HOSTELVENDING.COM 28/01/2024.- Frente al océano de datos provocados por la era del big data, la distribución automática necesita poner en orden todos estos datos para poder extraer análisis concretos, coherentes y poder tomar decisiones que vayan en sintonía con lo que realmente está transmitiendo el usuario a la solución.
Porque sí, todos estos datos que la solución automatizada recoge tienen un gran potencial para aumentar los ingresos, surfear las olas de consumo, anticiparse a posibles incidencias y errores, así como reducir tiempos de inactividad. Pero tener todos estos números de poco sirve si no se saben interpretar, o si la tarea de hacerlo resulta tan tediosa como facturar a final de mes.
Por ello, cualquier dueño de un negocio, y más aún, de uno unattended, tiene que contar entre sus activos con herramientas tecnológicas avanzadas que incluyan software especializado y lenguajes de programación diseñados para el análisis de datos y confección de estrategias: "El software y los lenguajes de programación adecuados desempeñan un papel crucial en cada etapa del desarrollo de un sistema de BI (Business Intelligence) ideal", señalan desde Automated Transactions.
Analicemos y definamos los indicadores clave de rendimiento
La fase inicial de cualquier sistema BI (en español, Inteligencia Empresarial) arranca con el análisis de datos y la definición de indicadores clave de rendimiento (KPIs). Para esta etapa, necesitaremos herramientas y lenguajes capaces de procesar grandes cantidades de datos y extraer conclusiones que sean realmente útiles. Pongamos sentido al big data.
Software recomendado
En este apartado, encontramos varias herramientas, cuyo uso será más o menos adecuado dependiendo de los gráficos que necesitemos.
-Por ejemplo, si queremos crear una tabla para mostrar el promedio de ingresos diarios por máquina, una opción recomendada podría ser tanto Excel como su versión online, Google Sheets (análisis iniciales, gráficos rápidos y cálculos más básicos).
-Si lo que necesitamos es visualizar patrones y KPIs de manera profesional, existe Power BI o Tableau, con los que podemos crear un dashboard interactivo que recoja tasas de fallos por ubicación.
-Para análisis más avanzados de datos o gráficos personalizados, Automated Transactions recomienda Python con Pandas y Matplotlib. Con Pandas, el profesional puede, por ejemplo, calcular la desviación estándar del rendimiento por máquina.
Hablemos el lenguaje de programación
Aquí, destacarían dos herramientas: Por un lado, Python, que permite generar gráficos de dispersión con Matplotlib para relacionar el tiempo fuera de servicio con la frecuencia de uso. Es decir, hablamos de estadística descriptiva (calcular modas, rangos, medianas...).
Por otro, SQL, si lo que queremos es hacer consultas a base de datos para extraer aquellos que sean más relevantes. Un ejemplo de aplicación sería recuperar el historial de transacciones de cada solución para señalar patrones de uso.
"Un sistema BI ideal para esta etapa combinaría el análisis inicial en Excel o Google Sheets, seguido de un procesamiento más avanzado en Python y visualizaciones profesionales en Power BI o Tableau. Esto permite a los operadores comprender patrones clave y establecer objetivos medibles desde el principio", concluyen desde la compañía especializada en software y sistemas de pago.
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