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Generación de valor desde el proceso de transformación de datos

Al momento de planificar el desarrollo de un reporte, hay que tomar en cuenta los procesos y el tiempo que toma convertir los datos en valor para la empresa.


Para que los datos puedan convertirse en información útil, y que los reportes en los que se utilice sean eficientes y sostenibles es necesario pasar por un proceso de transformación.


Pero, ¿qué es este proceso de transformación?, ¿por qué es tan importante, cuando es muy común que se carguen datos de las bases directamente a los reportes?, ¿por qué debería importar si los reportes funcionan bien?

Empecemos definiendo que son los datos: conjunto de caracteres numéricos, alfabéticos e incluso gráficos que se pueden guardar de diferentes formas, ya sea en texto, fotografías, digital, etc.


Los datos por si solos, o incluso en conjunto sin orden lógico no pueden ser considerados como información, por ejemplo: si alguien nos dice de pronto que el gasto de entrenamiento fue $1,000, y nos pregunta si eso es demasiado caro (sin mayor contexto) nos surgen muchas preguntas: ¿es un gasto personal o es del trabajo?, ¿qué tipo de entrenamiento?, ¿qué duración tiene?, ¿cuál ha sido el gasto en períodos anteriores?, ¿cuánto es el presupuesto?


Probablemente seguiremos formulando preguntas hasta entender qué significan esos $1,000 de gasto de entrenamiento, y al amarrar de una forma lógica todos los datos que recabemos entonces lo habremos convertido en información y podremos responder la pregunta y tomar decisiones.


Por otro lado, pueda ser que tengamos exceso de datos que para convertirlos en información tendremos que ignorar algunos de estos y relacionar el resto para poder concluir.


Entonces, ¿qué es la transformación de datos?


Es el proceso corregir, filtrar, organizar y clasificar datos de una forma lógica para generar información con la que se pueda concluir ideas y tomar decisiones.


Transformar datos puede significar dos cosas:

  1. Corregir errores de la base de datos, que surgen en el proceso de la recepción de éstos:

    1. Errores de ortografía.

    2. Formatos de fecha

    3. Clasificaciones duplicadas.

    4. Nombres diferentes para un mismo código.

  2. Adaptar los datos a la necesidad del reporte que se está desarrollando:

    1. Crear nuevas clasificaciones.

    2. Combinar dos o más campos.

    3. Eliminar campos no necesarios.

    4. Eliminar clasificaciones no necesarias.

Si este tipo de transformación no se está haciendo y se cargan datos a los reportes directamente de las bases sin trabajarlos, es muy posible que se presenten varios problemas:

  • Al presentarlos surjan observaciones que distraen de los puntos centrales.

  • Los reportes no generan las respuestas que deberían de atacar (o éstas son difíciles de encontrar).

  • Los reportes corren más lentos por la cantidad de data que no se le ha filtrado o consolidado.

Los problemas mencionados hacen que la discusión, el análisis y el proceso de toma decisión sea mucho más lento y por lo tanto el valor generado por un reporte sea menor (o considerablemente menor) por no haber dado la importancia debida al proceso de transformación.


Ahora, no podemos hablar de transformación de datos sin hablar de automatización. La transformación de datos puede llegar a hacer un proceso sumamente largo, dependiendo de la calidad de las bases de datos, por lo que la automatización de estos procesos no es opcional, acá es donde las plataformas de analítica y de inteligencia de negocios toman una importancia muy relevante.


No es casualidad que en los últimos años se mencione mucho acerca de Microsoft Power BI, Tableau, Google Data Studio, etc., y es que las capacidades de análisis y de reporteo que estas herramientas ofrecen son muy avanzadas, y permiten que todos los equipos puedan auto generar sus procesos de analítica y automatización en sus reportes, creando una unión invaluable entre lo técnico y el área de negocio, una unión entre el saber usar las herramientas y el saber del negocio en sí (ya sea del área financiera, comercial, operaciones, etc.)


Si crees que tu organización necesita soporte para generar reportes donde se maximice el valor, o apoyo para mejorar las habilidades de tus equipos en el manejo de datos, F&D te puede ayudar.

La transformación automatizada de datos es parte importante del proceso de análisis y toma de decisión, y por lo tanto de la cadena de generación de valor… no dejes de capturarlo.




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