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Aplicando los conceptos aprendidos esta semana, en mi compañía resolvería la fragmentación y falta de calidad de los datos unificando nuestras fuentes dispersas en un formato tabular limpio y creando un Diccionario de Datos para que todos hablemos el mismo lenguaje. A través de un proceso ELT/ETL bien estructurado, automatizaría la extracción y transformación de la información para eliminar reportes manuales e identificar variables o costos ocultos. Finalmente, volcaría esta base consolidada en un tablero de análisis descriptivo que nos muestre con claridad qué sucedió en el negocio, permitiéndonos tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia, optimizar la inversión en áreas rentables y construir los cimientos necesarios para escalar el crecimiento de la empresa de forma ágil y sostenida.

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Para empezar plantean una retrospectiva en las cuales las fuentes almacenadas permiten rescatar y transformar entradas de datos en información con objetivo e imprescindible en su uso, esto permite en una organización contar con orden y múltiples combinaciones para llegar a un resultado tomando en cuenta los datos antes generados. "Este tipo de análisis se centra en describir o resumir los conjuntos de datos en bruto en algo explicable y signicativo.."

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BENEFICIO DEL ANÁLISIS Y EJECUCIÓN  DE LA DATA

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BENEFICIO DEL ANÁLISIS Y EJECUCIÓN  DE LA DATA

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Soy parte del equipo (www.meimarketingmix.com), una agencia de marketing donde los datos son el corazón de cada decisión. Aplicando lo aprendido esta semana en Introducción a Analytic & Big Data, el principal problema que podríamos resolver es la falta de integración de datos: hoy manejamos información dispersa de redes sociales, buscadores y ventas de clientes, lo que genera reportes lentos e inconsistentes. Con un Data Warehouse o Data Lake podríamos centralizar todo en una única fuente de verdad.

También enfrentamos el reto de medir el ROI real de cada campaña. Con conceptos como Marketing Mix Modeling podríamos cuantificar el impacto de cada canal y evitar atribuciones simplistas como "último clic". Esto, sumado a procesos de ETL/ELT para limpiar y transformar los datos, nos daría análisis más precisos y confiables.

El impacto en el negocio sería enorme: optimizaríamos la inversión de nuestros clientes, ganaríamos ventaja competitiva con dashboards en tiempo real y pasaríamos de decisiones basadas en intuición a decisiones basadas en datos. Esto no solo mejora resultados, sino que genera confianza y nos permite escalar.

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En mi trabajo aplicaría estos conceptos para integrar información de las distintas fuentes de datos y construir dashboards que permitan monitorear indicadores clave, como casos pendientes, tiempo de respuesta, cumplimiento de SLA y productividad por analista.

Esto facilitaría la toma de decisiones basada en datos, ayudaría a detectar cuellos de boptella y permitiría implementar mejoras continuas en los procesos.

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Transformación de datos - Antonio Pineda

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Transformación de datos - Antonio Pineda

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Con más de 7 años de experiencia en el área de cobros corporativos, he aprendido que el diablo está en los detalles, pero el éxito reside en la estrategia.

A lo largo de mi carrera, he descubierto que simplificar el análisis de datos es crucial. En lugar de lidiar con informes masivos que consumen horas, me enfoco en un método que me ha funcionado increíblemente bien: extraer exclusivamente la información clave de mis clientes directamente del sistema.

¿Qué logro con esto?

Agilidad Drástica: Reduzco significativamente el tiempo de análisis de métricas y prioridades.

Decisiones Informadas: El tiempo ahorrado en procesamiento de datos lo dedico a ejecutar planes de cobro basados en los hallazgos.

Impulso al Crecimiento: Al optimizar este proceso, no solo recuperamos más rápido, sino que permitimos que el negocio fluya y crezca.

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Definitivamente, comprender cómo transformar y gestionar de manera eficiente los datos, independientemente de su origen o historial, permite generar análisis de alta calidad que sirven como base para la toma de decisiones acertadas. Esto facilita una mejor comprensión de la operación del negocio, su nicho de mercado, así como el comportamiento, las necesidades y las preferencias de sus clientes.

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¿Qué podría resolver en mi compañía aplicando estos conceptos?

En el día a día de la radiodifusión y los medios de comunicación, manejamos una cantidad enorme de datos dispersos (métricas de streaming online, interacciones en redes sociales, reportes de sintonía analógica, telemetría de transmisores y logs de audio).

Al aplicar un proceso ELT, conectando estas fuentes directamente a herramientas de visualización como Tableau, resolvería:

Integración de plataformas de transmisión y comerciales: Centralizar los datos de rendimiento de nuestros contenidos de audio (como las transmisiones deportivas o los programas estelares) con el impacto comercial real.

Sinceramiento de costos e ingresos (Atributos Ocultos): Al pautar campañas publicitarias digitales o gestionar plataformas de distribución (como los codificadores Comrex o servidores de streaming), existen tarifas de datos, comisiones de agencias o cobros ocultos por uso de infraestructura que suelen diluirse en el gasto general. Identificar y aislar estos atributos ocultos en la fase de transformación nos permitiría calcular con precisión milimétrica el margen neto real de cada proyecto o transmisión especial.

Gobernanza entre Ingeniería y Producción: Definir claramente de quién es el dato en cada etapa del proceso (Extracción por el equipo técnico/sistemas, Transformación y Visualización para que los productores y directores comerciales tomen decisiones ágiles).

¿Cómo ayudaría esto para el crecimiento de mi negocio?

Para una cadena de radio que lidera el mercado, el crecimiento ya no solo depende de la intuición de la audiencia, sino de la capacidad de reaccionar en tiempo real. Esto impactaría en el negocio de las siguientes maneras:

Optimización y rentabilidad de proyectos especiales: Al concluir proyectos de gran envergadura como Universo Fútbol, no tendríamos que esperar semanas para auditar el éxito. Podríamos cruzar la inversión técnica, las horas de transmisión y el engagement de los oyentes de forma inmediata para saber exactamente qué segmentos o formatos publicitarios justifican una mayor inversión de recursos en eventos futuros (como las próximas transmisiones de ciclismo).

Venta comercial basada en datos (Data-Driven): En lugar de vender pauta publicitaria basándonos solo en estimaciones tradicionales, automatizar el flujo de datos nos permitiría ofrecer a los anunciantes métricas de retorno integradas y transparentes de cómo su marca impactó a la audiencia en todas nuestras plataformas simultáneamente, elevando el valor competitivo de la emisora.

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Aprende mucho sobre lo importante que es la transformacion de los datos para mejorar la calidad de los resultados, estamos necesitando analizar una data generada por los equipos de produccion y aunque son datos estructurados creo que siempre sera necesario transformarla un poco para eliminar data que no nos sirve para el objetivo que andamos buscando.

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La analítica de datos como herramienta para mejorar la gestión

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La analítica de datos como herramienta para mejorar la gestión

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Durante esta semana comprendí la importancia de integrar y transformar los datos antes de analizarlos. En mi organizacion considero que estos conceptos pueden aplicarse para centralizar la informacion proveniente de las ventas, inventarios y compras.

Actualmente gran parte de la informacion se encuentra en diferentes sistemas o reportes, lo que dificulta obtener una visión completa de la operación. Al integrar esos datos sería posible conocer con mayor precision qué productos tiene mayor demanda, controlas mejor el inventario, reducir desperdicios, optimizar las compras y evaluar el desempeño mediante indicadores.

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Analítica descriptiva- Herramienta para mejora 

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Analítica descriptiva- Herramienta para mejora 

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El aprendizaje que me llevo esta semana es que necesitamos primeramente claridad de quién es el dueño del dato. Muchas veces esto genera discusiones pero a mi criterio es una responsabilidad compartida y que debe ser tomada con mucha importancia y disciplina organizacional para poder generar posteriormente información que realmente agregue valor. Sin embargo, el proceso de ETL debe en su conjunto debe darnos las herramientas para generar información que permita a la organización entender como se viene comportando el negocio y como a futuro una data depurada, limpia y bien estructurada permitirá escalar a la organización a otro nivel.

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En mi organización ya aplicamos procesos tanto ETL como ELT, dependiendo de la fuente y la herramienta utilizada. Esto nos ha permitido agilizar significativamente el procesamiento de datos, reducir tiempos de espera entre la extracción y la disponibilidad de la información, y entregar resultados más oportunos a las áreas que dependen de estos datos para tomar decisiones

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Transformando Datos en Información - Martín Hernández

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Transformando Datos en Información - Martín Hernández

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Esta semana en mi trabajo me asignaron la tarea de actualizar el estudio de mercado y NO TIENEN IDEA de lo mucho que me resolvió el haber visto los videos de este bloque la semana anterior jajajaja.

El Excel que tenían asignado para este estudio era un DESASTRE y aplicando el modelo ETL lo pude convertir en una belleza mucho más fácil de entender y, a la vez, fácil de modificar para la persona a la que le vaya a tocar la tarea de actualizarlo después de mí.

Sin duda un Excel mejor organizado y, más importante, con datos fáciles de interpretar, aportará sobremanera al entendimiento de todos los miembros de la empresa de la situación actual del mercado lo que nos permitirá ir mejor alineados en nuestros objetivos de crecimiento.

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En mi trabajo diario aplico constantemente la analítica descriptiva para transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones gerenciales, especialmente en el análisis de morosidad y riesgo crediticio.

La analítica descriptiva me permite recopilar, organizar, limpiar y visualizar información proveniente de distintas bases de datos del banco, como la Data Unificada y reportes de cartera. A través de herramientas como Microsoft Power BI, Microsoft Excel y Python, convierto datos operativos en indicadores comprensibles y accionables.

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podría transformar uno de sus principales problemas actuales: la falta de visibilidad y control sobre las ventas, pedidos y comportamiento de los clientes. Al integrar y analizar la información proveniente de redes sociales, pedidos personalizados, tiempos de entrega y productos más vendidos, la empresa podría tomar decisiones más rápidas y estratégicas, reducir atrasos en producción, optimizar inventarios y anticipar la demanda en temporadas altas como el inicio del curso lectivo. Esto permitiría mejorar la experiencia del cliente, aumentar la rentabilidad y convertir los datos diarios del negocio en una ventaja competitiva real.

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Jorge Smith - transformación de datos en Información 

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Jorge Smith - transformación de datos en Información 

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mplementaría estrategias de análisis de datos y mejora continua para identificar las zonas con mayor incidencia, optimizar la distribución del producto y ofrecer una atención más rápida y efectiva a los productores ganaderos. Además, podría fortalecer la comunicación y educación hacia los clientes sobre el uso correcto del gel y spray larvicida.

Esto ayudaría al crecimiento del negocio porque aumentaría la confianza de los clientes, reduciría las pérdidas en el ganado, mejoraría la eficiencia operativa y permitiría posicionar la marca como una solución innovadora, segura y confiable dentro del sector agropecuario en Panamá.

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Transformando Datos en Información para la Toma de Decisiones

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Transformando Datos en Información para la Toma de Decisiones

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Durante esta semana comprendí cómo la transformación y organización de datos puede impactar directamente en la toma de decisiones dentro de una empresa. En mi caso, trabajo en Quest Software en el área de Accounts Receivable, donde diariamente manejamos grandes volúmenes de información relacionada con facturación, pagos, cuentas vencidas y seguimiento de clientes.

Aplicando los conceptos aprendidos, sería posible integrar y analizar datos provenientes de distintas plataformas para identificar tendencias, clientes con mayores retrasos de pago, patrones de comportamiento y oportunidades de mejora en los procesos financieros. Además, la limpieza y transformación de datos ayudaría a reducir errores, duplicidades o inconsistencias que pueden afectar los reportes y análisis.

También considero que la analítica descriptiva puede aportar mucho valor al momento de medir resultados y tomar decisiones más estratégicas. Por ejemplo, permitiría visualizar indicadores clave en dashboards, optimizar tiempos de respuesta, priorizar cuentas críticas y mejorar la eficiencia operativa del área.

En conclusión, transformar datos en información útil no solo ayuda a entender mejor lo que ocurre en una empresa, sino que también permite tomar decisiones más rápidas, precisas y basadas en evidencia, contribuyendo al crecimiento y mejora continua del negocio.

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La analítica descriptiva permite a las empresas entender qué ha ocurrido en su operación mediante el análisis de datos históricos, facilitando la toma de decisiones, la identificación de tendencias y la detección de problemas.

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Conceptos clave para potenciar el crecimiento de mi empresa:

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Conceptos clave para potenciar el crecimiento de mi empresa:

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En Autos Duarte B, la aplicación de los conceptos aprendidos esta semana tendría un impacto directo en la forma en que gestionamos la información operativa y tomamos decisiones. La empresa maneja dos líneas de negocio venta de vehículos usados y servicios de taller y ambas generan datos dispersos, poco estandarizados y difíciles de analizar. Implementar procesos de analítica descriptiva nos permitiría integrar información de compras, reparaciones, inventarios y ventas en un modelo tabular coherente, facilitando la identificación de patrones como los costos reales de reparación, la rotación de repuestos o la rentabilidad por tipo de vehículo.

Además, contar con datos limpios y estructurados abriría la puerta a dashboards que muestren indicadores clave en tiempo real, como tiempos de entrega del taller, márgenes por unidad o demanda estacional de servicios. Esto no solo mejoraría la eficiencia operativa, sino que también permitiría tomar decisiones basadas en evidencia, optimizar compras, reducir pérdidas por inventario y aumentar la rentabilidad general del negocio.

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Analística Descriptiva en centro de atención a la primera infancia

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Analística Descriptiva en centro de atención a la primera infancia

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El cuidado de los niños y niñas genera innumerables datos que son la base para todo el plan estratégico de la institución.

Esta materia nos capacita para poder aplicar un correcto análisis de los mismos, evitando la duplicidad, la redundancia y sobre todo los datos basura que corresponden con los indicadores que dan sentido a la misionalidad del INAIPI.

En pocas palabras lo que pretendemos dejar en claro que Analística de datos no solo Extracción, Carga y transformación es por encima de todo esto análisis de datos para saber hacia dónde vamos, que tan cerca estamos y cuando deberíamos aplicar los correctivos de lugar.

Victor Pérez Escotto.

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En mi puesto, uno de los principales problemas que puedo resolver aplicando ETL es la ineficiencia en el manejo de datos del ERP. Actualmente, debo extraer la información manualmente y luego limpiarla y transformarla para poder usarla en dashboards de ventas e inventario, lo cual consume tiempo y puede generar errores.

Aplicando un enfoque de ETL, podría automatizar todo este flujo de trabajo. En la fase de extracción, se podrían establecer conexiones directas y programadas con el ERP para obtener los datos de forma periódica. En la etapa de transformación, se definirían reglas claras para limpiar, estandarizar y estructurar la información (por ejemplo, normalización de campos, eliminación de duplicados, cálculo de métricas clave). Finalmente, en la fase de carga, los datos ya procesados se almacenarían en una base de datos o data warehouse listo para ser consumido por herramientas de visualización.

Esto ayudaría al crecimiento del negocio de varias maneras. En primer lugar, permitiría reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas operativas, enfocando más esfuerzos en el análisis y la toma de decisiones. En segundo lugar, mejoraría la calidad y consistencia de los datos, lo que se traduce en reportes más confiables. Además, facilitaría el acceso a información actualizada en tiempo casi real, permitiendo reaccionar más rápido ante cambios en ventas, niveles de inventario o comportamiento del cliente.

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Dentro de la compañia donde trabjo, siendo una conglomerado de inudstrias que no dependen muchos de datoa digitales, podria empezar implementando este tipo de elementos para incrmentar la calidad y eficacia de las operaciones, esto incluye un sistema integrado de datos entre las diferentes subsidiarias pero con el mismo proposito de lograr conectar todo los costos financieros de la compañia perce siempre y cuando se analizen indiviudalmente antes de eso, al igual es importante para mi poder apoyar un sistema de marketing para los diferentes productos y clientes que tenemos donde podamos medir y analizar con este equipo donde encontramos fuerzas y debilidades dentro del sistema en si, y asi mantener una operacion eficiente en el presente con el proposito del futuro.

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En mi compañía, aplicando los conceptos aprendidos sobre integración de datos, procesos ETL/ELT y analítica, se podría resolver principalmente la falta de visibilidad integral sobre el desempeño comercial y financiero. Actualmente, muchas veces la información se encuentra dispersa entre distintas plataformas (ventas, campañas, cartera, cobranza), lo que dificulta medir con precisión la rentabilidad real de las estrategias implementadas.

Mediante una correcta integración de datos y la construcción de dashboards estratégicos, sería posible centralizar indicadores clave como: costo de adquisición de clientes, tasa de morosidad por canal, retorno de inversión en campañas y rentabilidad por producto financiero. Esto permitiría tomar decisiones basadas en datos y no solo en percepciones.

Para el crecimiento de la financiera, esto sería fundamental porque ayudaría a:

Optimizar la inversión en marketing y colocación de créditos.

Identificar segmentos de clientes más rentables y con menor riesgo.

Anticipar aumentos en morosidad mediante análisis predictivo.

Mejorar la eficiencia operativa y reducir costos innecesarios.

En conclusión, aplicar estos conceptos fortalecería la toma de decisiones estratégicas, mejoraría el control del riesgo y permitiría un crecimiento más sostenible y rentable para la organización.

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Transformando Datos en Información para Impulsar el Crecimiento

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Transformando Datos en Información para Impulsar el Crecimiento

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Uno de los principales problemas que podría resolver en mi compañía aplicando los conceptos aprendidos es la falta de estandarización en los datos y en la definición de métricas. Muchas veces distintas áreas utilizan los mismos términos pero con definiciones diferentes, lo que genera confusión y decisiones inconsistentes.

Implementar un Diccionario de Datos permitiría establecer un lenguaje común dentro de la organización, definiendo claramente cada concepto, su fórmula, su origen y su responsable. Esto garantizaría coherencia, calidad y trazabilidad en la información utilizada para reportes y análisis.

La estandarización de conceptos no solo reduce errores, sino que mejora la comunicación entre áreas y fortalece la toma de decisiones estratégicas. Cuando todos interpretan los datos de la misma manera, la empresa puede enfocarse en crecer y no en discutir qué significa cada métrica.

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De silos a decisiones: iniciar con un Data Lake para habilitar insights reales

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De silos a decisiones: iniciar con un Data Lake para habilitar insights reales

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En mi organización contamos con muchas fuentes de datos, pero hoy el principal problema es que no “conversan” entre sí. Esto termina generando una visión fragmentada del negocio: cada área interpreta la realidad desde su propio sistema, y los análisis se vuelven lentos, inconsistentes o difíciles de validar. A esto se suma que las visualizaciones actuales no son lo suficientemente amigables ni intuitivas para los usuarios, lo que limita la adopción y hace que el análisis quede concentrado en pocos perfiles, en lugar de convertirse en una capacidad transversal.

Por eso, considero que un buen proyecto de inicio sería la creación de un Data Lake como repositorio central, donde podamos integrar las distintas fuentes internas (ventas, inventario, clientes, marketing, logística, postventa, etc.) e incluso sumar fuentes externas si aportan contexto. La idea no es solo “guardar datos”, sino construir una base común que permita desarrollar análisis y tableros con una misma versión de la verdad, facilitando que los usuarios , desde líderes hasta equipos operativos, accedan a insights de manera más autónoma y orientada a decisiones que generen valor para el cliente y para el negocio.

En ese camino, un enfoque combinado de ETL y ELT sería especialmente útil: ELT para cargar datos con rapidez al repositorio y aprovechar transformaciones dentro de la plataforma (manteniendo trazabilidad y agilidad), y ETL para entregar capas curadas y estandarizadas cuando se requiera consistencia, control y calidad para reporting ejecutivo. Complementaría esto con una capa de gobierno y catálogo (definiciones, calidad, linaje) y con el rediseño de visuales bajo principios de self-service analytics, de modo que la información no solo exista, sino que sea usable, confiable y accionable.

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El proceso de transformación de datos es de suma importancia en todos los proyectos que realizamos. Como primer paso, siempre definir quiénes son los dueños de esta información, establecer los tiempos en los que la data se va a actualizar y crear estándares si no los existen. Luego, debemos identificar qué hacer con los datos de mala calidad, cómo corregirlos y evitar que esto suceda en el futuro, para lo cual recomiendo crear estándares. Todo esto es necesario para asegurar la calidad de la información del reporte y tener credibilidad con el stakeholder.

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El proceso ETL aportaría mucho a la entidad financiera en la que trabajo. Extrayendo los datos provenientes de los archivos antiguos y actuales y para luego realizer la transformación a través de una base de datos y poder tener la info mas segmentada en un panel/almacen de datos. Podria funcionar mucho para areas como operaciones, experencia al cliente, procesos, productos financieros, etc. Para lograr un mejor diagnostico y llegar a tomar mejores decisiones y ponerlo en una mesa de dialogo.

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Compliance debe tener como mano derecha a la analítica de datos

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Compliance debe tener como mano derecha a la analítica de datos

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Como Compliance Officer, el análisis de datos es un gran aliado para la detección de riesgos, y también para mostrar la evolución del programa de Compliance.

¡Me encanta este nuevo Master!

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Oportunidades de analítica descriptiva en compra y venta de inmuebles-Alejandra Arosemena

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Oportunidades de analítica descriptiva en compra y venta de inmuebles-Alejandra Arosemena

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Aplicando los conceptos que aprendimos esta semana, creo que en la compañía en la cual laboro podríamos mejorar significativamente la forma en que manejamos y analizamos la información relacionada con la compra y venta de inmuebles. Por ejemplo, al organizar y depurar correctamente los datos de clientes, propiedades, precios y transacciones, podríamos identificar patrones y tendencias de mercado que actualmente podrían pasar desapercibidos. Esto nos permitiría tomar decisiones más informadas sobre qué propiedades invertir, cuándo es el mejor momento para vender y cuáles son las preferencias de nuestros clientes.

Además, tener información limpia y estructurada nos ayudaría a optimizar los procesos internos, reducir errores y ahorrar tiempo en la gestión de inventarios y seguimiento de clientes. Esto no solo mejoraría la eficiencia de la compañía, sino que también nos permitiría ofrecer un mejor servicio, más personalizado y ajustado a las necesidades de cada cliente.

En el largo plazo, aplicar estos conceptos podría contribuir directamente al crecimiento del negocio, ya que tomar decisiones basadas en datos sólidos nos daría una ventaja frente a la competencia, aumentaríamos la rentabilidad de las operaciones y generaríamos relaciones de confianza más fuertes con nuestros clientes.

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Aplicación en mi compañía: Transformación de datos en información

En mi compañía, uno de los principales retos es que existe una gran cantidad de datos dispersos y no estandarizados: reportes de ventas, comisiones, reclamos de agentes, registros de pedidos y notas de crédito. Muchas veces estos datos se encuentran en distintos formatos (Excel, correos electrónicos, bases internas), lo que dificulta obtener conclusiones rápidas y confiables.

Aplicando los conceptos de transformación de datos en información, se podría:

1. Estandarizar campos clave como nombres de países, códigos de productos y referencias de órdenes, evitando duplicidad o errores de digitación.

2. Integrar bases de datos de diferentes sistemas (ventas, facturación, comisiones) en un único formato que facilite el análisis.

3. Crear reportes automatizados que muestren indicadores relevantes, como ventas por región, principales causas de disputas, o evolución mensual de ingresos.

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Datos a Información para Tomar Decisiones

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Datos a Información para Tomar Decisiones

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comprendí la importancia de transformar correctamente los datos para convertirlos en información útil para la toma de decisiones. En mi empresa, uno de los principales retos es que manejamos datos de distintas plataformas (ventas presenciales, web, redes sociales) pero sin un formato estandarizado, lo que dificulta su análisis. Aplicando los conceptos aprendidos, podríamos resolver la dispersión y baja calidad de los datos, unificando criterios como fechas, monedas, campos de clientes o campañas. Esto nos permitiría generar reportes más precisos, detectar patrones de consumo, medir el impacto real de nuestras estrategias y tomar decisiones basadas en información confiable. A largo plazo, esto fortalecería nuestro crecimiento, ya que optimizaríamos recursos y mejoraríamos la experiencia del cliente con propuestas más acertadas.

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En este video les compartocómo los conceptos aprendidos en la semana 1 del curso pueden aplicarse en Unicomer para resolver problemas concretos. La analítica descriptiva puede ser clave para transformar datos dispersos en decisiones estratégicas.

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La importancia del análisis descriptivo y la calidad de los datos en la cadena de suministro

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La importancia del análisis descriptivo y la calidad de los datos en la cadena de suministro

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A lo largo de mi experiencia en la cadena de suministro, he entendido que contar con un buen análisis descriptivo es clave para tomar decisiones acertadas y anticiparse a posibles riesgos. Este tipo de análisis nos ayuda a mirar hacia atrás, entender patrones y tendencias pasadas, y así visualizar mejores formas de actuar. En un entorno tan cambiante como el de la cadena de suministro, donde todo depende de factores como tiempos, proveedores y disponibilidad de recursos, esta información permite identificar posibles problemas antes de que sucedan.

Sin embargo, ningún análisis será útil si los datos en los que se basa no son de buena calidad. Trabajar con datos poco confiables o inexactos puede generar decisiones erróneas que afecten el desempeño de toda la operación. Por eso, es fundamental asegurarse de que los datos sean claros, correctos y provengan de fuentes confiables. Mientras más precisos sean nuestros datos, mejores serán las decisiones que podamos tomar basándonos en ellos.

Otro punto muy importante que he aprendido es que invertir tiempo en el proceso de ETL (Extracción, Transformación y Carga) es esencial. Este es el proceso donde recogemos los datos, los organizamos y los ponemos en un formato que podamos usar para analizarlos. Aunque pueda parecer un trabajo tedioso, esta etapa es la base de todo el análisis. Si hacemos mal este trabajo o lo apresuramos, corremos el riesgo de sacar conclusiones erróneas o poco útiles. No solo se eleva la confianza del analista en el proceso, sino también en las decisiones que se tomarán con los resultados obtenidos.

Al final del día, tomar decisiones basadas en datos confiables (lo que se conoce como "data-driven decisions") puede marcar una gran diferencia. Nos permite reaccionar más rápido a los imprevistos, encontrar soluciones más eficaces y anticiparnos mejor a posibles problemas. Por eso, dedicar esfuerzos a entender bien los datos, analizarlos correctamente y usar herramientas fiables es una inversión que vale mucho la pena. Esto nos ayuda a minimizar riesgos y a mejorar tanto nuestros resultados como la confianza en nuestras decisiones dentro de la cadena de suministro.

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¿Qué podrías resolver en tu compañía aplicando los conceptos aprendidos durante esta semana y como crees que ayudaría esto para el crecimiento de tu negocio?

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¿Qué podrías resolver en tu compañía aplicando los conceptos aprendidos durante esta semana y como crees que ayudaría esto para el crecimiento de tu negocio?

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Aplicando los conceptos de Analítica Descriptiva y Transformación de Datos en Información, se pueden abordar varios desafíos clave:

1. Entender el comportamiento del cliente y optimizar la gestión operativa a partir de los datos disponibles en los sistemas comerciales, de red y atención al cliente.

2. Identificar patrones de cancelación de servicios (churn).

3. Optimizar campañas de retención y fidelización.

4. Detección de zonas con alta congestión o fallas de red.

5. Visualizar tendencias de consumo

Esto nos ayudaría a:

Tomar decisiones basadas en evidencia.

Detectar oportunidades de negocio.

Reducir costos.

Mejorar la experiencia del cliente.

Aumentar ingresos.

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Efectos de Aplicar la Análitica Descriptiva - ANDREA GUERRA

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Efectos de Aplicar la Análitica Descriptiva - ANDREA GUERRA

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En la empresa, los siguientes aspectos podrían resolverse al aplicar la analítica descriptiva:

1. Comprensión del comportamiento del cliente: Analizando datos de ventas y engagement en redes sociales, podemos identificar qué productos o servicios son más populares, cuáles son las preferencias de los clientes y cómo varían a lo largo del tiempo. Esto permite ajustar campañas de marketing y desarrollar productos que realmente resuenen con el público objetivo.

2. Optimización de operaciones: Evaluar datos operativos históricos, como tiempos de producción y rotación de inventario, puede descubrir áreas de ineficiencia y oportunidad para mejorar procesos internos. Al implementar cambios basados en estos insights, la empresa puede reducir costos y aumentar la eficacia.

3. Mejora en la gestión de recursos humanos: Analizar datos sobre el rendimiento de los colaboradores, tasas de retención y satisfacción laboral ayudaría a identificar debilidades y oportunidades en la gestión del talento. Esto facilita la creación de programas de capacitación y desarrollo que fomentan un entorno de trabajo más productivo y motivador.

4. Proyección de demanda: La analítica descriptiva permite predecir patrones de demanda basados en datos pasados. Esto resulta en una planificación de inventario más precisa y en una capacidad de respuesta mejorada ante fluctuaciones del mercado.

Al transformar datos en información, la analítica descriptiva ayuda a la empresa a tomar decisiones fundamentadas, reducir riesgos y identificar nuevas oportunidades de crecimiento. Con un entendimiento más claro del panorama operativo y del mercado, la organización puede innovar y adaptarse continuamente para fomento del éxito a largo plazo.

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ETL (Extracción, Transformación y Carga) - LISBETH MARTINEZ

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ETL (Extracción, Transformación y Carga) - LISBETH MARTINEZ

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1. Falta de visibilidad unificada de los datos.

2. Dificultad para medir el retorno de inversión en marketing.

3. Errores humanos en reportes manuales.

4. Automatiza la recolección y transformación de datos, eliminando errores manuales y asegurando reportes consistentes y actualizados automáticamente.

5. Información desordenada o en diferentes formatos.

6. Dificultad para prever demanda o planificar producción.

7. Permite analizar datos históricos consolidados, detectando patrones de consumo para mejorar pronósticos, planificación de stock o campañas futuras.

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Aplicar analítica descriptiva en la empresa permitiría transformar datos en información útil para la toma de decisiones estratégicas, mejorar la eficiencia operativa, optimizar la experiencia del cliente y aumentar la rentabilidad. Aplicando estos conceptos, se pueden resolver problemas como: Optimizar la demanda y capacidad, Mejora en la satisfacción del cliente, Segmentación de clientes, Eficiencia en costos operativos, Evaluación del rendimiento del equipo, entre otros.

Ayudaría en el crecimiento del negocio con una mayor fidelización de clientes, optimización de recursos, decisiones estratégicas basadas en datos, expansión del mercado.

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En el área bancaria donde me encuentro esto podría ser muy importante para mantener un orden en la analítica de datos y mas en los clientes que mantenemos en el banco. Esto le vendría de mucha ayuda para obtener datos de forma eficiente y certera para tener una base de datos optima a la hora de marketing, actualización de datos, anuncios etc.

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Buenas noches. En general, con lo aprendido en esta clase, pienso que podría apoyar en la evaluación del entorno actual de datos y como implementar mejoras tanto en los procesos que llevan los datos hacia el DWH, DataLake, entre otros, y adicional, con los pasos aprendidos lograr una mejor categorización, estandarización en los datos, etc.; lo cual al final, permita llevar mejores análisis que al fin y al cabo potencie y se alinee a los objetivos de la empresa.

Saludos.

Luis B.

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La analítica descriptiva en la empresa Dole, podríamos abordar de manera mucho más eficiente varios retos clave relacionados con la gestión financiera, operativa y comercial en nuestras divisiones de latinoamerica como Costa Rica, Guatemala, Honduras y Ecuador. Una de las principales mejoras sería en la consolidación e interpretación de datos provenientes de distintas áreas: ventas, campañas de marketing, gastos logísticos, rendimientos por producto y flujo de caja. El uso de herramientas de integración, transformación y visualización de datos, podríamos automatizar la recolección de esta información, limpiarla, estandarizarla y representarla de forma visual mediante dashboards interactivos.

Esto permitiría detectar fácilmente variaciones en los ingresos, analizar tendencias de consumo, evaluar el retorno de inversión de campañas, y sobre todo, identificar oportunidades de mejora operativa y financiera con base en datos concretos. Además, facilitaría el seguimiento de KPIs por país y producto, ayudando a priorizar acciones y recursos en tiempo real. La implementación de estos procesos impactaría directamente en el crecimiento del negocio, ya que fomentaría una cultura basada en la toma de decisiones informadas, reduciría tiempos de análisis manual y mejoraría la coordinación entre equipos. En un entorno como el de Dole, donde trabajamos con márgenes ajustados y operaciones regionales complejas, contar con una analítica robusta y centralizada se traduce en mayor eficiencia, mejor control financiero, y una ventaja competitiva real frente al mercado internacional.

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PROCESO ETL EN INSTITICIONES FINANCERAS

El proceso ETL en el ámbito financiero trasciende la mera función de “puente” para transferir datos entre sistemas; también garantiza la calidad, coherencia, seguimiento y confiabilidad de la información. Como consecuencia, se fortalecen la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y la capacidad de toma de decisiones con mayor sustento e inmediatez.

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Hola a tod@s;

Primero que todo, gracias por sacar el tiempo y compartir experiencias en este tema tan importante.

Desde mi punto de vista, lo aprendido refleja la necesidad que las compañías tienen en cuanto al manejo de la data. En lo personal esto me ayuda o nos ayuda a llevar el orden que todos ocupamos cuando manejamos información. Es incómodo ver cuando por culpa o por desorden de la información se invierte o más bien se gasta mucho tiempo en tratar de tomar decisiones que a veces requieren la inmediatez para resolver algo que podría asegurar o no el cierre de una negociación.

En conclusión, el orden y una buena captura de datos me garantiza al menos no estar con temas ambiguos o no estar siempre pensando de si lo recolectado es cierto o no. Si tenemos la buena práctica de organizar todo lo que a veces capturamos en Excel, en documentos de Word, en bases de datos, etc. nos vamos a garantizar reducir esfuerzos y ser más asertivos en las decisiones. Agregando a todo lo anterior el tema de la seguridad de la información y el Data Integrity que es tan importante en las industrias.

De antemano muchas gracias y a continuar aprendiendo pues los datos nunca dejan de sorprendernos.

Pedro Umaña Sabat.

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Importancia de proceso ETL para equipo de Gobierno de Datos o Datos Maestros

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Importancia de proceso ETL para equipo de Gobierno de Datos o Datos Maestros

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En mi caso, quisiera resaltar el entendimiento que deberían tener las personas que pertenecen al equipo de Gobierno de Datos, ya que como parte de, muchas veces dejamos de lado y no cuestionamos sobre: ¿para qué utilizan una parametrización?, ¿cómo afecta si se deja de agregar o se agrega incorrectamente?, ¿se puede estandarizar a un solo parámetro?. Estos son algunos ejemplos de preguntas que quisiera sirvan para orientar mi comentario, ya que al estar del lado del equipo que asegura la calidad y disponibilidad de las bases de datos, tendemos a rechazar solicitudes que no cumplen con la forma en la que registramos los datos, sin embargo, como decía, en algunos casos puede depender del uso que le darán o que campos son críticos para el usuario. Por lo que considero que yendo un poco más a la parte de la transformación, que es donde obtenemos los datos que necesitamos y en la forma que necesitamos, es relevante retroceder y captar la forma de registrar los mismos y cuál será su propósito, ya que incluso en varias ocasiones, en la parte de "Load" podemos llegar a almacenar o incluso a generar tableros que dan a conocer la misma información.

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Conocer la información y estar atento a los detalles es importante para que un informe sea preciso, creíble y fácil de entender. Esto ayuda a tomar decisiones informadas y muestra profesionalismo.

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Al contar con un CRM como Salesforce, el enfoque ELT nos ayudaría a complementar los datos de ventas e interacciones con clientes y los datos recopilados de distintas fuentes conectadas. Las herramientas integradas de este CRM permiten manipular los datos, aplicar fórmulas y personalizar Dashboards, reportes e inclusive conectarlo con herramientas más avanzadas como PowerBI. Esto permite tener mayor flexibilidad y rapidez al trabajar con grandes volúmenes de datos, centralizando la información en la nube y permitiendo optimizar campañas comerciales y estrategias de ventas.

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Dentro de todo lo aprendido creo que la parte mas sensible esta en la extracción y su calidad, ya que si la data no sirve, nada que hagas con ella servirá. Por eso me quedo con este proceso en la extracción que considero muy valioso. "Si no pasan el control de alcance y estructura, entonces no deberían considerarse listos para avanzar con el siguiente paso (transformar o cargar), debiendo repetir este paso tantas veces como fuera necesario".

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Consolidación de datos:

Múltiples fuentes: Agrupa datos provenientes de diversas bases de datos, sistemas y archivos, unificándolos en un único repositorio.

Formatos variados: Convierte datos de diferentes formatos (CSV, Excel, bases de datos relacionales, etc.) a un formato estándar, facilitando su análisis.

Limpieza y estandarización de datos:

Inconsistencias: Identifica y corrige errores, duplicados y valores atípicos en los datos.

Normalización: Aplica reglas y transformaciones para asegurar la uniformidad de los datos, como la conversión de fechas, la estandarización de nombres o la corrección de errores ortográficos.

Creación de data warehouses:

Almacenamiento centralizado: Construye un almacén de datos que sirve como fuente única y confiable para la toma de decisiones y el análisis.

Optimización para consultas: Organiza los datos de manera que las consultas sean más eficientes y rápidas.

Preparación de datos para análisis:

Transformación: Adapta los datos a las necesidades específicas de los análisis, como la creación de nuevas variables o la agregación de datos.

Enriquecimiento: Incorpora información adicional a los datos existentes, como datos geoespaciales o datos externos.

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Identificar las Bases datos que se pueden optimizar para analizar los datos

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Identificar las Bases datos que se pueden optimizar para analizar los datos

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Tomar La base de Importaciones y Elaborar el ETL, Optimizando tiempos en la limpieza de la información

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Plan de Acción Analítica Descriptiva - Transformando datos en información IDC

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Transformando datos de incidencias en Soporte Técnico

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Transformando datos de incidencias en Soporte Técnico

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En la empresa donde laboro en el contexto de soporte técnico, la aplicación permite a los equipos gestionar grandes volúmenes de datos relacionados con incidencias, tiempos de respuesta, y satisfacción del cliente.

El proceso comienza con la recolección de datos de tickets, informes de problemas y métricas operativas. Estos datos se transforman en información útil mediante la creación de informes y gráficos que resaltan aspectos como los tipos de incidencias más frecuentes, las áreas que requieren mayor soporte o los tiempos promedio de resolución. Esta información no solo ayuda a optimizar recursos, sino también a anticipar problemas recurrentes, mejorando así la eficiencia del equipo y la satisfacción de los usuarios en un menor tiempo.

Este tipo de análisis permite a los equipos de soporte técnico tomar decisiones informadas y mejorar continuamente los servicios, basándose en datos reales.

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En la empresa donde trabajo se implementa Tableau, actualmente no es servicio que ofrecemos de forma recurrente, pero se podría potenciar. Quisiera crear un esquema de implenetanción en donde no solo se realice los dashboard solicitados por el cliente, sino que se pueda todo el proceso descrito utilizando los pasos de ELT.

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Estos conceptos son clave en mi organización, dado que manejamos un gran volumen da Bases de datos pero no tenemos la costumbre de "Limpiar" o transformar las mismas, normalmente todas las bases a las que nos enfrentamos no tienen los datos completos, los formatos unificados o una estructura clara, tratamos en lo posible de solucionar con las bases que tenemos sin tener en cuenta la información que podríamos estar perdiendo al evitar los procesos de análisis, transformación y limpieza de la información, para luego comenzar a sacarle un beneficio mas eficiente.

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Plan de Acción: Big Data y Business Intelligence

Nombre de la Asignatura: Big Data y Business Intelligence

Objetivos:

1. Comprender los conceptos fundamentales de Big Data y Business Intelligence.

Acciones:

Asistir a todas las clases y tomar notas detalladas.

Leer los materiales recomendados y realizar investigaciones adicionales.

Participar activamente en discusiones y foros de la clase.

Plazo: Durante todo el semestre.

2. Desarrollar habilidades prácticas en el uso de herramientas de Big Data y BI.

Acciones:

Completar todos los ejercicios y proyectos prácticos asignados.

Practicar con herramientas como Tableau, Power BI, y Hadoop.

Realizar cursos adicionales en línea para reforzar el aprendizaje.

Plazo: Durante todo el semestre, con énfasis en la práctica semanal.

3. Aplicar técnicas de análisis de datos para resolver problemas reales.

Acciones:

Participar en proyectos grupales que involucren análisis de datos reales.

Presentar informes y visualizaciones de datos basados en estudios de caso.

Buscar oportunidades para aplicar el conocimiento en situaciones del mundo real, como pasantías o proyectos personales.

Plazo: A lo largo del semestre, con entregas de proyectos en fechas específicas.

4. Prepararse para certificaciones en Big Data y BI.

Acciones:

Identificar certificaciones relevantes (por ejemplo, Certified Business Intelligence Professional).

Estudiar los materiales de preparación para las certificaciones.

Programar y tomar los exámenes de certificación.

Plazo: Final del semestre y después de la finalización del curso.

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En la empresa para que que trabajo se le ha dado mucha importancia a transformar datos en información para el crecimiento del negocio.

Como bien sabemos el proceso de transformación de datos en información es un proceso que convierte los datos brutos en insights útiles y relevantes que pueden ayudar a la compañía a tomar decisiones informadas y mejorar el negocio.

Algunos ejemplos claros de como este proceso ha impactado la empresa serian:

1. Mejora la toma de decisiones: La transformación de datos en información ha ayudado a la compañia a tomar decisiones informadas y basadas en hechos, en lugar de decisiones basadas en suposiciones o intuición. Al analizar los datos, se identifican tendencias y patrones en el comportamiento de los clientes, y esto nos permite adaptar estrategias y mejorar el negocio.

2. Optimiza la gestión de inventario: La transformación de datos en información puede ayudar a optimizar la gestión de inventarios. Al analizar los datos de ventas y disponibilidad de productos, se puede identificar los productos populares y anticipar la demanda, lo que le permite mantener un inventario adecuado y reducir costos asociados con el exceso de inventario.

3. Personaliza la experiencia del cliente: La transformación de datos en información puede ayudar a personalizar la experiencia del cliente. Al analizar los datos de compras y comportamiento del cliente, podemos segmentar a los clientes en diferentes grupos y ofrecerles ofertas y promociones personalizadas. Esto puede aumentar la satisfacción del cliente y fidelidad hacia la marca.

4. Mejora la eficiencia operativa: La transformación de datos en información nos ha permitido mejorar la eficiencia operativa. Al analizar los datos de procesos y operaciones, hemos podido identificar áreas de mejora y así optimizamos procesos para reducir costos y aumentar la productividad.

5. Desarrollar nuevos productos y servicios: La transformación de datos en información nos ha permitido desarrollar nuevos productos y servicios. ya que al analizar los datos de compras y comportamiento del cliente, hemos dentificado oportunidades para lanzar nuevos productos y servicios que respondan a las necesidades y deseos de los clientes. En resumen, la transformación de datos en información ha sido crucial para el crecimiento de la empresa. Como asistente de Walmart, estoy comprometido con ayudar a la empresa a utilizar los datos para impulsar su crecimiento y éxito.

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El mundo es muy cambiante, y los datos igual, ahora todo es muy visual, ya se para los clientes o internamente, herramientas como el power bi, nos permite tener una mejor manera de ver los datos y mucho màs ràpido de gestionar y tomar decisiones, el reto usual es obtener los datos como los necesitamos para poder obtener lo que deseamos ver o queremos analizar

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Armando Manzanares. El proceso es sumamente importante ya que partiendo de una base que consiste en datos se puede seguir la pirámide, pasando por la información, el conocimiento para llegar a la sabiduría que puede servirle a las empresas para generar más beneficios en sus negocios. 

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Armando Manzanares. El proceso es sumamente importante ya que partiendo de una base que consiste en datos se puede seguir la pirámide, pasando por la información, el conocimiento para llegar a la sabiduría que puede servirle a las empresas para generar más beneficios en sus negocios. 

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En mi compañia actual se emplean conceptos similares a los presentados pero de una forma básica utilizando hojas de cálculo, tablas dinámicas para analizar la información y tomar decisiones.

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Es importante con las tendencias actuales porque la información se transforma en conocimiento. Así que para las empresas es vital poder contar con esa información para la toma de decisiones y a través de los procesos de transformación de datos se logra acceder de manera oportuna a la información para luego proceder a analizarla y generar conocimiento.

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Es ilimitado las aplicaciones que se podria generar apartir de la implementacion de el analisis de datos , enfocandome en la pregunta , seria muy atinado el poder contar con un dashboard que se pueda ver el comportamiento de las ventas por productos anuales y asi poder gestionar mejor el proceso de reposicion de inventario ya que en algunas ocaciones nos quedamos cortos de algunos items.

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Para transformar los datos de forma tal que puedan generar información es clave que los datos estén limpios. Si bien es cierto existen herramientas con este fin, pero las empresas deben de prestar atención a sus sistemas de captura de datos de forma tal que también este fortalecido, esto facilita este proceso y es más certero el Análisis Descriptivo de los datos y los posteriores análisis.

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Considero que los conceptos aprendidos durante esta semana son de suma utilidad para la empresa en la que trabajo, ya que aún no le encuentran utilidad a los datos almacenados, por lo que poner en práctica lo aprendido con datos reales me otorga una visión más amplia de todas las problemáticas y dudas que podríamos resolver en mi empresa al transformar los datos en información de valor.

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En la empresa en la que trabajo tenemos modelos de analítica descriptiva para el desarrollo de ejercicios de "forecast". La transformación de datos históricos nos permite recibir datos precisos y actualizados; sin embargo, si le unimos un proceso de automatización de recopilación de largos volúmenes de datos que garanticen que todos los inputs se mantengan de manera estándar nos podría ayudar a reducir la intervención y tiempo innecesario en la base de datos y únicamente enfocarnos en el análisis de dashboards data final. (para esto es importante entender la estructura de un ETL y no ver cada parte del proceso de manera focalizada y no saltar inmediatamente a solucionar el input y no ver la causa raíz)

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Desde una perspectiva personal, la extracción de datos representa un punto crucial donde se encuentran la tecnología y el análisis de información. Es el primer paso para transformar datos crudos en conocimiento útil y aplicable. La capacidad de extraer datos precisos y relevantes de diversas fuentes es fundamental para generar percepciones significativas que pueden respaldar decisiones estratégicas, optimizar procesos o mejorar la comprensión del comportamiento del usuario.

En mi opinión, la extracción de datos no solo se trata de tecnología, sino también de entender la naturaleza de los datos y su contexto. Implica habilidades para seleccionar las mejores fuentes, comprender cómo se estructuran los datos y cómo se pueden integrar de manera efectiva. Además, requiere atención a los detalles para manejar problemas de calidad de datos, como duplicados o formatos inconsistentes.

Personalmente, veo la extracción de datos como un proceso dinámico y desafiante que requiere creatividad y flexibilidad. A medida que las tecnologías y las necesidades empresariales evolucionan, es emocionante explorar nuevas formas de extraer, transformar y cargar datos para maximizar su valor y utilidad. Es gratificante ser parte de este proceso que ayuda a transformar datos en insights que pueden impulsar el éxito organizacional y la innovación.

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La empresa debe poder explicar a detalle cual es el problema que atraviesan o desean solucionar, debido que con esto se comienza a tener un RoadMap mas amplio de lo que se debe realizar, claramente para poder realizar de manera exitosa el proceso: ETL o ELT dependiendo del requerimiento.

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En el contexto de Roche, aplicar los conceptos de Big Data en el desarrollo de experiencias digitales para e-learning puede resolver problemas significativos y potenciar el crecimiento de la compañía. Uno de los principales beneficios radica en la personalización del aprendizaje: mediante el análisis de datos detallados sobre patrones de uso y preferencias individuales,

Además, la aplicación de Big Data permitiría a Roche optimizar la gestión de recursos y la calidad del contenido educativo. Mediante el análisis de datos de uso y feedback de los usuarios, la empresa podría identificar qué recursos educativos son más efectivos y están mejor alineados con las expectativas del mercado. Esta capacidad de optimización no solo mejoraría la eficiencia operativa interna, sino que también fortalecería la posición de Roche como líder en educación continua dentro del sector de la salud, impulsando así el crecimiento y la innovación en sus programas de e-learning.

Así mismo la integración de Big Data en el desarrollo de experiencias digitales para e-learning en Roche no solo mejoraría la medición de calidad de los productos de entrenamiento, sino que también ofrecería valiosas perspectivas sobre tendencias emergentes, enriqueciendo así la experiencia del usuario y fortaleciendo la innovación en los procesos creativos de ideación y desarrollo dentro de  la cadena  de valor, impactando de formas más eficientes las necesidades del negocio que el departamento cubre.

Los dejo con una imagen  y frase  del artículo de “Reporting Academy: A Data-Driven Decision-Making Learning Experience” , el cual pueden encontrar en ww2.deloitte.com. Este  acompaña el propósito de construir organizaciones más stata-driven en el contexto de aprendizaje digital  en el que actualmente me envuelvo.

“Imagine the future. Embrace the future of work by moving beyond standard reporting to providing insights that drive business outcomes.”

Tenemos que pensar fuera de la caja y seguir construyendo una cultura sobre el buen uso en materia de análisis de datos.

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En la empresa ya existen cubos diseñado para presentar informacion, sin embargo aun falatan mas indicadores en los cuales mostrar, para llegar al nivel de predecir.

Usando el ETL es muy importante tomar en cuenta la frecuencia que se estarian actualizando estos datos, ya que en la empresa se realiza en algunos casos cada mes, lo que a veces dificulta que se pide informacion del dia anterior y pues nose puede, entonces la sugerencia seria agregar mas indicadores y realizar el ETL en una frecuencia diaria.

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En la empresa en la que trabajo tenemos fluctuaciones en la demanda que impactan directamentte los inventarios de materia prima (creando exceso o escasez inesperada). Con lo aprendido esta semana puedo lograr una mejor visualización de los cambios abruptos en la demanda, que nos permitan reaccionar con mayor agilidad a esas fluctuaciones. Tenemos mas de 3000 skus que controlar. 

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En la empresa en la que trabajo tenemos fluctuaciones en la demanda que impactan directamentte los inventarios de materia prima (creando exceso o escasez inesperada). Con lo aprendido esta semana puedo lograr una mejor visualización de los cambios abruptos en la demanda, que nos permitan reaccionar con mayor agilidad a esas fluctuaciones. Tenemos mas de 3000 skus que controlar. 

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la ayuda para la empresa en que trabajó el la extracción de información del data lake ,transformar esos datos obtenidos, realizando las limpiezas y revisiones necesarias para tener lo mas cercano a lo solicitado y cargarlo en una herramienta de visualización y asi ayuda mucho para la toma de desiciones de la situación o problema que este pasando

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La empresa donde estoy maneja una gran cantidad de datos de todos los productos, servicios y datos de clientes. Es muy importante una correcta extracción, transformación y carga de datos para poder obtener información que realmente aporte a la evolución de la empresa y para poder brindar a los clientes un mejor servicio.

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La transformación de datos en mi trabajo

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La transformación de datos en mi trabajo

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Ayudaría a obtener la información más rápido y oportuna para darle continuidad a los productos otorgados a los cliente y llevar una gestión adecuada de la cartera, asimismo dar una respuesta más ágil al cliente.

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La compañía donde trabajo utiliza mucho la consolidación de datos de diferentes departamentos que se analizan a través de cubos OLAP en base de datos y así se pueden analizar rápidamente y de esa manera se pueden tomar las diferentes decisiones.

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En la organizacion en la que trabajo se recolecta mucha informacion sobre los clientes, pero en diferentes plataformas: el CRM para casos de servicio, una herramienta diferente para las ventas, archivos excel, word o power point para propuestas de proyectos, y multiples pataformas para documentar el avanze de proyectos para los clientes.

Con lo aprendido durante esta semana, me parece muy util tener un punto unico que consolide los datos desde todas estas diferentes fuentes, que nos permita hacer analisis mas valiosos para toma de decisiones.

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Como aplicar lo aprendido-Génesis Córdoba

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Como aplicar lo aprendido-Génesis Córdoba

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En la compañía en la que trabajo, se utilizan los datos de una manera muy valiosa, utilizamos mucho el ETL para la toma de decisiones en el departamento de inventario, el equipo que analiza los datos se encarga de transformarlos y hacerlos entendibles para los jefes del departamento y así, ayudar a una toma de decisiones mucho más objetiva y data driven.

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La compañía con la cual trabajo, en bastante grande y con una cartera de clientes a nivel mundial. Así que Tools innumerables, y la mayoría no tiene comunicación entre sí. Se hace muy tedioso el tratar de accionar o ver que fue o es lo que afecta cierta área de trabajo. Sería bueno poder crea un solo depósito de información o una manera de solicitar cierta información y que esta llegara de cada tool que tenga algo que ver con esa información para poder luego analizarla y ver los trends.

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En esta semana me quedó marcado una realidad que vivimos en el día a día sobre la información que muchas veces preparamos, pero no es utilizada por nadie y por ende son datos sin valor o importancia. Por otra parte, con el fin de asegurar que los datos agregarán valor al proyecto es relevante tener garantía sobre la credibilidad de la fuente, de lo contrario nosotros mismos seremos quienes incidiremos en que un proyecto carezca o no de importancia, por lo tanto, debemos asegurarnos de que la información sea confiable, simple de comprender y que cumpla con el objetivo de que cuente una historia que sea de interés y entendimiento de los destinatarios.

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Actualmente trabajo en una compañía que posee muchos sistemas y herramientas que generan datos pero carece de un proceso ETL para sacarle el máximo provecho a los mismos. Con lo aprendido en esta semana tengo mas clara la importancia de crear un equipo que garantice la calidad de los datos generados y que sea capaz de levantar un proceso ETL para cimentar bien las bases que permitan un análisis enriquecedor y que permita convertir la empresa en Data Driven.

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En la ejecución todos somos buenos, pero sin un "Data Governance" claro donde se trata al dato como el centro de todo, no es posible tomar decisiones acertadas. He visto un proceso de maduración en mis años de experiencia en la empresa donde laboro actualmente, en el que se logró establecer una conciencia activa en las áreas de negocio para adueñarse de sus datos, no solamente en la generación sino en el mantenimiento de los mismos. Generarlos sin errores es una tarea titánica y es un proceso iterativo de aprendizaje, aunque aplicando reglas de calidad permite el data cleansing para que se puedan establecer datos estructurados.-

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Implementar lo aprendido en la empresa.  

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Implementar lo aprendido en la empresa.  

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Tenemos dos sistemas ambos sistemas deben contener la misma informaciones para realizar los traslado de la mercancías a las diferentes plantas de la empresa (clientes), con el equipo de inventario realizamos lo que es un cruce de inventario para detectar los posibles errores entre sistema. Esto lo podemos llevar acabo tomando el proceso de ETL para comparaciones de los códigos, este tipo de transformación y análisis de los datos nos permitirá mitigar estos errores que se presentan en los despachos o inventario realizado anual dando como resultado un mejor porcentaje de exactitud en nuestro inventarios generales.

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Un adecuado proceso de transformación de datos es decisivo para el desarrollo de cualquier empresa, permite proteger la calidad y la integridad de los datos, esto a su vez mejora las decisiones estratégicas y asegura la evolución y sostenibilidad en el tiempo del negocio. Un buen proceso de transformación ayuda a eficientizar la operación eliminando tareas repetitivas para que el negocio se concentre en hacer análisis y estrategias. Además, con un proceso bien definido es posible una rápida adaptación a los cambios en las fuentes de datos y en el mercado. Por otra parte, crea confianza ya que los datos son seguros y están disponibles para todos los equipos que los requieran, de manera permanente. Siempre un buen proceso de transformación va a ser base del éxito y desarrollo de la empresa.

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Desde mis experiencias, una de las grandes dificultades existentes en materia de implementación de herramientas de análisis de datos o un proyecto de big data es que no comprende el negocio y sus procesos, y toman decisiones tecnológicas en materia de adquisición de herramientas sin conocer el contexto real de la empresa. Se debe tener claro los objetivos y entender que es lo que realmente se necesita antes de tomar decisiones en materia de tecnologia.

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Proceso Claro para transformar datos en información 

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Proceso Claro para transformar datos en información 

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Sin duda el proceso ETL, o ELT según la necesidad, aclara muy detalladamente los pasos para poder contar con los datos necesarios tanto en cantidad como en calidad de los mismos para poder continuar en las siguientes Etapas de Análisis.

Dentro de mi negocio (Walmart), he estado en situaciones donde distintas áreas nos reunimos con una o varias necesidades de información pero al no tener claro los procesos solemos demandar más datos de la cuenta y en una calidad que quizá no responden a los alcances requeridos.

DE ahí que este proceso se vuelve muy valioso. SAludos desde Costa Rica, ¡Pura vida!

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En este semana he aprendido a conocer el proceso de ETL y ELT correctamente siempre nos enfocamos que es la misma forma de trabajar con los datos estructurados y No estructurados, estos conceptos fueron claves, precisos para conocer mas en detalle los datos y saber el resultado que necesito al momento de llevarlo al formato definido.

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Considero que con lo aprendido esta semana, puedo entender mejor cada fase del proceso ETL y cuando debe ser utilizado el ELT. Podria implementar en mi empresa nuevos origenes de datos los cuales podria cruzar con información utilizada actualmente para asi obtener una data mas rica y que nos de una vision mas precisa de ciertos parametros.

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Con lo aprendido hasta el momento, este proceso de enriquecimiento sobre el analisis descriptivo colabora para optimizar recuersos y buscar alternativas ordenadas de datos para la toma de decisiones

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El objetivo principal del proceso ETL en BI es obtener una visión consolidada de los datos que facilite la toma de mejores decisiones empresariales. Los principales beneficios de la ETL en la inteligencia empresarial son:

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El objetivo principal del proceso ETL en BI es obtener una visión consolidada de los datos que facilite la toma de mejores decisiones empresariales. Los principales beneficios de la ETL en la inteligencia empresarial son:

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Mapeo de datos de alto nivel. Con un montón de información dispar en la mano, es extremadamente difícil sacar conclusiones prácticas. El uso de herramientas ETL permite mapear los datos, facilitando su integración, migración, almacenamiento y transformación, así como el establecimiento de relaciones entre activos.

Análisis ETL de Big Data. Para que los volúmenes masivos de información realmente beneficien a tu negocio, es necesario procesarlos previamente. Esto es exactamente lo que hacen las herramientas ETL: garantizan la calidad de los datos en el almacén mediante la normalización y la eliminación de duplicados.

Procesamiento automático y rápido de lotes. Las herramientas ETL actuales se basan en scripts, que son mucho más rápidos que la programación manual tradicional. Pueden realizar tareas en segundo plano, así como llevar a cabo automáticamente el procesamiento de datos por lotes. Este último consiste en mover grandes cantidades de datos entre dos sistemas según un calendario establecido, lo que facilita la toma de decisiones empresariales a tiempo.

Gestión de datos maestros. La ETL y la integración de datos proporcionan una visión conveniente de los datos procedentes de múltiples fuentes. Esta es una de las piedras angulares de la inteligencia empresarial.

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Institución Pública sin Análisis de Datos

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Institución Pública sin Análisis de Datos

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Yo trabajo actualmente en una institución pública la cual se encarga de brindar créditos educativos y becas, la institución no cuenta con una data workhouse o alguna de las herramientas que se mencionan en clase, considero que por esa razón hay muchos errores en cuanto a la planificación de los anteproyectos de presupuestos cada año. Si contaran con alguna de estas herramientas fuese más sencillo analizar las fallas en la planificación y más práctica la toma de mejores decisiones en cuanto a la junta directiva, con datos de calidad pudiesen tener más claro el panorama de necesidades.

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Aplicando los conceptos de Business Intelligence (BI) aprendidos esta semana, puedo abordar varios desafíos clave en Rizoma que, una vez resueltos, impulsarán el crecimiento y la eficiencia de nuestro negocio. Uno de los aspectos más críticos que puedo resolver es la optimización de nuestros servicios de consultoría a través de una personalización más profunda y basada en datos. Esto no solo mejoraría la satisfacción y retención de clientes sino que también nos permitiría identificar nuevas oportunidades de mercado y adaptar nuestras ofertas de servicios de manera más ágil y efectiva.

Implementación de una Solución de BI para la Segmentación de Clientes: Al aplicar técnicas de BI para segmentar nuestra base de clientes, podríamos entender mejor sus necesidades específicas, preferencias y comportamientos. Esto nos permitiría personalizar nuestras soluciones de consultoría y comunicaciones de marketing, lo que a su vez mejoraría la efectividad de nuestras intervenciones y aumentaría la satisfacción del cliente.

Beneficios para el Crecimiento del Negocio:

Aumento de la Retención de Clientes: Al personalizar nuestras ofertas basándonos en una comprensión detallada de las necesidades de nuestros clientes, podemos mejorar significativamente su satisfacción y lealtad.

Captación de Nuevos Clientes: Al identificar segmentos de mercado no atendidos o subatendidos, podemos desarrollar ofertas específicas que nos permitan captar nuevos clientes.

Mejora de la Eficiencia Operativa: Al utilizar análisis predictivos para proyectos de cambio, podemos optimizar recursos, reducir costos y mejorar nuestros márgenes operativos.

Innovación en Servicios: Al mantenernos informados sobre las tendencias del mercado y las necesidades emergentes de los clientes a través de un dashboard de BI, podemos innovar proactivamente en nuestros servicios, manteniéndonos siempre un paso adelante de la competencia.

Cómo Implementar los Conceptos de BI:

1. Desarrollo de Capacidades Analíticas: Invertir en la formación del equipo en herramientas y técnicas de BI para mejorar nuestra capacidad de análisis de datos.

2. Tecnología y Herramientas: Adoptar plataformas de BI modernas que integren análisis predictivo, visualización de datos y capacidades de segmentación avanzadas.

3. Cultura Orientada a Datos: Fomentar una cultura empresarial que valore los datos como un activo estratégico clave, promoviendo la toma de decisiones basada en datos en todos los niveles de la organización.

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La empresa en la cual trabajo es de logistica, nos hemos llenado de un sin fin de aplicativos para el seguimiento de la entrega a los clientes, en este caso la ultima milla, pero desde la captura del pedido hasta la entrega, hay llaves en la orden que van cambiandose, estas discrepan. Lo primero que me lleva a remplantearme si lo estamos haciendo bien, (seguramente no), la idea es llevar un plantamiento en la ejecucion que sirva a todas las area de la compañia que quieran tener esa data rica. Una es ver de manera estructural que datos se pueden reorganizar con el fin de que generen un impacto para la organización.

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Base de clientes como recurso fundamental de la empresa 

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Base de clientes como recurso fundamental de la empresa 

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la base de clientes nos permiten identificar claramente como es el proceso de compra de los clientes, sus gustos y sus facilidades de pago, lo cual al relacionar con otras bases de datos de la organización nos permite generar un amplio espectro de la información, la cual organizada de una manera clara nos permitirá tomar decisiones adecuadas

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En mi trabajo, tenemos acceso a datos de las personas empresarias, datos sensibles pero a su vez son bases bastante complejas de transformar, por la cantidad de campos que deben trabajarse. El conocimiento de ETL me pareció vital en esta clase

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💬 Práctica Aplicada - Foro Netselfie - Analítica Descriptiva - Transformando datos en información

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💬 Práctica Aplicada - Foro Netselfie - Analítica Descriptiva - Transformando datos en información

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La empresa donde trabajo es de banca. Lo aprendido esta semana nos ayudaría bastante para poder analizar la data de una manera mas rápida. Si todos tenemos una misma base de datos estructurada de forma tabular podemos conseguir la informacion de una manera mas rápida y sencilla para poder tener los datos necesarios para analizar el negocio

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La analítica descriptiva, junto con el proceso de ETL/ELT, juega un papel fundamental en el éxito de "El Semáforo Lujos y Accesorios". Nos permitirá comprender mejor el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado:

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La analítica descriptiva, junto con el proceso de ETL/ELT, juega un papel fundamental en el éxito de "El Semáforo Lujos y Accesorios". Nos permitirá comprender mejor el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado:

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1. Extracción de datos:

• Puntos de venta: Registrar las ventas por producto, marca, categoría, cliente, fecha, hora y método de pago.

• Sitio web: Registrar las visitas, las páginas vistas, los clics en productos, las compras y los datos de los formularios de contacto.

• Redes sociales: Registrar las interacciones (me gusta, comentarios, compartidos) y las menciones de la marca.

• CRM: Registrar la información de los clientes, sus preferencias y su historial de compras.

2. Transformación de datos:

• Limpieza de datos: Eliminar datos duplicados, inconsistentes o erróneos.

• Formato de datos: Estandarizar el formato de los datos para facilitar el análisis.

• Enriquecimiento de datos: Combinar datos de diferentes fuentes para obtener una vista completa del cliente y del negocio.

• Cálculo de métricas: Calcular métricas clave como el margen de beneficio, la tasa de conversión, el valor de por vida del cliente, etc.

3. Carga de datos:

• Almacenamiento de datos: Almacenar los datos transformados en un almacén de datos centralizado, como un data lake.

• Organización de datos: Organizar los datos en una estructura que facilite el análisis y la exploración.

4. Análisis descriptivo:

• Análisis de las ventas:

o Tendencias: Identificar patrones y estacionalidad en las ventas por producto, marca, categoría y período de tiempo.

o Rentabilidad: Calcular el margen de beneficio por producto, marca y categoría.

o Segmentación: Identificar segmentos de clientes (por tipo de vehículo, ubicación, etc.) y analizar sus preferencias de compra.

• Análisis del comportamiento del cliente:

o Visitas a la tienda: Monitorear el número de visitas por día, hora y semana.

o Compras: Analizar el valor promedio de las compras, los productos más vendidos y las recomendaciones personalizadas.

o Satisfacción: Realizar encuestas de satisfacción para identificar puntos fuertes y débiles.

• Análisis de la competencia:

o Precios: Comparar precios con la competencia e identificar oportunidades de ajuste.

o Oferta de productos: Identificar nichos de mercado no atendidos por la competencia.

o Estrategias de marketing: Analizar las estrategias de la competencia para diferenciarse.

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Mi negocio es una Clínica Óptica, y efectuamos varias campañas de Marketing digital en diferentes paltaformas, hemos detectado que la mayor parte de los pacientes llegan de campañas en Buscadores (Google Ads), siendo que es una busqueda intencional, sin embargo creo que si implementamos un proceso ETL en donde combinemos los resultados positivos de Google Ads, podríamos identificar mejor las intenciones de búsquedas y dar un seguimiento en redes sociales para optimizar el engagment de los interesados que nos encontraron a través de Google y que no terminaron de convencerse en visitarnos.

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Trabajo en una compañía que tiene más de 45 años en el mercado costarricense, sin embargo su transformación no ha sido tan rápida en términos de tecnología, recién estrenamos finalmente el ERP, y estamos en fase 1 definiendo de que fuentes vamos a transformar datos para trabajar por medio del CRM, como ven es una empresa que si va en busca de mejorar el uso de sus datos,y sobre todo el control de los datos y su analítica, en 2023 ya empezamos a utilizar BI como fuentes más confiables de los datos contables para toma de decisiones, antes dependiamos de exceles muy manuales con errores humanos de forma constante-

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La importancia de la Analítica para resolver necesidades en la empresa.

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La importancia de la Analítica para resolver necesidades en la empresa.

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Gracias.

Hernán Ríos

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Laboro en una organización bancaria que utiliza la información de los clientes a través de los datos para entender aún más sus necesidades, conforme a lo visto en lo aprendido, un adecuado proceso de ETL o ELT nos asegura que la información sea aún más confiable y de uso óptimo, asegurando su veracidad, impulsando aún más el desarrollo de acciones y estrategias que impacten de manera positiva a la organización, agregando valor al cumplimiento de los objetivos. 

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Laboro en una organización bancaria que utiliza la información de los clientes a través de los datos para entender aún más sus necesidades, conforme a lo visto en lo aprendido, un adecuado proceso de ETL o ELT nos asegura que la información sea aún más confiable y de uso óptimo, asegurando su veracidad, impulsando aún más el desarrollo de acciones y estrategias que impacten de manera positiva a la organización, agregando valor al cumplimiento de los objetivos. 

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¿Como ayuda a mi organización los conceptos estudiados? – Lilliam Ruiz-

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¿Como ayuda a mi organización los conceptos estudiados? – Lilliam Ruiz-

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Para mi la frase no es tener data por tener data resume muy bien la importancia de este módulo.

Si entendiéramos que los datos que tenemos son una mina de oro donde podemos encontrar respuestas y gran cantidad de oportunidades la tomaríamos más en serio. Si como organización aprendiéramos que necesitamos una base solida de datos para llegar a obtener conocimiento, sabiduría y en ultima instancia mejorar nuestra toma de decisiones, seria más sencillo.

Considero que identificar los responsables de los datos es vital, contar con un equipo que los administre de forma correcta ayuda mucho a la calidad, además de que facilita mucho otros pasos del proceso como identificar donde están, como accederlos, a quien consultar y como darles una correcta interpretación.

Entender términos técnicos como Data lake, repositorio, proceso ETL me brindan una base mucho más sólida para intervenciones con el área técnica al momento de plantear propuestas de mejora.

Finalmente, en un mundo ideal tomar la historia como punto de partida y aplicar la analítica descriptiva, nos llevara al siguiente escalón y porque no a soñar con algún día ser una empresa Data Driven.

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Actualmente laboro en una entidad del sector salud en Colombia, y la cantidad de datos es muy grande, el entender y aplicar todos estos conceptos de ELT y ETL, hacen que trabajar con ellos sea mejor, ahora con todo el tema de redes sociales y datos no estructurados es indispensable para saber como están nuestros usuarios.