Cómo se aplica el Business Intelligence
En nuestro post anterior explicamos qué es el Business Intelligence para las empresas. Su finalidad es recoger información para hacer seguimiento de objetivos y mejorar la toma de decisiones. Descubre ahora cómo se aplica el Business Intelligence y qué necesitas para hacerlo.
Cómo se aplica el Business Intelligence
Cualquier empresa puede realizar una implantación de un proceso de Business Intelligence. Sea cual sea el tamaño de la misma, el proceso a seguir es el siguiente:
Estudio de procesos y objetivos de negocio
Lo principal para comenzar un proyecto de Business Intelligence es analizar cada proceso de negocio para ver qué necesidades tiene. Después, con esa información, se deben definir los objetivos específicos que queremos conseguir.
En este punto es necesario valorar las implicaciones que puedan afectar al resto de áreas de negocio. Por ello, hay que depurar la información relevante y estructurarla, para crear el modelado de datos.
Tratamiento y almacenado de los datos
El primer paso es definir un mapa lógico que contenga las relaciones entre el origen y destino de los datos. Contendrá la definición de las fuentes de datos, la estructura del almacén y todas las transformaciones que hay que realizar. Por tanto, crear ese mapa nos servirá de guía para llevar a cabo todo el proceso de ETL.
Proceso ETL (Extract, Transform, Load)
1. Extracción
El proceso de extracción consiste en obtener los datos que provienen de las diversas fuentes de origen y fusionarlos. Posteriormente, hay que comprobar y verificar que se ajustan a lo que realmente se necesita. El origen de los datos puede ser interno (ERP, CRM), de aplicaciones externas (Apps, RRSS, Web) o de otros orígenes.
El problema en este punto es la gran cantidad de fuentes de datos y la incompatibilidad de trabajo entre ellas. Del mismo modo, la falta de estandarización causa que cada fuente de datos trate la información de una manera.
2. Transformación
Esta fase supone aplicar unas reglas de negocio sobre la información que hemos extraído para que sean válidos. Es necesario revisar, limpiar y adaptar todos los datos, así como realizar los cálculos que permitan obtener las métricas deseadas.
Las transformaciones más comunes están ligadas a la corrección del formato o del tipo de datos. Del mismo modo, se realizan cálculos de las métricas necesarias (índices, porcentajes, ratios).
Los datos extraídos de las fuentes de origen requieren realizar ciertas adaptaciones para convertirlos en información útil. Por ejemplo, codificación, división y depuración de columnas o generación de campos clave.
3. Carga
En base al modelado de datos realizado anteriormente, tenemos que realizar la carga de los datos en el Data Warehouse. Dicha carga se hace diferenciando entre tablas de dimensiones y tablas de hechos.
Las tablas de dimensiones contienen los atributos que se utilizan para agrupar los datos en las tablas de hechos. Por otro lado, las tablas de hechos acumulan los indicadores de negocio (ventas, pedidos, compras, etc).
Según la necesidad, existen diferentes formas de realizar el proceso de carga. Si no se requiere guardar el histórico se sobrescribe toda la información mediante una carga completa. Sin embargo, si se realiza una carga incremental, se actualizan los datos existentes y añaden los registros nuevos.
Suele ser el paso más sencillo del proceso, pero también el más crítico. Hay que comprobar que toda la información que se va a subir cumple con los requisitos previos a la transformación. De otro modo, se podrían producir errores en el proceso de carga.
Almacén de datos (Data Warehouse)
El concepto conocido como almacén de datos o Data Warehouse, es un repositorio de datos integrado en la empresa. Unifica toda la información tratada anteriormente y depurada para su uso posterior en soluciones de análisis.
Reporting
La solución principal del Business Intelligence es proveer al usuario de información adecuada para valorar el avance del negocio. Permite realizar el seguimiento de los objetivos, facilitando así la toma de decisiones y corrigiendo las posibles desviaciones.
Todo ello se gestiona y organiza mediante las herramientas de análisis de datos y visualización. Con ellas se pueden crear cuadros de mando o dashboard con la información relativa a los KPIs definidos anteriormente.
Adicionalmente, permiten la generación de informes personalizados que resumen de manera fiable la información estratégica de la empresa. Gracias a esto, se consigue mejorar el rendimiento presente y anticipar situaciones críticas de negocio.
Gracias al histórico de datos del Data Warehouse, podemos realizar un proceso de predicción de los datos futuros o Forecasting. Mediante algoritmos específicos y cálculos regresivos se consigue visualizar y analizar la tendencia de los datos.
Ahora ya conoces cómo se aplica el Business Intelligence y qué necesitas para hacerlo. Si te ha parecido interesante este artículo no dejes de visitar el blog de nuestra web TAKTIC donde seguiremos hablando de análisis de datos y donde podrás encontrar otros posts que pueden ser de tu interés.
