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Notas / Abacus · Lens
Analytics y BI sin el teatro del big data
No tenés big data. Tenés datos desordenados y tres preguntas cada mañana. Esto es lo que significan analytics y BI a tu escala.
La versión corta
En un minuto
- Analytics son reglas aplicadas a los datos. BI es la pantalla, con una frecuencia.
- El big data es un problema de volumen. Lo más probable es que no lo tengas.
- Tres capas: los datos, las reglas, las pantallas. Un dashboard no calcula nada.
Tres palabras que se mezclan
- Analytics
- El cálculo. El margen después de un piso de costo. La diferencia de cambio aparte de la ganancia. El stock en días. Reglas, aplicadas siempre igual.
- Business intelligence
- La entrega. La pantalla que abrís a las 8. El resumen del primer día del mes. El aviso cuando vence un precio.
- Big data
- Miles de millones de eventos, flujos en vivo, modelos entrenados con años de datos. Existe, y casi nunca es tu caso con cincuenta clientes y mil pedidos por mes.
Dónde está el valor de verdad
- Escribir las reglas. Dos personas calculan el mismo margen distinto. Cuando la regla se vuelve código con tests, deja de moverse.
- El refechado. La contabilidad registra cuándo se emitió la factura. Vos pensás en cuándo se hizo el trabajo. Mover los hechos a tus fechas arregla el "el resultado no coincide con la realidad".
- Qué tan fresco es el dato. Los precios, el stock y la caja piden minutos. Los estados contables piden días. Saber qué es qué define todo el diseño.
Cómo funciona, en breve
- 01Los datos
Una sola base de datos. Clientes, pedidos, pagos, precios, cuentas. Alimentada por una carga que una persona confirma. Eso es Ledger, o tu ERP.
- 02Las reglas
Código que calcula los números derivados y los escribe de vuelta. Versionado y con tests. No una planilla ni un prompt. Eso es Abacus.
- 03Las pantallas
Tableros y estados que solo leen. Uno para el dueño, uno por equipo. Eso es Lens, o Power BI leyendo las mismas tablas.
- 04Un solo número en todas partes
Si dos pantallas no coinciden, el error está en un solo lugar. Le pedís el margen al agente y lee el mismo número que muestra la pantalla.
Cuándo sí tienen sentido las herramientas pesadas
Cientos de millones de eventos. Machine learning donde nadie puede escribir la regla. Decenas de analistas a la vez. Un grupo consolidando muchas empresas.
La prueba es simple: si podés decir el número que querés en una frase, necesitás reglas. "Margen por pedido después del costo y con un piso de 4%" es una regla. "Qué clientes están a punto de irse" puede ser un modelo. Empezá por las reglas.
Qué medir primero
- La caja por cuenta, hoy.
- Lo que te deben, por cliente y por antigüedad.
- El margen por producto o por pedido, con la regla que lo produjo a la vista.
- El stock o la capacidad, en días.
En tu negocio
- Un grupo gastronómico
- El costo de mercadería por local y por semana, calculado desde las compras y las ventas. No el cálculo a ojo del encargado.
- Una consultora de personal
- La facturación en el mes en que se ganó, la plata cuando entró, los sueldos cuando se pagaron. Tres líneas que por fin se leen en orden.
- Una tienda online
- La caja por cuenta, los pedidos por día y los cinco productos que se están por acabar. Una pantalla, actualizada antes de que te despiertes.
Lo que ya pedís los lunes a la mañana: eso es lo primero que hay que construir. Todo lo demás espera hasta que esos cuatro números sean confiables.