda en varios pasos como el almacenamiento, procesamiento y visualización de datos. Ante la perspectiva de un mayor volumen de datos, podemos contar con Power BI. Con él puedes procesar, visualizar y analizar los datos a través del lenguaje DAX, M y personalización de gráficos interactivos. Otros jugadores que también se pueden mencionar, especialmente en las etapas finales, son Qlik Sense y Looker Studio. Tenga en cuenta que cada uno de los pasos se puede aplicar a cualquier otra empresa, incluso puede contener cambios adaptados a las necesidades específicas de los datos y a sus objetivos de análisis. La idea no es que sean pasos engesadoss, sino una guía para que los datos de tu negocio sean útiles y estén listados, ofreciéndote una visión amplia de la empresa. Hay que tener en cuenta que la aparición del concepto BI está muy ligada a la aparición y modernidad de las tecnologías de la información, ya que todos los procesos mencionados, desde la creación y seguimiento de datos hasta la toma de decisiones, están cada vez más informatizados y digitalizados. Según Gartner, una de las mayores referencias del mercado tecnológico, Business Intelligence and Analytics se define como: Aquí citamos una pequeña empresa, la tienda de comestibles del barrio Guaraní, para que entiendas que BI se puede aplicar a cualquier tipo de negocio, ya que todos ellos generan datos. Además, destacar con su análisis estructurado cómo podemos ayudar a tomar decisiones más asertivas a través de la inteligencia de negocios . Sin embargo, es importante recordar que BI es un proceso continuo, y que debido a esto es necesario monitorear y analizar los datos de manera rutinaria para obtener los mejores resultados. Escrito por Ana Duarte.

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¿Qué es Business Intelligence?

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