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Business Intelligence: Presente y Futuro

En otro articúlo hablamos tendencias y recomendaciones de los expertos BI analizando diferente estudios y publicaciones sobre este fascinante argumento. Hoy me quiero centrar en los nuevos enfoques.

Se prevé que los ingresos globales en el mercado de inteligencia de negocios (BI) y analítica alcancen los USD 16.900 millones en 2016, un aumento del 5,4 por ciento a partir de 2016, según el último pronóstico de Gartner, Inc.

A medida que el análisis se ha vuelto cada vez más estratégico para la mayoría de las empresas y central para la mayoría de los roles empresariales, cada negocio es un negocio analítico, cada proceso empresarial es un proceso analítico y cada persona es un usuario analítico.

Cambio de enfoque: Procesos de BI no Proyectos

Ya no se habla de un proyecto de Business Intelligence sino de un proceso de Inteligencia de Negocio. Las empresas ya no pueden prescindir de estas herramientas para entender sus datos.

En otro articulo hablamos de como las empresas tienen que cambiar su “mentalidad” sobre los datos. Estos tienen que fluir y son un dominio de todos los departamentos y no solo de IT o de Gerencia. Una vez garantizada la seguridad de los datos sensibles (sobre todo a raiz de la nueva normativa GPRD) y una vez garantizado el acceso libre a datos departamentales va a ser posible traer un beneficio solido a la información. La figura del CIO está suplantando la del Director de Sistemas a la hora de decidir la governance de los datos y esta es una buena noticia. El tanto auspicado BI de Autoservicio se hace realidad.

En los últimos cinco años, ha habido un cambio hacia la creación de software de inteligencia empresarial que ofrece simplicidad y facilidad de uso para los miembros del personal en toda la empresa. En el proceso, un ejecutivo de datos, un gerente de ventas o el jefe de marketing puede comenzar a analizar los datos en minuto.

“Descubrimiento de datos” es el término usado para describir el acto de descubrir oportunidades que están ocultas en los datos contenidos en los sistemas empresariales de la empresa.

El descubrimiento de datos no trata sólo de informes, sino de seguir su línea de pensamiento a través de todos sus datos, incluidas las cuadrículas, las visualizaciones y los cuadros de mando.

Otro cambio en la inteligencia de negocios puede verse en la rápida disminución de los costos. Hoy en día el software de inteligencia de negocios es significativamente más barato y cada dia lo es más gracias a la combinación de Cloud + Saas (pago por uso). Hubo un periodo que la BI era algo muy técnico y tenia un nicho de mercado muy concreto. Hoy con la llegada de los grandes (en concreto PowerBI de Microsoft) y las nuevas tecnología que van más allá de los cubos OLAP algo distinto se mueve.

La integración de un paquete de inteligencia de negocios ya no requiere el uso de consultores caros y, a menudo, no se necesita hardware físico. Hoy en día el BI se ejecuta en la “nube”. La virtualización y el Cloud han creado nuevas tecnologías como los llamados: LDW (Logical Datawarehouse), y esto lo cambia todo.

Para aquellos que trabajamos en proyectos de inteligencia de negocios desde 10-15 años, nos acostumbramos a proyectos complejos con tiempos de implementación largos. Hemos pasado por algunos fracasos debido a reporting sin sentidos con datos sin normalizar. Hoy el tiempo de implantación de una solución BI es de un par de semanas… Puede ser algo menos si la empresa sabe lo que quiere y si existe ya un DW consolidado.

Los analistas de Gartner afirman que hay una preocupación creciente con respecto a los beneficios de los informes de autoservicio (tiempo y eficiencia) en comparación con los informes basados en la tecnología de la información que tienen medidas de governance en vigor. Las empresas tendrán que asegurarse de que sopesan los beneficios de un fácil acceso a los datos en lugar de implementar una estructura de gobierno que proteja al negocio de fugas de datos o informes inexactos. Confiar de tu gente y permitirle que manejen informaciones sensibles es el primer paso para crecer como empresa y como profesionales sin olvidarse del GPRD

Inteligencia de Negocio Colaborativa

La colaboración a través de herramientas de inteligencia de negocios ha evolucionado mucho en los últimos años. Colaborar significa tener enfoques diferentes para diferentes personas. Para algunos, se trata de enviar informes por correo electrónico, agregar notas y anotaciones contra informes, para otros hacer disparar determinados procesos en el momento de no alcanzar algún indicador. (BI + BPM = Negociatica) Ahora todo se puede vincular fuertemente con los beneficios del negocio, ya que el personal no solo analiza los datos, sino que está utilizando los datos para aumentar el valor del negocio. La BI genera ventaja competitiva. La colaboración será mucho más prominente en los próximos años.

“Una organización colaborativa desbloquea el potencial, la capacidad y el conocimiento de cada empleado, generando así valor, innovación y mejorando la productividad en su lugar de trabajo.” – Deloitte Access Economics

Análisis Avanzados y Predictivos… en serio

Los análisis avanzados y predictivos permiten a una empresa utilizar datos pasados para predecir la probabilidad de acciones futuras por parte de los consumidores. Análisis avanzados y predictivos. Pueden ser utilizados para realizar un análisis de la cesta de la compra para la optimización de la venta al por menor o del beneficio (vender los productos correctos en el precio correcto a las personas correctas).

Articulo completo en Linkedin.

No haga estos errores en su proyecto BI

Instalar un sistema de Inteligencia de Negocio es una buena opción. Como ya he dicho en otro articulo, el problema es que instalar una suite BI non es como instalar un Open Office. No hay que olvidar que esta clase de software necesitan atención y consultoria en la construcciones de los cubos y de los data warehouse. Aquí me he inspirado en un interesante articulo que habla de los 50 errores más comunes en BI.

  • Hay que fomentar el uso de talleres. Un proyecto BI es algo activo.
    Hay que fomentar el uso de talleres. Un proyecto BI es algo activo.

    Inadecuada integración de conocimientos sobre la inteligencia de negocio y apoyo a las decisiones a nivel de sistema. Cuadros de mando no dan soluciones.

  • No ver imagen completa de Inteligencia de Negocios.
  • No hay visión de lo que es el objetivo final de la herramienta de BI. Hay que preguntarse: ¿cuáles son los resultados finales y cómo serán utilizados para la prosperidad de la empresa y la ventaja competitiva?
  • Las demandas se crean más rápido que los sistemas de gestión de información puede absorber, aplicar y estabilizar. Hay que pasar de un uso de “generación de informe” a una cultura de la análisis en tiempo real. Ya no instalamos BI para esperar un report en el escritorio, sino que vamos a crear una cultura de análisis dentro de la empresa. Si no lo hachemos de esta forma no vamos a poder sacar provecho de casi nada
  • Ninguna o poca relación entre los estados financieros y no financieros indicadores clave de rendimiento. Muchas veces se crea confusión entre los tangibles y los intangible. Es necesario que la empresa que mete mano a estos proyecto tenga consultoria de negocio y no solo consultoria tecnológica.
  • Soluciones de manejos de datos mal estructuradas o inadecuada.
  • Datos sin calidad generados por verticalizaciones en el ERP hechas a toda prisa o sin lógica
  • Minimizar los problemas de calidad de datos por parte del cliente. El cliente no quiere pagar bolsa de horas para dar coherencia a sus datos. Hay que explicarle que con dato de baja calidad simplemente una suite BI no funciona.
  • Demasiada altas expectativas de Business Intelligence. No es un sistema experto.
  • La Soluciones de Business Intelligence son horizontales. No son verticales. No existe la solución perfecta para ti. Existe la solución mejor en referencia a tu forma de organizar los datos dentro de la empresa.

    Datos pocos fiables generan análisis pocos fiables
    Datos pocos fiables generan análisis pocos fiables
  • Los mercados demasiado dinámicos y complejo como las telecomunicaciones necesitan inversiones altas en tecnología un cubo de una operadora de móvil no puede girar en memoria.
  • A la hora de abordar un proyecto no tenemos constancia de los conocimientos técnicos internos en la gestión y el nivel de expertos que puedan tener los responsables del proyecto. Asi que no podemos pensar “bueno ya esto se arreglará”
  • No crear ningún equipo interno dedicado de expertos para cooperar con los proveedores.
  • No hay recursos internos para manejar la generación de conocimiento.
  • Sin estructura interna para manejar el desarrollo de nivel empresarial de Inteligencia.
  • Líder del proyecto incorrecto o poco motivado.
  • Demasiado enemigos internos.
  • Líder del proyecto demasiado ingenuo
  • Malas gestión y “juegos políticos” pueden destruir cualquier proyecto.
  • Juegos políticos en el nivel de gestión. Es fácil declarar “no se necesita nada más”.
  • La falta o insuficiencia de marketing interno. Hay que vender un proyecto de BI como algo que va a permitir que la empresa prospere. No lo tienen que ver como una amenaza o un control.
  • Programación secuencial incorrecta de los módulos. ¿Qué viene primero, después y, al fin, los hechos.

    En BI hay generar la cultura de la análisis frente a la cultura del Report
    En BI hay generar la cultura de la análisis frente a la cultura del Report
  • Demasiado tiempo de implementación sin ningun resultado. Muchos otros proyectos con impacto significativo pueden presentarse durante el tiempo de implementación empezar con algo sencillo para que la gente vaya tomando confianza en el sistema. Pero no hay que olvidar que cada impacto podría significar nuevo código escrito y comenzar desde el principio en determinados segmentos.
  • Selección de proveedores incorrecto. Por ejemplo: hay muchas empresas que instalan Dynamics en España pero no son todas iguales… no es una guerra de precios es una guerra de hombres.
  • Selección de soluciones de software incoherente. Si el provedor del ERP ha comprado una empresa con una suite BI no es tan seguro que las dos soluciones se integren.
  • Recursos insuficientes para terminar los proyectos. Especialmente en los casos de los costes adicionales que pueden duplicar o triplicar la inversión inicial. (Mala presupuestación y medio a dejar un colchón de bolsas de horas)
  • La falta de definición de datos o mala metodología. He visto compañeros en antigua consultoras tirar de libros para hacer algo en un cliente.
  • No hay “ventanilla única” de solución de proveedor. Cada solución debe ser comparada por el líder de proyecto. A veces pasa que el departamento financiero contrate un ERP y que el departamento de venta compre una solución de reporting que no funciona o necesita una integración larga.
  • El Proyecto de Business Intelligence debe evolucionar. Por esto es mejor empezar con un departamento y seguir aplicandolo a los demás. Normalmente se evoluciona asi: Finaciero, Compras, Ventas, Logistica, CRM y lo que queda…
  • “Sólo queremos el Dashboard”. Que quede claro: las empresas deben contar con una infraestructura de BI sólida y estable antes de la aplicación de cuadros de mando.
  • Comenzar con el desarrollo interno, sin pedir a los usuarios lo que necesitan. Confiando en los malos consultores que a veces quieren aplicar cosas desarrollada para otros clientes como si todo el mundo usaras la misma talla de calzoncillos
  • Incluya todos los departamentos y unidades de negocio, sobre todo un llamamiento a los talleres a tantas personas como sea posible. Nadie debería decir más tarde que no fue informado.
  • No deje todo el trabajo operativo a los consultores. Hay que mojarse con el proyecto sobre todo porque esto va a mejorar la ventaja competitiva de toda la organización

Ahora más que nunca es necesario entender que la BI es la mejor solución para tomar decisiones en un entorno inestable. Pero no tenemos que olvidar que no se puede conducir un coche sin gasolina. La gasolina de la empresa son los datos y es absurdo meter un ERP sin Business Intelligence. Personalmente tengo la suerte de haber estado en todos los bandos. He sido empresario y he comprado una solución ERP (equivocandome), ahora trabajo en consultoria de negocio, y también me ocupo de facilitar la comercialización de una suite BI. Tenemos que fomentar una cultura BI directamente en las empresas. Los casos de éxito que he visto son aquello donde existe esta cultura.

Business Intelligence: “No es posible gestionar lo que no se puede medir”


Tipica struttura de una plataforma BI (Fuente: Ibermatica)

Esta frase de William Hewlett. uno de los fundadores de HP, nos parece muy obvia pero la verdad es que muchas empresas hoy en día se enfrentan a un entorno inestable sin “gestionar”, osea sin tener bien claro cuales son los KPI‘s de su negocio. Si no conoces tu negocio.. o si peor aun.. piensas conocerlo y la información es incoherente, deficitaria o no estructurada, realmente estás perdiendo tu ventaja competitiva y ademas vas a estar en un mercado donde es muy probable que los competidores “más listos” tengan incluso información sobre tu propria empresa que tu no tenga o que tu no estas explotando.

Ya no es una cuestión de recursos, porque las Plataformas BI tienen diferentes soluciones para todo los bolsillos, el problema es la cultura de la información que la empresa mucha veces no se tiene.

Entorno inestable

Targit una herramienta de Business Intelligence de ultima generación

Es sobre todo ahora cuando hay una necesidad aún mayor de conocer el alcance de los principales indicadores del negocio. Una correcta gestión implica identificar los indicadores para luego tener la posibilidad de analizar rápidamente los puntos críticos, establecer tendencias, así como poder determinar relaciones causa-efecto ante el cambio en determinadas medidas. La respuesta es el establecimiento de los denominados sistemas de Business Intelligence (BI) y el uso del potencial actual de las herramientas TIC. Estas herramientas permiten un tratamiento cada vez más rápido, complejo e inmediato de los datos, de la información y, en definitiva, del conocimiento.

Inteligencia de Negocio es “saber”

Según una definición de Gatner Group (entidad histórica que es referencia en los sectores del software aplicado). La inteligencia de negocio es “la transformación de los datos de la compañía en conocimiento, para obtener una ventaja competitiva”. Siendo más pragmáticos, podemos decir que la Business Intelligence es el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que

permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información

no estructurada (sea esta interna o externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLAP…) o para su análisis y conversión en conocimiento que dé soporte a la toma de decisiones.

Una solución integral BI se compone diferentes fases:

Fase 1: Diseño conceptual de los sistemas

Para resolver el diseño de un modelo BI tenemos que hacernos unas preguntas básicas: ¿Cuál es la

información para la toma de decisiones? ¿Cuál es el formato y la composición

de los datos a explotar? ¿De dónde vienen estos datos y cuál su disponibilidad y su periodicidad?

Datawarehouse y Etl

En realidad el diseño conceptual tiene diferentes momentos en el desarrollo de una plataforma BI: en la fase de construcción del Data Warehouse y los Datamarts vendrán antes de los aspectos de estructuración de la información según potenciales criterios de explotación.

En la fase de implantación de herramientas de soporte a la alta dirección se desarrolla el análisis de criterios directivos: propósito, objetivos estratégicos, objetivos operativos, factores de seguimiento, indicadores clave de gestión (KPI). En pocas palabras conocer la información para el qué, cómo, cuándo, dónde y para qué. Si por ejemplo nuestro propósito es “ser la empresa puntera de la zona de Albacete” quizá pueda ser útil saber que estamos perdiendo clientes de estas zona, también puede ser útil saber que nos vienen muchos pedidos de Toledo. Seguramente en alguna grande tienda os habrán preguntado al la hora de pagar sin factura el código postal de proveniencia, ya podéis imaginar porque.

Fase 2 – Construcción y alimentación del Data Warehouse y Datamarts.

Utilizando la definición de Wikipedia: “En el contexto de la informática, un almacén de datos (del inglés data warehouse) es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza.

Un Data Warehouse es una base de datos corporativa que replica los datos transaccionales una vez seleccionados, depurados y especialmente estructurados para actividades de query y reporting.

Siempre ayudandonos con Wikipedia un Data Mart es: “Los Data marts son subconjuntos de datos de un data warehouse para áreas especificas. Entre las características de un data mart destacan: Usuarios limitados, Área especifica, Tiene un propósito especifico, Tiene una función de apoyo.

Podemos definir un Datamart como una base de datos especializada, departamental, orientada a satisfacer las necesidades específicas de un grupo de usuarios.

El punto más critico

No saber diseñar y estructurar convenientemente y desde un punto de vista corporativo el Data Warehouse y los Datamarts es el “peor cataclismo” que puede caer en un proyecto de BI.

Algunos departamento pueden defender la propriedad de los datos. Si no hay bien claro que los datos son propriedad de la empresa y no de los departamentos va a ser difícil montar cualquier proyecto BI que descansan en una visión horizontal y trasversal de la empresa. En caso contrario, pueden originarse situaciones no deseadas y caracterizadas generalmente por la in-eficiencia y la falta de calidad en la información .

Herramientas de explotación de la información

Un ejemplo de Dashboard (Targit)

Podemos decir que esta es el área donde más avances se han producido en los últimos años. Sin embargo, la proliferación de soluciones complejas y su aplicación no siempre tan sencilla ha generado, en ocasiones, una situación de desánimo en las organizaciones respecto a los beneficios de estas soluciones. Vamos a ver ahora los modelos y funcionalidades básicas de estas herramientas:

Query & reporting. Son herramientas para la elaboración de informes y listados. Pueden actuar tanto en detalle como sobre información agregada, a partir de la información de los Data Warehouses y Datamarts. No necesariamente se trata de crear “papeles” sino de generar una cultura de análisis dinámicas de los datos. Los grande proyectos de BI suelen estar orientados a la formación de sus directivos en la explotación directa de los datos. Hay herramientas muy sencillas donde el usuario se sienta delante de su ordenador y empieza a jugar con los datos y generar análisis. Análisis que puede compartir con los miembros de la organización, creando presentaciones y videos.

Cuadro de mando analítico (EIS tradicionales). Elaboración, a partir de Datamarts, de informes resumen e indicadores clave para la gestión (KPI) que permitan a los gestores de la empresa analizar los resultados de la misma de forma rápida y eficaz. Se trata en realidad de una herramienta de query orientada a la obtención y presentación de indicadores para la dirección (frente a la obtención de informes y listados). Es posible generar “centinelas” que nos vayan avisando (por mail, en un popup o en el móvil) cuando se alcanza un determinado dato o cuando se presenta una determinada situación que puede ser critica (Ejemplo. Avisame cuando la venta de vendedor x bajan de un 20%).

Cuadro de mando integral o estratégico (Balanced Scorecard). Este modelo parte de que la estrategia de la empresa es el punto de referencia para todo proceso de gestión interno. Con él, los diferentes niveles de dirección y gestión de la organización disponen de una visión de la estrategia de la empresa traducida en un conjunto de objetivos, iniciativas de actuación e indicadores de evolución. Para ello es necesario fomentar una cultura innovadora donde se premia la visión trasveral de la empresa y de las informaciones.

OLAP (on-line analytical processing). Herramientas que manejan bases de datos relacionales, proporcionando un acceso multidimensional a los datos, capacidades intensivas de cálculo y técnicas de indexación especializadas. Permiten a los usuarios trocear sus datos, planteando queries sobre diferentes atributos o ejes. Utilizan un servidor intermedio para almacenar los datos multidimensionales precalculados, de forma que la explotación sea rápida.

No será necesario analizar todos los datos relacionales sino solo parte de ellos. La generación de los cubos requiere tiempo y recursos así que es posible hacer esta operación de forma diaria (casi siempre nocturna) de esta forma la análisis no es en tiempo real sino en tiempo diferido.

Data Mining (minería de datos). Son auténticas herramientas de extracción de conocimiento útil, a partir de la información contenida en las bases de datos de cualquier empresa. El objetivo que se persigue es descubrir patrones ocultos, tendencias y correlaciones, y presentar esta información de forma sencilla y accesible a los usuarios finales para solucionar, prever y simular problemas del negocio. El Data Mining incorpora la utilización de tecnologías basadas en redes neuronales, árboles de decisión, reglas de inducción, análisis de series temporales y visualización de datos.

Targit una solución eficaz y de implementación muy rápida

Targit es un producto Danes muy reconocido y con más de 600.000 usuarios en el mundo. En el mudo de las soluciones BI existen muchas plataformas propietarias y muchas en Open Source, mientras que la primeras se han afianzado en determinados entornos (Oracle, Sap, IBM) la segundas tienen grandes potenciales pero necesitan un desarrollo importantes. En el medio podemos encontrar Targit que tiene indudable ventajas: antes de todo es una solución que engloba todo, es posible en un único client hacer análisis, reporting, dashboards, etc, en segundo lugar se apoya en los cubos de Analisis Services de Microsoft SQL)de esta forma donde hay un Data warehouse SQL o un relacional compatible. Targit puede funcionar desde el primer momento.

Targit Ademas presenta unas herramienta llamada BI Accelerators que permiten construir cubos Olap compatibles con Analisis Services directamente de diferentes ERP en Comercio como Dynamics Navision, Axapta y CRM o Sap Business One.

La tecnología: Analisis Services de SQL

Microsoft Analisis Services es parte de Microsoft SQL Server, un sistema de gestión de base de datos. Microsoft ha incluido una serie de servicios de SQL Server relacionadas con la inteligencia de negocios y data warehousing. Estos servicios incluyen servicios de integración y Analysis Services. Analysis Services incluye un conjunto de capacidades OLAP y de minería de datos.

Un único client

En vez de tener diferentes modulos separado cado uno de ellos con su filosofía, su forma de representar los datos en Targit han pensado de construir un unico client que pueda abarcar todo lo que un buen manejo de Business Inteligence supone. Targit permite:

Targit permite:

Targit es una suite BI completa desarollada en Dinamarca. Desde Septiembre 2010 existe en Valencia la filial Española de Targit.

Análisis. Con unos pocos clics, los usuarios pueden crear y navegar de forma intuitiva en los análisis más avanzados. Todos los objetos de un análisis están interrelacionados de forma dinámica y, con un solo clic sobre la dimensión de un objeto, esta dimensión se adaptará como criterio a otros objetos del análisis. Además, se añaden explicaciones detalladas.

Informes y Report. Se pueden crear todo tipo de informes en un momento. También puede distribuir los informes libremente atravesando barreras lingüísticas y obstáculos físicos, por ejemplo vía email o por sitios web.

Dashboards inteligentes. Los dashboards y scorecards (cuadros de mando) proporcionan una visión general del rendimiento de la empresa mediante indicadores de inteligencia integrados. Puede identificar rápidamente los mayores problemas y oportunidades de su empresa.

Metamorphing. El ‘motor’ patentado de la solución TARGIT recuerda sus preferencias a la hora de presentar sus datos. La tecnología elige automáticamente la configuración que usted prefiere, y por tanto le ahorra clics.

Hyper Related OLAP. Sus análisis, informes o dashboards no tiene por qué ser estáticos. Un solo clic sobre cualquier cifra muestra un análisis detallado y le permite examinar más detenidamente los resultados.

Centinelas. Los centinelas son reglas predictivas que le permitirán recibir avisos anticipados. Con los Centinelas puede expandir los horizontes de sus agentes de notificación y puede por tanto reaccionar más rápidamente si el entorno alrededor de su empresa cambia.

Storyboards. Una serie de análisis en tiempo real pueden publicarse como vídeo, slide show o podcast. Distribuya los datos en una gran pantalla e inspire a todo el mundo para actuar en consonancia con los objetivos de la empresa.

Multi idiomas. Siempre puede elegir visualizar los análisis en su propio idioma, independientemente del idioma utilizado cuando se creó el análisis original. Actualmente dispone de TARGIT en 16 idiomas, y pronto se incluirán más.

Alertas de Agentes Inteligentes. La solución incorpora una gran variedad de agentes inteligentes. Ayudan a asegurar que la empresa pueda reaccionar rápidamente a los cambios del mercado. Por ejemplo, el sistema le enviará de forma automática un e-mail cuando se alcancen o dejen de alcanzarse ciertos objetivos o cifras.

Client Web. Con la licencia web puede acceder a los datos, informes y análisis de la empresa desde cualquier lugar del mundo. Puede crear análisis y trabajar con total seguridad de los datos en tiempo real.

Targit permite de atacar directamente los ERP como Navision, AX y Business One

Información de TARGIT en su escritorio. Los dashboards inteligentes y los análisis se integran en su escritorio de Windows. Tendrá acceso a la información de TARGIT – antes de que TARGIT Suite se haya iniciado – y podrá reaccionar rápidamente ante desviaciones críticas. Puede obtener importantes insights de negocio en el momento justo directamente en su iPhone o iPad con el TARGIT iTop, que es una App en el escritorio cliente.

Búsqueda inteligente. Conozca mejor el contexto de cualquier análisis activo. Un solo clic combina los datos de análisis estructurados con los datos desestructurados de sus e-mails y otros documentos. La Búsqueda Inteligente es una característica pionera, ¡nunca antes vista en la historia de la BI!

Simulación What-If (Análisis Predictivas). Con un solo clic puede averiguar cómo cambiarán sus cifras si la facturación aumenta o disminuye a nivel local o global. La Simulación What-If funciona fundamentalmente como drill-down, y utiliza la información que usted ya ha incluido en el sistema.

Targit es la solución ideal para la mediana empresa ya que su instalación no implica grande tiempo de implementación. Su capacidad de relacionarse directamente con los mejores ERP del mercado le permite implantaciones rápidas y eficaces.