Conoce las distintas fases del análisis de datos y cómo las enfocamos desde MISD para mejorar la gestión de los datos empresariales.
Ciclo de vida de los datos
El análisis de datos es un proceso complejo con múltiples fases.
Empieza con la recopilación de la información, en la cual se extraen datos relevantes desde distintas fuentes a través de conexiones seguras. Es importante saber qué datos se necesitan y de dónde obtenerlos, comprobando la fiabilidad de la fuente de origen en todo momento.
Le sigue la unificación de formatos y sus transformaciones concretas para obtener una única fuente de datos integrada y consistente. En este punto la limpieza de los datos es crucial para asegurar una base de datos sin errores sobre la que tomar decisiones fundamentadas y confiables.
Una vez almacenados y depurados los datos, llega la fase de análisis propiamente dicha. En ella se explora el conjunto de datos para detectar patrones, tendencias y vínculos entre las entidades consideradas. Esta fase requiere la interpretación de la información obtenida según el contexto de la base de datos.
Finalmente, con la visualización de los resultados analizados se crean informes atractivos, dinámicos e influyentes. Estos informes extraen la información relevante de la base de datos y los análisis realizados, y lo hacen de forma personalizada para cada parte interesada.
Desde MISD Consulting llevamos a cabo todo el ciclo de vida de los datos de forma centralizada usando la herramienta Board. De esta forma, hacemos este proceso mucho más sencillo, tanto para los desarrolladores que crean el modelo de datos como para los clientes que lo consultan en su día a día.
Recopilación
Dentro de un mismo modelo de datos, trabajamos con fuentes de distinto tipo, ya sean bases de datos SQL, ficheros de texto, archivos Excel o repositorios alojados en la nube. Con ello, de cada origen extraemos la información pertinente y la unificamos en un único almacén de datos centralizado para cada empresa.
Una vez seleccionadas las fuentes de información y los campos concretos, los estructuramos y limpiamos antes de cargarlos mediante el proceso ETL (Extract, Transform, Load). Este proceso convierte los datos crudos de las distintas fuentes de datos en información depurada lista para ser analizada y/o visualizada.
- Extract (Extracción): obtenemos datos de diversas fuentes asegurando una base de datos rica con toda la información necesaria.
- Transform (Transformación): preprocesamos los datos extraídos adaptándolos a un formato óptimo y estandarizado para su posterior análisis.
- Load (Carga): almacenamos todos los datos transformados en un único destino, el cual siempre está disponible para su consulta con los accesos y permisos adecuados.
Este proceso de recopilación de la información lo ejecutamos de forma automática y programada, relegando así en la herramienta las tareas más mecánicas y repetitivas. Además, la facilidad de conexión a nuevas fuentes para poder agrandar la base de datos asegura la escalabilidad del modelo.
Transformación
A continuación realizamos diversas transformaciones sobre los datos ya almacenados, teniendo siempre presentes los intereses y requisitos de nuestros clientes.
En este sentido, es útil la creación de nuevos campos derivados de los datos originales a través de cálculos y agregaciones. Se pueden crear medias sobre los campos actuales, obtener la suma total de cualquier dato, diferenciales porcentuales entre dos entidades… Así, creamos métricas relevantes sobre el modelo de datos construido.
Otras funcionalidades interesantes en esta etapa son la modificación o creación de nuevas relaciones entre las entidades existentes y el uso de filtros para conservar los datos que interesan en cada momento. Todo esto proporciona gran operabilidad sobre los datos desde un único lugar.
Análisis
En cuanto a la fase de análisis, buscamos ser un apoyo real en la creación de un plan estratégico financiero basado en el modelo de datos construido de forma personalizada para cada empresa.
Facilitamos la creación de simulaciones a largo plazo, previendo posibles escenarios futuros en función de los datos actuales; ayudamos en la presupuestación basándonos en el histórico de ventas reales; proporcionamos planes de producción a medida en base a las tendencias detectadas; localizamos posibles datos anómalos para darles un tratamiento especial...
Contamos con varias entradas en el blog sobre algunos de estos temas en concreto, como "Planificación presupuestaria ágil", "Introducción al S&OP. Planificación de Ventas y Operaciones" y "¿Qué es el FP&A y por qué es crucial para las empresas?".
Cabe destacar que son análisis flexibles que se ajustan a la situación cambiante de la empresa y su entorno, permitiendo la elaboración de planes resilientes y efectivos a largo plazo.
Visualización
La visualización de los datos es crucial para mostrar los resultados obtenidos en el análisis y poder comunicárselos a las partes interesadas de forma clara y efectiva. Aquí ofrecemos un gran abanico de posibilidades, permitiendo crear informes impactantes y personalizados para cada área de la empresa en cuestión.
Además, permitimos el acceso a los datos desde múltiples niveles de granularidad, ofreciendo distintos puntos de vista dentro de cada informe; y favorecemos la interacción de los usuarios con los mismos, dándoles la opción de editar los filtros aplicados y otros ajustes visuales.
Ante todo, son informes dinámicos que se actualizan automáticamente con cualquier cambio sobre el modelo de datos, mostrando siempre la última versión
¿Qué aporta MISD Consulting?
Con lo expuesto anteriormente, ha quedado claro que el ciclo de vida de los datos no es un proceso sencillo.
Sin embargo, gracias a la ayuda que nos ofrece la herramienta Board y exprimiendo todas sus funcionalidades de forma óptima, logramos ofrecer un servicio de calidad en cuanto a la gestión eficiente de los datos empresariales.
En esta línea, nuestro objetivo es crear un modelo de datos consistente y confiable que sirva de apoyo a la empresa en su camino hacia la transformación digital y el aumento de la productividad.