Un modelo de datos proporciona la base sobre la que se crea un tablero de control o un informe. Si no creas un modelo de datos eficiente, no podrás crear tableros de control de gestión efectivos.
Concepto de Modelo de datos
Crear un modelo de datos eficaz no es tan complicado como puedes pensar. El problema es que la mayoría de la gente pasa poco tiempo pensando en el modelo de datos que respalda una presentación final. Si se piensa, es lógico y coherente que se comience imaginando un borrador del tablero terminado y se trabaje hacia atrás desde allí.
Así que intenta pensar un poco sobre el proceso de extremo a extremo:
- ¿Dónde reside la fuente de tus datos?
- ¿Cómo deberían organizarse esos datos?
- ¿Qué cálculos necesitas realizar?
- ¿Cómo se alimentarán esos resultados en el tablero de control?
- ¿Cómo se actualizará el tablero de control?
Obviamente, las respuestas a estas preguntas son específicas para cada situación. Pero así es una buena forma de comenzar. Uno de los conceptos clave de un modelo de datos es la organización de datos en tres capas: datos, análisis y presentación. La idea básica es que no deseas que tus datos estén demasiado atados a una forma particular de presentar esos datos.
Por ejemplo, piensa en una factura comercial. Los datos financieros que están en esa factura no son la verdadera fuente de esos datos. Son simplemente una presentación de los datos reales que se almacenan en alguna base de datos. Luego, los datos se pueden organizar y presentar de muchas maneras: en gráficos, en tablas, en tableros o incluso en sitios web. Esto suena obvio, pero los usuarios de Excel a menudo fusionamos los datos, el análisis y las capas de presentación en un solo proyecto final.
El mejor enfoque es crear tres capas en tu modelo de datos. Puedes pensar en estas capas como tres hojas de trabajo diferentes en un libro de Excel. A veces, esta también es una buena forma de organizar tu modelo de datos. Una hoja contiene los datos brutos que alimenta tu informe, una hoja sirve como un área de ensayo donde se realizan los cálculos, y una sirve como la presentación final. La imagen que estás viendo ilustra las tres capas de un modelo de datos efectivo.
No necesariamente se tienen que colocar los datos, análisis y capas de presentación en diferentes hojas de trabajo. En modelos de datos pequeños, es posible que resulte más fácil colocar los datos en un área de una hoja de trabajo mientras se crean las tablas de etapas en otra área de la misma hoja de trabajo.
Tomar la ruta fácil y evitar el trabajo adicional de separar los datos, el análisis y las capas de presentación puede llevar a más problemas más adelante. Toma un momento para definir cada capa y la función que desempeña en la construcción de tu modelo de tablero de control.
La capa de datos
Como pudiste ver en el modelo de tres capas, la capa de datos consiste en los datos brutos que alimentan tu tablero de control. Los datos en la capa de datos generalmente se usan «tal cual vienen» de cualquier fuente de la que los hayas obtenido. Es decir, no realizas ningún análisis en la capa de datos.
Sin embargo, descubrirás que no todos los datos constituyen un modelo de datos efectivo. Por ejemplo, los datos que se muestran en la imagen inferior izquierda no permitirían aplicar ningún análisis fuera de lo que ya existe. Por ejemplo, ¿cómo calcularías y presentarías el promedio de todas las manzanas ¿Cómo calcularías la Zona con mejor rendimiento? Es mejor no realizar análisis dentro de la capa de datos.
Sin embargo, descubrirás que no todos los datos constituyen un modelo de datos efectivo. Por ejemplo, los datos que se muestran en la imagen inferior de la izquierda no permitirían aplicar ningún análisis fuera de lo que ya existe. Por ejemplo, ¿cómo calcularías y presentarías el promedio de todas las manzanas ¿Cómo calcularías la Zona con mejor rendimiento? Es mejor no realizar análisis dentro de la capa de datos.
Con esta configuración, te ves obligado a realizar demasiados procesos manuales que son difíciles de mantener mes tras mes. Cualquier análisis fuera de los datos que ya figuran en el informe es «básico» en el mejor de los casos, incluso con fórmulas sofisticadas. Además, ¿qué sucede cuando se requiere mostrar las ventas de frutas por mes? Cuando tu modelo de datos requiere análisis con datos que no están en el informe de la hoja de trabajo, te ves obligado a buscar otros datos.
Idealmente, querrás que tus datos vengan de una de dos formas:
- Archivos de datos sin formato
- Tablas de datos tabulares
La diferencia principal entre un conjunto de datos tabulares, y un archivo de datos sin formato es que en las tablas las etiquetas de las columnas no se duplican.
La capa de análisis
La capa de análisis consiste principalmente en fórmulas que analizan y extraen datos de la capa de datos en tablas formateadas (comúnmente denominadas tablas intermedias). Estas tablas de etapas finalmente alimentan los componentes de informes en tu capa de presentación. En resumen, la hoja que contiene la capa de análisis se convierte en el área de ensayo donde los datos se resumen y se configuran para alimentar los componentes de informes. Hay un par de beneficios para este tipo de configuración:
- Puedes actualizar fácilmente todo el modelo de datos simplemente reemplazando los datos brutos con datos actualizados Las fórmulas en la pestaña de análisis continúan trabajando con los datos más recientes.
- Puedes crear cualquier análisis agregado fácilmente mediante el uso de diferentes combinaciones de fórmulas en la pestaña de análisis. Si necesitas datos que no existan en la capa de datos, puede agregar una columna al final de los datos brutos sin alterar el análisis o las capas de presentación.
La capa de presentación
La capa de presentación es «la vidriera de tu negocio». Contiene todos los gráficos, visualizaciones y componentes del tablero que deseas que tu audiencia vea. La capa de presentación es la más flexible, ya que puedes elegir una gran cantidad de herramientas, tablas y gráficos para crear el tema y el estilo de tu tablero de controls. Y debido a que la capa de presentación se alimenta desde la capa de análisis, los datos necesarios para cada componente siempre son consistentes en contenido y formato.
Fin.
