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ANÁLISIS DE DATOS Y BUSINESS INTELLIGENCE

Cada día en nuestras organizaciones tratamos multitud de datos de forma directa o indirecta. Poder convertirlos en información y extraer conocimiento depende de nuestra capacidad para procesarlos de la forma adecuada.

Un email en una bandeja de entrada, libros contables, un tweet en nuestro canal de twitter son elementos que directamente no parecen tener relación y que en sí mismos podría parecer que no constituyen un dato, a excepción del apunte contable que en su misma naturaleza lleva un dato asociado.

Dispondríamos de un dato inmediato que sería el número de solicitudes de presupuesto que recibimos.

El saldo de esa cuenta también sería un dato representativo.

Si medimos el número de retweets y favs que obtiene dicha acción y los convertimos en una nota podríamos deducir que este proyecto parece tener cierta repercusión.

Si fuéramos capaces  de:

  • Relacionar cada solicitud de presupuesto aceptada, con un proyecto para un cliente determinado.
  • Identificar el tweet publicado con el mismo proyecto
  • Clasificar nuestros proyectos por tipo de proyecto
  • Clasificar nuestros clientes por sector y localización geográfica
  • Situar en el tiempo tanto los emails como los tweets

Seríamos capaces de responder a múltiples preguntas sobre nuestro negocio, pero lo que es más importante nos permitiría tomar decisiones en base a las conclusiones que saquemos, por ejemplo podría darse el caso que dada una muestra “suficiente” de los datos:

Podríamos observar que cuando damos difusión a ciertos tipos de proyectos, aumenta la entrada de proyectos de ese mismo tipo. Analizar la rentabilidad de este tipo de proyectos y en caso de tratarse de un dato favorable, aumentar el esfuerzo en la difusión.

Se trata de un ejemplo buscado para ilustrar varios puntos que nos hacen evidente que en ocasiones disponemos de datos “no evidentes” pero que adecuadamente relacionados permitirían obtener información de valor.

En condiciones ideales:

  • No sería necesario recurrir a los emails, ya que dispondríamos de una herramienta CRM donde tendríamos la información necesaria para poder determinar en base al origen de los presupuestos y el ratio de éxito conocer el número de propuestas aceptadas de un tipo de proyecto determinado.
  • Dispondríamos de algún software de gestión que establecería una relación entre los proyectos y los clientes y finalmente con la parte de la contabilidad asociada a cada cliente.
  • Tendríamos herramientas de explotación de nuestras redes sociales de las que extraer información para nuestro análisis.
Fases de un análisis de datos y toma de decisiones

Dependiendo de las condiciones sería necesario realizar más o menos esfuerzo para llegar a responder nuestras preguntas.

La fuente de nuestras necesidades son precisamente las preguntas.

Nos planteamos preguntas sobre nuestro negocio constantemente, algunas pueden tener una respuesta rápida ya que tenemos un informe que nos da la información que necesitamos, otras podemos responderlas combinando varios informes pero en ocasiones necesitamos realizar un tedioso trabajo para combinar información de diversas fuentes. ¿Y si dispusiéramos de un único sitio sobre el que realizar todas nuestras preguntas?.

Este único sitio se denomina Datawarehouse y será la clave de todo proyecto de análisis de datos. En este “Almacen de datos” es necesario estructurar y mantener los datos con la calidad ideal que permita que las respuestas a nuestras preguntas tengan rigor.

Algunos factores que determinan el nivel de calidad de nuestros datos son:

  • Ausencia de duplicados: Por ejemplo un cliente solo debe aparecer una vez en nuestro almacén de datos.

  • Datos normalizados referentes a clasificaciones y propiedades: Existen múltiples formas de escribir en nombre de una provincia: Asturias, ASTURIAS, asturias, elijamos un formato y utilicemos ese siempre.

  • Traducción a lenguaje de negocio de los términos susceptibles de análisis: Podríamos saber que ref_pedido está relacionado con la referencia de un pedido pero a la hora de analizar referencia_pedido se entiende mejor.

En PFS Grupo buscamos la prestación de un servicio integral que nos permita proporcionarle a su organización una solución para responder a sus preguntas:

  • Definición de indicadores e índices que permitan responder a las preguntas que nos hacemos sobre nuestro negocio.

  • Curación de datos y automatización de procesos ETL (extracción, transformación y carga) que permiten garantizar que la calidad del dato es la adecuada y que cada dato sea ubicado dentro de nuestro almacén.

  • Creación de repositorios de información para enriquecer nuestro almacén de datos.

  • Apoyo en la implantación de herramientas de Business Intelligence que permitan a la organización extraer conocimiento a través de la información resultante de los datos.

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Con la aceptación y/o validación del proceso, declara ser mayor de 14 años y disponer de capacidad jurídica* y consiente expresamente el tratamiento de datos conforme a lo establecido en la cláusula e información adicional sobre protección de datos. Si ha marcado la casilla correspondiente de consentimiento, la base legal para dichos fines es su consentimiento, que puede retirar en cualquier momento.

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