Data Discovery ha llegado para transformar los procesos de BI, analizando extensos volúmenes de datos mientras se obtienen respuestas rápidamente.

Para comprender qué es el Data Discovery, debemos entender el concepto de Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios. En palabras simples, podemos decir que BI es el proceso mediante el cual, los datos empresariales son analizados. Tales datos son transformados en conocimientos que facilitan la toma de decisiones.

Cuando se analizan grandes cantidades de datos, uno de los principales desafíos enfrentados radica en encontrar, de manera rápida y eficiente, la información que la empresa necesita, es allí en donde el proceso de Data Discovery juega un papel muy importante.

 

¿Qué es Data Discovery y cómo funciona?

 

Son tecnologías orientadas a usuarios, basado en la detección de ciertos patrones y valores puntuales. A través de la navegación visual de los datos o mediante la aplicación de análisis avanzados guiados; con el fin de encontrar la información deseada en el menor tiempo posible.

En palabras más sencillas, de forma visual, estas tecnologías presentan al usuario estadísticas o datos que necesitan para tomar decisiones. Estos datos que los usuarios ven en forma de gráficas, diagramas, etc., son el resultado de analizar en tiempo real cantidades muy grandes de datos.

En general, aunque no hay un consenso del 100%, las tecnologías de Data Discovery hacen referencia a dos aspectos importantes:

  • Búsquedas.
  • Visualización gráfica de datos.

 

Celonis

 

En la siguiente captura de pantalla, se puede ver, por ejemplo, una análisis en tiempo real del proceso de compra de una compañía con un producto de Data Discovery, Celonis.

A la izquierda de la pantalla, en forma de gráfico podemos ver el proceso completo de compra. También podemos visualizar cómo va fluyendo el dinero a través de las distintas fases. El gráfico del medio en la parte superior es la tendencia de las órdenes de compra en un periodo determinado. El listado izquierdo en la parte inferior de la pantalla son los proveedores. La gráfica de barras en el centro de la pantalla son los clientes.

Vemos pues cómo este tipo de productos presentan información que permite a las empresas detectar dónde están sus cuellos de botella, cuáles son los clientes que más deben cuidar, cuál es la evolución actual de las ventas, etc.

 

Olik

 

Aquí tenemos otro ejemplo de una herramienta con la que trabajamos en Clase10, Qlik; para el análisis de un sistema de ticketing, mesa de ayuda o Help Desk.

Podemos pues ver los distintos casos abiertos de acuerdo con su antigüedad y la evolución de tickets abiertos. Podemos visualizar también los tickets solucionados a lo largo de un determinado tiempo.

Estos son sólo dos ejemplos de procesos que se analizan para su mejora, pero en realidad, cualquier proceso es susceptible de ser mejorado a través de una herramienta de Data Discovery y Business Intelligence en general. Podéis consultar por ejemplo el caso de éxito en el que aplicamos BI para la optimización de recursos y tiempos de producción.

 

Características principales de Data Discovery

 

  • Rapidez: de cara al usuario, es una de las características más relevantes de Data Discovery. El proceso de encontrar los datos debe estar diseñado para actuar rápidamente, y hallar la información solicitada prácticamente de inmediato.
  • Fácil de Utilizar: no es recomendable involucrar al usuario final en los detalles técnicos del proceso de Data Discovery. Por el contrario, deben emplearse interfaces gráficas sencillas, que permitan indicar lo que se quiere buscar mediante pasos a seguir.
  • Bien Definido: el proceso de Data Discovery, debe ser diseñado para fines específicos, es decir, debe estar enfocado a encontrar la información solicitada dentro de un rango delimitado que no involucre análisis de datos más extensos de lo necesario.
  • Flexible: si bien es cierto que el Data Discovery debe tener un enfoque específico, también es cierto que se puede aplicar a cualquier función; dentro de cualquier departamento de la empresa, siempre que el mismo tenga acceso a los datos que se quieren analizar.
  • Colaborativo: Data Discovery debe trabajar en conjunto con otros procesos de BI. Permitiendo así mejorar la calidad de los datos y la facilidad de acceso a los mismos.

Data Discovery pone al alcance del usuario final, las ventajas de combinar el autoservicio y Business Intelligence. Por ejemplo, un Gerente de Ventas podría obtener información de manera directa de quiénes son los clientes y productos mas rentables del último mes, sin tener que pasar a través de un profundo análisis de datos por parte del recurso humano de Tecnología, permitiendo así, reducir tiempos y aumentar la productividad del negocio.

 

Importancia

 

La importancia de Discovery Data viene de cambiar el paradigma de la BI. Ya que no se limita a la presentación de informes de datos y análisis de rendimiento empresarial; pues va más allá en el proceso, aprovechando al máximo el valor de los datos, facilitando la toma de decisiones acertadas y permitiendo generar nuevos modelos comerciales aplicables en la organización.

En Clase10 podemos brindarte la asesoría necesaria para que comiences a disfrutar de las ventajas de Data Discovery en tu negocio, contáctanos e impulsa tu negocio al siguiente nivel.