Data Visualization, es la práctica orientada a la representación visual de la información, de manera tal de lograr una comunicación clara, efectiva y sencilla. Según la necesidad, podemos clasificarla en tres grandes grupos: operativos, analíticos y tableros.

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En resumen, los principales desafíos a los que se enfrenta la integración de datos:

  • Islas de información: datos dispersos en diferentes áreas, sistemas, arquitecturas. Imposibilidad de cruzar datos de diferentes sistemas. Visión incompleta.
  • Pareto invertido: los analistas pasan mucho tiempo recolectando y procesando información, en lugar de analizarla. Variedad y diversidad: aumentan las fuentes de información constantemente, no sólo bases de datos y hojas de cálculo. Se sumaron redes sociales, sistemas en la nube, información de terceros, etc.
  • Big Data: la información se está duplicando cada 2 años, y el 80% son datos no estructurados. Pobre calidad de datos: en general los datos de los sistemas transaccionales presentan vicios e inconsistencias, producto de errores de carga, malfuncionamiento, etc.
  • Falta de una única versión de la verdad: multiplicidad de criterios y terminología. Por ejemplo: dos áreas distintas informan diferentes valores para un mismo KPI
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Mover y transformar datos entre las aplicaciones y procesos de negocios de manera eficiente es clave para maximizar el uso de los datos para tomar decisiones. Resolver los desafíos mencionados implica transformarlos en una oportunidad de mejora concreta de la organización.

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