Visualización de Datos como el área clave de Business Intelligence

Hemos escuchado muchas veces que nos indican “queremos implementar nuestra estrategia de Business Intelligence” o “ya tenemos nuestra área de Business Intelligence”. Estos comentarios se refieren implícitamente a que Business Intelligence es un proceso conformado por diferentes etapas. En este blog nos centraremos en entender cómo la visualización de datos va ganando terreno en la discusión de analítica y en el proceso de business intelligence.


Si realizamos la traducción al español del concepto de Business Intelligence, podríamos indicar que se trata de “Inteligencia de Negocios”. El término en inglés es endosado a Hans Peter Luhn, un informático alemán que trabajó como investigador para IBM. A Luhn le debemos entre otras labores, el “algoritmo de Luhn”, que es muy empleado en la detección de errores al transcribir los códigos de nuestras tarjetas de crédito o números de seguridad social. Más importante para nosotros, Luhn acuñó el término de “Business Intelligence” para indicarnos que debemos comprender las interacciones entre las distintos áreas de negocios para lograr las metas deseadas.


Sin embargo, el concepto de Business Intelligence ha variado con el tiempo y muchas organizaciones lo han aplicado para el mundo de los datos y la información que se puede sacar del análisis de ellos. Por ejemplo, dicho concepto ha sido tomado por investigadores de Gartner (consultora de mucho prestigio en tecnología) para delinear la explicación que da cuenta de “transformar los datos en información y conocimiento para el apoyo de la toma de decisiones”. Esto engloba arduas labores en torno al “modelamiento de los datos” para que estos reflejen un verdadero conocimiento y apoyo para la toma de decisiones.


Si vemos entonces Business Intelligence como una secuencia, una primera etapa está en el modelamiento de los datos, para que en la siguiente se logre una correcta visualización y uso de la información que emana de ellos. Por tanto, el concepto de Business Intelligence es posible utilizarlo para explicar las fases de modelamiento de la data (muchos llaman a este parte del proceso como “arquitectura”), pero también es posible utilizarlo como un marco estratégico más amplio que incluye la visualización de datos (de hecho como lo utiliza Gatner a la hora de elaborar su tan famoso Magic Cuadrant en Business Intelligence).


El concepto de visualización se enfoca entonces específicamente en profundizar la posibilidad de explotar los datos de manera visual en una estrategia más amplia de Business Intelligence. A través de esta actividad nuestro objetivo será encontrar patrones de datos que seamos capaces de visualizar para facilitar encontrar respuestas a las necesidades del negocio. Por tanto, la visualización tiene un objetivo central que está en transformar datos duros en visualizaciones entendibles y amigables que sean información que alimente las decisiones estratégicas de negocio.El correcto uso de la visualización nos ayudará a encontrar respuestas a las interrogantes empresariales fundamentales para que sean compartidas y entendidas en conjunto con los equipos de manera colectiva. De esta manera, la visualización es la que genera un lenguaje entendible para todos al transfromar los datos se transformen en información relevante para la toma de decisiones.


Una correcta visualización nos permitiría responder preguntas tales como:

  • ¿Cuáles son nuestros clientes más rentables (o de mayor impacto para mi modelo organizacional)?

  • ¿Cuáles son mis productos o servicios más rentables?

  • ¿Dónde se encuentran los problemas que no me permiten despegar mis estrategias de venta?

  • ¿Qué actividades están haciendo que en mis procesos suban los costos?


Para distiguir mejor el concepto de visualización y sus differentes herramientas debemos distinguir algunos lineamientos claves. A nuestro entender existen tres herramientas que debemos entender a la hora de introducirnos en el campo de la visualización y que determinan de un nivel menor a mayor de madurez las habilidades necesarias para una correcta visualización. Estas herramientas son:

  • Reportería: Informe estático (símil a un PDF), con el uso de objetos gráficos, con márgenes delimitados que en general cumplen un objetivo normativo y de cumplimientos de manera recurrente. Este es el nivel básico de visualización con el que cualquier empresa debiera contar y que permite hacer un seguimiento constante de los datos clave que necesita la empresa para su funcionamiento.

  • Dashboard: Marco general de visualización de datos que su finalidad está en la búsqueda de patrones con el apoyo de objetos visuales que ayuden a tomar decisiones para objetivos determinados. Lleva a un mayor grado de complejidad la visualización, integrando datos y llevándolos todos a una sola pantalla. Lo ideal es que contemos con un dashboard para las distintas áreas de la empresa y que en uno solo integremos los datos clave que resumen los puntos de funcionamiento de la empresa. Los dashboards pueden reflejar así adecuadamente los Balanced Scorecards de las empresas.

  • Storytelling: Concepto relacionado a elaborar un relato convincente con el apoyo de objetos visuales adecuados. Debemos por tanto, contar con un nivel de madurez en torno a el correcto uso de objetos visuales, pero más aún, contar con las herramientas adecuadas para transmitir un relato convincente (similar a un director de cine).

Estas tres herramientas interactúan entre sí para un correcto proceso de visualización. Las actividades de reportería y de dashboard van usualmente interconectadas. Los dashboards suelen ser sistemas más sofisticados que los de reporte, aunque ambos se enfocan en la visualización de datos. Muchos softwares self- service nos podrán ayudar en su correcta elaboración al conectarlos con fuentes diferentes de datos. De los más conocidos probablemente están Tableau, Qlik Sence y Power BI (herramienta de Microsoft). A nuestro entender en este desarrollo de software existe un antes y un después de la aparición de Power BI como herramienta de reportería y dashboards elaborada por Microsoft. Las visualización se ha potenciado enormemente gracias a Power BI contando con complementos muy potentes a la hora de ayudarnos a realizar nuestros reportes y dashboards.


Power BI es particularmente beneficioso porque se centra en la integración de “modelamiento de datos” y “visualización de datos”. Esta herramienta se llama “Power Query” y nos entrega un interfaz muy amigable para la captura, transformación y carga de distintas fuentes de datos de nuestra organización para luego ser visualizados. Cabe señalar que lo fundamental de la herramienta está en el apoyo a la elaboración de objetos visuales que nos ayuden a encontrar respuestas de negocios (insight). Es más, Power BI cuenta con objetos visuales adaptables o programables para reflejar distintos fenómenos, tales como un gráfico del cuerpo humano, que por ejemplo para la elaboración de dashboard de una clínica será de mucha utilidad. Este tipo de interfaces que contiene Power BI nos permitirá encontrar sin duda respuestas fáciles a preguntas complejas, tales como la rentabilidad de nuestros clientes o la tenencia de productos o servicios por clientes.


Sin duda el desarrollo de la visualización como herramientas y apoyo para la toma de decisiones es un elemento básico con el que TODA organización debiera contar, independiente del software o presupuesto que contemple. Su correcta implementación va a contribuir a tomar más y mejores decisiones y cambiar el rumbo de la empresa hacia horizontes más innovadores y competitivos.



0 vistas

© 2020 by Data Science Institute Latam

  • Campus Virtual
  • Facebook Data Science Institute
  • Instagram Data Sciente Institute
  • Linkedin Data Science Institute
  • whatsapp_DSILATAM