![\"\"](\"https:\/\/entelgy.com\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/7f0919028295010d4537155679080ded.jpg\" "\\"BI:")
\nBI & Analytics <\/strong>facilita a la Direcci\u00f3n y a las \u00e1reas de negocio de las organizaciones la capacidad de explorar, de forma inmediata, enormes vol\u00famenes de informaci\u00f3n <\/strong>de car\u00e1cter estructurado<\/strong> y no estructurado<\/strong>.<\/h1>\nEntelgy<\/strong><\/span> utiliza analog\u00edas de diferentes sectores y clientes para aprovechar casos de \u00e9xito contrastados, lo que nos permite aportar un profundo conocimiento<\/strong>.<\/p>\n![\"BI_herramientas](\"https:\/\/entelgy.com\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/BI_herramientas-de-inteligencia-de-negocio-Agiles-e1455556315587.jpg\" "\\"\u00c1rea")
<\/a>Fruto de esta experiencia, en nuestro \u00e1rea de especializaci\u00f3n de BI<\/a><\/strong><\/span> venimos\u00a0 identificando que el m\u00e9todo de consumo de informaci\u00f3n por parte de los usuarios de negocio ha cambiado sustancialmente en los \u00faltimos a\u00f1os. Las herramientas de inteligencia de negocio (BI) tradicional han sido sustituidas, o m\u00e1s bien complementadas, por las herramientas de an\u00e1lisis de datos (Data Discovery)<\/strong>. Y es que una de las caracter\u00edsticas de las herramientas tradicionales, aparte del alto porcentaje de proyectos fallidos, es su largo tiempo de implementaci\u00f3n.<\/p>\nLas herramientas de an\u00e1lisis de datos (o visualizaci\u00f3n de datos) gozan de un tiempo de desarrollo mucho menor. Se consideran herramientas de BI \u00e1giles<\/em><\/strong>. En apenas unas semanas se puede tener implementada una aplicaci\u00f3n de visualizaci\u00f3n de datos desde cero, aunque este tiempo puede llegar a incrementarse a meses, dependiendo de la envergadura del proyecto. Este corto tiempo de implementaci\u00f3n y el gran porcentaje de \u00e9xito de los proyectos hacen que estas herramientas obtengan una alta satisfacci\u00f3n de los usuarios.<\/p>\nQlik<\/a><\/strong>, uno de los fabricantes de herramientas de BI de descubrimiento de datos obtiene el primer puesto<\/a> en una encuesta internacional realizada a usuarios de herramientas de BI, como la herramienta mejor valorada respecto al rendimiento y satisfacci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\nSin embargo, las empresas que desarrollen sobre Qlik<\/strong>, han de considerar todas las variables, ya que unos desarrollos \u201cdemasiado\u201d<\/em> cortos pueden implicar una p\u00e9rdida de calidad en el proyecto que se traduzca en una p\u00e9rdida de rendimiento, entre otros aspectos. Es fundamental, por tanto, adelantarse e identificar estos posibles errores en el desarrollo<\/strong>, que pueden provocar que el tiempo de respuesta se multiplique en un cuadro de mando:<\/p>\n\n- Abuso de Set Analysis<\/em><\/strong>. Por potente que esta funcionalidad sea a la hora de construir c\u00e1lculos (expresiones), los expertos estiman que utilizarla en m\u00e1s de un 30% del total de las expresiones indica un modelo de datos deficiente.<\/li>\n
- Uso de funciones que conllevan c\u00e1lculos costosos para la m\u00e1quina<\/strong>. Aqu\u00ed se incluyen aquellas funciones que crean una estructura de datos intermedia, para despu\u00e9s hacer c\u00e1lculos sobre ella.<\/li>\n
- Modelo de datos en \u201ccopo de nieve<\/em>\u201d<\/strong>. Por tentados que los desarrolladores est\u00e9n a construir un modelo de datos en \u201ccopo de nieve<\/em>\u201d, no debe olvidarse que se trata de un modelo asociativo, no relacional, en el que los saltos de una tabla a otra provoca una p\u00e9rdida de rendimiento. Cuanta m\u00e1s distancia entre dos tablas, m\u00e1s repercusi\u00f3n en el rendimiento.<\/li>\n<\/ul>\n
Por supuesto, en aplicaciones donde se trate con decenas o cientos de millones de registros es normal que el tiempo de respuesta no sea inmediato. Y es en estas aplicaciones donde m\u00e1s \u00e9nfasis debe ponerse en la calidad del an\u00e1lisis de los datos y en un desarrollo orientado al rendimiento<\/strong>.<\/p>\nOtras noticias relacionadas:<\/strong><\/p>\n\n- Entelgy, mejor partner debutante de QlikTech<\/a><\/li>\n
- Alianza con QlikView<\/a><\/li>\n
- \u201cIndustria 4.0 hacia el mantenimiento predictivo\u201d, en el desayuno de Innovaci\u00f3n sobre Analytics.<\/a><\/li>\n
- Innovaci\u00f3n, Big Data, Internet de las Cosas y las tecnolog\u00edas disruptivas<\/a><\/li>\n
- \u00c9xito rotundo de los postgrados de Big Data y BI donde Entelgy colabora activamente<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n
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\nBI & Analytics <\/strong>facilita a la Direcci\u00f3n y a las \u00e1reas de negocio de las organizaciones la capacidad de explorar, de forma inmediata, enormes vol\u00famenes de informaci\u00f3n <\/strong>de car\u00e1cter estructurado<\/strong> y no estructurado<\/strong>.<\/h1>\nEntelgy<\/strong><\/span> utiliza analog\u00edas de diferentes sectores y clientes para aprovechar casos de \u00e9xito contrastados, lo que nos permite aportar un profundo conocimiento<\/strong>.<\/p>\n<\/a>Fruto de esta experiencia, en nuestro \u00e1rea de especializaci\u00f3n de BI<\/a><\/strong><\/span> venimos\u00a0 identificando que el m\u00e9todo de consumo de informaci\u00f3n por parte de los usuarios de negocio ha cambiado sustancialmente en los \u00faltimos a\u00f1os. Las herramientas de inteligencia de negocio (BI) tradicional han sido sustituidas, o m\u00e1s bien complementadas, por las herramientas de an\u00e1lisis de datos (Data Discovery)<\/strong>. Y es que una de las caracter\u00edsticas de las herramientas tradicionales, aparte del alto porcentaje de proyectos fallidos, es su largo tiempo de implementaci\u00f3n.<\/p>\nLas herramientas de an\u00e1lisis de datos (o visualizaci\u00f3n de datos) gozan de un tiempo de desarrollo mucho menor. Se consideran herramientas de BI \u00e1giles<\/em><\/strong>. En apenas unas semanas se puede tener implementada una aplicaci\u00f3n de visualizaci\u00f3n de datos desde cero, aunque este tiempo puede llegar a incrementarse a meses, dependiendo de la envergadura del proyecto. Este corto tiempo de implementaci\u00f3n y el gran porcentaje de \u00e9xito de los proyectos hacen que estas herramientas obtengan una alta satisfacci\u00f3n de los usuarios.<\/p>\nQlik<\/a><\/strong>, uno de los fabricantes de herramientas de BI de descubrimiento de datos obtiene el primer puesto<\/a> en una encuesta internacional realizada a usuarios de herramientas de BI, como la herramienta mejor valorada respecto al rendimiento y satisfacci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\nSin embargo, las empresas que desarrollen sobre Qlik<\/strong>, han de considerar todas las variables, ya que unos desarrollos \u201cdemasiado\u201d<\/em> cortos pueden implicar una p\u00e9rdida de calidad en el proyecto que se traduzca en una p\u00e9rdida de rendimiento, entre otros aspectos. Es fundamental, por tanto, adelantarse e identificar estos posibles errores en el desarrollo<\/strong>, que pueden provocar que el tiempo de respuesta se multiplique en un cuadro de mando:<\/p>\n\n- Abuso de Set Analysis<\/em><\/strong>. Por potente que esta funcionalidad sea a la hora de construir c\u00e1lculos (expresiones), los expertos estiman que utilizarla en m\u00e1s de un 30% del total de las expresiones indica un modelo de datos deficiente.<\/li>\n
- Uso de funciones que conllevan c\u00e1lculos costosos para la m\u00e1quina<\/strong>. Aqu\u00ed se incluyen aquellas funciones que crean una estructura de datos intermedia, para despu\u00e9s hacer c\u00e1lculos sobre ella.<\/li>\n
- Modelo de datos en \u201ccopo de nieve<\/em>\u201d<\/strong>. Por tentados que los desarrolladores est\u00e9n a construir un modelo de datos en \u201ccopo de nieve<\/em>\u201d, no debe olvidarse que se trata de un modelo asociativo, no relacional, en el que los saltos de una tabla a otra provoca una p\u00e9rdida de rendimiento. Cuanta m\u00e1s distancia entre dos tablas, m\u00e1s repercusi\u00f3n en el rendimiento.<\/li>\n<\/ul>\n
Por supuesto, en aplicaciones donde se trate con decenas o cientos de millones de registros es normal que el tiempo de respuesta no sea inmediato. Y es en estas aplicaciones donde m\u00e1s \u00e9nfasis debe ponerse en la calidad del an\u00e1lisis de los datos y en un desarrollo orientado al rendimiento<\/strong>.<\/p>\nOtras noticias relacionadas:<\/strong><\/p>\n\n- Entelgy, mejor partner debutante de QlikTech<\/a><\/li>\n
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- \u201cIndustria 4.0 hacia el mantenimiento predictivo\u201d, en el desayuno de Innovaci\u00f3n sobre Analytics.<\/a><\/li>\n
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Este corto tiempo de implementaci\u00f3n y el gran porcentaje de \u00e9xito de los proyectos hacen que estas herramientas obtengan una alta satisfacci\u00f3n de los usuarios.<\/p>\n Qlik<\/a><\/strong>, uno de los fabricantes de herramientas de BI de descubrimiento de datos obtiene el primer puesto<\/a> en una encuesta internacional realizada a usuarios de herramientas de BI, como la herramienta mejor valorada respecto al rendimiento y satisfacci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n Sin embargo, las empresas que desarrollen sobre Qlik<\/strong>, han de considerar todas las variables, ya que unos desarrollos \u201cdemasiado\u201d<\/em> cortos pueden implicar una p\u00e9rdida de calidad en el proyecto que se traduzca en una p\u00e9rdida de rendimiento, entre otros aspectos. Es fundamental, por tanto, adelantarse e identificar estos posibles errores en el desarrollo<\/strong>, que pueden provocar que el tiempo de respuesta se multiplique en un cuadro de mando:<\/p>\n Por supuesto, en aplicaciones donde se trate con decenas o cientos de millones de registros es normal que el tiempo de respuesta no sea inmediato. Y es en estas aplicaciones donde m\u00e1s \u00e9nfasis debe ponerse en la calidad del an\u00e1lisis de los datos y en un desarrollo orientado al rendimiento<\/strong>.<\/p>\n Otras noticias relacionadas:<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Entelgy<\/strong><\/span> utiliza analog\u00edas de diferentes sectores y clientes para aprovechar casos de \u00e9xito contrastados, lo que nos permite aportar un profundo conocimiento<\/strong>.<\/p>\n Las herramientas de an\u00e1lisis de datos (o visualizaci\u00f3n de datos) gozan de un tiempo de desarrollo mucho menor. Se consideran herramientas de BI \u00e1giles<\/em><\/strong>. En apenas unas semanas se puede tener implementada una aplicaci\u00f3n de visualizaci\u00f3n de datos desde cero, aunque este tiempo puede llegar a incrementarse a meses, dependiendo de la envergadura del proyecto. Este corto tiempo de implementaci\u00f3n y el gran porcentaje de \u00e9xito de los proyectos hacen que estas herramientas obtengan una alta satisfacci\u00f3n de los usuarios.<\/p>\n Qlik<\/a><\/strong>, uno de los fabricantes de herramientas de BI de descubrimiento de datos obtiene el primer puesto<\/a> en una encuesta internacional realizada a usuarios de herramientas de BI, como la herramienta mejor valorada respecto al rendimiento y satisfacci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n Sin embargo, las empresas que desarrollen sobre Qlik<\/strong>, han de considerar todas las variables, ya que unos desarrollos \u201cdemasiado\u201d<\/em> cortos pueden implicar una p\u00e9rdida de calidad en el proyecto que se traduzca en una p\u00e9rdida de rendimiento, entre otros aspectos. 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Y es en estas aplicaciones donde m\u00e1s \u00e9nfasis debe ponerse en la calidad del an\u00e1lisis de los datos y en un desarrollo orientado al rendimiento<\/strong>.<\/p>\n Otras noticias relacionadas:<\/strong><\/p>\n BI & Analytics facilita a la Direcci\u00f3n y a las \u00e1reas de negocio de las organizaciones la capacidad de explorar, […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":27129,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[21],"tags":[5283,5829,5563,4879],"class_list":["post-27131","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categoria","tag-alianzas","tag-bi-es","tag-business-intelligence-analytics-es","tag-transformacion-digital-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27131","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27131"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27131\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27129"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27131"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27131"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27131"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}<\/a>Fruto de esta experiencia, en nuestro \u00e1rea de especializaci\u00f3n de BI<\/a><\/strong><\/span> venimos\u00a0 identificando que el m\u00e9todo de consumo de informaci\u00f3n por parte de los usuarios de negocio ha cambiado sustancialmente en los \u00faltimos a\u00f1os. 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BI & Analytics <\/strong>facilita a la Direcci\u00f3n y a las \u00e1reas de negocio de las organizaciones la capacidad de explorar, de forma inmediata, enormes vol\u00famenes de informaci\u00f3n <\/strong>de car\u00e1cter estructurado<\/strong> y no estructurado<\/strong>.<\/h1>\n
<\/a>Fruto de esta experiencia, en nuestro \u00e1rea de especializaci\u00f3n de BI<\/a><\/strong><\/span> venimos\u00a0 identificando que el m\u00e9todo de consumo de informaci\u00f3n por parte de los usuarios de negocio ha cambiado sustancialmente en los \u00faltimos a\u00f1os. Las herramientas de inteligencia de negocio (BI) tradicional han sido sustituidas, o m\u00e1s bien complementadas, por las herramientas de an\u00e1lisis de datos (Data Discovery)<\/strong>. Y es que una de las caracter\u00edsticas de las herramientas tradicionales, aparte del alto porcentaje de proyectos fallidos, es su largo tiempo de implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n
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