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La inteligencia de negocios y la toma de decisiones basada en datos

Escrito por Huwen Arnone | 08-sep-2022 9:15:00

Los datos representan el punto de partida para tomar las medidas que repercutirán directamente en el negocio y a cada área de la organización, o por lo menos este es el punto de vista de las organizaciones modernas que toman decisiones basadas en datos para crecer de una forma segura y medida. Es por ello que en esta publicación definiremos todo lo que debe saber al respecto y las principales soluciones de software que ayudan a las organizaciones en este proceso.

La eficacia de la toma de decisiones empresariales basada en datos depende de las personas y de la infraestructura donde se soporte la estrategia empresarial. Elegir bien ambos componentes es un paso crucial ya que esta unión permite conocer y analizar la situación actual, su evolución y, en función de la madurez de la organización, predecir posibles escenarios. Repasemos el conjunto de atributos que afectan a este proceso.

En primer lugar, es necesario definir los pasos que llevan a una organización a tomar decisiones basada en datos de forma efectiva:

  1. Definir objetivos empresariales.
  2. Identificar los datos que se van a utilizar y verificar que están alineados con los objetivos de empresa.
  3. Seleccionar las fuentes, los datos, limpiarlos y organizarlos.
  4. Establecer una estrategia de gestión de datos.
  5. Definir qué se va a medir y cómo se va a hacer.
  6. Seleccionar con qué herramientas se gestionarán y visualizarán los datos y cómo conectarlas a las fuentes de datos.
  7. Construir informes visuales y transformarlos en información.
  8. Tomar decisiones empresariales basadas en esa información.

De esta lista es importante destacar la diferenciación entre datos e información, además de la importancia de la selección de herramientas de software que te ayudarán a tomar decisiones empresariales basadas en datos. Analicemos la importancia de estos apectos:

Datos vs Información

A menudo se hace referencia a los datos y la información de forma indistinta, y aunque comparten ciertas similitudes, son términos que difieren. Las definiciones que la Real Academia Española son las siguientes:

  1. Dato: Del latín  "datum" que significa "lo que se da". "Información dispuesta de manera adecuada para su tratamiento por una computadora".

  2. Información: "Comunicación o adquisición de conocimientos que permiten ampliar o precisar los que se poseen sobre una materia determinada"; "Conocimientos comunicados o adquiridos mediante una información".

En resumen, los datos se refieren a un aspecto específico de un atributo o un conjunto, estos pueden ser cualitativos y cuantitativos, y representar una variedad de hechos, mientras que la información es el conjunto de datos procesados que comunican lo que los datos significan. Este proceso de transformación se denomina Inteligencia Empresarial (o BI, por las siglas en inglés que corresponden a Business Intelligence).

Podemos afirmar que el objetivo del análisis de datos se enfoca en transformar los datos en información y comunicarla de la mejor forma. Este objetivo se consigue mediante la creación de la visualización de datos.

Además de los conceptos "datos" e "información", también existen los conceptos de Inteligencia Empresarial (Business Intelligence) y Analítica de Datos (Data Analytics). ¿Cuál es el objetivo de cada una de estas disciplinas y en qué momento colisionan?

¿Inteligencia empresarial o Analítica de datos de empresa?

Es importante diferenciar ambos conceptos en este contexto, ya que la Inteligencia Empresarial es una consecuencia del previo análisis:

  1. Inteligencia empresarial: Es una práctica que permite a una organización o empresa a transformar información en decisiones empresariales tácticas y estratégicas. De forma popular, este término se refiere a las herramientas y servicios de software que facilitan la transformación de los datos.

    La Inteligencia empresarial permite responder preguntas concretas sobre la situación de la empresa. Por ejemplo, "¿Dónde hay un exceso de inventario, o por qué están aumentando las ventas en la región X?".

  2. Anáilis de datos de empresa: Es el conjunto de disciplinas y tecnologías que permiten el proceso y análisis de grandes cantidades de datos que permiten visualizar tendencias, patrones y causas que permitan conocer la situación actual de la empresa y realizar predicciones.

    La analítica de datos empresariales se centra en la resolución de problemas mediante la exploración y el estudio de modelos y métodos de datos para respaldar decisiones basadas en la inteligencia empresarial.

Herramientas de software para tomar decisiones empresariales basadas en datos

El uso de herramientas de software para apoyar los procesos de BI y análisis, permite centralizar los datos de todos los departamentos de la organización (ventas, marketing, finanzas, personas, etc.), estableciendo el rendimiento de cada área y permite ver cómo afectan al negocio y viceversa.

Hay muchas formas de lograrlo. Las personas que analizan y procesan los datos y los que toman las decisiones en la organización son los responsables de ello. Y, por supuesto, con el apoyo de la herramienta de software elegida que centraliza la información final.

Según el estudio anual Cuadrante mágico™ de Gartner® correspondiente a marzo de 2022, Actualmente hay dos herramientas de software líderes en el mercado: Microsoft Power BI y Tableau (Este mismo estudio nombró a Jira Service Management, una solución visionaria para la gestión de servicios de TI en 2021.)


Cuadrante Mágico de Gartner sobre las plataformas de Análisis e Inteligencia Empresarial 2022


¿Qué es Microsoft Power BI?

Es una herramienta de software enfocada en la nube, creada por Microsoft que ayuda a gestionar varios tipos de datos en grandes volúmenes y permite procesarlos para su análisis y visualización.

Power BI es actualmente la solución líder en el mercado de las herramientas de análisis de datos; su simplicidad en la limpieza y formato de los datos, y la facilidad que ofrece para obtener datos de otras herramientas de software a través de integraciones nativas, conectores y APIs, y mucho más, hace que sea una de las mejores soluciones.

Alimentar Power BI con datos procedentes de las herramientas de software donde se gestiona el trabajo de otras áreas, facilita el análisis de datos del negocio. Por ejemplo, supongamos que el equipo de desarrolladores tiene muchos proyectos en Jira. En ese caso, dos apps de Jira disponibles en el Marketplace de Atlassian permiten llevar esa información a Power BI, una permite hacer seguimiento de proyectos en función a atributos específicos, obteniendo estadísticas como el número de proyectos, fechas de finalización, estados, etc., y otra app extraerá estos datos desde Jira para conectarlos con Power BI sin mayor esfuerzo.

La opción de escritorio es la recomendada cuando se empieza a trabajar con Power BI. Es más básica que la versión en la nube y ofrece buenas posibilidades desde el inicio. Para etapas posteriores, es posible actualizar a planes más completos según sea la necesidad.

Beneficios que ofrece Power BI a la Inteligencia de negocios y al análisis de datos

Conoce las principales ventajas de trabajar con Microsoft Power BI, una potente herramienta de visualización de datos enfocada a enriquecer la inteligencia de negocios de las organizaciones:

  1. Diferentes usuarios: Power BI puede abordarse desde dos puntos de vista: como usuario, permitiendo la creación de informes sobre los datos que se han introducido en la herramienta, y como consumidor de los informes generados por los usuarios, esta última actividad es la que permite impulsar la inteligencia de de negocios impulsada por la toma de decisiones basadas en datos.

  2. Coste: Power BI ofrece tres planes: Gratuito, Pro y Premium. Este último ofrece la opción de pagar por capacidad de datos o por usuario. Cada plan difiere en sus características: cuanto más alto sea el plan, mayor profundidad se obtendrá en la herramienta para explorar y analizar los datos.
    Por ejemplo, el plan Premium es el más avanzado y permite la creación de flujos de datos automatizados, bases de información por departamento (data marts), y la posibilidad de implementarlos en diferentes partes del mundo (Cloud), consumo de contenidos sin licencias por usuario, y más. Para más más detalles, consulta los planes y precios.


  3. Facilidad de extracción, preparación y modelado de datos: Power BI destaca por su simplicidad en UI/UX, permitiendo conectar la herramienta directamente a la fuente de datos y así depurar de forma óptima su visualización a través de fuentes como Salesforce, Azure SQL DB, Excel, SharePoint, e incluso con Jira, usando este conector para obtener datos específicos de los proyectos.

  4. Informes personalizados basados en IA: La exploración de datos basada en capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) que ofrece Power BI, permite ahorrar tiempo en la búsqueda de patrones y en la predicción de resultados. Esta actividad no requiere utilizar código y permite utilizar una biblioteca que contiene cientos de elementos visuales y capacidades de personalización utilizando el código abierto de Power BI.

  5. Conexión con el paquete de Microsoft Office: Otra ventaja que aporta Power BI es la conexión con herramientas como Excel, Word y otras de la suite de Microsoft. Esto permite profundizar en los datos y controlar mejor el procesamiento del modelo utilizando el lenguaje de fórmulas DAX. Sí, el mismo que utilizan otras herramientas de Microsoft.

¿Qué es Tableau?

Tableau nació como un proyecto fundado en 2003. Un grupo de informáticos de la Universidad de Stanford creó esta herramienta para ayudar a las personas dentro de las empresas a tomar decisiones basadas en datos relevantes para su negocio a través de funciones de análisis visual.

Seguido de Power BI, Tableau se posiciona en segundo lugar como líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® para productos de Inteligencia de negocio y analítica. En este estudio, Tableau destaca por su facilidad de uso, sus propiedades de personalización y la posibilidad de integración nativa con Salesforce y otras herramientas, como Jira, mediante el uso de conectores específicos para obtener datos sobre los proyectos. Una característica relevante para los equipos de negocio a la hora de crear informes.

Beneficios que Tableau

Como una opción líder en el mercado de las plataformas de BI y Analítica, Tableau destaca por facilitar el proceso de exploración y gestión de datos, agilizando el proceso de visualización y compartición de la información. Por ello, enumeramos a continuación las principales ventajas de esta herramienta:

  1. Conexión con otras herramientas: Es posible alimentar Tableau con datos de otras herramientas, ya sea de forma nativa (Excel, suit de Google, y más) o usando conectores de Jira (en el caso que se necesite extraer datos de proyectos de Jira con variables como fechas, líderes de proyecto, estado y más).
    Las funciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning que ofrece Tableau realizan diferentes tipos de analíticas, fomentando la gobernanza completa de principio a fin, la gestión de datos, la narración visual y el proceso de colaboración.

  2. Intuitivo: La filosofía de Tableau dice que la analítica de datos debe responder preguntas complejas (de negocio, en este caso), por eso su plataforma ofrece varias funcionalidades (según el plan, las características y el tipo de despliegue) que permiten establecer una estrategia de gestión de datos sencilla, sin descuidar el proceso de limpieza, modelado y visualización de datos.

  3. Visualización a medida: La herramienta ofrece "analíticas para todos", permitiendo crear informes fácilmente y presentando la información de forma contextual (Por ejemplo, es posible representar en un mapa geográfico las ventas por estado, región, estado, etc.).

  4. Comunidad de Tableau: Similar a lo que Atlassian ha creado, concentrando a miles de personas interesadas en sus herramientas en un solo lugar, Tableau ha creado una comunidad donde más de un millón de personas de todo el mundo comparten sus historias, dudas, problemas y situaciones del día a día con la herramienta. Una comunidad es prácticamente indispensable para resolver dudas sobre casos de uso muy específicos.

La importancia de crear una cultura de datos en la organización

Convertirse en una organización impulsada por los datos requiere invertir en cultura y tecnología enfocada en los datos, esto permitirá un cambio de paradigma en la forma en que las personas toman decisiones. Esto incluye fomentar el aprendizaje de forma automatizada, controlado por las personas y las herramientas, la estadística, el lenguaje natural y la preparación inteligente de datos. Trabajar conscientemente en cada uno de estos aspectos permitirá a las empresas ser más creativas a la hora de realizar analíticas y optimizar las diferentes áreas de negocio. Esto hace que una organización que esté "orientada a los datos", un objetivo que sólo el 8% de las organizaciones hoy en día lo han alcanzado.

El mundo de los datos es enorme, y coexisten otras tantas situaciones, procesos, transacciones y otros elementos medibles. En este artículo, hemos mostrado las principales herramientas y los conceptos críticos que debe conocer a la hora de emprender una mejora en el BI de una organización, habilitándolo mediante su integración con otras herramientas fuente de datos para las empresas.

Si necesitas más orientación para extraer los datos de los proyectos en Jira y visualizarlos en Power BI o Tableau, consulta esta entrada del blog y pásate por el Marketplace de Atlassian para encontrar la solución que más te convenga. Especialmente los conectores que Appfire ha anunciado recientemente: Power BI Jira Connector y Tableau Connector Pro for Jira que permiten extraer información de los datos de los proyectos de Projectrak y transformarla en decisiones inteligentes para tu organización basadas en la analítica de Power BI o Tableau. Si tienes más preguntas, por favor, ponte en contacto con nosotros.