Es la primera aproximación al mundo de los datos, se trata de conocer:
- ¿Qué ha pasado?
- ¿Qué está pasando?
- ¿Qué puede que ocurra?
Por ejemplo, en el análisis más común de un Datamart de Ventas, se responde a estas preguntas sobre las ventas y el margen de beneficios, por clientes, por artículos a lo largo del tiempo.
Desde otropuntodevista creamos cuadros de mando totalmente automatizados y personalizados dedica el tiempo a analizar los datos y mejorar tu negocio.
Comercial, Ventas y Margen por cliente y producto
El desarollo de un Datamart de Ventas y Margen, suele ser el punto de entrada de la mayoría de empresas en el mundo de los datos y la analítica. Para ello obtenemos un modelo analítico en estrella con la tabla de hechos en el centro y las dimensiones alrededor.
- Hechos: contienen información cuantitativa y representan eventos o transacciones en un negocio, por ejemplo, una tabla con tantos registros como líneas de albarán.
- Dimensiones: Contienen atributos que describen las características de los datos. Por ejemplo, información sobre productos, clientes, tiendas, fechas, etc. Estos atributos son utilizados para filtrar, segmentar y analizar los datos de las tablas de hechos.
Realizamos comparativas a lo largo del tiempo, lo que llevamos de año, contra el mes o el año anterior… y análisis de dimensiones propias de cada empresa como, por ejemplo, tipo de pedido, delegación, equipo, proveedor, etc.
Para representar la información en visualizaciones utilizamos métricas, las más típicas son: Cantidad vendida, Ventas brutas y netas, Coste de fabricación o compra, Margen, Comisión, Descuentos, etc.
Sin sobrecargar al ERP, almacenando datos estructurados , semi-estructrurados y no estructurados.
ETL en capas; bronce, plata y oro, para distintos propósitos; BI, ML, IA, etc.
Interoperabilidad y conexión de infraestructura local y nube. Pago por uso.
Organizar y estructurar el catálogo de datos, todos los orígenes, evitando SETAS (Sistemas Extraños, Totalmente Aislados). Unificando el Modelo Analítico común en toda la empresa.
Definiendo a los “propietarios” de los datos, así como reglas, permisos, ciclo de vida, etc.
Organizar y estructurar el catálogo de datos, todos los orígenes, evitando SETAS (Sistemas Extraños, Totalmente Aislados). Unificando el Modelo Analítico común en toda la empresa.
Definiendo a los “propietarios” de los datos, así como reglas, permisos, ciclo de vida, etc.
