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Plataformas de datos e inteligencia de negocio Convierta datos dispersos en decisiones en las que los equipos confían.

Conecte los datos operativos, defina métricas fiables y dé a los equipos una visión clara del rendimiento. Construimos plataformas de datos y soluciones de BI prácticas en torno a las decisiones que su organización necesita tomar.

Entrega empresarial · Especialistas sénior · Reino Unido y Turquía
Plataformas de datos e inteligencia de negocio de Dika Design
02 · Cuándo nos llaman

Señales de que es hora de cambiar el sistema.

Dos informes, dos respuestas

Los equipos discuten sobre qué cifra es la correcta en lugar de sobre qué hacer.

Informes de cierre de mes hechos a mano

Los analistas pasan días exportando, pegando y revisando hojas de cálculo.

Datos atrapados en las herramientas

Cada sistema tiene sus propios informes y ninguno muestra la imagen completa.

Paneles que nadie abre

Pantallas llenas de gráficos que no responden a ninguna decisión real.

Problemas detectados demasiado tarde

Los problemas de stock, tesorería o servicio salen a la luz semanas después de empezar.

Nadie es responsable de las cifras

Las definiciones cambian sin que nadie lo sepa y la confianza en los informes se desvanece.

03 · Nuestro enfoque

Capacidades de datos, de la integración al análisis

  1. Una única definición de cada métricaLos modelos de datos compartidos reducen los informes contradictorios y hacen más productivas las conversaciones sobre el rendimiento.
  2. Diseñado para la decisiónCada panel parte de la acción, el público y el ritmo de trabajo que debe respaldar.
  3. Flujos de datos fáciles de mantenerLos pipelines, las responsabilidades y la monitorización se documentan para que la plataforma siga siendo fiable a medida que cambian los sistemas.
Posición de tesorería y previsión a 13 semanas en Dika Ops
Construido de la misma manera · tesorería y previsiones en Dika Ops
04 · Capacidades

Dieciséis capacidades. Un solo equipo responsable.

Todo lo que diseñamos, construimos y gestionamos en datos y BI, a cargo del mismo equipo sénior.

  • 01

    Integración de fuentes de datos

    Conexiones con aplicaciones, bases de datos, archivos y API, actualizadas de forma programada.

  • 02

    Modelos de datos y definiciones

    Entidades de negocio y métricas descritas una sola vez y utilizadas en todas partes.

  • 03

    Pipelines ETL y ELT

    Procesos repetibles que extraen, limpian y cargan los datos en el orden correcto.

  • 04

    Almacenes de datos

    Un repositorio central para el histórico y el análisis cuando su escala lo requiere.

  • 05

    Paneles operativos

    Vistas en tiempo real para quienes gestionan el trabajo diario, no solo para la dirección.

  • 06

    Informes para la dirección

    Un conjunto reducido de cifras fiables para la dirección, con el detalle a un clic.

  • 07

    Analítica de autoservicio

    Conjuntos de datos preparados que los equipos pueden explorar sin escribir consultas.

  • 08

    Informes automatizados

    Informes programados que llegan a las personas adecuadas sin exportaciones manuales.

  • 09

    Controles de calidad de datos

    Comprobaciones de datos ausentes, tardíos o incoherentes antes de que lleguen a un informe.

  • 10

    Gobernanza de métricas

    Responsables, definiciones e historial de cambios de las cifras que importan.

  • 11

    Analítica de eventos y de producto

    Datos de uso de su producto y su web, modelados para la toma de decisiones.

  • 12

    Alertas y gestión de anomalías

    Avisos cuando una métrica supera un umbral, con un siguiente paso claro.

  • 13

    Analítica de CRM y comercio electrónico

    Datos de pipeline comercial, clientes y pedidos unidos en una sola visión de los ingresos.

  • 14

    Accesos y permisos

    Cada persona ve los datos que permite su rol, hasta el nivel de fila cuando es necesario.

  • 15

    Monitorización de pipelines

    Visibilidad de cada proceso, con los fallos notificados antes de que los usuarios los noten.

  • 16

    Analítica integrada

    Gráficos e informes integrados en sus aplicaciones y portales.

05 · Cómo se desarrolla una colaboración

Cinco pasos, visibles en cada etapa.

  1. 01Mapa de decisionesLas decisiones, los públicos y los ritmos que debe respaldar la plataforma.
  2. 02Auditoría de fuentesDónde están los datos, qué calidad tienen y quién es su responsable.
  3. 03Modelo y pipelinesDefiniciones compartidas y flujos de datos repetibles y monitorizados.
  4. 04Paneles y alertasVistas diseñadas según los roles, con alertas que llevan a la acción.
  5. 05Adopción y responsabilidadFormación, documentación y un responsable designado para cada métrica.
06 · Qué recibe

Entregables que se quedan con usted, no solo un lanzamiento.

Cada colaboración termina con activos que son propiedad de su organización y que puede gestionar sin nosotros.

Planificar la primera fase
  • Diccionario de métricas

    Cada cifra clave definida, con su responsable, su lógica y su fuente.

  • Modelo de datos

    Un modelo documentado de clientes, productos, pedidos y finanzas.

  • Pipelines monitorizados

    Flujos de datos programados con controles de calidad y alertas de fallo.

  • Paneles por rol

    Vistas para la dirección, los mandos intermedios y los equipos operativos.

  • Informes programados y alertas

    Informes periódicos y avisos por umbral, enviados automáticamente.

  • Manual operativo y responsabilidades

    Cómo funciona la plataforma, cómo modificarla y quién decide.

07 · Para quién es

Pensado para organizaciones como la suya.

Finanzas y dirección

Equipos que necesitan cifras fiables para la planificación, la tesorería y el rendimiento.

Operaciones y cadena de suministro

Personas que gestionan stock, producción, entregas y niveles de servicio.

Equipos comerciales y de comercio electrónico

Equipos que siguen el pipeline comercial, los clientes, los pedidos y los márgenes.

Equipos de producto

Equipos que necesitan datos de uso para decidir qué construir después.

Empiece por las decisiones, no por los gráficos

Un panel útil responde a una pregunta sobre la que alguien tiene que decidir. Empezamos por enumerar esas decisiones, quién las toma y con qué frecuencia, y después diseñamos los datos y las vistas que las respaldan.

Así la plataforma se mantiene reducida y fiable, en lugar de convertirse en un gran conjunto de gráficos que nadie abre.

¿Necesita un almacén de datos?

No siempre. Las organizaciones más pequeñas pueden obtener buenos informes a partir de una base de datos operativa limpia y unas pocas vistas preparadas. Un almacén de datos compensa cuando se combinan muchas fuentes, se conserva un histórico largo o se da servicio a muchos equipos con preguntas distintas.

Recomendamos la arquitectura más sencilla que siga funcionando a medida que crecen los datos y los equipos.

Una definición por métrica

Las cifras contradictorias suelen deberse a definiciones distintas, no a datos erróneos. Acordamos cómo se calcula cada métrica clave, de qué fuente sale y quién es su responsable, y guardamos esa definición en un único lugar que usan todos los informes.

Del panel a la acción

El análisis solo sirve si llega a quienes pueden actuar. Las alertas, los informes programados y las cifras integradas en las pantallas operativas acortan la distancia entre detectar un problema y hacer algo al respecto.

Preguntas frecuentes

Datos y BI: preguntas y respuestas.

Respuestas claras antes de empezar el descubrimiento, la definición del alcance y la entrega.

Hacer otra pregunta
¿Pueden conectar los datos de nuestras herramientas actuales?

Sí. Podemos integrar API, bases de datos, archivos y plataformas de negocio, y modelar después la información en una capa de informes coherente.

¿Necesitamos un almacén de datos?

No siempre. La arquitectura adecuada depende del volumen de las fuentes, las necesidades de actualización, el histórico, la gobernanza y el número de equipos que consumen los datos.

¿Con qué herramientas de paneles trabajan?

Trabajamos con plataformas de BI consolidadas y también podemos crear paneles a medida o integrados cuando el flujo de trabajo requiere una experiencia específica.

¿Cómo evitan las cifras contradictorias?

Definimos el responsable de cada métrica, la lógica de cálculo, el linaje de las fuentes y las reglas de validación antes de que los paneles se consideren la referencia oficial.

¿Se pueden automatizar los informes?

Sí. Los informes programados, las alertas, los avisos por umbral y los disparadores de flujos de trabajo reducen el trabajo manual recurrente de elaboración de informes.

¿Puede funcionar la plataforma en nuestro entorno cloud?

Sí. Podemos diseñar las capas de datos y de aplicación para una infraestructura cloud o de servidores bajo control del cliente.

¿Mantienen los pipelines de datos después del lanzamiento?

Sí. La monitorización, los cambios en las fuentes, los problemas de calidad y los nuevos requisitos de informes pueden gestionarse mediante soporte continuo.

¿Cuándo veremos los primeros paneles?

Empezamos por la decisión más importante y entregamos pronto una primera vista fiable; después ampliamos el modelo y los pipelines por etapas.

¿Pueden depurar nuestros datos actuales?

Sí. La mejora de la calidad de los datos, la eliminación de duplicados y la corrección de los procesos de origen suelen formar parte de la primera fase.

¿Quién mantiene las definiciones después del lanzamiento?

Cada métrica tiene un responsable designado por su parte. Documentamos el proceso para cambiar las definiciones y podemos darle soporte de forma continuada.

Dé a cada equipo una visión más clara del negocio.

Muéstrenos las decisiones que son lentas, discutidas o que dependen de informes manuales. Trazaremos el recorrido de los datos necesario para mejorarlas.

  • Las preguntas de negocio guían la arquitectura
  • Definiciones de métricas compartidas
  • Paneles conectados con la acción