Aspectos Clave en la Evaluación de Herramientas de Inteligencia de Negocios

Aspectos a considerar en la evaluación de una herramienta de inteligencia de negocios (H.I.N):

• Capacidad para conectarse a diversas fuentes de datos.
• Capacidad de realizar análisis avanzados de datos para generar visualizaciones y reportes.
• Facilidad de uso.
• Escalabilidad.
• Capacidad de integración.
• Costo.

Además, se deben considerar las necesidades específicas de la empresa y los usuarios, tales como:

• El tipo de dato a utilizar.
• Nivel de habilidad técnica del usuario.
• Requisitos de seguridad y cumplimiento.

Ejemplos de Estudios que Evalúan Soluciones de Inteligencia de Negocios

• Gartner Magic Quadrant: Empresa de investigación y consultoría que publica anualmente el informe "Magic Quadrant". Evalúa a los proveedores de H.I.N en función de su capacidad de ejecución y visión completa.
• El "MQ" se basa en una amplia gama de criterios:
  • Funcionalidad de la herramienta.
  • Integración.
  • Facilidad de uso.
  • Soporte al cliente.
  • Presencia en el mercado.
  • Estrategia empresarial.
• Líderes: Alta ejecución y visión.
• Desafiantes: Alta ejecución, falta de visión.
• Visionarios: Buena visión, menor ejecución.
• Nicho: Soluciones especializadas, menor presencia.
• Forrester Wave: Similar al informe de Gartner, Forrester Research publica "Forrester Wave" que evalúa a los proveedores de H.I.N en función de:
  • Oferta de productos.
  • Estrategia.
  • Presencia en el mercado.
• Pruebas de usuario: Usuarios reales, para evaluar la facilidad de uso, capacidad de análisis y la funcionalidad de la H.I.N.
• Evaluaciones técnicas: En función de criterios técnicos, como capacidad de integración, escalabilidad y capacidad de procesamiento de datos.

Administración de Orígenes de Datos

La administración de los orígenes de datos es un componente clave en una solución de inteligencia de negocios, ya que garantiza calidad, integridad y disponibilidad de datos para la toma de decisiones empresariales.

Pasos para la Administración de Orígenes de Datos

1. Identificar diferentes orígenes de datos, que pueden incluir:
   • ERP (sistemas de gestión de recursos empresariales).
   • Bases de datos transaccionales.
   • CRM (sistemas de gestión de relaciones con los clientes).
   • SCM (sistemas de gestión de la cadena de suministro).
   • Otras fuentes externas.
2. Integración de datos.
3. Limpieza de datos.
4. Gestión de metadatos: Describen datos subyacentes y su contexto, ayudando al usuario a entender y utilizar los datos de manera efectiva.
5. Acceso y seguridad.
6. Mantenimiento y actualización.
7. Análisis y visualización.

Ejemplo en Power BI

1. Conectar a la fuente de datos.
2. Crear una consulta.
3. Modelar los datos.
4. Crear informes y visualizaciones.
5. Publicar informes.