En un entorno donde las decisiones comerciales deben basarse en evidencias, el Data Strategist se ha consolidado como una figura esencial para transformar datos en información útil, capaz de orientar estratégicamente al área de ventas y contribuir directamente al crecimiento del negocio.
De los Datos a la Acción Comercial
Uno de los principales desafíos en la dirección comercial es diferenciar entre datos e información verdaderamente relevante. No se trata solo de acumular números, sino de interpretarlos adecuadamente para tomar decisiones con impacto real en ventas, márgenes o fidelización de clientes.
Aquí es donde el Data Strategist entra en juego: convierte grandes volúmenes de datos dispersos en herramientas claras y accionables que guían el esfuerzo comercial.
Cuadro de Mando Comercial: Precisión y Enfoque
Un buen Cuadro de Mando Comercial no es aquel que tiene más gráficos, sino el que muestra lo que importa. Debe responder con claridad:
El Data Strategist ayuda a definir este panel, eligiendo KPI’s de alto impacto comercial, como:
Análisis del Funnel de Ventas
El análisis del proceso comercial, visualizado como un embudo de ventas, permite identificar cuellos de botella o puntos de fuga. Un ejemplo práctico de funnel puede mostrar qué porcentaje de leads avanza a cada fase y por qué se pierden oportunidades.
Este enfoque permite rediseñar procesos y asignar recursos de forma más eficiente.
Previsiones y Objetivos Comerciales
El Data Strategist no solo mira al pasado: anticipa el futuro. Mediante análisis de series temporales, modelización de tendencias y ajuste estacional, se generan previsiones sólidas que ayudan a definir objetivos comerciales realistas y alineados con el comportamiento del mercado.
Evaluación del Esfuerzo Comercial
Más allá de los resultados, es vital medir la actividad y dirección del esfuerzo comercial. ¿Estamos invirtiendo tiempo en los clientes correctos? ¿Qué vendedores necesitan apoyo o redirección?
Las matrices de posicionamiento de equipos de ventas permiten cruzar actividad con resultados y diseñar estrategias personalizadas por perfil.
Un Sistema Integrado de Información y Control
El Data Strategist colabora estrechamente en el diseño del Sistema de Información del Plan de Ventas, estructurando la información clave en torno a cinco ejes:
Métricas que Deberías Conocer
En resumen, el Data Strategist no es solo un analista: es un socio estratégico del área comercial. Su labor va más allá del reporting; impulsa la transformación del dato en decisiones que venden.
Este articulo es un resumen de la sesión impartida por Óscar Cubillo, Managing Director en EDP Solar, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategist Institute.
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El análisis de datos es una disciplina fundamental en la era digital. Comprender su estructura y las herramientas necesarias para extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de información es esencial. En este artículo, exploraremos los conceptos esenciales de bases de datos, modelado dimensional y el lenguaje DAX (Data Analysis Expressions), una herramienta clave en la gestión y transformación de datos tabulares.
Fundamentos de Bases de Datos
Una base de datos es un conjunto de datos organizados sistemáticamente para su posterior uso. Dentro de este universo, las bases de datos relacionales destacan por su eficiencia y flexibilidad, ya que permiten establecer relaciones entre tablas mediante claves primarias y foráneas.
Data Warehouse y Datamart
Modelado Dimensional: Optimizando el Almacenamiento de Datos
El modelo dimensional es una adaptación del modelo relacional que busca optimizar la velocidad en las consultas analíticas. Dentro de este enfoque, encontramos diferentes arquitecturas:
– Modelo en Estrella
Este modelo se estructura en torno a una tabla de hechos, que almacena datos cuantitativos, y varias tablas de dimensiones, que permiten clasificar la información. La representación gráfica de esta estructura se asemeja a una estrella, de ahí su nombre.
– Modelo en Copo de Nieve
Es una versión normalizada del modelo en estrella que reduce la redundancia de datos a costa de una mayor complejidad en las relaciones, lo que puede impactar el rendimiento.
– Tablas de Dimensiones
Son aquellas que permiten filtrar y agrupar la información. Contienen datos descriptivos y suelen tener muchos atributos, lo que las convierte en estructuras amplias pero poco profundas.
DAX: El Lenguaje Clave para Modelos Tabulares
DAX (Data Analysis Expressions) es el lenguaje de consultas para modelos tabulares en herramientas como Power BI. Sus principales características incluyen:
Contexto de Evaluación en DAX
Para dominar DAX es crucial entender el contexto de evaluación, que se divide en:
Sin embargo, aprender DAX requiere práctica. En el DSI ayudamos a nuestros alumnos a desarrollar un conocimiento práctico de este lenguaje con clases orientadas a aplicar los siguientes conceptos:
Estos ejercicios son fundamentales para entender la sintaxis y el funcionamiento de DAX en distintos contextos.
Conclusión: Del Conocimiento a la Aplicación Práctica
El análisis de datos no solo requiere conocer la teoría, sino también dominar bases de datos relacionales, modelos dimensionales y cálculos avanzados en Power BI que te permitirán transformar datos en decisiones estratégicas.
¿Quieres dominar DAX, Power BI y el análisis de datos de manera práctica y efectiva? En Data Strategy Institute te ayudamos a convertirte en un experto con formación especializada y ejercicios aplicados a escenarios reales. Este artículo es un resumen de las sesiones impartidas por Manolo Ramón, CEO de Iddeass Digital Intelligence, en el bloque de DAX del Programa Superior Data Strategist.
No te quedes atrás en la era de los datos: contáctanos y te informamos sobre nuestros programas. Tenemos la información disponible para las inscripciones de la 8ª edición, que dará inicio en octubre. Además, hemos abierto inscripciones para la 2ª Edición del Programa Executive Data Engineering con Databricks & Python.
La Inteligencia Artificial (IA) no solo está revolucionando la gestión de datos, sino que también abre un mundo de oportunidades para el Data Strategist. Aquellos que logren integrar la IA en su estrategia de datos podrán optimizar los procesos así como también generar un impacto económico tangible en sus organizaciones.
El Gran Desafío: Definir una Estrategia del Dato
Para que los datos se conviertan en un activo estratégico, es necesario responder a tres cuestiones clave:
El Dato: Un Activo de Alto Valor
A diferencia de otros activos tradicionales, los datos poseen características únicas:
A pesar de estas ventajas, muchas organizaciones aún no consideran los datos como un activo contable. Para cambiar esta percepción, es fundamental calcular su costo, su impacto y su potencial de monetización.
Monetización de Datos: Claves para Generar Rendimiento Económico
Existen múltiples estrategias para convertir los datos en beneficios económicos, tanto de manera directa como indirecta:
La IA como Palanca de la Estrategia del Dato
Implementar IA en la estrategia de datos no solo implica eficiencia operativa, sino también una transformación en la toma de decisiones empresariales. Pero, ¿cómo anticiparse a los desafíos futuros en la gestión del dato?
Descubre cómo enfrentar estos retos en nuestro Programa Superior Data Strategist del Data Strategy Institute. Este artículo es un resumen de la sesión con Mario de Felipe, Director de Personas, Innovación y Cultura del Grupo ASV.
Estamos finalizando la 7ª edición y ya tenemos la información disponible para inscribirse en la 8ª edición, contáctanos y te informamos de todos los detalles Además hemos abierto inscripciones para la 2ª Edición del Programa Executive Data Engineering con Databricks & Python.
En el entorno laboral actual, el manejo de datos se ha convertido en una habilidad esencial, y Microsoft Excel sigue siendo la herramienta más poderosa y versátil para la gestión, análisis y visualización de información. Su dominio permite a los profesionales optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones estratégicas basadas en datos precisos.
Excel: Más Allá de las Hojas de Cálculo
Aprender Excel de manera estructurada y progresiva permite desarrollar habilidades clave que marcan la diferencia en el ámbito profesional. Desde el uso de funciones avanzadas hasta la automatización con macros y VBA, esta herramienta es imprescindible para aquellos que desean destacar en análisis de datos, finanzas, gestión empresarial y más.
¿Qué Aprenderás? Contenidos Claves
✔️ Funciones y fórmulas avanzadas para transformar y analizar datos con precisión.
✔️ Tablas dinámicas y gráficos interactivos para visualización efectiva de información.
✔️ Automatización con macros y VBA, reduciendo tiempos y optimizando procesos.
✔️ Análisis de datos con herramientas estadísticas y modelos predictivos.
✔️ Estrategias y mejores prácticas para maximizar la productividad en el uso diario de Excel.
Beneficios de Dominar Excel
🚀 Mayor eficiencia en la manipulación y gestión de datos.
📊 Generación de informes avanzados con insights clave para la toma de decisiones.
⚡ Automatización de tareas repetitivas, ahorrando tiempo y reduciendo errores.
📈 Habilidades analíticas que impulsan el crecimiento profesional en cualquier sector.
En definitiva, dominar Excel no es solo una ventaja competitiva, es una necesidad en el mundo laboral actual. Quienes dominan esta herramienta pueden transformar datos en conocimiento, mejorar su productividad y aportar un valor significativo a su organización.
Este artículo es un resumen de las sesiones impartidas por Antonio Andrés Lencina, Director Ejecutivo del DSI y Consultor en BI, pertenecientes al bloque de Excel empresarial del Programa Superior Data Strategist impartido por el Data Strategy Institute.
Desde PDS proporcionamos a nuestro alumnado una formación estructurada que abarca desde el dominio de Excel hasta la integración con herramientas avanzadas como Power Query, Power Pivot, Power BI y DAX, facilitando una transición progresiva hacia el análisis y modelado de datos de alto nivel.
Actualmente nos encontramos en la 7ª edición y ya disponemos de información sobre la 8ª edición, que dará inicio en octubre. Además, hemos abierto inscripciones para la 2ª Edición del Programa Executive Data Engineering con Databricks & Python.
En el mundo de Business Intelligence, Power BI se ha convertido en una herramienta esencial para transformar datos en conocimiento accionable. Sin embargo, para obtener el máximo provecho de esta plataforma, es fundamental comprender el flujo de trabajo en un proyecto de Business Intelligence. Aunque cada proyecto tiene particularidades específicas, existen pasos recomendados para garantizar que los informes sean efectivos y respondan a las necesidades de la organización.
Pasos Claves en un Proyecto con Power BI
El desarrollo de un proyecto con Power BI se basa en cinco fases fundamentales: conectar, transformar, modelar, visualizar y compartir. A continuación, analizamos cada una de ellas:
1. Definir las Preguntas de Negocio
Antes de conectar cualquier fuente de datos, es imprescindible definir las preguntas clave que se desean responder. Esto permite enfocar el análisis en la información relevante para la toma de decisiones. Algunas preguntas fundamentales incluyen:
2. Conectar y Transformar los Datos
Una vez identificadas las preguntas de negocio, el siguiente paso es conectar Power BI con los orígenes de datos, que pueden incluir bases de datos, archivos Excel, archivos CSV y otras fuentes en la nube.
3. Modelar los Datos
El modelado de datos es clave para estructurar la información de manera eficiente. En esta fase se definen las relaciones entre tablas y se crean medidas y columnas calculadas mediante DAX (Data Analysis Expressions). Un modelo de datos bien estructurado mejora el rendimiento y facilita el análisis.
4. Crear Visualizaciones y Objetos Visuales
Las visualizaciones permiten interpretar los datos de manera clara y efectiva. Power BI ofrece una amplia gama de gráficos, tablas y mapas interactivos que facilitan el análisis. Es importante elegir los objetos visuales adecuados según el tipo de información y los usuarios del informe.
5. Compartir y Publicar en Power BI Service
Una vez creado el informe, se puede publicar en Power BI Service para que los usuarios puedan acceder a él desde diferentes dispositivos (ordenadores, tabletas o móviles). Desde esta plataforma se pueden compartir informes, establecer permisos de acceso y actualizar los datos de manera automatizada.
En conclusión, el flujo de trabajo en Power BI es un proceso iterativo que permite convertir datos en conocimiento de valor para la organización. Seguir estos pasos garantiza que los informes sean precisos, interactivos y alineados con las necesidades del negocio. Dominar este proceso es esencial para los profesionales de la inteligencia empresarial y la analítica de datos.
Este artículo es un resumen de las sesiones impartidas por Fernando Moreno Mora, analista de datos en knowmad mood y formador del Data Strategy Institute, en el marco del Programa Superior Data Strategist.
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