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Noticia

Pautas para la creación de modelos de análisis

La no ejecución de esta tarea es, a menudo, la causa del fracaso y el posterior no uso de la información generada en los modelos de análisis definidos.
Previo al desarrollo de cualquier modelo de análisis de información, es necesario situar a la empresa objeto del desarrollo antes de aplicar la solución, para posteriormente poder fijar los objetivos que se persiguen tras la puesta en marcha. Esta tarea parece algo fácil, sencillo, sin complicaciones... A menudo se plantean preguntas como:
·         ¿Cuáles son los objetivos tras la implantación de un modelo de análisis de la información?
·         ¿Cuál ha sido la causa que ha provocado la decisión de implantar un modelo de análisis?
·         ¿Por dónde empezamos?
·         ¿Y por dónde terminamos?
·         ¿Y si los resultados no son los esperados?
·         etc.

Podríamos estar generando preguntas que reflejan lo que piensa un directivo cuando decide implantar cualquier herramienta orientada a la toma de decisiones: no se quiere correr con el riesgo de equivocarse en la selección de la herramienta. Y ya se sabe, quien no juega no gana... Pero para ganar hay que saber jugar. A continuación se indican las pautas que nos permitirán saber jugar a crear modelos de análisis de información. Y el objetivo de estos modelos de análisis no es más que "ganar". "Ganar" implica llegar antes que la competencia a la raíz de los problemas, y generar la información necesaria que permita resolverlos de forma eficaz y eficiente. Ya no basta con hacerlo bien, sino que hay que hacerlo lo más rápido posible.
  • Análisis funcional. Esta primera fase permite definir al equipo de Dirección qué información necesitan y cómo quieren verla. Para ello, se revisan y seleccionan los parámetros clave del negocio (métricas) sobre los cuáles se va a centrar el desarrollo del modeo de análisis. Asimismo, y partiendo de las métricas definidas, se identifican y seleccionan las principales dimensiones de análisis que permitirán analizar los parámetros clave en base a los criterios definidos.
  • Análisis de la calidad de datos. El objetivo de esta fase es determinar si la información objeto del análisis tiene una calidad óptima para cubrir todos los requisitos definidos en el análisis funcional. Para cada métrica y dimensión de análisis definidas, se determinan las fuentes de datos origen, así como el grado de disponibilidad y adecuación de la información. El resultado de estas dos fases permite confeccionar el diseño conceptual del modelo de análisis definidos. Esta fase es la más importante ya que es la que establece los cuellos de botella del modelo, con la consiguiente variación del en el análisis funcional
  • Prueba piloto. Tras la validación de la calidad de datos, se inicia la puesta en marcha del modelo de análisis, pero con una pequeña muestra de datos significativos.
  • Puesta en producción. Tras la validación de la prueba piloto, se pone en producción el modelo de análisis definido en la herramienta seleccionada (Microsoft Excel, Cognos, Business Objects, Qlikview, SMILE, etc.).
La no ejecución de alguna de estas tareas puede reportar grandes problemas, tanto para el cliente como para el consultor, ya que el resultado puede no ser el esperado.
A menudo se ligan porcentajes de facturación a la ejecución de cada una de las fases. Es una muy buena forma de crear equipo entre el cliente y el equipo consultor. Sólo es un consejo...

 

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