Análisis de datos
Analítica de datos que convierte los datos operativos en acción
Defina las métricas que importan, construya los pipelines que las calculan de forma fiable y ponga la información ante quienes toman las decisiones. Los especialistas en analítica de SoftSapien crean programas de analítica que los equipos usan cada día.
Última actualización:
Clientes seleccionados
Resumen
Métricas en las que todos están de acuerdo
Cuando cada departamento calcula los ingresos, el abandono o la utilización de forma distinta, las reuniones se convierten en debates sobre qué cifras son correctas. Los analistas dedican la mayor parte del tiempo a preparar datos y poco a analizarlos.
Nuestra práctica de analítica de datos empieza con un marco de KPI vinculado a los objetivos de negocio y después construye los pipelines y la capa semántica que calculan cada métrica igual en todas partes. Las herramientas de autoservicio permiten a los usuarios de negocio explorar los datos por su cuenta, mientras que las definiciones gobernadas mantienen a todos alineados.
La analítica de producto, marketing, ventas y operaciones se entrega con una responsabilidad y una documentación claras, para que el programa siga funcionando bien a medida que cambia su organización.
Retos que resolvemos
Problemas de analítica que resolvemos
Cifras enfrentadas
Cada departamento calcula los ingresos de una forma distinta.
Un marco de KPI y una capa semántica definen cada métrica una sola vez y la calculan igual en todas partes.
Cuello de botella en los analistas
Los analistas se pasan el día preparando datos.
La ingeniería de analítica automatiza la preparación de datos para que los analistas dediquen su tiempo al análisis.
Espera de informes
Los equipos de negocio esperan días para obtener respuestas sencillas.
Las herramientas de autoservicio gobernadas permiten a los usuarios de negocio explorar por su cuenta datos fiables.
Programas que pierden impulso
Nuestras iniciativas de analítica pierden impulso tras el lanzamiento.
Una responsabilidad clara, la documentación y el seguimiento de la adopción mantienen sano el programa de analítica a medida que cambia la organización.
Qué incluye
Capacidades de analítica de datos
Estrategia, ingeniería y capacitación para programas de analítica.
Estrategia de analítica y diseño de KPI
Jerarquías de métricas vinculadas a los objetivos de negocio y a sus responsables.
Ingeniería de analítica
Transformaciones de datos modeladas y probadas que alimentan cada informe de forma coherente.
Capa semántica
Definiciones centrales de métricas compartidas entre herramientas de BI y aplicaciones.
Analítica de autoservicio
Conjuntos de datos seleccionados y formación que permiten a los usuarios de negocio responder a sus propias preguntas.
Analítica de producto y marketing
Análisis de embudo, cohortes, atribución y rendimiento de campañas.
Analítica operativa
Métricas de rendimiento, utilización y nivel de servicio para los equipos de operaciones.
Resultados de negocio
Lo que aporta una analítica sólida
El éxito de la analítica se mide por la adopción, la precisión y la rapidez de las decisiones.
Un único conjunto de cifras
Las definiciones compartidas acaban con los informes contradictorios entre departamentos.
Decisiones más rápidas
Los datos actuales están disponibles cuando se toman las decisiones.
Más tiempo de los analistas para analizar
La preparación automatizada libera a los analistas para el trabajo de generar conocimiento.
Responsabilidad clara
Cada métrica tiene un responsable y un objetivo.
Señales de alerta temprana
Las alertas de tendencia señalan las incidencias antes de que se conviertan en problemas.
Sectores
Analítica de datos en todos los sectores
Cómo se adapta la disciplina a la normativa, los datos y los clientes de cada sector.
Finanzas y comercio
Analítica de ventas, margen, cesta y captación de clientes.
- Fintech
- Banca
- Seguros
- Comercio electrónico
- Bienes de consumo
- Retail de moda
Salud y ciencias de la vida
Analítica del flujo de pacientes, indicadores de calidad y ciclo de ingresos.
- Salud y hospitales
- Salud y bienestar
- Odontología
Industria y cadena de suministro
Analítica de OEE, entregas a tiempo y rotación del inventario.
- Automoción
- Fabricación (Industria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construcción
- Arquitectura
- Petróleo y gas
- Tecnologías limpias
- Energía y servicios públicos
- Agricultura
Empresa y tecnología
Analítica de uso del producto, activación y retención para SaaS.
- TI
- Servicios B2B
- Telecomunicaciones
Enfoque de entrega
Cómo entregamos programas de analítica
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Alinear los objetivos
Los objetivos de negocio se traducen en un marco de KPI.
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Auditar los datos
Se revisan las fuentes, la calidad y los informes existentes.
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Construir y modelar
Se construyen y prueban los pipelines y la capa semántica.
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Entregar información
Los informes y los conjuntos de datos de autoservicio se ponen a disposición de los usuarios.
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Capacitar y gobernar
La formación, la documentación y la asignación de responsables mantienen sano el programa.
Tecnología
Plataformas y herramientas con las que trabajamos
Seleccionadas en cada colaboración según su entorno actual, sus licencias y las competencias de su equipo.
Transformación
- dbt
- SQL
- Python
- Dataform
Almacenes de datos
- Snowflake
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Databricks SQL
Ingesta
- Fivetran
- Airbyte
- Stitch
- Azure Data Factory
Analítica de producto
- Google Analytics 4
- Mixpanel
- Amplitude
- Segment
BI y capa semántica
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Cube
Modelos de colaboración
Formas de trabajar con SoftSapien
Empiece en pequeño y amplíe, o comprométase con un programa completo. Todos los modelos incluyen los mismos estándares de propiedad, seguridad e informes.
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Desde unas 4 semanas
Piloto
Demuestre el valor en un único flujo de trabajo, campaña o prueba de concepto antes de invertir más.
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Precio cerrado
Entrega de alcance cerrado
Un entregable claramente delimitado según criterios de aceptación acordados.
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Mensual, definido tras el descubrimiento
Retainer de programa
Entrega continua con prioridades revisadas en cada ciclo.
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Tiempos de respuesta definidos
Soporte gestionado
Acuerdos de soporte que mantienen el rendimiento de plataformas y campañas después del lanzamiento.
Por qué SoftSapien
Por qué las empresas eligen SoftSapien
Lo que toda organización puede esperar de una colaboración de analítica de datos con SoftSapien.
Propiedad en el traspaso
El código fuente, las configuraciones, la documentación y los recursos estratégicos se transfieren a su organización al cierre de la colaboración.
Seguridad y cumplimiento por defecto
El trabajo se realiza dentro de sus límites de identidad, acceso y residencia de datos desde el primer día, con sus requisitos de cumplimiento integrados en la entrega.
Respuesta en un plazo de 2 horas hábiles
Cada consulta llega a un especialista y recibe respuesta en un plazo de dos horas hábiles.
Especialistas desde el inicio hasta el traspaso
Los ingenieros y estrategas que definen el alcance de su colaboración siguen en ella durante la entrega y el traspaso.
Todas las disciplinas, coordinadas
La experiencia en ingeniería, IA, nube, negocio y marketing se combina cuando una colaboración abarca más de una disciplina.
Entrega en distintas zonas horarias
Equipos en Norteamérica, Europa, Oriente Medio y Asia-Pacífico alinean la entrega con su horario laboral.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre analítica de datos
No hay preguntas que coincidan.
¿Construyen también los paneles o solo el pipeline subyacente?
Normalmente ambos. El pipeline y la capa de informes se definen juntos para que las métricas lleguen a quienes las necesitan.
¿Qué ocurre si una fuente de datos de origen cambia de formato?
La monitorización del pipeline detecta el cambio y avisa al equipo antes de que una métrica quede desactualizada.
¿Qué implica realmente la consultoría de analítica de datos?
La definición de métricas con los equipos que las usarán, la arquitectura del pipeline de analítica desde la fuente hasta el panel y la monitorización continua del pipeline.
¿Cuánto cuesta una colaboración de analítica de datos?
El coste depende del número de fuentes de datos y de la complejidad del pipeline. Lo estimamos tras revisar su infraestructura de datos actual.
¿Cuánto se tarda en construir un pipeline de analítica?
Un pipeline de una sola fuente puede estar listo en pocas semanas. Las plataformas de analítica con varias fuentes se construyen por fases, validadas con métricas reales en cada etapa.
¿Quién es el propietario del código del pipeline y de las definiciones de métricas en la entrega?
A ustedes. El código del pipeline, las definiciones de métricas y la documentación se transfieren a su organización en la entrega.
¿Cómo deciden qué métricas importan?
Junto con los equipos que las usarán, vinculadas a las decisiones que toman.
¿Qué sectores necesitan más los pipelines de analítica?
Organizaciones de retail, logística, SaaS y servicios financieros que siguen métricas operativas procedentes de varias fuentes de datos.
¿Pueden conectar la analítica con nuestra herramienta de BI actual?
Sí. La salida del pipeline se plantea para alimentar su herramienta de BI actual cuando ya existe una.
¿Con qué rapidez pueden iniciar una colaboración de analítica de datos?
Cada consulta recibe respuesta en un plazo de 2 horas hábiles.
Haga que sus datos le respondan
Cuéntenos qué métricas sigue su dirección y dónde fallan los informes. Le recomendaremos un marco de KPI y una hoja de ruta de analítica.