{"id":722694,"date":"2025-06-30T16:09:23","date_gmt":"2025-06-30T15:09:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=722694"},"modified":"2025-09-29T11:30:54","modified_gmt":"2025-09-29T10:30:54","slug":"mitigating-challenges-in-developing-analytics-reporting-for-big-corporate-companies","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/mitigating-challenges-in-developing-analytics-reporting-for-big-corporate-companies\/","title":{"rendered":"Mitigar los retos en el desarrollo de an\u00e1lisis e informes para grandes empresas corporativas"},"content":{"rendered":"
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Dos grandes retos se interponen sistem\u00e1ticamente en el camino: la fragmentaci\u00f3n data entre equipos y sistemas aislados, y la falta de alineaci\u00f3n en la l\u00f3gica data y las definiciones de los KPI. Estos problemas a menudo pueden pasar desapercibidos, pero tienen un profundo impacto en el \u00e9xito de cualquier iniciativa de cuadros de mando.<\/p>\n

En este art\u00edculo, desgranamos estos retos a trav\u00e9s de un estudio de caso real, destacando c\u00f3mo la fragmentaci\u00f3n data y la l\u00f3gica incoherente impulsan la mayor parte del esfuerzo en los proyectos de BI. Exploraremos el trabajo de backend oculto necesario, los obst\u00e1culos encontrados y las estrategias que utilizamos para ofrecer una soluci\u00f3n escalable a una empresa global de automoci\u00f3n.<\/p>\n

Los principales retos: data fragmentado y l\u00f3gica desalineada<\/h2>\n

Dos de los mayores obst\u00e1culos a la hora de crear cuadros de mando empresariales no son tecnol\u00f3gicos, sino estructurales: sistemas data fragmentados y l\u00f3gica empresarial desalineada.<\/p>\n

Las grandes empresas suelen estar estructuradas de forma que fomentan el funcionamiento independiente entre departamentos, unidades de negocio o mercados geogr\u00e1ficos. Si bien esto puede proporcionar flexibilidad a nivel local, crea grandes desaf\u00edos cuando se trata de crear informes centralizados que abarquen toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan la encuesta CDOIQ de 2021 de Accenture y el MIT, 37% de los directores de Data citaron la infraestructura en silos como el mayor reto para hacer realidad su visi\u00f3n de data (Accenture, 2021). Antes de que pueda producirse ning\u00fan informe, los equipos deben determinar primero d\u00f3nde vive la data, qui\u00e9n es su propietario, c\u00f3mo est\u00e1 estructurada y si es fiable. En muchos casos, el mero hecho de localizar el data adecuado puede implicar semanas de idas y venidas entre departamentos.<\/p>\n

Incluso una vez asegurado el data, suelen surgir problemas de alineaci\u00f3n m\u00e1s profundos. Diferentes equipos o regiones utilizan a menudo definiciones ligeramente diferentes para el mismo KPI. Un equipo podr\u00eda medir las conversiones semanales bas\u00e1ndose en las acciones de los usuarios, y otro podr\u00eda realizar el seguimiento utilizando los pedidos de productos. Sin una alineaci\u00f3n en las definiciones, resulta dif\u00edcil crear cuadros de mando en los que conf\u00eden las partes interesadas. El resultado suele ser una falta de confianza en las cifras y una reticencia a confiar en el cuadro de mando para la toma de decisiones.<\/p>\n

Este panorama fragmentado tambi\u00e9n hace que la preparaci\u00f3n de data sea un trabajo pesado, mucho antes de que comience cualquier visualizaci\u00f3n. Se dedica una cantidad de tiempo considerable a limpiar, unir, normalizar y transformar el data en bruto en un estado utilizable. No se trata s\u00f3lo de una tarea t\u00e9cnica. A menudo requiere que varios equipos se pongan de acuerdo sobre la l\u00f3gica que subyace a las m\u00e9tricas y las definiciones con las que trabajan. Sin este trabajo fundacional, ning\u00fan cuadro de mando puede proporcionar informaci\u00f3n fiable. Pero cuando se hace bien, permite elaborar informes escalables y fiables en los que pueden basarse con confianza varios equipos.<\/p>\n

Estudio de caso - Entrega de cuadros de mando: el camino hacia la implantaci\u00f3n<\/h2>\n

VISI\u00d3N GENERAL<\/b>:<\/p>\n

Para un fabricante mundial de autom\u00f3viles, Artefact recibi\u00f3 el encargo de crear cuadros de mando centralizados para mejorar la elaboraci\u00f3n de informes en todas las regiones. Aunque el objetivo parec\u00eda claro: agilizar los an\u00e1lisis y proporcionar informaci\u00f3n en tiempo real, la realidad de su implantaci\u00f3n en una organizaci\u00f3n descentralizada result\u00f3 r\u00e1pidamente m\u00e1s dif\u00edcil de lo que se esperaba en un principio.<\/p>\n

DESAF\u00cdO<\/b>:<\/p>\n

El negocio de la empresa estaba organizado por regiones y subdividido en mercados locales, cada uno de los cuales operaba con un alto grado de autonom\u00eda. Esto dio lugar a incoherencias no s\u00f3lo en los sistemas utilizados, sino en las propias definiciones de las m\u00e9tricas clave. Un ejemplo llamativo: mientras que un mercado defin\u00eda una \u201cventa en l\u00ednea\u201d como el momento en que se realizaba un pedido en la p\u00e1gina web, un mercado vecino s\u00f3lo la consideraba una venta una vez recibido el pago. Estas sutiles diferencias creaban importantes lagunas en los informes, especialmente cuando la direcci\u00f3n exig\u00eda vistas consolidadas a nivel regional. \u00bfQu\u00e9 definici\u00f3n era la correcta? \u00bfC\u00f3mo pod\u00eda agregarse el data sin falsear el rendimiento?<\/p>\n

SOLUCI\u00d3N<\/b>:
\nPara resolver esto, implementamos un\u00a0centralizado data platform<\/b>\u00a0que garantiz\u00f3 que todos los mercados y regiones se alinearan en las definiciones compartidas y la l\u00f3gica data. Esto requiri\u00f3 rastrear cada KPI hasta su fuente data original y trabajar con los equipos locales para unificar metodolog\u00edas. El resultado no fue s\u00f3lo un cuadro de mando, sino un cambio fundamental en la forma en que la empresa trataba y confiaba en su data, lo que permiti\u00f3 la elaboraci\u00f3n de informes escalables y precisos en todos los equipos y regiones.<\/p>\n

Factores clave del \u00e9xito y lecciones aprendidas<\/h2>\n

A trav\u00e9s de los retos, surgieron varios factores clave del \u00e9xito que ayudaron a llevar el proyecto a buen puerto:<\/p>\n

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  • Automatizaci\u00f3n de la recogida data<\/b>: Elimina el esfuerzo manual que antes se dedicaba al manejo de archivos Excel y tablas din\u00e1micas, garantizando la disponibilidad en tiempo real de data.<\/li>\n
  • An\u00e1lisis centralizados<\/b>: data consolidado en un \u00fanico cuadro de mandos, lo que permite una visi\u00f3n interfuncional sin fisuras.<\/li>\n
  • Capacidades aceleradas de elaboraci\u00f3n de informes<\/b>: El tiempo de generaci\u00f3n de informes se redujo de un d\u00eda a una hora.<\/li>\n<\/ul>\n

    Lecciones aprendidas:<\/p>\n

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    • La alineaci\u00f3n de backend y frontend es crucial<\/b>: Los requisitos t\u00e9cnicos evolucionaron a menudo durante el proyecto, lo que subraya la necesidad de una coordinaci\u00f3n temprana entre la ingenier\u00eda data y el dise\u00f1o del salpicadero.<\/li>\n
    • Las limitaciones de las herramientas pueden dar forma a su soluci\u00f3n<\/b>: La plataforma de BI de terceros ten\u00eda limitaciones de personalizaci\u00f3n, lo que requer\u00eda soluciones creativas y gestionar las expectativas de las partes interesadas.<\/li>\n
    • La gesti\u00f3n del cambio forma parte del trabajo<\/b>: Muchos empleados se mostraron reacios a abandonar Excel, lo que puso de manifiesto la necesidad de una formaci\u00f3n proactiva, apoyo y comunicaci\u00f3n clara para impulsar la adopci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n

      El papel de Artefact en la resoluci\u00f3n de estos retos<\/h2>\n

      En Artefact, estamos especializados en superar estos retos fomentando la colaboraci\u00f3n, garantizando la coherencia data y ofreciendo soluciones de BI impactantes. En este proyecto, nuestro equipo aline\u00f3 con \u00e9xito m\u00faltiples departamentos para:<\/p>\n

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      • Estandarizar las definiciones de los KPI<\/b>: Facilitamos los debates entre los equipos para crear un conjunto de indicadores de rendimiento universalmente aceptados.<\/li>\n
      • Formato Unify Data<\/b>: Nuestros expertos racionalizaron las estructuras del data en diferentes regiones, eliminando las incoherencias que antes obstaculizaban el an\u00e1lisis.<\/li>\n
      • Romper silos<\/b>: Al integrar las fuentes de data en una plataforma centralizada, permitimos obtener informaci\u00f3n en tiempo real y transparencia en todos los equipos.<\/li>\n
      • Ofrezca una soluci\u00f3n escalable<\/b>: Construimos una plataforma de fuente \u00fanica de la verdad con m\u00e1s de 20 cuadros de mando din\u00e1micos, proporcionando a las partes interesadas herramientas de informaci\u00f3n intuitivas y en tiempo real.<\/li>\n
      • Adopci\u00f3n y formaci\u00f3n<\/b>: Una vez establecidas las capacidades de elaboraci\u00f3n de informes, organizamos una serie de formaciones para garantizar que las herramientas fueran adoptadas e incorporadas a las actividades cotidianas de las partes interesadas.<\/li>\n<\/ul>\n

        Aprovechando la experiencia de Artefact, transformamos el planteamiento de la empresa en data, ayud\u00e1ndoles a ir m\u00e1s all\u00e1 de los informes fragmentados hacia un ecosistema anal\u00edtico verdaderamente integrado.<\/p>\n

        Reflexiones finales: La creaci\u00f3n de capacidades anal\u00edticas y de elaboraci\u00f3n de informes empieza por crear el data foundation adecuado<\/h2>\n

        En las grandes organizaciones, los mayores obst\u00e1culos para la eficacia de los cuadros de mando rara vez son visuales o t\u00e9cnicos, sino estructurales. Los sistemas fragmentados, las definiciones incoherentes de los KPI y los equipos aislados crean un nivel de complejidad que ninguna herramienta frontal puede resolver por s\u00ed sola.<\/p>\n

        Como demostr\u00f3 este proyecto, resolver estos retos requiere algo m\u00e1s que herramientas. Exige la alineaci\u00f3n de todos los departamentos, una comprensi\u00f3n compartida de la l\u00f3gica data y el compromiso de construir un data foundations s\u00f3lido antes de construir un solo cuadro. La mayor parte del esfuerzo recae en el backend, pero ese esfuerzo paga dividendos al permitir cuadros de mando escalables en los que los equipos conf\u00edan, adoptan y utilizan para tomar decisiones reales.<\/p>\n

        Para las empresas que buscan madurar sus capacidades anal\u00edticas, el mensaje es claro: invierta en el duro trabajo de unificar y preparar su data. Una vez hecho esto, los cuadros de mando se convierten en la parte f\u00e1cil.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        En las empresas actuales de data-driven, se espera que el an\u00e1lisis y la elaboraci\u00f3n de informes \u2014a trav\u00e9s de paneles de control\u2014 proporcionen informaci\u00f3n r\u00e1pida y \u00fatil que respalde las decisiones empresariales cr\u00edticas. Sin embargo, seg\u00fan un estudio de Forrester de 2022, el 60% de las iniciativas de an\u00e1lisis no cumplen las expectativas, ya que, a menudo, los datos data que alimentan dichos paneles de control son poco fiables, incompletos o est\u00e1n desalineados (Forrester, 2022).<\/p>","protected":false},"featured_media":725915,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995,22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-722694","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/722694","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/725915"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=722694"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=722694"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=722694"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}