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Arbentia | Problemas de crear cuadros de mando en Excel

Creación de cuadros de mando en Excel, limitaciones

junio 6th, 2019 Posted by Arbentia, Dynamics 365, Microsoft, Power BI No Comment yet

Creación de cuadros de mando en Excel, limitaciones

El propósito de un panel de control empresarial es ayudarte a tomar decisiones rápidas y calculadas basadas en datos sin procesar. En lugar de combinar datos de diferentes aplicaciones y hojas de cálculo, un administrador debe poder abrir un panel y obtener rápidamente un estado visual actualizado de un proyecto específico.

Cuando cuentas con un panel de control que transforma tus datos y proporciona la visibilidad operativa oportuna, puedes evaluar, rastrear y responder fácilmente a los cambios que impactan en el rendimiento, sin preocuparte por que haya imprecisiones o errores. Esto puede aplicarse desde la elaboración de presupuestos hasta la gestión de proyectos e informes de ventas.

Desafortunadamente, en la vida real, muchos de nosotros no tenemos las herramientas o la tecnología adecuada para hacer que esto suceda. Entonces, cuando no podemos hacer algo dentro de nuestros sistemas de negocio actuales, ¿a dónde acudimos?

A la herramienta que todos conocemos: Excel.

5 problemas relacionados con la creación de cuadros de mando en Excel

Para crear un panel, solo necesitas poder crear diferentes gráficos, tablas y otros elementos visuales que te brinden una descripción general de tus datos. Como herramienta de análisis flexible y rentable, Microsoft Excel te ayuda a transformar tus datos en información útil.

Otra ventaja es que no requiere demasiado aprendizaje, a diferencia del software externo diseñado para la visualización de datos y la medición del rendimiento. Todo parece ser perfecto, hasta el momento en el que te encuentras con dificultades para crear, personalizar y mantener esos paneles en Excel.

Definitivamente, necesitas tener un cierto nivel de habilidad y una idea clara de lo que estás construyendo para obtener un panel de control funcional y no cometer errores. Pero, aparte de la habilidad y el tiempo necesario para crear un panel personalizado, existen 5 áreas de preocupación que surgen al confiar únicamente en Excel para la creación de paneles:

1. Consolidación de datos

Para crear un panel, tus datos deben existir en Excel. Esto significa que, si tienes múltiples fuentes de datos, necesitas importarlo todo en un libro de Excel y limpiarlo por tu cuenta. Esta es una de las mayores ventajas que obtendrás si inviertes en una solución de inteligencia empresarial.

2. Control de versiones

La mayoría de los gerentes querrán compartir un panel importante con su equipo, para que todos trabajen hacia un objetivo común. Sin embargo, la distribución de una hoja de cálculo de Excel puede tener algunos efectos secundarios, como la ruptura de ciertos gráficos o la falta de control de versiones.

3. opciones de personalización

Cuando se trata de personalizar un panel de control en Excel, tienes que confiar en el asistente de gráficos. A menos que tú mismo seas un Asistente de Excel, esto puede llevar mucho tiempo y tener limitaciones de formato. Definitivamente, no es una simple experiencia de arrastrar y soltar que puede proporcionar una solución de inteligencia empresarial.

4. Actualizaciones en tiempo real

Una de las principales desventajas de los informes basados en Excel es que no muestran los datos en tiempo real. A menos que cuentes con un desarrollador que pueda conectar Excel a una base de datos y actualizar automáticamente los datos, dependerás de tableros con datos antiguos.

5. Colaboración

Al desarrollar objetivos e identificar KPIs para un panel, es importante incluir a otros empleados y gerentes en estas discusiones más amplias. Al igual que el problema de los datos en tiempo real, puede ser difícil colaborar con otros miembros de tu organización al crear paneles en Excel.

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Ve más allá de Excel con Jet Analytics

Como cliente de Microsoft Dynamics, la mejor manera de comenzar a trabajar para mejorar el rendimiento y alcanzar tus objetivos más rápidamente es considerar una solución más robusta para manejar tus paneles de control. Al tener implementadas las mejores prácticas de administración de datos y contar con una solución de inteligencia empresarial que pueda conectar tus datos en una misma ubicación, podrás impulsar la toma de decisiones instantáneas y los ajustes del proceso.

Para poner la información correcta en las manos adecuadas, puedes diseñar y crear fácilmente un panel de KPIs seleccionando consultas y aplicando cálculos dentro de la propia herramienta de BI. La mayoría de las soluciones de BI vienen con una variedad de opciones de cuadros de mando y gráficos precompilados. En las soluciones de Microsoft Dynamics, los KPIs se pueden configurar a través de una herramienta Power BI  que use una conexión en vivo con las fuentes de datos, como Jet Analytics.

Fuente: Jet Global

Arbentia | Diferencias entre Inteligencia Artificial e Inteligencia de Negocio

¿En qué se diferencian la Inteligencia Artificial y la Inteligencia de Negocio?

mayo 7th, 2019 Posted by Arbentia, Power BI, Reporting No Comment yet

¿En qué se diferencian la Inteligencia Artificial y la Inteligencia de Negocio?

IA vs BI para empresas, ¿Qué necesitas?

Con toda la atención que últimamente se le está prestando a la Inteligencia Artificial (IA), no es de extrañar que los líderes empresariales se estén esforzando en encontrar formas de implementarla en sus organizaciones. Sin embargo, cuando les pides que definan qué es lo que buscan de ella, sus respuestas a menudo se centran en buscar soluciones  que permitan una mejor toma de decisiones empresariales.

Pero, ¿Son esas herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial?  Cuando oímos hablar de IA normalmente se la relaciona con automatización,  modelado de datos, informes y análisis. Pero en realidad no son áreas que estén específicamente vinculadas a la IA; más bien, están realmente dirigidas por otro tipo de software: el de inteligencia de negocio (BI).

Dada la confusión que generan estos dos tipos de “inteligencia”, a continuación puedes encontrar las principales diferencias entre la Inteligencia Artificial y la Inteligencia de Negocio, así como todo lo que puede hacer cada una y en qué pueden ayudar a las organizaciones empresariales.

¿Qué puede hacer realmente la IA?

  • Procesamiento del lenguaje natural. Se basa en mejorar la comunicación entre humanos y máquinas, analizando las entradas del lenguaje humano y proporcionando resultados a través de asistentes de voz como Microsoft Cortana, un dispositivo que utiliza el PNL para analizar y reaccionar contextualmente a las señales de voz. 
  • Sistemas de visión. Estos son capaces de analizar e interpretar imágenes visuales, como fotografías aéreas, imágenes médicas o etiquetas de productos. Un ejemplo es el etiquetado de fotos de reconocimiento facial de Facebook. 
  • Aprendizaje automático (Machine learning). Es el proceso de hacer que los ordenadores aprendan y actúen como seres humanos respondiendo a las entradas de datos variables. Consiste en aplicar algoritmos a capas de datos que asignan entradas variables a salidas variables y le dan al ordenador la oportunidad de aprender progresivamente cada vez que ejecutan una tarea. 
  • Planificación y programación de IA.  Esta rama se aplica principalmente a máquinas autónomas, como maquinaria industrial, automóviles autónomos o robots. Para interactuar con el mundo físico, estos dispositivos deben poder observar el mundo a través de diferentes tipos de sensores y realizar acciones basadas en esas observaciones.
Arbentia | Diferencias entre Inteligencia Artificial e Inteligencia de Negocio

¿Cuáles son algunos de los componentes principales de la inteligencia empresarial?

  • Modelado de datos. Es un método para trazar orígenes de datos individuales en una empresa y determinar cómo deben interactuar entre sí para extraer las perspectivas empresariales más valiosas.
  • Análisis e informes. Capturar, estructurar y almacenar datos es bueno, pero poder analizarlos e informar sobre ellos es el objetivo final. Las soluciones de inteligencia empresarial son capaces de proporcionar funciones analíticas, así como informes simples y accesibles para los usuarios finales, sin necesidad de tener experiencia técnica.
  • Visualización de datos y cuadros de mando. A través de las herramientas de visualización de datos es más fácil analizar los mismos, ya que se muestran en representaciones gráficas que son más fáciles de interpretar por el cerebro humano.

Según un estudio realizado por Grupo Aberdeen, las organizaciones que utilizan herramientas de visualización de datos tienen un 28 por ciento más de probabilidades de encontrar información oportuna que aquellas que confían únicamente en reporting. 

Seguridad, simplicidad y velocidad son los tres beneficios principales que aportan las soluciones de inteligencia empresarial y que determinan el éxito de las organizaciones. Si bien la IA se centra en ayudar a los ordenadores a obtener una visión totalmente personal, la Inteligencia de Negocio permite que organizaciones enteras obtengan acceso a los datos que necesitan para tomar decisiones rápidas e informadas.

Es innegable que la IA tendrá un gran impacto en las empresas en los próximos años, pero no hay que confundir una cosa con otra. Al invertir en BI, las empresas podrán prepararse mejor para la era de los ordenadores autodidactas y sentar las bases para la futura toma de decisiones por parte de las máquinas.

 

Fuente: Jet Global 

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