Business Intelligence Controlling

La nueva generación del reporting económico-financiero y el control de gestión empresarial

Categoría: Inteligencia de tiempo

La rentabilidad en un modelo de datos financiero

Introducción

En este artículo vamos a tratar una de las cuestiones clave para diagnosticar la salud de una empresa: la rentabilidad. Este indicador, que como veremos más adelante puede hacer referencia a métricas totalmente distintas entre si, depende de forma considerable de las decisiones tomadas por los directivos de la organización.

Podríamos pensar que nos acercamos a la rentabilidad mediante la comparación interanual de los beneficios empresariales. Sin embargo, dicha comparación puede albergar actuaciones empresariales que distorsionen la calidad del resultado. Por ejemplo, si el incremento de las ventas proviene de una pobre negociación con los clientes, que ha dado como resultado una ampliación del periodo medio de cobro; o si está acompañado de una estrategia de enfoque conservador en las operaciones, con grandes incrementos en los saldos de existencias para evitar roturas de stock, ese aumento de ventas y de beneficios conllevará también un incremento indeseado de los activos en el balance (en este caso, de las necesidades operativas de fondos) y, por lo tanto, exigirá igualmente un aumento de los recursos para financiarlos. Del mismo modo, un incremento en la cifra de ventas conseguido mediante un aumento desproporcionado en los costes incurridos para obtener aquellas tampoco mejorará la rentabilidad.

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Hasta el último segundo en Power BI

Video de mi participación en Power Platform Madrid, con una sesión sobre la creación y el uso de una dimensión horaria que nos permita analizar nuestros hechos a granularidades inferiores al día.

Medias móviles en Power BI

En estadística, una media móvil se refiere al cálculo de puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del total de los datos originales con el objetivo de suavizar las fluctuaciones del corto plazo, resaltando así las tendencias o ciclos de largo plazo.

En este artículo vamos a ver diferentes formas de implementar una media móvil en Power BI, no con el objetivo de crear patrones predefinidos que podamos usar directamente en nuestros modelos, sino con el propósito de entender distintas formas de manipular el contexto de filtro y practicar nuestras habilidades para «pensar en DAX».

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Dimensión horaria en M

En casi cualquier modelo de datos que diseñemos será imprescindible disponer de una dimensión temporal que nos permita filtrar y segmentar los valores numéricos de las tablas de hechos en función de los atributos temporales que nos interesen en cada momento. La dimensión temporal más común y útil corresponde a aquella de nivel de granularidad diario, donde tendremos un registro por cada día del periodo abarcado por dicha dimensión.

Por otra parte, atributos relacionados con la dimensión horaria utilizados para describir los eventos de las tablas de hechos aparecen con mucha menor frecuencia. No obstante, en algunas ocasiones en las que el tiempo queda registrado con un nivel de detalle inferior al día, la posibilidad de segmentar los datos por dichos atributos se convierte en uno de los temas principales a la hora de diseñar un almacén de datos analítico.

Este nivel de granularidad temporal, aunque más frecuente, no será exclusivo de modelos científicos que necesiten una especial precisión temporal en el registro de los eventos que pretenden analizar, sino que podemos encontrar fácilmente casos, dentro del mundo empresarial, en los que la capacidad de filtrar los datos por atributos temporales de detalle inferior a un día nos proporcionará un valor añadido importante. Un ejemplo sencillo puede ser un restaurante, donde conocer las horas de mayor y menor afluencia de clientes será clave en la toma de decisiones relacionadas con el manejo de los horarios del personal.

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Tasas de variación e Inteligencia de Tiempo

Introducción

Data Analysis Expressions (DAX) incluye la importante funcionalidad de Time Intelligence o inteligencia de tiempo, funciones integradas en el lenguaje con las que podemos manipular y agregar datos en función de periodos temporales para construir y comparar cálculos sobre dichos periodos. Este tipo de análisis de series temporales es esencial en cualquier modelo de datos.

Aunque Time Intelligence es un tema muy amplio al que dedicaremos varios artículos, en este vamos a centrarnos en uno de los intereses principales del estudio de las series temporales, que reside en la evaluación de los cambios de una magnitud a lo largo del tiempo. Estos cambios se valoran a través de las denominadas tasas de variación,que surgen de la comparación de los valores de la serie en dos periodos de tiempo distintos.

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