Archivo de la categoría: Dashborads

Tablas de indicadores, cuadros de mando o scorecards

Visión del Business Analytics como evolución del Business Intelligence


Al margen de intereses comerciales ajenos, entendemos el Business Analytics como una evolución del Business Intelligence, usualmente implementado de manera rígida, sobre información y modelos de datos conocidos, dando lugar, con mucha probabilidad, que día a día, no tengas ningún sobresalto al observar el reporting , tableros y cuadros de mando que con mucho esfuerzo se ha adoptado en tu organización.

Del tubo único, a la red de tuberías, la información valiosa puede venir de cualquier parte

Pero hace tiempo que las cosas han cambiado, los datos ya no vienen por una única tubería. Hoy por hoy, la variedad y velocidad como llegan los datos, se confrontan con la necesidad de analizarlos con el fin de obtener conclusiones rápidas, veraces y útiles para gestionar los procesos del negocio. Así, en esta coyuntura, surge el concepto del Business Analytics el cual debería tender a lo siguiente:

  • Facilidad para integrar información de sistemas heterogéneos.
  • Mayor facilidad para acceder a las fuentes de datos.
  • Uso de otras técnicas de análisis, además de los clásicos reporting y cuadros de mando.
  • Independencia del área de técnica.
  • Preparación de los datos en menor tiempo.
  • Orientado al self service o autoservicio (usuarios capaces de crear sus propios documentos de análisis).
  • Mejor uso de las mayores capacidades de procesamiento de los equipos actuales.

La implementación del Business Analytics tiene dos pilares, por un lado, la adopción de herramientas o plataformas tecnológicas que faciliten un análisis más ágil y por otro lado, quizás aún más relevante que el componente técnico, es la adopción de esta filosofía en la organización, la cual facilite el acceso a otras fuentes de información y valore las conclusiones que de este nuevo análisis se obtenga.

SAP reduce las herramientas cliente de SAP BusinessObjects BI Suite


El amplio abanico de herramientas que ofrece la plataforma de Business Intelligence de SAP, ha significado un generador de dudas para los usuarios finales, más de una decena de componentes posibles y más de una alternativa en las distintas capacidades BI, ha dado lugar a que el usuario cuestione si estaba haciendo la elección correcta.

Simplificación del portfolio Business Intelligence de SAP, ahora denominado SAP BusinessObjects BI Suite

Bajo la máxima “Run Simple”, SAP, en los últimos meses, ha ido aclarando el mensaje en cuanto a su propuesta de BI, a la que denomina por ahora, SAP BusinessObjects BI Suite. SAP señala que desea “ofrecer un menor número de herramientas de BI” y “simplificar la cartera de herramientas de BI, respetando las inversiones que hubieran realizado los clientes”.

SAP Design Studio la herramienta de Dashboarding, en camino de cubrir las funcionalidades de Xcelsius

De este modo, las capacidades BI de SAP quedarían representadas por las siguientes herramientas cliente:

  • Reporting Analítico. Esta capacidad de BI queda representada por el indiscutible e imprescindible Web Intelligence (WebI). En cuanto al veterano Desktop Intelligence se seguirá brindando compatibilidad, pero para cualquier nuevo proyecto la alternativa debería ser WebI.
  • Reporting Operativo y para Impresión. La recomendación es SAP Crytsla Reports for Enterprise (CRE o también referida como la versión Java), al margen queda la clásica versión denominada Crystal Reports 2013 o Crystal Reports 2011, seguirán siendo soportadas, pero la recomendación de SAP es que para nuevos proyectos se utilice CRE, e inclusive, se debería valorar proyectos de migración.
  • Cuadros de mando. El mensaje fue transmitido hace algún tiempo, y no ha variado, la herramienta para nuevos proyectos de cuadros de mando o tableros debería ser Design Studio, en detrimento de Xcelsius (ahora denominado Dashboards), a pesar, como señala SAP, que Design Studio cubre el 70% de la funcionalidades de Xcelsius. A futuro, como en todos los casos, SAP ofrece compatibilidad para los trabajos actuales con los componentes que ha decidido interrumpir su evolución.
  • Descubrimiento y Análisis. Lumira (antes Visual Intelligence) surgió como una herramienta de visualización pero al final ha provocado la extinción del pesado mastodonte que significaba BusinessObjects Explorer, hecho muchas veces negado por SAP. Lumira ha evolucionado en muchos aspectos, además de su mayor integración con otros componentes de BI, ofrecerá capacidades predictivas.
  • Integración con MS Office. La integración con los productos MS Office, en especial con MS Excel, es responsabilidad de Analysis for MS Office, a estas alturas no debería quedar duda que BEx Analyzer es mantenido por compatibilidad y ya no tendría mayor evolución.

SAP Crystal Reports Enterprise como herramienta de reporting operativo e impresión, en lugar de la versión clásica 2013 o 2011

Referencia: SAP.com

Visualización vs. Infografía


Visualizaciones o Data Visializations (Data viz) a menudo se relaciona con infografías cuando tienen realmente muy poco en común. En primer lugar, difieren en el método de generación, la visualizaciones se apoyan en datos asociados a métricas para transmitir una información en particular, mientras las infografías de valen más de imágenes para transmitir conclusiones.

Infografia 01(original)

El grado de tratamiento de imágenes en una infografía puede tener un elevado nivel de diseño, muy superior a lo que podemos encontrar en una visualización.

Infografia 02(original)

La interactividad es importante en una visualización, la cual deberá derivar en una actualización o refresco de los datos que se esté mostrando.  La interactividad en una infografía es inexistente, los datos suelen permanecer cual si fuera una fotografía o instantánea.

Muestra de visualización(original)

Referencia: ISBN 978-1-118-50289-1

Nuevos nombres para los tipos de graficos de SAP Dashboards 4.1 SP02 (Xcelsius)


SAP ha cambiado el nombre de algunos tipos de gráficos de SAP Dashboards (Xcelsius) en la reciente actualización SP02 de la versión 4.1, el motivo señalado es para uniformizar estos nombres con los utilizados en otras herramientas dela plataforma Business Intelligence y Analysis. 

Nuevos nombres para los tipos de gráficos en SAP Dashboards 4.1 SP02 Patch 01 (Xcelsius)

Los nombres modificados son los siguientes:

  • Combination Chart (Gráfico Combinado) por Column Line Chart (Gráfico de líneas y columnas)
  • Bubble Chart (Gráfico de burbujas) por Bubble Plot (Diagrama de burbujas)
  • XY Chart (Gráfico XY) por Scatter Plot (Diagrama de dispersión)

Preguntas claves para valorar la utilidad de una visualización


Las representaciones gráficas que en ocasiones utilizamos, tales como los gráficos de columnas o el de líneas, se remontan al siglo dieciocho y no es hasta mediados del siglo pasado que estos se perfeccionan a través de la formalización de técnicas que se aplican a las actuales herramientas informáticas que se utilizan para crearlos.

Playfair incluido este gráfico en su Anuncio y Atlas Político (1786) para argumentar en contra de la política de financiación de las guerras coloniales a través de la deuda nacional de Inglaterra

Es innegable la importancia de transformar los datos en representaciones gráficas o visualizaciones, la alternativa más inmediata y fácil para comunicar y comprender los grandes volúmenes de información que nos pueden llegar a rodear.  A partir de esta necesidad, han surgido una amplia gama de soluciones con posibilidades gráficas de dudosa utilidad para el análisis, pero de innegable impacto visual.

How is life - OECDURL

Una representación gráfica o visualización, que para comprenderla requiere una compleja explicación, va en contra los principios básicos de esta disciplina: claridad e inmediatez.  Para saber si un gráfico será útil, plantéese las siguientes cuestiones:

  • ¿Claramente indica la naturaleza de la relación de los valores representados?
  • ¿Representa las cantidades con exactitud?
  • ¿Facilita comparar las cantidades?
  • ¿Es más fácil ver el orden o clasificación de los valores?
  • ¿Resulta evidente cómo se debe utilizar la información?

Referencia: Interaction Design Foundation

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (y IV): Histogramas


Un histograma es una representación gráfica que secciona un grupo de datos en función de los valores de un indicador o variable numérica (por ejemplo, edad, ingresos o gastos) y muestra el número de elementos (frecuencia) o el porcentaje (frecuencia relativa) que representa cada grupo de elementos. Los casos más usuales son para analizar atributos o características de grupos de poblaciones.

Histograma utilizando el componente Gráfico de Columnas de SAP Dashboards (Xcelsius)

Al diseñar un histograma ten presente los siguientes aspectos

  • Comprobar si las unidades del eje vertical indican frecuencias o frecuencias relativas. Si se trata de frecuencia relativa, es necesario conocer el tamaño de la muestra para hacer una adecuada interpretación.
  • Comprobar la escala utilizada en el eje horizontal (para los grupos de valores del indicador o variable numérica):
    • Si los intervalos de valores son pequeños, posiblemente la altura de las columnas sea muy variable y se dificulte su interpretación.
    • Si los intervalos son grandes la representación gráfica se podría ver más uniforme de lo que realmente es.

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (II): Gráficos de barras


En esta categoría de gráficos incluimos tanto a los denominados gráficos de columnas (representaciones rectangulares verticales) como los gráficos de barras (representaciones rectangulares horizontales).  En ambos casos son similares al gráfico de sectores (ver entrada anterior), en cuanto a que los valores de los grupos de datos son representados en porciones proporcionales al número (frecuencia) o porcentaje (frecuencia relativa) del valor de cada grupo.

Detalle de la vista CataList de Roambi Analytics

Cuando diseñes o revises gráficos de barras, ten presente lo siguiente:

  • Se debe señalar las unidades representadas por el tamaño de las barras y qué significan los resultados.
  • Observar cual es el punto inicial del eje donde se encuentran las cantidades o porcentajes, lo usual y recomendable es que inicie en 0. Por ejemplo, si el punto inicial del eje es 30, todas las barras aparecerán cortadas por la parte inferior, por lo que las diferencias que hubiera entre 0 y 100, parecerán más importantes de lo que deberían
  • Prestar atención al tamaño entre cada punto, por ejemplo, si las alturas de las barras fluctúan entre 200 y 300 pero el eje comienza en 0, las diferencias parecerán poco relevantes.
  • Comprueba el rango de valores en el eje donde se señalan las cantidades o porcentajes:
    • Verifica si el gráfico tiene más espacio de lo que requieren los valores representados (demasiado espacio libre o en blanco), las diferencias entre las barras serían difíciles de apreciar.
    • Por el contrario, si hay apenas espacio en blanco, las barras aparecerán más estiradas de lo que deberían, las diferencias entre ellas se percibirán mayor de lo que realmente son.

CardexView de Roambi Analytics

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (I): Gráficos de sectores


Los gráficos son una potente herramienta de análisis de la información, pero en su diseño encontramos muchos vicios, en la mayoría de los casos de manera no intencionada, más por las prisas, falta de experiencia o desconocimiento.  En las siguientes entradas compartiremos algunos tips que podríamos tener presente en el diseño de visualizaciones.

PieView de Roambi Analytics, excelente herramienta para el diseño de visualizaciones en dispositivos móviles

Gráficos de Sectores

Nos referimos en especial a los gráficos circulares que representan los datos en forma de pastel o tarta, divididos en porciones (sectores) que corresponden al porcentaje (frecuencia relativa) de elementos pertenecientes a distintos grupos.  Los grupos de datos representan una variable categórica, como puede ser sexo, situación laboral o ubicación geográfica. Para este tipo de gráficos ten presente lo siguiente:

  • La suma de los porcentajes siempre debe ser 100% (Si fuera diferente, se podría aceptar si la diferencia es mínima y se debe a un error de redondeo).
  • Evita o no aceptes una porción con la denominación “Otros” (o cualquier denominación similar) cuyo tamaño sea mayor al de cualquier otro sector con una denominación concreta. Debería informarse su contenido o dividir este sector.
  • Un gráfico con demasiados sectores no aporta información valiosa que motiven conclusiones inmediatas. Desvirtúa el objetivo que debe brindar todo gráfico: lectura inmediata de la información relevante.
  • Los gráficos tridimensionales pueden distorsionar la información que representa cada porción, las porciones de primer plano pueden parecer más grandes de lo que realmente deberían ser.

Opciones de conectividad mobile de SAP Dashboards 4.1


La plataforma 4.1 de SAP BusinessObjects BI, la cual incluye Dashboards (Xcelsius), Crystal Reports y BusinessObjects Explorer  ya está disponible y vamos revisando las principales novedades. Sobre SAP Dashboards 4.1, entre sus principales novedades, tenemos las mejores posibilidades de conectividad mobile, la cual, hasta la versión previa conocida hasta hoy (4.0 SP7) sólo aceptaba las conexiones definidas a través del panel “Query Browser”.

Opciones de conectividad de SAP Dashboards 4.1 vía menú Data Manager

Opciones de conectividad de SAP Dashboards 4.0 SP7 vía menú Data Manager

La versión 4.1 de SAP Dashboards reconoce algunas conexiones adicionales en los dispositivos móviles que se definen vía el menú Data Manager (Administrador de Datos).  Estas conexiones se identifican con un asterisco (*) y son las siguientes:

  • Web service query (Consulta de servicio Web. Definidas vía Query as a Web Service – QaaWS – o BI Web Service).
  • Variables Flash.
  • External Interface Conecction (Conexión de Interfaz Externa.  Útil para conectar dos visualizaciones Xcelsius o una visualización Xcelsius y un portal).

Ventana Acerca de SAP Dashboards 4.1

SAP LAVA, nuevo estándar para el diseño de visualizaciones analíticas


A través de un blog de SAP SCN, SAP ha comunicado la existencia de LAVA (Lightweight Applied Visual Analytics) un estándar para el diseño de gráficos y visualizaciones para fines analíticos y de Business Intelligence.  Se trata de una colección de principios y buenas prácticas, no de un lenguaje de programación como algunos medios han señalado.  LAVA no es sino Best Practices para las visualizaciones que utilizará SAP y podrán emplear los usuarios de sus herramientas analíticas.

Principio básico de SAP LAVA; simplicidad para transmitir con claridad

En el enlace de referencia se señalan los pilares sobre lo que se estructura LAVA:

  1. Apariencia esbelta. Visualizaciones sin decoraciones irrelevantes como graduaciones, sombras o superficies reflectantes
  2. Points. Inclusión de representaciones gráficas pequeñas para transmitir con simpleza y claridad (“chart tweets”).
  3. Canales.  Contenedores para navegar entre “Points”, gráficos y “Boards”, facilitando la interacción en pantallas táctiles.
  4. Boards. Similar a un clásico dashboard, ejerce el papel de contenedor de gráficos.
  5. Lattice. O rejas, nuevo componente de visualización perteneciente a la categoría de los metagráficos, o metacharts, más grandes y más sofisticado que un gráfico típico, pero más pequeño y menos específico que una aplicación analítica.

SAP LAVA facilita la interacción del usuario con visión en dispositivos móviles

Referencia: SAP SCN