Analizar los datos de tu empresa es fundamental para mantener e, incluso, potenciar tu negocio porque es un proceso que arroja resultados claves para mejorar el servicio y, con ello, lograr un impacto económico positivo. Sin embargo, este éxito muchas veces no se logra por fallas en el proceso de preparación de la DATA, causadas por errores humanos e imprecisiones. Por eso, el Business Intelligence se convierte en la solución de este frecuente problema.

Según un estudio de Harward Business Review, los analistas invierten el 80% de su tiempo en elaborar reportes de análisis de datos para sus compañías. Y no sólo eso, pues las empresas que no han implementado la inteligencia de negocios (Business Intelligence) también se ven afectadas por los errores e imprecisiones de grandes cantidades de información, que cada año generan pérdidas promedio de US$15 millones, según una investigación de Gartner.

¿Cómo solucionar los problemas de “datos sucios” con la ayuda del BI?

Seguramente, cuando has recibido el análisis de datos completo de tu empresa te ha pasado que necesitas profundizarlo porque requieres más detalles, pero si además te percatas de que no son coherentes ni coinciden con los anteriores, o simplemente les falta mayor investigación, inviertes tiempo que no tenías previsto para hacer nuevos cálculos y encontrar la respuesta correcta.

Cuando esto ocurre hablamos de “datos sucios”, que también son resultado de la utilización de más de un sistema con distintas estructuras y requisitos para el mismo fin, los cuales pueden confundir a los analistas, ingenieros o administradores de estas plataformas, ya que están actualizando constantemente la DATA de tu empresa.

Por esto, a continuación te presentamos tres problemas comunes, que puedes solucionar con la ayuda del Business Intelligence.

1.– Invertir más tiempo en el análisis de datos

Para revertir esta situación frecuente, el BI cuenta con herramientas de autoservicio para preparar los datos corporativos. Es decir, los mismos analistas pueden limpiar esa información sin margen de error y de forma automática en vez de esperar horas o días para verlos escritos en el informe final.

2.- Conocer toda la DATA de la empresa para poder preparar los datos

Además de las herramientas de autoservicio, existen otras de preparación de datos visuales, que permiten entregan mayor claridad de información. Así, el Business Intelligence da la posibilidad de crear estándares de definición de datos para toda la empresa, evitando que cada colaborador tenga que conocer toda la DATA corporativa. Para esto son muy útiles los diccionarios, que ayudan a los analistas a entender los términos que se usan en distintos sistemas.  

3.- Depender de los encargados de TI para obtener un análisis de datos

Gracias al BI, en la elaboración de los datos de tu empresa también pueden participar otras áreas de trabajo, que no necesitan contar con expertos  en Tecnologías de la Información (TI). Esto permite que colaboradores de distintas especialidades aporten con mayor profundidad al análisis de datos, ya que hay información más relacionada a sus “expertises”.

Esta acción se vuelve colaborativa y facilita la labor de los analistas del área de TI para que descubran algunas sutilezas en los datos, que se reflejarán después en una análisis de mejor calidad.

Por esto, si tu empresa tiene alguno de estos problemas para realizar análisis de datos puedes confiar en la eficacia del Business Intelligence.