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Levi, Ray & Shoup, Inc.

Impresión de datos, parte 3: obtención de datos relevantes

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En esta trilogía de publicaciones en el blog se han tratado los métodos de recopilación, generación de informes y análisis de los datos de impresión procedentes de diversas fuentes. En la primera parte, tratamos la recopilación de datos y cómo podemos evitar lagunas en los datos de impresión. En la segunda parte, tratamos la creación, programación y distribución de informes de tareas como refacturaciones, asignaciones de costes e informes de resumen de tareas de administración básicas. En esta última parte, veremos cómo los análisis de datos pueden contribuir a visualizar los datos y a obtener datos relevantes de ellos.

Hasta ahora, hemos visto cómo recopilar datos de impresión y elaborar informes a partir de ellos con los métodos que suelen utilizar las soluciones de gestión de impresión, pero no hemos tratado cómo se almacena y procesa esta información. Estas soluciones de elaboración de informes suelen depender de bases de datos SQL que se utilizan tanto para el funcionamiento como para las funciones de informes del software. Este tipo de infraestructura puede provocar un conflicto entre las actividades de elaboración de informes y las de impresión, sobre todo en sistemas de gran tamaño en los que los informes pueden tardar mucho en generarse. Al elaborar sus informes mensuales favoritos, lo último que desea es descubrir que ha ralentizado o detenido la impresión.

Una empresa puede generar decenas de millones de eventos de impresión al año, y es posible que desee almacenar doscientos millones de eventos de impresión o más durante un periodo de cinco años. Para analizar de forma eficaz los datos de los informes a esta escala, es necesario optimizar el diseño de la base de datos y las capacidades de elaboración de informes. Para tener una idea de la diferencia de rendimiento de las distintas opciones disponibles, la tabla que aparece a continuación muestra los tiempos de procesamiento y representación de los mismos cinco millones de datos de registro en tres formatos diferentes. La barra roja de la parte inferior muestra datos almacenados en tablas SQL estándar; la amarilla muestra un esquema de estrella del almacenamiento de datos; y, por último, la verde de la parte superior muestra datos procesados en un cubo de análisis SQL.

Este sorprendente gráfico introduce un nuevo concepto en nuestra exposición: los cubos OLAP. Un cubo OLAP (procesamiento analítico en línea) es una estructura de datos que permite analizar datos muy rápidamente según las diferentes dimensiones que definen un problema empresarial. Por ejemplo, un cubo multidimensional para elaborar informes a partir de datos de impresión puede estar compuesto por seis dimensiones: Nombre de usuario, Departamento, Ubicación, Tipo de impresión, Mes y Año, comparadas con medidas de Coste total e Impresiones totales de documentos. 

La disposición de los datos en cubos supera una limitación de las bases de datos relacionales, que no resultan adecuadas para analizar y mostrar de forma casi instantánea grandes cantidades de datos. Aunque existen muchas herramientas de escritura de informes para bases de datos relacionales, estas suelen ser lentas cuando debe resumirse toda la base de datos. También presentan grandes dificultades cuando los usuarios quieren reorientar los informes o realizar análisis de acuerdo con diferentes perspectivas multifuncionales, también denominadas Segmentos. El uso de cubos facilita este tipo de interacción rápida del usuario final con los datos. 

Los cubos OLAP no son solo una forma rápida de recoger información resumida en sus informes tabulares. Cuando se combinan con una tabla dinámica de Excel, pueden ofrecer a cualquiera con unos conocimientos razonables de Excel un análisis sumamente potente y rápido de sus datos. Se pueden utilizar segmentaciones de datos, filtros y gráficos dinámicos para mejorar la presentación de estos datos en cuestión de segundos. El acceso a los datos lo garantiza el motor de análisis mediante objetos de Active Directory y está completamente separado de los permisos de SQL Server. 

Presentar los datos gráficamente puede permitirle obtener datos relevantes de un vistazo. Además de la velocidad del procesamiento de los cubos OLAP, tiene la capacidad de explorar sin esfuerzo el uso de la impresión de forma interactiva. El ejemplo que se presenta a continuación, en el que se utiliza Power BI, muestra un mapa generado dinámicamente en el que los puntos de datos reflejan los volúmenes totales de impresión con filtros por región, país y mes. El mapa permite al usuario ampliar y desplazarse lateralmente, y el uso de filtros de región y país optimiza los resultados de acuerdo con los intereses del usuario. Si se mantiene el cursor del ratón sobre un punto de interés, se muestra más información. 

Power BI permite crear cuadros de mandos dinámicos, con una combinación de componentes que muestran datos importantes para su organización. Cada ventana puede actuar como filtro para todo el conjunto. 

Estas herramientas le permiten crear cuadros de mandos personalizados relevantes para el público con numerosos objetos visuales. Además, existe todo un mundo nuevo de objetos visuales personalizados que explorar, como diseñadores de infografías, minigráficos y diagramas de Sankey. El proverbio de que «una imagen vale más que mil palabras» podría renovarse fácilmente como «un cuadro de mandos vale más que mil informes tabulares». Excepto para los contables, por supuesto. Microsoft le facilita los primeros pasos en el mundo de la inteligencia empresarial con Power BI, pero existen muchas otras herramientas disponibles (por ejemplo, Tableau), que ofrecen integración con OLAP.

Según lo que le haya parecido, es para nosotros una pena o un alivio llegar al final de esta serie de publicaciones en el blog. Esperamos que estos artículos le hayan servido de inspiración para descubrir cómo funciona realmente la impresión en su organización y le permitan elaborar informes que añadirán un valor real y ofrecerán datos relevantes.

Demasiado largo; no lo he leído: los informes tabulares estándar están bien, pero, para un análisis de verdad, hay opciones mucho mejores. Pregunte a LRS… cómo puede ayudarle.

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