Las empresas generan una enorme cantidad de datos durante la ejecución de sus operaciones. Utilizar estos datos puede convertirse en una ventaja competitiva importante para la empresa si se establecen los procesos, herramientas y sistemas necesarios para convertirlos en información valiosa.
Éste es el propósito de Business Intelligence: generar el mayor valor posible con la información disponible; pero es necesario gestionar correctamente los datos, haciéndolos pasar por un proceso de consolidación y transformación (conocido como ETL, por el inglés Extract, Transform, Load). Una vez definido el proceso de tratamiento de datos, este se puede replicar con otras tecnologías más sofisticadas como Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data.
El proceso de BI tiene tres etapas:
- Consolidación de los datos
- Modelamiento
- Construcción de los reportes
Tener en cuenta que, antes de iniciar un proceso de BI, se tienen que evaluar dos factores respecto a los datos con los que se va a trabajar: primero, que la información esté correctamente registrada y sea consistente; y segundo, que tenga un mínimo de estructura, conocido como un modelo de datos. En algunos casos, la información ya tendrá un modelo de datos correctamente estructurado; en otros, será necesario hacer un trabajo previo de análisis y diseño.
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Consolidación de los datos
Las empresas suelen tener información de muchos tipos en múltiples ubicaciones. Incluso si existe una base de datos centralizada (ERP), esto no elimina que distintas áreas tengan información almacenada en formatos variados, como excel, pdf, o incluso otras bases de datos relacionales no centralizadas.
El objetivo de la primera etapa del proceso consiste en consolidar toda la información relevante para el análisis y establecer conexiones a sus fuentes de datos.
Modelamiento
Una vez que tenemos los datos centralizados, es necesario crear un modelo de datos optimizado para realizar consultas y utilizar la información. Este modelo de datos sigue un patrón conocido como esquema estrella.
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El esquema estrella se llama así porque divide los datos en dos tipos de tablas:
- Tablas fact (hechos): Van en el centro de la estrella. Hacen referencia a las transacciones de la empresa y tienen la mayor cantidad de registros.
- Tablas dimensión: Van en las puntas de la estrella. Se refieren a las distintas dimensiones que puede tener una transacción. Son parecidos a la data maestra en una base de datos tradicional.
Para dar forma al esquema estrella se realizan una serie de operaciones sobre los datos: agrupar filas o columnas, consolidar tablas, crear relaciones entre tablas, etc.
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Construcción de los reportes
Para poder utilizar la información es necesario plasmarla en reportes que permitan visualizarla de forma clara y hacerle seguimiento. Para esto, las herramientas de Business Intelligence tienen un potente lenguaje de fórmulas con el cual se definen los indicadores relevantes para el reporte y un conjunto de gráficos predefinidos que facilitan su análisis.
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Business Intelligence se ha vuelto una parte esencial de los negocios modernos; pero detrás de cualquier proyecto exitoso de BI, hay una gestión de datos correctamente ejecutada. Para separar el ruido de la información valiosa, te recomendamos que tengas presente el proceso completo, desde la generación hasta el consumo de los datos.
