De la generación de reportes manuales hacia la Arquitectura Analítica.
Muchas
organizaciones que cuentan con aplicaciones (sistemas transaccionales) donde registran sus operaciones, actividades y datos de negocio,
aún no cuentan con un sistema o entorno de análisis. Por lo tanto, cuando requieren cruzar los datos de diferentes fuentes y bases, para vincularlos y analizarlos por temáticas, generar métricas e informes requieren de múltiples
procesamientos y tareas manuales.
¿Cómo lo resuelven?
Extraen los datos de sus sistemas (por ej: los bajan de las bases de datos con reportes o consultas manuales) y con ayuda de utilitarios como pueden ser las planillas de cálculo, los trabajan manualmente, cruzando los datos, generando fórmulas para ejecutar los cálculos, agregando filtros…es decir,
Aplican “inteligencia de negocio” de manera manual sobre dichos reportes.
Cuando una organización tiene muy poco volumen de datos, pocas fuentes, baja complejidad, podría decirse que es manejable. Pero a medida que esos factores cambian, esas soluciones se
vuelven costosas en diversas dimensiones
y otras veces, hacerlo de manera manual se vuelve infactible.
Algunos motivos:
- Impacto en la eficiencia: el tiempo que insumen todas estas tareas para preparar los datos, validarlos, generar las métricas, revisar los cálculos, manejar tablas, elaborar informes es tiempo que las personas no pueden dedicarle a sus tareas de valor agregado como enfocarse realmente en el análisis de dichos datos para tomar decisiones inherentes a su rol e impulsar acciones de negocio para cumplir con los objetivos de la organización.
- Aumentan los riesgos en la toma de decisiones y por ende, en la operación del negocio, debido a la probabilidad de errores que conlleva el tratamiento de datos manual.
- Se pierde oportunidad por el TTM (tiempo de entrega) y las demoras en la actualización de los reportes y métricas.
- Otras situaciones que surgen frecuentemente por no compartir el mismo entorno y/o criterios para la definición del universo de datos a analizar, como: diferencias de criterio en las definiciones de métricas, dobles esfuerzos por tener más de un sector realizando los mismos reportes. Y que terminamos insumiendo más tiempo en hablar de cómo obtenemos los datos y métricas, que en hablar de los hallazgos que esos datos nos entregan para tomar decisiones.
Pero entonces,
lo que se está necesitando no se reduce a un sistema de reportes o consultas, sino a un entorno analítico que:
- Me permita vincular en un modelo analítico los datos de diversas temáticas/procesos, importándolos a través de integraciones (ETLs) automáticas desde las fuentes y con las actualizaciones posteriores con la frecuencia que sea necesaria.
- Sobre los datos integrados bajo el modelo, me permita aplicar técnicas de BI (business Intelligence) y Analíticas para obtener métricas descriptivas (KPIs) y/o predictivas (ML/IA) para la toma de decisiones estratégicas y operativas.
- Brinde las funcionalidades para que las personas accedan a esos datos de manera intuitiva, en entornos de visualización (KPIs expresados en números, gráficos, tablas) navegando, interactuando con los datos y consultando los detalles detrás de esas métricas, en los formatos que sean adecuados según el rol y perfil de cada destinatario de la información. Los reportes son una de las modalidades de acceso a la información.
Los Reportes ¿son para uso operativo o estratégico?
La respuesta es ambos. Los reportes que se suelen implementar en las plataformas analíticas para seguimiento y decisiones estratégicas generalmente consisten en un set de indicadores claves de gestión (ej: portada resumen de indicadores típicos de un tablero, podría ser de Ventas o Cobranzas) que se envían automáticamente a los referentes de área.
Para la gestión operativa, hoy se están convirtiendo en herramientas clave ya que muchas métricas de negocio se vuelven críticas y fundamentales para la operación de cada área. Los reportes automáticos, son una vía de acceso ágil a los indicadores operativos, para quiénes están en el punto de decisión y operación, garantizando las necesidades de actualización y tiempos de entrega que el contexto de negocio requiere, y en los dispositivos que sean adecuados para cada situación y rol.
¿Qué mecanismos de generación son los más frecuentes?
- Manual: contenido “a demanda” y la publicación del reporte queda a criterio del usuario si quiere o no compartirlo. Este vendría a ser el caso "tradicional" del self service en los tableros, en el cual el usuario va navegando las páginas de su dashboard, y a medida que va haciendo las consultas va interactuando y “dialogando” con los datos. Aplicando filtros y haciendo ciertas selecciones se van recalculando las métricas, pudiendo acceder - también desde una hoja del tablero - al detalle (informe) de los datos que respaldan los valores calculados a través de sus consultas e interacciones. Si desea compartirlo, puede exportar esas consultas y enviarlas a otros destinatarios.
- Contenidos Predefinidos – con publicación manual: los contenidos de esos reportes ya están diseñados de antemano, por lo tanto se ingresa directamente a ver el contenido sin pasos previos como pueden ser filtros o consultas. Cada vez que se requiere ver el contenido actualizado se ejecuta de manera manual la funcionalidad que recarga los datos desde la fuente al tablero, y se genera la publicación del reporte con los valores actualizados en ese momento.
- Contenidos Predefinidos – con publicación automática: los contenidos ya están diseñados de antemano y a través de una funcionalidad interna de la plataforma analítica, se programan los momentos de recarga de datos desde las fuentes, y sin intervención manual se ejecuta en dichos plazos la actualización de datos, recálculo de métricas, generación y publicación del reporte.
¿Qué modalidades de acceso a los reportes tenemos?
- Front End del dashboard: los reportes pueden ser accedidos y consultados desde el tablero (con un usuario y perfil adecuado a la plataforma analítica donde se desarrolló el mismo)
- Donde lo necesites, fuera del dashboard: los reportes pueden ser enviados – a través de una interfaz - hacia un entorno o dispositivo externo a la plataforma donde reside el tablero. Ej: en el mail, en el chat de mi celular, en un sistema o aplicación…
¿Quiénes pueden ser destinatarios de los reportes?
Dependiendo de factores como pueden ser los permisos de acceso, confidencialidad de la información, roles, skills cada destinatario de la información puede recibir el reporte según sea necesario. La ventaja de los reportes es que amplía el universo de destinatarios a personas o sistemas que no requieran o tengan la posibilidad de acceso a la plataforma analítica.
- Personas/sistemas de la organización
- Terceros ajenos a la organización: clientes, proveedores, partners, entes reguladores, etc
¿Cómo defino, dentro de las dimensiones antes mencionadas, cuál es la mejor combinación de implementación?
Dependiendo del
caso de uso y siguiendo el lineamiento mencionado en nuestro blog en la nota
Hablemos de Reporting. Para ello, se tendrá en cuenta aspectos como: objetivo de la consulta / rol en organización, perfiles/permisos de acceso, licenciamiento, dispositivo destino, localización, nivel de detalle requerido, necesidad de consulta estática o de navegación con los datos, necesidad de frecuencia de actualización y recarga de datos, entre otros…
Para cerrar, te dejamos las principales ventajas de la automatización de reportes:
- Agilidad: los datos al punto de decisión. Vale tanto para uso estratégico como operativo.
- Amplía el universo de destinatarios: usuarios que no requieren o no tienen acceso al tablero.
- Eficiencia operativa: soluciona consultas repetitivas, programadas, recurrentes y sistemáticas. La información llega de manera automática lista para su análisis sin requerir la aplicación de filtros ni navegación. (con posibilidad posterior de interactuar con esos datos sobre el dashboard buscando otras respuestas o consultas no programadas que complementan lo visto en el reporte)
- Flexibilidad para el destinatario: no requiere expertise en la plataforma para su ejecución y uso.
- Reutilización - con opción de personalización: cuando tenemos muchos destinatarios para el mismo reporte, se puede compartir la solución brindando accesos segmentados a los datos según perfil, uso, necesidad, rol.
- Oportunidad y eficiencia en la entrega de los datos (TTM): en la plataforma de BI el reporte se diseña y desarrolla una sola vez, y una vez implementado, generarlo con datos actualizados requiere sólo de algunos segundos. En cambio, en situaciones que no tenemos estas plataformas, cada actualización de los datos de un reporte requiere repetir todo el procedimiento y tareas de forma manual.
- Es una vía concreta y con gran alcance para fomentar e implementación el desarrollo de la Cultura Data Driven