En un proyecto de Business Intelligence, es crucial definir claramente a los involucrados, los objetivos y las preguntas de negocio que se desean responder. Esto garantiza que el proyecto esté alineado con las metas estratégicas de la organización.
Sin embargo, todos los proyectos de Business Intelligence tienen ciertos requisitos comunes que deben recopilarse. Estos requisitos aseguran que el proyecto se desarrolle sin inconvenientes, desde su inicio hasta su ejecución.
A continuación, te presentamos una lista de preguntas clave para recopilar estos requisitos esenciales:
Sin embargo, todos los proyectos de Business Intelligence tienen ciertos requisitos comunes que deben recopilarse. Estos requisitos aseguran que el proyecto se desarrolle sin inconvenientes, desde su inicio hasta su ejecución.
A continuación, te presentamos una lista de preguntas clave para recopilar estos requisitos esenciales:
1. ¿Quién o quiénes accederán a los informes y paneles?
Define si el acceso será para individuos específicos o grupos/roles, como gerentes de ventas, personal de ventas o equipos de marketing. Esto ayuda a determinar los niveles de seguridad requeridos y cómo se distribuirán los informes y paneles.
2. Aproximadamente ¿Cuántas personas necesitarán acceder a los informes y paneles?Conocer este dato permite evaluar el mecanismo de licenciamiento, los costos asociados y los recursos del sistema necesarios. Por ejemplo, si cientos de personas requieren acceso, podrías considerar una licencia de Power BI Premium en lugar de Power BI Pro.
3. ¿Con qué frecuencia se consultarán los informes y paneles?Determinar la frecuencia de consulta de los informes y paneles es crucial para evaluar la escalabilidad del sistema y los recursos necesarios para soportar la carga de uso. Esto asegura que el sistema sea capaz de responder eficientemente a las necesidades de los usuarios.
4. ¿Algunos usuarios o grupos deben ver solo un subconjunto de los datos?Este punto define si necesitas aplicar características de seguridad como Row-Level Security (RLS) u Object-Level Security (OLS) en Power BI para proteger los datos sensibles.
5. ¿Existen regulaciones que afecten a los datos, como PCI, HIPAA o GDPR?Identificar la sensibilidad de los datos desde el inicio puede evitar problemas regulatorios y garantizar el cumplimiento normativo.
6. ¿Cuál es el nivel más bajo de granularidad requerido?Es fundamental comprender la granularidad de los datos requerida, ya que, a mayor nivel de detalle, más grande será el modelo de datos. La granularidad en este contexto se refiere al nivel de detalle necesario de los datos o hechos que se analizan.
Por ejemplo, considera la información de ventas. Un pedido puede contener varias líneas de ventas individuales, cada una asociada a productos específicos. ¿Es necesario conservar y hacer accesibles estas líneas detalladas en el modelo de datos? ¿O solo se requiere el monto total de las ventas del pedido? Además, si es importante incluir los productos específicos vendidos, ¿estos datos pueden agruparse por día, semana o mes?
7. ¿Cómo se analizarán los datos?
Es importante especificar las dimensiones de análisis, como fecha, cliente, región o producto. Estas dimensiones no solo permiten estructurar el modelo de datos según las necesidades del negocio, sino que también ayudan a definir la granularidad requerida. Identificar las facetas o perspectivas desde las cuales se analizarán las tablas de hechos asegura que los datos se adapten al nivel de detalle necesario para obtener insights relevantes
8. ¿Cuánto historial de datos se necesita?
Más datos históricos aumentan el tamaño del modelo, lo que podría requerir tecnologías como DirectQuery si el volumen es muy grande.
9. ¿Qué tan actualizados deben estar los datos?
Define si los datos deben estar disponibles en tiempo real, casi en tiempo real, o si pueden ser actualizados con frecuencia diaria, semanal o mensual.
10. ¿Cuáles son los indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas requeridas?
La identificación de los KPI (indicadores clave de rendimiento) o métricas utilizadas por la empresa, junto con su definición, es crucial para determinar los datos necesarios y los cálculos requeridos. Algunos KPI son relativamente simples, como calcular las ventas totales multiplicando la cantidad de unidades vendidas por el precio unitario. Sin embargo, otros, como el tiempo medio entre fallas (MTBF), pueden ser significativamente más complejos.
Si bien muchos KPI tienen definiciones casi universales, como el porcentaje de margen bruto, es importante tener en cuenta que algunas empresas desarrollan KPI únicos o implementan ligeras variaciones en los KPI comunes, adaptándolos a sus necesidades específicas.
2. Aproximadamente ¿Cuántas personas necesitarán acceder a los informes y paneles?Conocer este dato permite evaluar el mecanismo de licenciamiento, los costos asociados y los recursos del sistema necesarios. Por ejemplo, si cientos de personas requieren acceso, podrías considerar una licencia de Power BI Premium en lugar de Power BI Pro.
3. ¿Con qué frecuencia se consultarán los informes y paneles?Determinar la frecuencia de consulta de los informes y paneles es crucial para evaluar la escalabilidad del sistema y los recursos necesarios para soportar la carga de uso. Esto asegura que el sistema sea capaz de responder eficientemente a las necesidades de los usuarios.
4. ¿Algunos usuarios o grupos deben ver solo un subconjunto de los datos?Este punto define si necesitas aplicar características de seguridad como Row-Level Security (RLS) u Object-Level Security (OLS) en Power BI para proteger los datos sensibles.
5. ¿Existen regulaciones que afecten a los datos, como PCI, HIPAA o GDPR?Identificar la sensibilidad de los datos desde el inicio puede evitar problemas regulatorios y garantizar el cumplimiento normativo.
6. ¿Cuál es el nivel más bajo de granularidad requerido?Es fundamental comprender la granularidad de los datos requerida, ya que, a mayor nivel de detalle, más grande será el modelo de datos. La granularidad en este contexto se refiere al nivel de detalle necesario de los datos o hechos que se analizan.
Por ejemplo, considera la información de ventas. Un pedido puede contener varias líneas de ventas individuales, cada una asociada a productos específicos. ¿Es necesario conservar y hacer accesibles estas líneas detalladas en el modelo de datos? ¿O solo se requiere el monto total de las ventas del pedido? Además, si es importante incluir los productos específicos vendidos, ¿estos datos pueden agruparse por día, semana o mes?
7. ¿Cómo se analizarán los datos?
Es importante especificar las dimensiones de análisis, como fecha, cliente, región o producto. Estas dimensiones no solo permiten estructurar el modelo de datos según las necesidades del negocio, sino que también ayudan a definir la granularidad requerida. Identificar las facetas o perspectivas desde las cuales se analizarán las tablas de hechos asegura que los datos se adapten al nivel de detalle necesario para obtener insights relevantes
8. ¿Cuánto historial de datos se necesita?
Más datos históricos aumentan el tamaño del modelo, lo que podría requerir tecnologías como DirectQuery si el volumen es muy grande.
9. ¿Qué tan actualizados deben estar los datos?
Define si los datos deben estar disponibles en tiempo real, casi en tiempo real, o si pueden ser actualizados con frecuencia diaria, semanal o mensual.
10. ¿Cuáles son los indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas requeridas?
La identificación de los KPI (indicadores clave de rendimiento) o métricas utilizadas por la empresa, junto con su definición, es crucial para determinar los datos necesarios y los cálculos requeridos. Algunos KPI son relativamente simples, como calcular las ventas totales multiplicando la cantidad de unidades vendidas por el precio unitario. Sin embargo, otros, como el tiempo medio entre fallas (MTBF), pueden ser significativamente más complejos.
Si bien muchos KPI tienen definiciones casi universales, como el porcentaje de margen bruto, es importante tener en cuenta que algunas empresas desarrollan KPI únicos o implementan ligeras variaciones en los KPI comunes, adaptándolos a sus necesidades específicas.
Conclusión: El éxito de un proyecto de BI comienza con los requisitos correctos
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