Una de las mejores formas de conocer las posibilidades y beneficios de una herramienta es analizando lo que ya han hecho otras empresas con ella.
Los indicadores y dashboards, son elementos fundamentales para las personas que tienen la responsabilidad de conducir y verificar el buen rumbo de nuestra compañía.
La cada vez más acusada generación de datos, obliga a las compañías a ordenarlos y procesarlos. Como hemos comentado en posts anteriores de diseño y desarrollo de cuadros de mando con Power BI, esta herramienta puede ayudar a dar un importante salto de calidad, mejorando la experiencia de acceso a la información y reduciendo el tiempo dedicado a su recopilación, análisis y actualización.
Todo ello con una excelente relación calidad/precio y, cumpliendo además, con la mayoría de las necesidades de inteligencia de negocio que una compañía convencional pueda tener.
La arquitectura de Power BI
Power BI se vertebra en partes diferenciadas.
La primera de ellas es la aplicación de escritorio, desde la que haremos el 80% del trabajo. Power BI Desktop se instala de forma gratuita en el equipo local y cuyo objetivo es la creación de informes y el análisis de datos. Uno de sus componentes, Power Query, permitirá conectarse a múltiples orígenes de datos, realizar infinidad de transformaciones en ellos y combinarlos en un modelo de datos. A partir de ese modelo se diseñan los informes, se crean las medidas y columnas calculadas, etc.
Dichos informes son enviados al Power Cloud BI Service para publicarlos, distribuirlos y colaborar con otros usuarios. Este servicio cuenta con ciertas características propias que no están disponibles en Power BI Desktop, pero su capacidad de modelado es escasa.
Por último encontramos el software con el que los usuarios acceden a los informes, para verlos e interaccionar con ellos. Representa el componente más limitado, pues tan sólo sirve para este fin, si bien cuenta con versiones para diversos dispositivos, tanto móviles como de escritorio, así como compatibilidad web para su consumo en navegadores.
Características de Power BI
Como principales características de esta solución, he querido destacar cinco puntos comunes a todo proyecto de Power BI.
1. Configuración de orígenes de datos
Una de las ventajas de Power BI es que permite conectar múltiples orígenes de datos. Por defecto dispone de más de 70 conectores para vincular datos procedentes de ficheros, bases de datos de toda tipología, aplicaciones y soluciones empresariales integrales.
Los desarrolladores también pueden habilitar nuevos orígenes de datos, a través de conectores personalizados.
2. Modelado y transformación de los datos
Power BI Desktop incorpora de forma nativa dos herramientas ya incorporadas a Excel para este fin, Power Query y Power Pivot.
Power Query sirve para detectar, conectar, combinar y refinar nuestros datos de manera sencilla (limpiar columnas, dar formato, concatenar, etc., como si de un Excel se tratara).
Power Pivot por su parte, gracias a DAX permite aplicar formulas más avanzadas, crear KPI, columnas calculadas o establecer relaciones dinámicas en el modelo de datos.
Preparación y Modelado de Datos (Fuente: Microsoft)
3. Configuración de objetos visuales
Power BI incluye, de serie, más de treinta tipos de elementos gráficos y tablas para representar nuestros datos, totalmente personalizables. Además cuenta con la posibilidad de importar elementos gráficos propios y de descargar más objetos visuales a través de Microsoft AppSource, donde existen todo tipo de graficas, indicadores, KPI, mapas, etc.
Existe la posibilidad además de desarrollar nuestros propios elementos gráficos, con un kit de desarrollo (SDK) que incorpora.
4. Visualizaciones
Una vez que tenemos los datos transformados, disponemos de nuestros KPI y hemos seleccionado los diferentes elementos visuales para representarlos, podemos combinar todas estas piezas en una vista de varias perspectivas, con las que representar diferentes hallazgos y conclusiones. Esta vista se conoce como informe.
Los objetos visuales de los informes no son estáticos. Se actualizan cuando cambian los datos subyacentes. Además es posible interactuar con los objetos visuales y los filtros a medida que se profundiza en los datos para descubrir conclusiones y buscar respuestas.
Otra forma de visualización son los paneles, unos elementos que permiten disponer de un tener un acceso rápido a los datos empresariales más importantes de uno o varios informes. La diferencia principal frente a los informes es que los paneles muestran la información más importante de estos, siendo estos mucho más específicos.
Por el contrario, no es posible filtrarlos o interactuar con ellos. Están pensados para ser consumidos de una manera ágil, por ejemplo, desde un dispositivo móvil. A diferencia de los informes, permiten la creación de alertas, para enviarlas por correo cuando se cumplan determinadas condiciones.
Cuadro de Mandos de Power BI (Fuente: Microsoft)
5. Publicar y compartir
El último paso en la ejecución de un proyecto de Power BI, se corresponde con la publicación.
Hasta ahora, todo el trabajo lo hemos realizado dentro de la aplicación Power BI Desktop. De momento el informe está almacenado en nuestro ordenador y sólo es consumible por nosotros.
No obstante, a través de una acción muy sencilla es posible publicarlo en línea dentro de un área de trabajo colaborativo como Microsoft Teams, Sharepoint o cualquier plataforma que permita iFrames, y así poder ser consultado desde cualquier dispositivo. Aunque si no se tiene acceso a ninguna de estas plataformas, también existe la posibilidad de imprimirlos o de incluirlos en un fichero PDF, perdiendo como es obvio, toda posibilidad de interactuar con ellos.
Casos prácticos de clientes
Una vez que hemos comprendido el funcionamiento de la arquitectura de Power BI, así como las diferentes fases por las que debe pasar cada proyecto, llega el momento de ver cómo todo esto se aplica en implementaciones reales. Para ello he seleccionado tres casos prácticos, que os presento a continuación.
Sector Público
Este cliente ya elaboraba sus propios cuadros de mando, con la intención de medir la calidad del servicio prestado a la ciudadanía. Dichos dashboards eran desarrollados en Excel, lo que suponía una gran cantidad de trabajo no exento de errores.
Este organismo dispone de una herramienta de helpdesk, a través de la cual se gestionan las peticiones de los ciudadanos, midiendo el canal de entrada, el tipo de servicio, el tiempo de resolución dependiendo de la tipología de cada petición. Por otro lado, también dispone de un servicio para la imputación de horas, de una hoja de cálculo con calendarios laborales y festividades locales, etc.
Dentro de la Administración había dos personas dedicadas a tiempo completo, que se encargaban de extraer la información de estos sistemas, a mano en algunos casos y, en otros, a través de exportaciones limitadas. Seguidamente, la juntaban en unos Excel intermedios, generaban históricos, formateaban y uniformizaban el dato, aplicaban una serie de fórmulas definidas, para finalmente tener unas gráficas que exponían semanalmente.
Como vemos, una situación de partida muy dispersa, que exigía un esfuerzo mayor del deseado para sacar adelante esta labor.
La llegada de Power BI supuso una gran agilización del trabajo.
Como vimos en el apartado de las fases de un proyecto, en primer lugar procedimos a conectar la herramienta de business intelligence con las diferentes fuentes de datos, en este caso base de datos MySQL y documentos en Excel. A través de Power Query y Power Pivot, el dato se relaciona y se formatea para que tenga uniformidad, se aplican todas las lógicas para el cálculo de los KPI y se generan los informes.
La ventaja que ofrece Power BI es que, una vez definido el proceso, a partir de ese momento todo se realiza de manera automática y sin intervención humana, hasta ocho veces al día (siempre que la licencia contratada lo permita). Comparado con la semana de trabajo consumida antes para una única actualización, se aprecia una notable mejora.
Esta liberación de recursos, facilita que ahora se disponga de tiempo para generar nuevos indicadores, informes y filtros específicos, lo que a su vez redunda en un mejor servicio para el ciudadano.
Sector Energético
En esta ocasión, el cliente requería de un cuadro de mandos que permitiera controlar la producción de las diferentes plantas, a fin de saber si cumplían con los objetivos especificados o si se adaptan a las variaciones del mercado de la energía en todo momento. Todos estos procesos llevan asociados sustanciales rendimientos económicos, por lo que un desajuste en este control podría provocar importantes pérdidas monetarias.
Este proyecto partía de una situación inicial en la que el cliente no tenía centralizada la información y ésta se albergaba en varios sistemas y aplicaciones. Si bien contaba ya con una implantación de Power BI, le faltaba mucha información debido a que era de difícil de extraer.
La preparación de los datos era completamente manual y, el conocimiento sobre cómo hacerlo recaía sobre varios departamentos y personas, que consumían al menos dos jornadas semanales en desarrollar esta labor.
Con la optimización del funcionamiento de Power BI la información se centraliza. Ahora, los Informes se conectan con los diferentes orígenes de datos (bases de datos SQL Server y aplicaciones vía API) y, gracias a Power Query y Power Pivot, se facilita la transformación de los datos y se automatiza el cálculo de los KPI definidos para la toma de decisiones. Todo ello sin necesidad de intervención humana y con una amplia variedad de filtros.
Al igual que en el caso anterior, la licencia contratada garantiza ocho actualizaciones diarias de los informes de manera automática, que pueden ser consumidos desde cualquier dispositivo compatible.
Sector Automoción
Para finalizar, os hablaré un cliente que engloba dos proyectos en uno. Por un lado, tenía como objetivo la medición del progreso de los objetivos de venta para así poder comparar con los resultados de los años anteriores y, por otro, el control del stock.
Como ocurría en los casos anteriores y en la mayoría de los clientes que contratan nuestros servicios, la información se albergaba de forma descentralizada en varios sistemas. Disponían de Navision para las ventas, pero también ficheros Excel maestros para con datos de cada tienda de España, archivos TXT con características de los productos comercializados, bases de datos Access, etc.
También, como ocurría en los ejemplos anteriores, las exportaciones eran limitadas, la preparación de los datos era igualmente manual y exigía la dedicación de dos personas a jornada completa y la implicación de diferentes áreas de negocio. Con todo, muchos de los KPI no podían implementarse por falta de tiempo y recursos.
Existía pues una necesidad bastante importante de agilizar el proceso, de unificar la información -ya que ésta estaba bastante dispersa-, así como de definir los indicadores necesarios que permitieran tener una visión clara de los objetivos de negocio.
Para este cliente, el procedimiento aplicado es similar al de los anteriores. Se conectan los informas a las diferentes fuentes de datos, se transforma toda la información, se configura el cálculo de los indicadores sin intervención humana y se garantizan ocho actualizaciones diarias de manera automática.
Como elemento diferenciador, esta implantación cuenta con diferentes informes personalizados por perfiles. La Dirección cuenta con los más ricos en detalles, los mandos intermedios disponen de otro más adecuado a su labor y, en el caso de las tiendas, reciben otro que si bien es más ligero que el resto, se especializa mucho para su entorno de trabajo.
Obviamente, el acceso a los mismos también es puede hacerse desde cualquier dispositivo o plataforma compatible.
Resumiendo
Ya por finalizar, recordaros que todos los proyectos de Power BI tienen las cinco etapas que mencionamos en su momento. Configuración de orígenes de datos, Modelado y transformación de los datos, Configuración de objetos visuales, Visualizaciones y Publicar y compartir.
Habitualmente, la que más esfuerzo y tiempo requiere es la segunda, la de la de elaboración del modelo analítico, pues es la que garantiza que el modelo tenga consistencia y se aplique las fórmulas adecuadas de manera unificada, para que luego puedan ser fácilmente rastreables.
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