Archivo de la etiqueta: bi

Hoja de cálculo. La principal herramienta de Business Intelligence

Posted on por
Responder

La elección de una solución de BI requiere de un profundo proceso de reflexión que evalúe un amplio abanico de factores:

  • La potencia y agilidad en la carga y extracción de resultados
  • La sencillez para definir outputs, consultarlos y modificarlos
  • La facilidad de interpretación de los resultados
  • La apariencia (look & feel personalizable)
  • El margen de libertad para que el usuario interactúe con los cuadros de mando
  • Los canales de difusión de informes (licencias, formatos, soportes, …)
  • La relación prestaciones/precio

Necesidades que, para un volumen de información medio (datasets con un volumen inferior a un millon de registros), pueden ser satisfechas mediante el uso de hojas de cálculo (Excel, LibreOffice ó Google Docs) para :

  • Visualizar información
  • Valorar la evolución temporal de indicadores
  • Comparar resultados por variables de segmentación (tipos de usuarios, motivaciones, zonas, productos, canales,… )
  • Simular resultados
  • Extraer listados
  • … con un ROI positivo (licencias gratuitas ó de coste bajo)

En una segunda fase, cuando necesitemos más interactividad, más volumen y/o más canales de difusión; la hoja de cálculo se convierte en un elemento de referencia para el análisis funcional y propotipado de la nueva solución. Aportando la definición de indicadores y los criterios de presentación de resultados.

¿Y tú? ¿Qué herramienta/s de BI utilizas?

Interpreta hasta 6 variables con Tableau

Posted on por
2

Todo analista de datos debe elaborar informes de resultados que permitan comprender la situación con el mínimo esfuerzo. Para ello, dispone de un amplio abanico de recursos que debe combinar para contextualizar la información sin sobrecargar excesivamente el documento. Evitando el riesgo de infoxicación y/o parálisis por análisis.

A grandes rasgos, el analista combina:

– Indicadores.
– Variables de segmentación (tiempo, productos, regiones,…)
– Elementos de referencia (competencia, cliente, entorno, …)
– Recursos gráficos (formas, colores, …)

Recursos que pueden combinarse de infinitas formas. Por dicho motivo, el analista de datos debe estar cuestionándose constantemente si ya tiene suficiente con las fuentes de información, técnicas y herramientas que conoce ó si existe algún nuevo método que permita comprender mejor la situación y, en consecuencia, afinar en la toma de decisiones.

A modo de ejemplo, comparto una presentación gráfica, hecha con Tableau Public, que permite comparar 3 indicadores respecto a 3 variables de segmentación (volumen de ventas, margen promedio, promedio de incidencias vs región, producto y tiempo).

3 indicadores vs. 3 variables de segmentación con Tableau Public

– Las líneas representan la evolución de ventas semanales a lo largo del tiempo
– La anchura de la línea corresponde al porcentaje medio de margen.
– El color de la línea está relacionado con el porcentaje de incidencias (más rojo cuanto mayor es el número de incidencias).

Y ahora… ¿Cómo podemos seguir?