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Sheet Metal Solutions
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Pero ¿cómo lograrlo?La respuesta está en la analítica y el Business Intelligence (BI). Esta tecnología ha permitido desarrollar herramientas que facilitan la tarea de revelar información práctica de los datos que genera y maneja una empresa, ayuda a comprender las cifras y el porqué de éstas, permite generar informes, visualizar y compartir resultados y obtener respuestas en un lenguaje llano y accesible para toda la empresa.
Ante entornos más exigentes
La evolución del mercado y las innovaciones tecnológicas han hecho que el entorno se vuelva más complejo, exigente y fragmentado. La industria, para seguir avanzando, debe dar una vuelta más de tuerca para mejorar sus productos y satisfacer al cliente implementando el uso del BI y la analítica de forma omnipresente, apostando por DataOps, la IA y otras opciones que están revolucionando el cómo funcionan las empresas. De este modo, se puede contar con un enfoque apropiado para aprovechar el big data y operar con esos volúmenes masivos de información. La elección de una correcta tecnología es la clave para garantizar que los usuarios saquen el máximo partido al contenido que crean mientras operan dentro de un ecosistema BI gestionado.
Para ello, y aunque suene redundante, el BI se ha vuelto más inteligente, obrando esa magia que hace que la industria pueda adelantarse al mercado maximizando la información y teniendo una visión estratégica para comprender el estado actual de la organización y elevar los niveles de competitividad. Y todo, ayudando tanto a los responsables de la toma de decisiones como al resto del personal de la empresa, operarios de planta incluidos, a acercar a la compañía a los objetivos de negocio. De hecho, diversas investigaciones revelan que las compañías que usan datos para tomar decisiones tienden a tomarlas mejores, repercutiendo esto en términos de mayor productividad y rentabilidad.
Para que todo esto sea posible, y de forma muy esquemática, las herramientas de BI deben recoger y analizar diariamente los datos maestros y transaccionales almacenados en bases de datos relacionales (generados mediante OLTP, Online Transactional Processing), o que proceden de ficheros Excel, XML, de servicios web, redes sociales o de otro tipo de fuentes.
De forma muy esquemática, la información contenida en este tipo de almacenes sirve para generar los denominados cubos OLAP (Online Analytical Processing), que son abstracciones que permiten obtener las métricas de interés – los denominados hechos – en diferentes escenarios que se configuran usando los parámetros que se desee – las denominadas dimensiones –.Esto permite analizar y comparar, por ejemplo, ventas (Hechos) en función de empleados, productos, unidades de negocio o determinados períodos de tiempo (Dimensiones).
Ya tenemos dos de los pilares del BI: los procesos OLTP, que sirven para recoger los datos, y OLAP que permite acceder a la información y analizarla. Pero todavía se necesita un tercer elemento que trasforme los datos en información y los vuelque en los almacenes OLAP: este proceso se conoce como ETL (Extract, Transform and Load). Estas herramientas permiten que se puedan ir incorporando los nuevos datos generados por los procesos OLTP a los almacenes OLAP, es decir, recopilar todos los datos relativos a inversiones, ventas y tiempos para, posteriormente, establecer estrategias comerciales, resolver posibles problemas y ampliar la ventaja frente a otros competidores.
Por último, son las herramientas de análisis las que muestran los datos OLAP en cuadros de mando a través de controles que exponen los hechos (tablas, gráficos e indicadores) y controles que estructuran y filtran las dimensiones. Intuitivos, rápidos y muy dinámicos, los cuadros de mando permiten ver, categorizar, agrupar y comparar la información desde diferentes ángulos.
Todo este proceso, ha cambiado mucho desde los orígenes del BI y para bien, pues ahora la analítica emplea potentes técnicas para analizar el big data y, en cuestión de segundos, hace más tangible los datos de valor para transformarlos en información y ésta, a su vez, en conocimiento, de forma que se pueda optimizar la toma de decisiones en los negocios para la consecución de los objetivos de la organización y su transformación económica.
