Indicadores y tableros de control
Tener muchos datos no significa tener información.
En muchas empresas los datos están distribuidos entre el ERP, hojas de Excel, sistemas de ventas, inventarios, logística y otras aplicaciones. El problema aparece cuando conocer qué está pasando requiere reunir información manualmente, comparar reportes o esperar al cierre del mes.
En CORE integramos estas fuentes y construimos indicadores y tableros de control que permiten identificar desviaciones, analizar sus causas y dar seguimiento al desempeño de la operación.
El problema es tomar decisiones informadas.
Tener datos es fácil.
Los datos los podemos tener en Excel, en sistemas, en hojas de papel y estar dispersos en la organización. Organizarlos, procesarlos, obtener KPI’s consistentes es un problema. Y generalmente cuando queremos tomar una decisión urgente la información que necesitamos llega tarde. Lo que generalmente ocurre es que tomamos decisiones con información incompleta y con base a la experiencia.
Los silos de información no solo son un problema desde el punto de vista de los datos. Pueden representar cotos de poder que dificultan los cambios.
El dar el paso a eliminar estos silos nos permite tener organizaciones más planas.

Qué es un tablero de control
Un tablero de control concentra los indicadores necesarios para supervisar un proceso, área o empresa. Su objetivo no es mostrar todas las cifras disponibles, sino destacar aquellas que permiten conocer el desempeño, detectar desviaciones y decidir dónde actuar. Más información
KPI ≠ gráfica

Diagrama del proceso para convertir datos empresariales en acciones: los datos se transforman en indicadores, se comparan contra metas para identificar desviaciones, se analizan sus causas y finalmente se definen acciones para mejorar el desempeño.
Indicadores significativos: Qué debemos medir.
Los indicadores que debemos implementar primero son aquellos relacionados a la cadena de valor que es el proceso principal del negocio y después en los procesos de apoyo. Los indicadores para que sean significativos deben poder medir varios aspectos del proceso.

No todos los indicadores son útiles para todas las organizaciones
Un indicador genérico puede ser una referencia, pero los indicadores realmente útiles deben partir de los objetivos y procesos de cada empresa, es decir, los indicadores deben permitir ver que tan bien estamos en relación a las metas que queremos lograr y dado que la meta es una consecuencia de las acciones tendríamos que construir indicadores para cada parte del proceso. Por ejemplo, si queremos una meta de ventas tendríamos que medir cada parte del proceso de ventas y del inventario con el objeto de poder saber rápidamente que es lo que causa una desviación en el alcance de la meta y es por esta razón qué la venta podría decirse que es un indicador genérico, no lo son los indicadores del proceso de ventas ya que cada empresa tiene procesos diferentes. Para ver mas sobre lo que son KPI’s y OKR) ve nuestro artículo:
Del dato al tablero de control

La complejidad tecnológica depende de cada proyecto. Algunas empresas pueden construir sus indicadores directamente sobre el ERP; otras requieren integrar varias fuentes o construir un repositorio de información.
El indicador debe permitir pasar del síntoma a la causa

Existen diversas operaciones que nos permiten pasar del indicador a los datos:
Drill-down: ¿Dónde está el problema? por ejemplo: Ventas ↓ → Región → Ruta → Vendedor → Cliente.
Drill-through: ¿Qué transacciones lo están provocando? Cliente → Pedidos → Productos → Entregas → Facturas.
Slice & Dice: ¿Bajo qué condiciones ocurre? Región + periodo + producto + canal + vendedor.
Y finalmente:
Comparación: ¿Contra qué determinamos que existe una desviación?
Ejemplo de tablero de control

Los indicadores dependen de información confiable
Un tablero o la IA no corrigen información incorrecta. Si los inventarios no son confiables, las ventas están incompletas o diferentes áreas utilizan criterios distintos, el dashboard simplemente hará más visible el problema. Asi que para construir indicadores requerimos: calidad del dato y después un proceso de integración Una vez que se tiene los indicadores podemos pensar en hacer análisis y ayudarnos de la IA para tomar decisones.
Inteligencia artificial y analítica avanzada
La analítica de datos evoluciona desde conocer qué está pasando hasta anticipar escenarios y actuar sobre ellos. Un dashboard permite monitorear los indicadores clave; el análisis ayuda a explorar la información e identificar las causas de una desviación; los modelos de predicción permiten estimar qué podría ocurrir; y la inteligencia artificial puede encontrar patrones adicionales, generar recomendaciones y automatizar determinadas acciones.
El objetivo no es solamente visualizar datos, sino convertirlos progresivamente en información, conocimiento y acciones que apoyen la toma de decisiones.

Cómo construimos los tableros de control

La construcción de un tablero de control comienza por definir qué decisiones se quieren apoyar y qué indicadores deben medirse. Después se identifican, integran y validan las fuentes de datos; se construye el modelo de análisis con sus métricas, dimensiones y jerarquías; y se diseñan las visualizaciones que permitirán explorar la información. Finalmente, el tablero se valida con los usuarios, se publica y se mantiene mediante actualizaciones, seguimiento y mejora continua.
Convierte tus datos en información para tomar decisiones
Si preparar un reporte requiere varias hojas de Excel, si diferentes áreas presentan números distintos o si conoces los problemas cuando ya ocurrieron, podemos ayudarte a identificar qué información necesitas y cómo convertirla en indicadores útiles para tu operación.
Beneficios del análisis de datos, los indicadores y tableros

Eficiencia operacional
El análisis de datos desempeña un papel crucial a la hora de optimizar las operaciones, reducir los costos y mejorar la prestación de servicios. Al observar los datos comerciales y analíticos, las empresas pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora.


Optimizar las utilidades.
La analítica empresarial puede ayudar a las empresas a desarrollar estrategias que contribuyan directamente a la rentabilidad. Al analizar estrategias de precios, reducir costos y optimizar procesos comerciales.

Decisiones informadas
Brinda a los líderes conocimientos basados en datos, lo que les permite tomar mejores decisiones estratégicas. Al aprovechar el análisis integral de datos, los ejecutivos pueden comprender las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y el desempeño operativo.


Descubre oportunidades
La analítica puede descubrir nuevas oportunidades de mercado y sugerir áreas de expansión. Al analizar las tendencias del mercado y los datos de los clientes, las empresas pueden identificar segmentos sin explotar, mercados emergentes y áreas potenciales de crecimiento.

Identifica tendencias
El análisis de datos ayuda a detectar patrones y tendencias, lo que permite a las organizaciones anticipar los cambios del mercado y adaptarse rápidamente. Al comprender los análisis de la empresa, las empresas pueden realizar ajustes proactivos en sus estrategias.

Oportunidades de crecimiento
El análisis de datos impulsa el crecimiento empresarial al identificar tendencias y pronosticar áreas de crecimiento futuro. Con predicciones e señales precisos, las empresas pueden desarrollar estrategias para escalar de manera efectiva.

Evaluar y medir el desempeño.
Las herramientas de análisis son esenciales para medir el desempeño de diversas iniciativas y operaciones comerciales. Al monitorear continuamente los indicadores clave de desempeño (KPI).

Manejo del riesgo
El análisis de datos también es crucial para mejorar la gestión de riesgos. Al analizar datos históricos e identificar patrones, las empresas pueden predecir riesgos potenciales y desarrollar estrategias para mitigarlos.

Mejorar el Marketing
El análisis de las ventas pueden permitir mejorar las estrategias de marketing, la participación del mercado y adaptar productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de los clientes.
