Florencia Lorenzo

En todas las áreas de una organización se generan infinidad de datos, desde finanzas y recursos humanos hasta marketing y ventas. La plataforma Qlik se presenta como la solución ideal para explorar todos los rincones y extraer el valor oculto detrás de estos datos, sin importar su origen o ubicación. Qlik no se limita a ser una herramienta de visualización de datos, es mucho más que eso. Es una plataforma completa para el descubrimiento. Permite democratizar los datos, recopilar, procesar y extraer valor de ellos para que sean accesibles a toda la empresa. También facilita realizar inteligencia aumentada sobre los datos de nuestra compañía, esto lo consigue a través de la indexación asociativa que generan automáticamente conocimientos sobre los datos para que puedan ser explorados por los usuarios, sin la necesidad de escribir consultas SQL complejas. Esto también recibe el nombre de alfabetización de los datos, dicho en otras palabras, Qlik nos ayuda a leer y entender mejor los datos. Plataforma de Qlik Qlik es una compañía que ofrece soluciones de Data Analytics y Data Integration, pero nos vamos a centrar específicamente en la plataforma de Qlik Data Analytics. Destacamos sus principales soluciones: Qlik Sense QlikView ¿Qué es la plataforma Qlik Data Analytics? Es la solución de Qlik en la que los conjuntos de datos pasan por un proceso de examinación y evaluación para descubrir patrones, tendencias, correlaciones y otros conocimientos útiles. Se utilizan diversas técnicas y herramientas, como estadísticas, minería de datos, aprendizaje automático (machine learning) y visualización de datos, para convertir datos crudos en información significativa. El data analytics implica recopilar datos de diferentes fuentes, limpiarlos y organizarlos para su análisis. Luego, se aplican técnicas analíticas para descubrir información oculta, identificar patrones o tendencias relevantes, y obtener conocimientos accionables. Estos conocimientos pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, optimizar procesos, mejorar la eficiencia, identificar oportunidades de crecimiento y resolver problemas empresariales. ¿Qué es Qlik Sense? Qlik Sense es un producto de visualización y descubrimiento de datos que le permite crear con facilidad unas visualizaciones flexibles, interactivas y tomar decisiones correctas basadas en los datos. Es una plataforma de BI Self service (Autoservicio), permitiendole a las áreas de negocio construir visualizaciones e indicadores basados en modelos de datos provistos por el área BI, logrando descentralizar el área de TI. Con Qlik Sense podemos hacer todas las preguntas que se nos ocurran y responderlas una tras otra al instante, a medida que trabajamos, avanzando por nuestra propia ruta hacia el conocimiento. Nos permite explorar los datos libremente, aprendiendo a cada paso del camino y descubriendo los pasos siguientes basándonos en descubrimientos que hemos hecho antes. Podremos ver nuestras aplicaciones y cuadros de mando sin conexión mediante análisis móviles, además de trabajar directamente desde el smartphone a través de la aplicación Qlik Sense Mobile disponible en iOS y Android. Cuenta con capacidades de colaboración, lo que significa que los usuarios pueden compartir visualizaciones, paneles y aplicaciones con otros miembros de la organización. Además, la plataforma ofrece opciones de seguridad y gobernanza de datos para proteger la información confidencial y garantizar el cumplimiento normativo. ¿Qué es QlikView? QlikView es como tal una solución de BI que nos permite analizar y utilizar información de distintos puntos de origen de datos. De esta forma, podemos obtener una visión global sobre los datos de una compañía y las relaciones existentes entre ambos. Con QlikView, podemos extraer datos de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo y sistemas empresariales, y combinarlos en una sola aplicación. La plataforma utiliza una tecnología de asociación de datos única que permite a los usuarios explorar los datos de forma flexible y descubrir relaciones ocultas entre ellos. ¿Cómo puede ayudar Qlik a tu organización? Qlik es una plataforma líder en el mercado, por lo que puede ser de ayuda en varios aspectos: Visualización de datos Qlik permite visualizar datos complejos de manera intuitiva y atractiva. Proporciona una amplia gama de herramientas de visualización que ayudan a los usuarios a comprender rápidamente los patrones, tendencias y relaciones en los datos. Esto facilita la toma de decisiones basada en datos y fomenta una comprensión más profunda de la información empresarial. Análisis interactivo Qlik ofrece capacidades de análisis interactivas que permiten a los usuarios explorar los datos a fondo. Puedes realizar búsquedas instantáneas, filtrar, clasificar y manipular los datos en tiempo real para obtener respuestas a preguntas específicas. Esto proporciona un enfoque más ágil y orientado al descubrimiento en el análisis de datos. Integración de datos Qlik puede conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos, sistemas ERP, aplicaciones en la nube y más. Esto permite una integración fluida de los datos en un único punto de acceso, lo que facilita la combinación y análisis de información de múltiples fuentes. Descubrimiento de datos Qlik utiliza tecnología de descubrimiento de datos que permite a los usuarios explorar y analizar información de manera autónoma. Esto significa que los usuarios pueden descubrir nuevas relaciones y patrones en los datos sin necesidad de depender de informes estáticos o consultas predefinidas. Es especialmente útil para identificar insights valiosos y oportunidades ocultas en los datos. Acceso móvil y colaboración Qlik proporciona aplicaciones móviles que permiten acceder a los análisis y visualizaciones desde dispositivos móviles. Esto facilita el acceso a la información en cualquier momento y lugar. Además, Qlik fomenta la colaboración al permitir a los usuarios compartir análisis, visualizaciones y hallazgos con otros miembros de la organización, lo que promueve la toma de decisiones basada en datos de forma colaborativa. Nuestro equipo en Datalyst cuenta con una sólida experiencia en el uso de Qlik para visualizar, analizar e interpretar datos complejos. Desde la creación de paneles de control interactivos hasta el diseño de visualizaciones impactantes, tenemos las habilidades necesarias para proporcionarte una visión clara y accionable de tus datos empresariales. Comprenderemos tus necesidades específicas y adaptaremos la solución de Qlik a tu entorno empresarial. Trabajaremos para identificar los objetivos de análisis, definir los KPI clave y diseñar visualizaciones personalizadas que se alineen con tus requerimientos. Ya sea que estés buscando implementar

En los últimos años, la gestión de datos se ha convertido en una tarea cada vez más compleja debido al aumento de los volúmenes de datos y la distribución de los equipos de datos en las organizaciones. Esto ha llevado a la aparición de nuevas arquitecturas de datos, como Data Mesh, que abordan estos desafíos de una manera más efectiva. ¿Qué es? El Data Mesh es una arquitectura de datos distribuida que se basa en la idea de que los datos deben ser gestionados por equipos dedicados llamados “dominios de datos”. Cada dominio de datos es responsable de sus propios datos, incluida la calidad, la propiedad y la gobernanza. Para permitir el intercambio de datos entre dominios, el Data Mesh utiliza una infraestructura de datos compartida basada en servicios, lo que significa que los datos se comparten a través de una API y servicios estándar en lugar de mediante copias de datos. Además, los equipos de datos utilizan prácticas ágiles y colaborativas para construir y mantener sus dominios de datos. ¿Qué beneficios tiene? El Data Mesh es beneficioso para organizaciones con grandes volúmenes de datos y equipos de datos altamente distribuidos. Permite una gestión más eficiente de los datos, lo que puede llevar a una mayor escalabilidad y flexibilidad en la organización. Además, fomenta la colaboración y la transparencia entre los equipos de datos, lo que puede mejorar la calidad y la confiabilidad de los datos en general. En primer lugar, la gestión de grandes volúmenes de datos se ha vuelto cada vez más compleja en los últimos años debido al aumento del tamaño de los conjuntos de datos y a la distribución de los equipos en las organizaciones. El Data Mesh aborda estos desafíos mediante la gestión descentralizada de los datos y la creación de equipos dedicados para la gestión de los datos en cada dominio. En segundo lugar, el Data Mesh fomenta la colaboración entre los equipos de datos y promueve la transparencia en la gestión de los datos. Al separar los datos en dominios y permitir que los equipos de datos sean responsables de sus propios datos, se fomenta la responsabilidad y la propiedad de los datos, lo que puede llevar a una mayor calidad y confiabilidad de los datos en general. En tercer lugar, el Data Mesh utiliza una infraestructura de datos compartida basada en servicios, lo que permite el intercambio de datos de manera eficiente y escalable. Esto significa que los datos se comparten a través de una API y servicios estándar en lugar de mediante copias de datos, lo que puede reducir el riesgo de inconsistencias y errores en los datos. En conclusión, el Data Mesh es una arquitectura de datos distribuida que puede ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos de la gestión de datos en un entorno cada vez más complejo. Al permitir la gestión descentralizada de los datos y fomentar la colaboración entre los equipos de datos, el Data Mesh puede mejorar la escalabilidad y la flexibilidad de la organización, así como la calidad y la confiabilidad de los datos en general. Los cuatro principios fundamentales del enfoque de Data Mesh son los siguientes: Propiedad de los datos: cada equipo es propietario de los datos que produce y consume, y es responsable de definir, desarrollar y operar sus propias soluciones de datos. Dominio descentralizado: los equipos de dominio específico son responsables de sus propios datos y de la definición y publicación de sus interfaces de datos, lo que permite a cada equipo tomar decisiones de manera autónoma y colaborar con otros equipos cuando sea necesario. Arquitectura de productos: los equipos de datos deben pensar en sus soluciones de datos como productos y deben centrarse en la creación de soluciones reutilizables y escalables. Plataforma de autoservicio: la plataforma de datos debe ser una plataforma de autoservicio que permita a los equipos tomar decisiones y crear soluciones de datos de manera autónoma. Esto incluye la creación y gestión de flujos de datos, la seguridad y la privacidad de los datos y la integración con otras soluciones de datos en la organización. ¡Gracias por leer!

El poder y los datos se fragmentan Los dos están cambiando Los problemas geopolíticos, sociales y económicos no cesan. En lugar de avanzar hacia la cooperación, asistimos a un aumento de la tendencia al aislamiento y los conflictos, donde las normativas locales se multiplican. En el ámbito económico, la confianza es baja; el temor a la recesión, alto; y el aumento de los tipos de interés, sumado a la inflación, está afectando a los préstamos. ¿Qué tienen en común todos estos factores? No son pocos los expertos que afirman que estamos experimentando un proceso de desglobalización. En el proceso, asistiremos a nuevas fracturas de las estructuras antiguas y a la aparición de un estado de multipolaridad; es decir, la distribución del poder entre distintas entidades. Nos enfrentaremos, entre otras repercusiones, a escasez de energía, fluctuaciones de las divisas, interrupciones de las cadenas de suministro y dificultades en los mercados. Los profesionales de los datos y la analítica deben adaptarse a una mayor fragmentación con centros de datos dispares, interrupciones de las cadenas de suministro, innovación incesante y a un acceso más limitado a la mano de obra cualificada. Calibrar la estrategia ante las crisis. Eso requiere dos competencias esenciales. Los datos en tiempo real ayudan a combatir las interrupciones en la cadena de suministro Usar las previsiones y los posibles escenarios para reaccionar antes de que el inventario de materias primas comience a escasear y produzca interrupciones en los envíos. Se debe detectar los cuellos de botella de las cadenas de suministro para subsanar las carencias y trabajar de forma más eficaz con los partners. El ritmo de estos problemas no va a hacer más que acelerarse. Velocidad de decisión a escala Una vez que se dispone de datos en tiempo real, el siguiente paso es adaptar las decisiones operativas al mismo ritmo. Tiene la finalidad de acortar el proceso que lleva de los datos a la acción para los humanos; es decir: reducir el tiempo necesario para que los usuarios encuentren los datos y aumentar la frecuencia con la que realizan acciones derivadas de ellos. Además de la tecnología, la alfabetización de datos es esencial para lograrlo. Por último, la velocidad de decisión deja un rastro de Big Data con patrones que se pueden analizar. Eso creará una oportunidad para la minería de decisiones. Optimización del desarrollo de aplicaciones con un nivel bajo y alto de programación En los últimos años, surgieron herramientas con un bajo nivel de programación para crear aplicaciones, lo que impulsó al desarrollo de apps propias por parte de usuarios no experimentados. Además de permitir este gran avance, aumentan el consumo de datos y conocimientos. Por ejemplo, la automatización de aplicaciones permite a los trabajadores crear cadenas de eventos activados por datos. La competitividad entre el humano y la máquina Como los modelos de lenguaje natural se han entrenado con enormes conjuntos de datos usando el aprendizaje automático de red neural profunda, se ha producido un cambio de paradigma. En el espacio de los datos y la analítica, las capacidades de lenguaje natural tendrán enormes implicaciones en nuestra forma de consultar e interpretar la información y de generar informes basados en ella. No solo encontraremos los datos que estamos buscando, sino también otros sobre los que no se nos había ocurrido preguntar. Narraciones de datos que mueven a la acción La narración de datos se ha vendido como la forma de obtener datos que los usuarios puedan interpretar; las narraciones pueden tener un efecto emocional en las personas y moverlas a actuar; algo que los datos por sí solos no suelen hacer. Sin embargo, la narración de datos debe ser mucho más que añadir gráficos a infografías o presentaciones de PowerPoint. Debe estar conectada con la acción. Disponer de las pequeñas porciones de datos adecuadas en el momento justo es más útil. narraciones pueden tener un efecto emocional en las personas y moverlas a actuar; algo que los datos por sí solos no suelen hacer. Para conectar las narraciones con la acción, hay que añadir tres pasos: Predecir lo que va a suceder y sugerir las acciones más acertadas con AutoML. Usar las alertas, los informes y la automatización para integrar las narraciones en los flujos de trabajo en el momento adecuado. Integrar no solo dashboards, sino también microhistorias en los sistemas con los que trabajan los usuarios. Eso hará que la narración de datos cambie de conocimientos que podrían dar lugar a acciones a verdaderos conocimientos útiles que darán lugar a acciones. La consolidación del mercado abre la puerta a nuevas oportunidades La consolidación del suministro se está dando en paralelo a la consolidación de la demanda. En tiempos difíciles, los directores financieros y los CEO se implican más en el negocio y desean ver claramente el retorno de la inversión. Esto contribuirá a transformar gradualmente los modelos de precios por usuario en modelos basados en el valor generado. Al fin y al cabo, no se puede determinar de antemano qué usuarios de una empresa deberán usar una herramienta concreta si se ignora cuál será el siguiente desafío. En lugar de eso, se debe facilitar el acceso general a las herramientas y plataformas de una manera gobernada, y avanzar a partir de ahí. Lo viejo vuelve a ser nuevo… en la nube Durante la pandemia, las empresas se digitalizaron y trasladaron sus datos a la nube. Esto produjo algunos problemas propios de la madurez del negocio y su modernización. Por ejemplo, luego de la adopción de un data warehouse fue necesario abordar el movimiento y la transformación de datos, los catálogos de metadatos, etcétera. Estas nuevas necesidades están promoviendo inversiones vinculadas a los data warehouses y los data lakes, lo que abarca aspectos como la integración, el movimiento, las fuentes y la capacidad de observación de los datos y las capas semánticas. El “X-Fabric” mantiene unida la gobernanza conectada La gobernanza de datos moderna implica un X-Fabric. Esto significa reutilizar los datos y los recursos incluyendo los modelos, las secuencias de comandos y

En los negocios actuales, tomar decisiones basadas en suposiciones o intuiciones puede ser muy riesgoso. Sin una base sólida y con una planificación débil, alcanzar las metas puede volverse complicado y generar grandes pérdidas. Con el avance y el uso de la tecnología, es imposible ignorar la importancia de los datos y el adecuado análisis de estos. Por eso mismo, es importante tomar decisiones basadas en el análisis y la interpretación de datos, mejor conocido como Data Driven, un concepto estratégico que se puede aplicar a cualquier negocio, y puede traducirse como gestión basada en datos. Tener datos consistentes para personalizar productos, mensajes y todo flujo de relación con el cliente. El principal objetivo del Data Driven es orientar la toma de decisiones, con un enfoque particular en las estrategias de evaluación de la competencia y el mercado. Esta tendencia toma cada vez más fuerza, especialmente para las empresas que quieren tomar las decisiones correctas. Beneficios Económico La gestión basada en datos permite aprovechar al máximo los recursos disponibles. Esto se debe a que, al implementarla, el análisis de riesgos es más sólido y la información recopilada contribuye a una mejor comprensión del escenario y la competencia. Planificación más sofisticada La minería de datos permite mejorar la planificación. Eso se debe al análisis de varios factores, como el comportamiento del consumidor, las tendencias del mercado, competidores, historial de negocio y las posibles repeticiones de ciclos de trabajo o procesos. Esto permite ver que ajustes se deben hacer para lograr las metas definidas. ¿Cómo tomar decisiones basadas en datos? 1- Recopilar datos La base de una buena estrategia Data Driven es la recopilación de datos. Sin embargo, sabemos que no se puede andar recopilando toda la información existente; tu negocio necesita los datos correctos que sean relevantes para tu propósito. Los datos deben ser claros, imparciales y fiables, y eso lleva tiempo. Es común que los analistas de datos dediquen alrededor del 80% de su tiempo de trabajo total a obtener y “limpiar” los datos y solo el 20% a construir modelos estratégicos a partir de ellos. También es importante señalar que solo recopilar toda esta información, sin importar cuán buena pueda ser, no es suficiente para hacer que tu empresa esté basada en datos. Lo más valioso es lo que se hará con ellos. 2- Acceso a los datos Los datos recopilados deben ser accesibles y de fácil consulta. La información relevante debe agregarse fácilmente con otros datos de la empresa cuando sea necesario, y hay una serie de plataformas que pueden ayudarte con esta tarea. Compartir también debe ser prioritario. Cuando todo el equipo puede consultar el historial de datos la toma de decisiones se vuelve más sofisticada y precisa. Además, la empresa debe ser capaz de extraer estos datos correctamente, haciendo el filtrado adecuado para obtener resultados que realmente importen. 3- Informes Al preparar informes, solo los datos puros, como la tasa de crecimiento, no dicen mucho. Es necesario informar el contexto para que la información tenga más sentido. Esto significa, por ejemplo, comunicar sobre campañas de marketing de alta inversión, cambios en el mercado y otros cambios en los procesos. También es necesario contar con alertas que muestren en tiempo real qué está pasando y qué se debe mejorar en la estrategia. 4- Análisis de datos Los informes proporcionan resúmenes que ayudan a monitorear el desempeño de tu empresa. Pero es necesario ir más allá y transformar estos datos en insights competitivos que impulsen las decisiones de la empresa a través de procesos, personas y tecnologías. Mientras el informe comunica, el análisis propone acciones y qué se puede hacer a partir de lo recabado. Todo esto es parte de la estrategia de Business Intelligence, que tiene como objetivo tomar decisiones estratégicas basadas en conocimientos concretos. ¡Gracias por leer!