Continuamos con las sesiones del Data Strategy Talks organizado por el DSI – Data Strategy Institute, junto a la Fundación Empresa Universidad de Alicante y El Club de las Buenas Decisiones, de UNNIUN.
El próximo Data Strategy Talks, ciclo de seis webinars en los que, durante una hora, conversamos con directivos y profesionales de primer nivel que trabajan con datos para apoyar a la toma de decisiones estratégicas y operativas de la empresa, tendrá lugar el próximo jueves 14 de enero de 2021, de 18:00 a 19:00 horas.
Esta iniciativa, que ha dado comienzo en el mes de diciembre con la primera ponencia a cargo de Carlos Valbuena, Marketing Manager de Chocolates Valor en el webinar «Análisis de datos o creatividad, ¿qué prima en el lanzamiento y comunicación de nuevos productos?», se extenderá hasta el mes de marzo.
Para esta segunda intervención de Héctor Mateos, Data Scientist en BBVA Next Technologies, quien impartirá la interesante sesión titulada «People Analytics. Estrategia de datos para impulsar y medir la motivación en BBVA Next Technologies».
En la misma abordaremos los siguientes temas tan necesarios para lograr la eficiencia en el área de personas, así como la satisfacción y motivación óptimas de los colaboradores dentro de la organización:
Equipo People Analytics: personas y roles
Una estrategia basada en dato para medir la motivación
Más allá de la motivación – Otros caminos abiertos en People Analytics
Permanece atento/a a nuestro blog y perfil en LinkedIn para no perderte las próximas sesiones de este Data Strategy Talks en el que participarán otros grandes profesionales y directivos de compañías como Palladium Hotel Group o Adidas, entre otras pendientes de confirmación.
Inscríbete y hazte con una de las invitaciones gratuitas y limitadas al webinar «People Analytics. Estrategia de datos para impulsar y medir la motivación en BBVA Next Technologies».
El pasado miércoles 2 de diciembre tuvo lugar el primer webinar del ciclo que hemos organizado junto a la Fundación Empresa Universidad de Alicante y El Club de las Buenas Decisiones, de UNNIUN.
Bajo el título «Análisis de datos o creatividad, ¿qué prima en el lanzamiento y comunicación de nuevos productos?» descubrimos de la mano de Carlos Valbuena, Marketing Manager de Chocolates Valor, que detrás de los spots que podemos ver de la marca en televisión hay mucho más que un importante trabajo de creatividad.
Partiendo de la base de que Chocolates Valor tiene puesto el foco en ser la marca líder y referente del mercado en: placer + premium + alto porcentaje de cacao, encontramos los objetivos que subyacen de esta visión y que Valor busca cuando realiza y diseña su estrategia de comunicación en campañas de televisión, por ejemplo:
Con este punto de partida, Chocolates Valor subcontrata el proceso creativo del spot y la campaña publicitaria en televisión, pero se responsabiliza en todo momento del trabajo anterior y posterior de análisis y tratamiento de datos vinculados a la estrategia de la compañía, así como a la campaña en sí.
Tras situar a los asistentes con la visualización del spot, Carlos, comenzó a desgranar ese trabajo que hay detrás y que realizan de forma interna en la compañía ya que en palabras suyas «la creatividad es la punta del iceberg y debajo de la superficie se encuentra un arduo proceso de análisis de datos de diferente índole»
Los productos de Chocolates Valor son comercializados dentro del mercado de gran consumo. Mercado que, por cierto, es el que más información genera ya que cada acto de compra está recogido y es reportado a grandes agencias que se dedican a la recopilación de datos (Sell Out) y que, posteriormente, lo venden a las compañías como Valor.
Punto en el que comienza el trabajo del área de Marketing analizando la información que adquieren a empresas como Nielsen gracias a que las empresas de distribución les ceden información de gran valor de aquello que ocurre en los puntos de venta.
Ellos la transforman en informes en los que se omiten ciertos datos, y la ponen a disposición de las corporaciones fabricantes que, en este sector, rara es la empresa que no los adquiere.
Algunos datos que son analizados y forman parte de esa información:
Pero, lo más enriquecedor es que no solo se analizan estos datos tan necesarios sino que son cruzados con otros como:
Por lo que el equipo de Marketing analiza no solo el Sell Out (combinación de los dos grupos de datos citados anteriormente) de todas las categorías dentro de su compañía sino también cómo se está comportando y funcionando el producto de la competencia en el mercado para ver si las posibles desviaciones que puedan producirse en sus productos se explican en clave de algún movimiento del competidor que afecte a sus ventas.
«En gran consumo, en el punto de venta, todo son vasos comunicantes. Cualquier actuación desde una promoción, un lanzamiento de un nuevo producto, una nueva campaña publicitaria, los medios utilizados en la misma… afecta a las ventas«.
Pero lo cierto es que esta no es la única fuente de información de la que se alimentan las compañías ante sus procesos estratégicos y de negocio. Si quieres descubrir más, puedes acceder a la grabación completa de la sesión impartida por Carlos Valbuena cumplimentando el formulario que aparece abajo.
Esta publicación está basada en el webinar impartido por Carlos Valbuena, Marketing Manager de Chocolates Valor, dentro del primer ciclo de webinars del DSI – Data Strategy Institute denominado Data Strategy Talks.
Accede a la grabación completa del webinar para descubrir más acerca del proceso de análisis y tratamiento de los datos que existe detrás de una campaña publicitaria y su proceso creativo, rellenando este formulario.
En nuestra última publicación hablamos de la parte más visual de Power BI con las vistas existentes en Power BI Desktop y los diferentes objetos visuales de los que dispone la herramienta.
Comenzamos conociendo y destripando en qué consiste cada una de las tres vistas de Power BI Desktop: vista informe, vista datos y vista relaciones.
Para después comenzar a descubrir 10 tipos diferentes objetos visuales de Power BI con los que trabajamos en nuestro Programa Superior Data Strategist.
Hoy, te traemos el resto de esta interesante lista con otros 6 ejemplos de objetos visuales que podemos utilizar en Power BI Desktop para enriquecer nuestros informes y cuadros de mando.
Si no quieres quedarte atrás y estás dispuesto a aprender y/o reciclarte para optimizar los resultados de tu empresa (o los tuyos propios), no lo dudes más y contacta con nosotros.
¡Certifícate con nosotros y lleva a tu empresa al siguiente nivel! Reserva ya aquí tu plaza para la 3ª edición cuyo comienzo tendrá lugar en el mes de abril de 2021.
Hoy queremos escribir acerca de la parte más visual de Power BI con las vistas existentes en Power BI Desktop y los diferentes objetos visuales de los que dispone la herramienta.
En relación al primero de los puntos descritos en el primer párrafo, hemos de decir que existen tres vistas en Power BI Desktop:
En la vista informe podemos ver los objetos visuales que hemos colocado en el informe. También aparecen los paneles de filtro, visualización y campos. Esta vista está disponible en Power BI Desktop cuando editamos el informe desde la web.
La vista de datos muestra los datos en formato tabular, tal y como quedan en el modelo después de las transformaciones hechas en el editor de consultas. A la derecha tenemos el selector de tablas y campos, desde el que podemos cambiar de tabla y hacer las operaciones habituales de renombrar, eliminar, crear nueva medida, insertar columna…
En la vista de relaciones podemos examinar y modificar el esquema relacional del modelo de datos. A la derecha podemos ver los paneles de propiedades para tablas y campos y el selector de campos.
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Como podemos observar en el siguiente ejemplo, mientras que en Excel las referencias siempre utilizan celdas o rangos de celdas, en DAX estas siempre apuntan a tablas o columnas.
Microsoft define DAX como una colección de funciones, operadores y constantes que se pueden usar en una fórmula o expresión, para calcular y devolver uno o más valores. O lo que es lo mismo: DAX te ayuda a crear información nueva a partir de datos ya incluidos en un modelo.
Son columnas que se definen en la ventana de Power Pivot al proporcionar un nombre de columna y una expresión DAX.
Las columnas calculadas se rellenan con valores cuando se definen y se vuelven como cualquier otra columna en una tabla.
Los valores de una columna se pueden colocar en las etiquetas de fila o de columna de una tabla dinámica o se pueden colocar en un filtro / segmentador de tabla dinámica para controlar la parte de los datos que se utilizarán en el análisis.
Finalmente, se puede usar una columna como parte del cálculo que define una medida.
A.- El operador del signo igual (=) indica el principio de la fórmula y cuando esta fórmula se calcule, devolverá un resultado o un valor. Todas las fórmulas que calculan un valor empezarán con un signo de igual.
B.- La columna a la que se hace referencia [SalesAmount] contiene los valores de los que se resta. Una referencia de columna de una fórmula siempre viene entre corchetes [].
C.- Es un operador matemático.
D.- La columna a la que se hace referencia [TotalCost] contiene los valores que deseamos restar de los valores de la columna [SalesAmount].
Son fórmulas con nombre que se definen en la cuadrícula de medidas de la ventana de Power Pivot, o en Excel, también se pueden definir en la lista de campos de Power Pivot.
Una vez definidas, las medidas se pueden agregar al área de valores de la tabla dinámica.
La fórmula se evalúa cuando la medida se coloca en el área de valores de una tabla dinámica de Excel y luego se evalúa por separado para cada celda en el área de valores.
A.- El nombre de la medida, seguido de un signo de dos
puntos.
B.- El operador del signo igual (=) indica el principio de la fórmula de cálculo. Cuando se calcule, devolverá el resultado.
C.- La función SUM suma todos los números de la
columna [SalesAmount].
D.- Los paréntesis () alrededor de uno o más argumentos. Todas las funciones requieren al menos un argumento. Un argumento pasa un valor a una función.
E.- La tabla a la que se hace referencia FactSales.
F.- La columna a la que se hace referencia dentro de la tabla.
En DAX, uno de los conceptos más importantes para comprender es el contexto en el que se evalúa cada expresión DAX.
Por ahora, es suficiente tener en cuenta que cada fórmula se puede evaluar en el contexto de un específico fila de datos de la tabla (un «contexto de fila») y / o en el contexto de un conjunto específico de filtros (un «contexto de filtro»).
Por ejemplo, la fórmula para una columna calculada se evaluará para cada fila de una tabla, utilizando el «contexto de fila».
Del mismo modo, una medida que se coloca en una tabla dinámica se evaluará para cada celda en el área de valores, y cada una de esas celdas tiene su propio «contexto de filtro», que es la combinación de las etiquetas de fila, etiquetas de columna, filtros de informe y segmentadores.
Las funciones son fórmulas desarrolladas de antemano que facilitan la realización de cálculos y manipulaciones complejas con números, fechas, horas, texto…
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