Como todo sistema, los sistemas de informaciónse caracterizan por integrar un conjunto de elementos distintos que, desde esta diversidad funcional, participan en la consecución de un mismo objetivo (en este caso relacionado con las necesidades comunicacionales e informativas de una organización).
No hace falta situarnos en un contexto tecnológicamente avanzado (como el dispuesto por la inteligencia de negocios) para diseñar y desarrollar un sistema de información; mientras cumpla las características que acabamos de enunciar, no hace falta recurrir a herramientas propias del BI o las TIC. Sin embargo, ya hemos comentado en numerosas ocasiones la importancia que adquieren los sistemas de información para las organizaciones que confían en los datos como uno de sus principales activos (sobre los cuales erigen sus objetivos, diseñan sus respectivas estrategias y apoyan las tomas de decisiones). Por ello, contar con un entorno BI es cada vez más determinante para sacar el máximo partido a un sistema de información, algo que hoy veremos en relación con una de las piezas clave de estos sistemas: las herramientas de visualización de datos.
Un sistema de información, como decíamos, está compuesto por varios elementos que cumplen con funciones distintas, todas ellas apuntando a un mismo objetivo: facilitar el acceso y la gestión de la información, principalmente.
En base a ello, podemos distinguir los siguientes tipos de funciones con sus respectivas herramientas:
Obtención de datos: un proceso que se puede realizar de distintos modos y empleando herramientas de diversa índole, pero que siempre consiste en la localización de las fuentes de datos que se estimen oportunas y canalizar el flujo de datos e informaciones hacia un mismo centro o base de datos. No cabe duda de que, actualmente, la ingente variedad de fuentes y canales a través de los cuales se alimentan las bases de datos corporativas exige la adopción de herramientas de filtro adecuadas para seleccionar, en primera instancia, los datos más relevantes y que cumplan con unos mínimos requisitos de calidad.
Almacenamiento de datos: incluye el diseño y la confección de las bases de datos que albergarán los datos y las informaciones procedentes de las fuentes oportunas, con el objetivo de que estas sean fácilmente tratables, analizables y gestionables. Un proceso que se conoce con el nombre genérico de data warehousing.
Análisis de datos: los datos, tras ser recabados y almacenados, deben ser dispuestos a ser sometidos a las analíticas que se estimen oportunas en función de las necesidades corporativas. Cuanto mayor sea el volumen y la variedad de los datos almacenados, y la velocidad con la que se alimenten las data warehouses, se requerirán herramientas de análisis de datos más potentes, capaces de transformar estos datos en informaciones relevantes.
Traducción de la información: aquí es donde entran en escena las herramientas de visualización. El fin de cualesquiera sistemas de información es, repetimos, facilitar el acceso a información relevante y sensible (y, por lo tanto, aportar conocimiento sobre la organización y su entorno). Por ello, de nada servirá disponer de herramientas de obtención, almacenamiento y análisis de datos que cumplan óptimamente con su cometido, si al llegar el momento de traducir los resultados del análisis la información no se expone de un modo comprensible e intuitivo.
He aquí donde radica la gran importancia de la visualización de datos para los sistemas de información, un asunto que se expone con mayor detalle y profundidad en recursos como la guía (completamente gratuita) Visualización de datos: el poder de lo visual en la presentación de tus reportes.
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