13 conceptos para comprender el Business Intelligence | DigDash

¿Es nuevo en el mundo de Business Intelligence y no sabe por dónde empezar? No se asuste, esta pequeña guía le ayudará a asimilar el vocabulario básico de BI.
Business Intelligence, dashboards, reporting, visualización de datos … A través de este artículo intentaremos explicar de forma sencilla el vocabulario básico de Business Intelligence.

El vocabulario básico de la business intelligence

Cada vez más de ustedes desean utilizar paneles dinámicos para automatizar sus tareas, ahorrar tiempo y tomar mejores decisiones todos los días.
Para ayudarlo y ayudar a los usuarios comerciales (que, como recordamos, no deben ser especialistas en TI), ¡Es esencial un punto sobre el vocabulario básico de Business Intelligence!

Definición n°1 (y más importante): ¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) es un conjunto de herramientas y métodos para transformar datos sin procesar en información relevante para poder visualizarlos de forma sensilla y poder hacer más facil la toma de decisiones dentro de una organización. Desde la preparación hasta el intercambio de datos, incluida su exploración, es un enfoque global que permite explotar todo el potencial de los datos.

Con BI (o inteligencia empresarial), el usuario opera en modo manual y puede diseñar informes de actividad específicos. Así, los objetivos estratégicos de la empresa se pueden analizar en tiempo real y compararlos con los resultados reales obtenidos. Si se observan desviaciones, es posible descubrir rápidamente sus orígenes y corregirlas.

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Definición N°2: ¿Qué es un cuadro de mando dinámico?

Un cuadro de mando dinámico o dashboard es un conjunto de representaciones gráficas en las que los usuarios comerciales no solo pueden ver e interactuar con la información relacionada con su actividad, sino también comunicarse con sus empleados en tiempo real.

Con una plataforma de BI como DigDash Enterprise, es posible crear un panel personalizado en unos pocos clics gracias a una interfaz intuitiva. Los usuarios pueden incluso contar con el apoyo de un asistente de creación de paneles, para una accesibilidad aún mayor.

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Definición n°3: ¿Qué es la visualización de datos (dataviz)?

La visualización de datos es el arte de utilizar los gráficos o animaciones correctas para representar datos o indicadores visualmente. El objetivo es utilizar los gráficos correctos en los lugares correctos para transmitir la información correcta al usuario.

Esto implica varios trucos: por ejemplo, usar gráficos de columnas si agrupa una medida de acuerdo con una dimensión continua. Mientras que en el caso de una dimensión discreta, es más legítimo utilizar un gráfico de barras horizontales.

Definición n°4: ¿Qué es un indicador clave de rendimiento (KPI)?

Es difícil hablar de cuadros de mando dinámicos sin hablar de indicadores. Los indicadores clave de desempeño son los indicadores en los que se basan los empleados de una empresa para saber si se han alcanzado sus objetivos.

A menudo se asocia con un objetivo de alcanzar y se puede utilizar un código de color para calificar el logro de este objetivo (verde, amarillo, rojo). Con dataviz, los KPI se pueden representar mediante gráficos, lo que facilita enormemente su lectura y análisis.

Definición n°5: ¿Qué es la BI de autoservicio?

Históricamente, Business Intelligence era el negocio de un puñado de especialistas en TI, ya que requería habilidades técnicas avanzadas. Pero esos días terminaron gracias a la BI de autoservicio, un nuevo enfoque que tiene como objetivo empoderar a los usuarios comerciales.

Con este concepto de autoservicio, los perfiles no técnicos tienen una gran autonomía en la exploración y análisis de datos, gracias a herramientas más accesibles e intuitivas.

Definición n°6: ¿Qué es una fuente de datos?

Una fuente de datos es, como su nombre indica, el lugar de donde provienen los datos utilizados para la inteligencia empresarial. Una fuente puede ser un archivo, una base de datos particular en un DBMS o incluso un flujo de datos en vivo. Finalmente, puede ser el lugar donde se crearon los datos, pero también donde se digitalizó la información física.

Con DigDash Enterprise, es posible limpiar y preparar rápidamente una fuente de datos, sea cual sea su naturaleza.

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Definición n°7: ¿Qué es un cubo de datos?

Un cubo de datos es un método de almacenamiento de datos que también contiene la definición de medidas, dimensiones y jerarquías. Esta estructura se utiliza en el software de BI y permite obtener datos agregados de forma rápida y sencilla.

Definición n°8: ¿Qué es un análisis ad hoc?

El análisis ad hoc es un proceso de análisis de datos que tiene la particularidad de ser totalmente organizado y creado por el usuario empresarial, según sus necesidades. Por tanto, permite crear cuadros de mando e informes de actividad de forma autónoma, sin necesidad de recurrir al departamento de informática.

Con el análisis ad hoc, el propio usuario determina las fuentes de datos de las que desea extraer los datos. También puede personalizar el contenido de su análisis, pero también la forma en que se presentarán los datos.

Definición n°9: ¿Qué es un Data Mart y un almacén de datos?

Un data mart, también conocido como data store, es un almacén de datos organizados. Ayuda a responder a los problemas de una rama comercial de la empresa.

Un almacén de datos se compone de un conjunto de data mart. Por ejemplo, si una empresa tiene varios departamentos (marketing, finanzas, recursos humanos), entonces tendremos tres data mart asociados con estos departamentos, que formarán un almacén de datos.

Para ilustrarlo, tomemos el ejemplo de un conjunto de datos de una empresa de telecomunicaciones. Contiene la siguiente información (en francès):

En cuanto a las dimensiones, tenemos cuatro de diversa naturaleza (discretas y continuas). El software del panel de control DigDash Enterprise le permite ir más allá al agregar automáticamente otros dos tipos de dimensiones:

  • Dimensiones de tiempo (fecha)
  • Dimensiones geográficas (región)

Esto nos lleva directamente a la noción de jerarquía. Cuando DigDash Enterprise detecta una dimensión temporal o geográfica, crea automáticamente las siguientes jerarquías:

También es posible crear sus propias jerarquías manualmente. En el caso del hardware, este podría consistir, por ejemplo, en clasificar los diferentes modelos de teléfonos en dos categorías:

  • Teléfonos móviles
  • Teléfonos fijos

Para ilustrar mejor los puntos anteriores, así como los conceptos de agregación y cubo de datos, pasemos a la parte de visualización de datos. Vamos a hacer un mapa en el que queremos visualizar la calidad media de la comunicación. Esto se hace según las distintas áreas geográficas.

Si nos ubicamos en el nivel más alto de la jerarquía geográfica (continente), obtenemos el siguiente mapa:

En este caso, los datos se han agregado a nivel continental. Esto significa que en el mapa hemos colocado la media del continente americano, así como la media del continente europeo.

También tenemos la posibilidad de navegar en las diferentes jerarquías geográficas haciendo clic en el mapa. Si bajamos a nivel de país haciendo clic en Europa y luego en Francia obtenemos un nuevo mapa:

Esta vez los datos se han agregado a nivel regional y ya no a nivel continental. La visualización de datos a nivel regional es casi instantánea. Esto es posible gracias a la tecnología de almacenamiento de datos en cubos DigDash. De este modo, permite una navegación rápida, incluso en grandes volúmenes de datos, a diferencia de las bases de datos tradicionales.

Definición n°10: ¿Qué es una agregación?

Una agregación es el valor resultante de la aplicación de una regla de cálculo (suma, promedio, mínimo, etc.) a una medida explorada según una o más dimensiones.

Por ejemplo, el cálculo de la suma de la facturación de una tienda durante un trimestre es el resultado (por lo tanto, la agregación) de la suma de todos los datos de la facturación diaria durante ese trimestre.

Definición n°11: ¿Qué es una medida?

Una medida es un indicador digital que representa una cantidad (por ejemplo, el volumen de negocios o el precio de un producto). Este tipo de datos, que es la base del Business Intelligence, tiene por tanto la especificidad de ser cuantificables. Sin embargo, las medidas, omnipresentes en las representaciones gráficas, se asocian a menudo con otro tipo de datos: las dimensiones.

Definición n°12: ¿Qué es una dimensión?

Una dimensión es un conjunto de miembros (categorías) que pueden o no estar organizados según una o más jerarquías. En otras palabras, es un dato que se puede filtrar y buscar, pero no cuantificable, como una fecha o un área geográfica. Una dimensión puede ser discreta, lo que implica que sus miembros no tienen un orden particular (por ejemplo, los departamentos de Francia). También puede ser continuo: en este caso, el orden de los miembros es importante.

¿Cómo diferenciar una medida y una dimensión?

Es posible resumir la diferencia entre medida y dimensión en una oración simple: puede agregar medidas, pero no dimensiones.

Tomemos el ejemplo de una tabla que contiene dos columnas: «Nombre del cliente» y «Facturación».

El nombre del cliente es una dimensión, porque no se pueden agregar apellidos.
El volumen de negocios es una medida, porque es muy posible agregar varios ingresos.

Otro ejemplo más sutil: el tiempo es una medida, pero la fecha es una dimensión. De hecho, el tiempo es la diferencia entre dos fechas y se puede cuantificar (en número de días, por ejemplo).

Definición # 13: ¿Qué es una jerarquía?

Después de haber hablado de dimensión, ¿qué podría ser más normal que hablar de jerarquía? Es una organización lógica de los miembros de una dimensión, de forma jerárquica.

Por ejemplo, una jerarquía geográfica cuyo nivel más alto sería el continente, contendría el nivel de país, luego el nivel de región y así sucesivamente …

Con DigDash Enterprise, es posible crear rápidamente una jerarquía manual o una jerarquía automática para organizar mejor sus datos.

 

Ahora ha dominado todos los conceptos esenciales para comprender completamente la inteligencia empresarial. Desde las medidas hasta las dimensiones, incluidos los cuadros de mando y los almacenes de datos, cada uno de estos conceptos le permitirá aprovechar mejor sus datos y, por lo tanto, tomar mejores decisiones a diario.

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