Diferencias entre el desarrollo a medida y el uso de tecnologías estándar para medir indicadores de producción

Enfoques a la hora de crear cuadros de mando

En el mundo empresarial, contar con un sistema eficiente para medir los indicadores de producción es fundamental para tomar decisiones estratégicas acertadas. Cuando se trata de crear cuadros de mando para esta tarea, existen dos enfoques principales: el desarrollo a medida y el uso de tecnologías estándar. En este post vamos a tratar de profundizar sobre las diferencias entre el desarrollo a medida y el uso de tecnologías estándar para medir indicadores de producción.

El desarrollo a medida para medir indicadores de producción

El desarrollo a medida como tecnología para medir indicadores pretende la creación de un cuadro de mando personalizado desde cero, diseñado específicamente para satisfacer las necesidades y requisitos de una empresa en particular. Este enfoque implica un proceso de desarrollo más largo y costoso, pero brinda la ventaja de adaptarse completamente a las particularidades del negocio y los indicadores específicos que se desean medir. Permite una mayor flexibilidad en términos de diseño, funcionalidad y capacidad de personalización.

Tecnologías estándar para medir indicadores de producción

El uso de tecnologías estándar implica aprovechar herramientas preexistentes y ampliamente utilizadas, como software o plataformas de cuadros de mando disponibles en el mercado. Estas soluciones suelen ofrecer una implementación más rápida y accesible desde el punto de vista económico. Aunque pueden ser menos flexibles en términos de personalización, generalmente cuentan con características y funcionalidades sólidas, respaldadas por la experiencia y el conocimiento acumulado de su desarrollo.

Ejemplos de tecnologías para medir indicadores de producción

Algunas de estas tecnologías son ampliamente conocidas, aquí se presenta un listado de las mismas:

Power BI: Power BI es una plataforma de análisis de datos de Microsoft que permite visualizar, compartir y obtener información significativa a partir de conjuntos de datos. Ofrece una amplia gama de herramientas y características para crear informes interactivos, paneles de control y visualizaciones avanzadas.

Grafana: Grafana es una plataforma de análisis y visualización de datos de código abierto. Proporciona una interfaz intuitiva para crear paneles de control y gráficos personalizados a partir de diversos orígenes de datos, como bases de datos, sistemas de monitoreo y servicios en la nube. Es especialmente popular en el ámbito de la monitorización de infraestructuras y aplicaciones.

Looker Studio: Data Studio es una herramienta de visualización de datos gratuita de Google. Permite crear informes y paneles de control interactivos utilizando diversos tipos de datos, como hojas de cálculo de Google, bases de datos SQL, archivos CSV y servicios de Google, como Google Analytics. Proporciona opciones de personalización y colaboración para compartir fácilmente los informes con otros usuarios.

Amazon QuickSight: Amazon QuickSight es un servicio de análisis de datos en la nube proporcionado por Amazon Web Services (AWS). Permite visualizar y explorar datos de manera interactiva, creando informes y paneles de control personalizados. QuickSight se integra con una amplia gama de fuentes de datos, incluidos servicios de AWS, bases de datos en la nube y archivos locales, y ofrece opciones de colaboración y programación de informes.

Conclusión sobre el desarrollo a medida y las tecnologías estándar

En resumen, tanto el desarrollo a medida como el uso de tecnologías estándar tienen sus pros y contras. La elección entre ambos enfoques dependerá de los objetivos, requisitos, recursos y presupuesto de cada empresa. El desarrollo a medida conlleva mas tiempo y coste, pero promete una personalización total, en cambio, las tecnologías estándar ofrecen una posibilidad de ampliación positiva y coste reducido, pero pierden en maleabilidad.