• David Santos Hernández

Smart Finance Functions - Data Discovery



¿Qué es el Data Discovery?


Se ha denominado así al proceso de análisis de datos a través de herramientas ágiles de reporting visual que permiten un alto nivel de interacción a la hora de buscar patrones, relaciones, agrupaciones o tendencias a través del estudio de uno o múltiples sets de datos interconectados.





¿Por qué este tipo de herramientas está desplazando al BI tradicional?


El diseño sobre el que están basadas las herramientas de Data Discovery se fundamenta en cómo el ser humano procesa la información visual a través de señales electro-químicas que viajan por nuestro nervio óptico hasta el córtex cerebral donde se procesa la información.


Teniendo en cuenta los principios de la percepción visual, el ojo humano no es capaz de procesar o identificar tendencias, patrones o excepciones en grandes volúmenes de información representados en tablas. Es ahí donde las representaciones gráficas entran en juego hasta el punto de poder ser procesadas en nuestro córtex más rápidamente incluso que el lenguaje verbal, según comenta Stephen Few en un artículo publicado en “The Encyclopedia of Human-Computer Interaction” sobre la percepción en la visualización de datos.


Este principio hizo florecer el uso de los BI tradicionales, pero a la hora de analizar sets de datos, aspectos como la agilidad, flexibilidad y riqueza de recursos visuales que aportan los proveedores más importantes de herramientas de Data Discovery (Qlik Sense, Power BI o Tableau), son los que están haciendo replantearse a las compañías cuál debería ser la plataforma principal de reporting para el análisis de información de cara a la toma de decisiones.



¿Cómo las plataformas de Data Discovery pueden ayudar a las funciones financieras?


Prácticamente todas las áreas financieras pueden beneficiarse de la implantación de un proceso ágil de análisis de datos a través de herramientas de Data Discovery como Qlik Sense, Tableau o Power BI.


Dependiendo del alcance e importancia que se quiera otorgar a estas plataformas se pueden plantear escenarios desde la adopción a nivel individual de personas o equipos completos, hasta el despliegue gobernado por un Centro de Excelencia que articule de forma ordenada la adopción de estas capacidades de analítica de datos en las organizaciones.


Entre las posibles aplicaciones están la creación de Dashboards para el análisis de los principales KPIs financieros de las organizaciones, el control de actividades dentro de los equipos, seguimiento de tareas relacionadas con proyectos de transformación digital o como herramienta de trazabilidad para auditorías para la revisión de modificaciones en los ajustes contables o registros de información.





¿Cómo en The Future of Finance Function podemos ayudarte en la valoración y despliegue de modelos de Data Discovery?


Los mayores beneficios que las herramientas de Data Discovery pueden otorgar a las compañías van ligadas a la implementación de la cultura de transparencia organizacional. El principio básico de que toda la información interna de la compañía esté accesible para todas sus áreas puede ser de gran ayuda a la hora de tomar decisiones estratégicas y operacionales.


Otras grandes ventajas de estas plataformas son el Time to Market a la hora de implantar nuevos modelos analíticos frente a los BI tradicionales, la flexibilidad y las capacidades de IA que ofrecen para acelerar el diseño y despliegue de dashboards en función de los datos utilizados.


Nuestra metodología para la implantación de modelos de Data Discovery se basa en la premisa “Start small, then escalate”. Esto permite ir introduciendo progresivamente su uso e ir incluso diseñando gradualmente una estrategia de adopción en función a los resultados obtenidos. Su introducción por fases permitirá a las áreas de negocio más ágiles ejercer como early adopters para favorecer el inicio de un despliegue masivo a nivel organizacional.

Solicita aquí una demo o valoración inicial sobre el despliegue de Data Discovery en su organización.

51 vistas0 comentarios

Entradas Recientes

Ver todo