Manual Del De Sap Businessobjects Dashboard Builder r3y2a

[LINK NAME IN DASHBOARD]

/PerformanceMana gement/jsp 3. Introduzca la información correcta después de las variables. 4. Sustituya [NOMBRE DEL VÍNCULO EL CUADRO DE MANDOS] con el nombre del vínculo tal y como quiera que aparezca. 5. Copie y pegue el texto en la siguiente ubicación: • Para informes de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence, copie el texto en la celda de la consulta y, a continuación, ejecute un informe. • Para una analítica de texto, vaya al modo de edición y copie el texto en el cuadro de texto "Introduzca texto o HTML para mostrar". A continuación, seleccione html. Guarde la analítica en las carpetas públicas. • Para una analítica de página Web, vaya al modo de edición y, en la ficha "Contenido", copie el texto en el cuadro de texto "Introducir la URL de la página Web". Haga clic en Aceptar. En la ficha "Diseño", seleccione desde la sección "Mostrar como" la opción Un vínculo, de modo que sólo esté visible el nombre. 6. En InfoView, vaya a Cuadros de mandos > Crear cuadro de mandos empresarial. 7. Introduzca el título, seleccione una carpeta pública y haga clic en Aceptar. 8. Haga clic en Cuadros de mandos > Organizar cuadros de mandos empresariales y seleccione su cuadro de mandos. 9. Haga clic en Editar cuadro de mandos. 10. En la "Caja de herramientas analítica", expanda la lista "Analíticas de la empresa" para buscar el informe y arrastrarlo al diseño del cuadro de mandos. 11. En la "Caja de herramientas analítica", expanda la lista "Nueva analítica" y arrastre la analítica del "Visor" de la lista al diseño del cuadro de mandos. 12. Haga clic en Guardar y, a continuación, en Salir de modo de edición. Haga clic en cualquier elemento del informe que contenga un vínculo y el destino aparecerá en el visor.

Manual del de SAP BusinessObjects Dashboard Builder

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Cuadros de mandos Analíticas en los cuadros de mandos

Vinculación de contenido en los cuadros de mandos La vinculación de contenido permite enviar información desde una analítica Xcelsius, la de origen, a las siguientes analíticas de destino en un cuadro de mandos: • Analíticas Xcelsius Las analíticas Xcelsius definidas como analíticas de destino reciben información desde la analítica de origen y emplean la información como una entrada a variables definida en el modelo Xcelsius. •

Web Intelligence, Crystal y Desktop Intelligence Reports Cuando el interactúa con una analítica Xcelsius definida como la analítica de origen, los valores dinámicos se pasan de manera automática a las peticiones de orden de Crystal, Web Intelligence o Desktop Intelligence Reports seleccionados como analíticas de destino dentro de la ficha o la subficha Generador de cuadros de mandos. Nota:

Si crea un vínculo a un informe sin peticiones de orden, la analítica de destino no se verá afectada por un vínculo de contenido, por lo que la información no se verá modificada. La vinculación de contenido de un cuadro de mandos se puede configurar en el modo de edición del de edición de un documento de origen o de destino, o desde el vínculoVinculación de contenidode la barra de herramientas del cuadro de mandos.

Para establecer un vínculo de contenido entre analíticas de un cuadro de mandos Se debe establecer comunicación dinámica entre Xcelsius, Web Intelligence, Crystal y las analíticas de Desktop Intelligence Report que se encuentran en una ficha o subficha Generador de cuadros de mandos. Crystal y las analíticas de informe de Desktop Intelligence se encuentran en una ficha o en una subficha Generador de cuadros de mandos. En el tiempo de ejecución, una analítica de origen Xcelsius envía información a las analíticas de destino Xcelsius y Web Intelligence, Crystal y Desktop Intelligence Report. Las analíticas de destino utilizan la información enviada por la analítica de

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origen como valores de parámetro. Estos valores de parámetro se utilizan como entradas para peticiones de orden en el caso de Web Intelligence, Desktop Intelligence o Crystal Reports, o en el rango de la hoja de cálculo de datos de un modelo Xcelsius. Recuerde:

Una analítica Xcelsius utilizada como documento de origen ha de configurarse con una conexión de proveedor de portal. Una analítica Xcelsius utilizada como documento de destino ha de configurarse con una conexión de consumidor de portal. Consulte la documentación del Xcelsius para obtener más información sobre cómo configurar las conexiones de portal en una analítica Xcelsius. Para facilitar una comunicación dinámica entre una analítica de origen Xcelsius y otras analíticas de destino (excepto analíticas de destino Xcelsius), el diseñador debe utilizar el componente FSCommand. El nombre de texto del comando del componente FSCommanddebe establecerse como querypa rams. El diseñador generará la información en la sección parámetroscomo sintaxis de documentos abiertos. La analítica de origen Xcelsius envía esta información a las analíticas de destino (Web Intelligence, Crystal e informes de Desktop Intelligence) y la sustituye por valores de peticiones de orden. 1. En el modo de edición del cuadro de mandos de la Caja de herramientas analítica, arrastre la analítica de origen Xcelsius al diseño del cuadro de mandos. 2. Arrastre una o más analíticas de destino hasta el diseño del cuadro de mandos. Nota:

Las siguientes analíticas de destino utilizan vinculación de contenido: • Analíticas Xcelsius • Crystal Reports • Web Intelligence Reports • Desktop Intelligence Reports 3. Realice una de las siguientes acciones: • En la barra de herramientas del cuadro de mandos, haga clic en Vinculación de contenido. Aparecerá el de Vinculación de contenido con una lista desplegable en la que deberá seleccionar la analítica de origen.


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2

2


•

Desde la barra de herramientas de edición analítica, haga clic en el icono de edición y seleccione la ficha Vinculación de contenido. La ficha de vinculación de contenido aparecerá con la analítica seleccionada de manera automática como analítica de origen.

4. Si la analítica de origen no está seleccionada, elija una de la lista desplegable. La lista Analíticas de destino cambia e incluye las analíticas a las que se puede vincular la analítica de origen. 5. Seleccione las analíticas de destino. 6. Haga clic en Aceptar.

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Usar las analíticas para el análisis

3

3

Usar las analíticas para el análisis Analítica basada en métricas únicas u objetivos

Los datos de la analítica proceden de una métrica, un objetivo, o una consulta de universo, Web Intelligence, Desktop Intelligence, Crystal Reports o Xcelsius. Cree y agregue analíticas a sus cuadros de mandos para mostrar los datos de forma significativa y eficiente. Business Objects ofrece plantillas de analíticas incorporadas previamente y entregadas con las aplicaciones del Cuadro de mandos y analíticas.

Analítica basada en métricas únicas u objetivos Es posible crear las siguientes analíticas mediante métricas únicas u objetivos: • Indicador • Tendencia de métrica interactiva • Gráfico de Pareto

¿Qué es una consulta de universo? Las consultas de universo se asignan a datos de orígenes de datos relacionales y OLAP y pueden incluir objetivos de otros orígenes de datos a través de un universo, y mostrar, además de métricas, objetivos y niveles de tolerancia. Para obtener información sobre la personalización de universos a partir de los cuales crear métricas basadas en consultas, consulte la documentación de Designer.

Datos para consultas de universos Las analíticas pueden utilizar los datos obtenidos tras consultar cualquier universo de Business Objects que se haya exportado en Designer. Los universos de estos tipos de consultas no se tienen que importar mediante la Configuración de cuadros de mandos y analíticas. Todas las condiciones de seguridad creadas para estos universos en el diseñador de universos se transfieren cuando se crea una analítica. Los

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Usar las analíticas para el análisis ¿Qué es una consulta de universo?

objetos que, por ejemplo, tienen restricciones de seguridad en el universo no están visibles en el de consulta.

Definir una consulta de universo para una analítica 1. En la sección de selección de datos del de edición de la analítica, seleccione Definir consulta. 2. En el "Definir consulta", seleccione el universo en el que desea basar la consulta. Si no encuentra su universo en la lista, haga clic en Actualizar lista. Si sigue sin aparecer, haga clic en Buscar y acceda a él. 3. Seleccione un objeto de universo y haga clic en >> para agregarlo al cuadro de lista "Objetos de resultado". Los filtros se agregan automáticamente al cuadro de lista "Filtros de consulta". Para eliminar un elemento del cuadro de lista, haga clic en <<. 4. Haga clic en Aceptar para guardar. Aparece de nuevo el de edición de la analítica. Temas relacionados

• Definir los datos de visualización de una consulta de universo en las analíticas de los gráficos circular, radial y de burbujas • Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo • Configurar una analítica de gráfico de burbujas • Configurar una analítica de gráfico circular • Configurar una analítica de gráfico radial • Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos • Configurar una analítica Gráfico de Pareto • Configurar las propiedades de la analítica Árbol de métricas


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3

3

Usar las analíticas para el análisis ¿Qué es una consulta de universo?

Definir un filtro para las analíticas que utilizan consultas de universo Antes de seguir los pasos siguientes, debe situarse en el de edición de la analítica, seleccionar una Consulta de universo en la lista "Seleccionar datos que mostrar" y definir la consulta de universo. El filtro delimita los datos mostrados en la lista. Esta función resulta especialmente práctica cuando el universo al que realiza la consulta contiene gran cantidad de datos. 1. Para agregar un filtro a la analítica, haga clic en Agregar en "Filtro analítico". Si está editando un filtro existente, selecciónelo en la lista "Filtro analítico" y haga clic en Editar. 2. En el "Creación de filtro", seleccione una dimensión en la lista "Objeto de resultado". 3. Seleccione una dimensión en la lista "Dimensión de seguridad". 4. Seleccione Usar todos los sectores al mostrar esta analítica para permitir a todos los s ver los sectores asociados a la métrica. Si no desea que los s vean los sectores, seleccione No mostrar nada. 5. Haga clic en Aceptar. El filtro aparecerá en el cuadro de lista "Filtro analítico". Para eliminar un filtro, selecciónelo en el cuadro de lista "Filtro analítico" y haga clic en Eliminar. Temas relacionados

• Definir una consulta de universo para una analítica • Definir los datos de visualización de una consulta de universo en las analíticas de los gráficos circular, radial y de burbujas

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Usar las analíticas para el análisis Modos de visualización de analítica

Definir los datos de visualización de una consulta de universo en las analíticas de los gráficos circular, radial y de burbujas Antes de seguir los pasos siguientes, debe situarse en el de edición de la analítica, seleccionar una Consulta de universo en la lista "Seleccionar datos que mostrar" y definir la consulta de universo. 1. Si va a configurar: • un gráfico circular, seleccione el indicador que desea mostrar. • un gráfico radial o de burbujas, seleccione un indicador primario y uno o varios indicadores secundarios. 2. Seleccione una dimensión en la lista "Dimensión del eje X y control deslizante". 3. Seleccione una dimensión para la lista de sectores. 4. También puede agregar filtros. Temas relacionados

• Definir un filtro para las analíticas que utilizan consultas de universo • Configurar una analítica de gráfico de burbujas • Configurar una analítica de gráfico circular • Configurar una analítica de gráfico radial

Modos de visualización de analítica Los formatos de visualización son: • • • •

SVG - formato de gráficos vectoriales escalables. Este formato es menos interactivo que el subprograma. Applet - El subprograma Java permite la edición interactiva de la analítica. Flash - Flash de Macromedia proporciona una interfaz más interactiva y una huella cero. HTML - la presentación HTML le permite proporcionar accesibilidad a analíticas compatibles con 508.

Los modos de visualización de una analítica se muestran en la siguiente tabla.


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3

3


Analítica

SVG

de infor- Flash mes

HTML

Alertas

X

Gráfico de burbujas Gráfico de control

X X

Ajuste de curva

X

Histograma de frecuencias

X

Indicador

DHTML

X

X

Objetivo

X

X

Suscripciones de objetivo

X

Detalles de factor de influencia X en función de objetivos Lista de individuos parecidos

X

Detalles de factor de influencia X Gráfico de ganancias de factor X de influencia Tendencia métrica interactiva

X

Factores de influencia clave

X

X

Gráfico de desfase

X

Mapa

X

Pertenencia

X

Herramienta de previsión de métrica

X

X X

Lista de métricas

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X


X


Analítica

SVG

Árbol de métricas

X

de infor- Flash mes

Presentación general de métriX cas

X

Migración

X

X

HTML

DHTML

Gráfico de ganancias de modeX los Eventos simultáneos de conjunX tos múltiples

X

Lista de navegación

X

Probabilidad normal

X

Pareto

X

Gráfico circular

X

Analizador de perfil

X

Gráfico radial

X

Cuadro de mandos integral

X

Alisamiento Mapa de estrategia

X X

Texto

X

Diagrama de cuadro Perfil de ingresos

X

Cuentas de datos visuales

X

Página Web

X X


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3

3

Usar las analíticas para el análisis Crear una analítica

Crear una analítica Cree analíticas para visualizar los niveles de rendimiento y tendencias sobre datos concretos. Los datos pueden proceder de métricas u objetivos sencillos, modelos predictivos, conjuntos almacenados en el repositorio de Performance Manager o consultas ad hoc en un universo. Es posible crear una analítica de las siguientes formas: • • •

a través de InfoView a través de Dashboard Manager Cree una analítica directamente en un cuadro de mandos; ésta se guarda como un objeto incrustado en el cuadro de mandos. Nota:

Puede usar informes de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence y modificar sus consultas desde un cuadro de mandos; sin embargo, no se pueden crear consultas reales en los cuadros de mandos. Temas relacionados

• ¿Qué es una analítica? • Crear una analítica mediante InfoView • Crear una analítica mediante el Generador de cuadros de mandos

Crear una analítica mediante el Generador de cuadros de mandos Puede crear analíticas desde el Generador de cuadros de mandos en la página Crear una nueva analítica. 1. En InfoView, vaya a Abrir > Cuadro de mandos y analíticas > Generador de cuadros de mandos > Crear una nueva analítica. Los tipos de analítica se enumeran por categoría. 2. Seleccione una categoría. Las analíticas de la categoría seleccionada aparecen a la derecha. 3. Seleccione una analítica.

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Para obtener información sobre cómo configurar una analítica específica, consulte la sección correspondiente en la documentación de Cuadro de mandos y analíticas. Temas relacionados

• Guardar una analítica como un documento • Enviar una analítica por correo electrónico • Agregar analíticas a cuadros de mandos

Crear una analítica mediante InfoView En InfoView puede crear las analíticas directamente. 1. En la página de inicio de InfoView, vaya a Lista de documentos > Nuevo > Analítica. Los tipos de analítica se enumeran por categoría. 2. Seleccione una categoría. Las analíticas de la categoría seleccionada aparecen a la derecha. 3. Seleccione una analítica. Para obtener información sobre cómo configurar una analítica específica, consulte la sección correspondiente en la documentación del Generador de cuadros de mandos.

Crear una analítica basada en una analítica existente Puede editar una analítica existente basada en consultas de universo, métricas y objetivos para seleccionar un origen de datos diferente y guardarlo como una nueva analítica. Nota:

No se puede cambiar el origen de datos de las analíticas basadas en consultas de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence. En cambio, sí se puede editar la consulta para crear una analítica. El proceso para editar consultas está disponible en la documentación de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence. 1. Seleccione la analítica en la que desea basar la nueva analítica.


49

3

3


2. Haga clic en Editar. Aparecerá el de edición de la analítica. Consulte la información sobre la configuración de la analítica en el "Catálogo de analíticas" en la documentación del Cuadro de mandos y analíticas.

Orígenes de datos para analíticas La elección de los datos correctos para la analítica es fundamental. La selección de los datos depende de las cuestiones empresariales para las que desee obtener respuestas, el tipo de analítica que elija y los datos de los que disponga. Los datos pueden ser: •

métrica creada en el diseñador Las métricas se definen mediante objetos de un universo creado con el diseñador y almacenado en el Servidor de istración central. Las definiciones de las métricas se almacenan en el repositorio de Performance Manager.

•

consulta de universo creada en el Generador de cuadros de mandos o Performance Manager. Una consulta de universo utiliza datos filtrados y exportados de un universo específico.

•

modelo predictivo o métrica basada en modelos en Predictive Analysis. Para obtener información sobre los modelos de rendimiento, consulte la documentación de Predictive Analysis.

•

objetivo creado en Performance Manager Para obtener más información, consulte la documentación de Performance Manager. Por ejemplo, en una analítica Indicador, puede visualizar los datos de objetivos resultado de los valores solicitados.

Temas relacionados

• ¿Qué es una métrica? • ¿Qué es un objetivo? • ¿Qué es una consulta de universo?

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Usar las analíticas para el análisis Editar una analítica

Editar una analítica Esta sección muestra el procedimiento a seguir para: • Agregar analíticas a cuadros de mandos • Guardar analíticas como documentos • Enviar analíticas por correo electrónico • Eliminar una analítica de una carpeta de InfoView • Guardar una analítica en una carpeta • Crear una analítica basada en una analítica existente • Vincular analíticas a documentos o a otras analíticas Para obtener información sobre cómo editar una analítica específica, consulte la sección sobre el Catálogo de analíticas en la documentación del Generador de cuadros de mandos. Temas relacionados

• Agregar analíticas a cuadros de mandos • Guardar una analítica como un documento • Enviar una analítica por correo electrónico • Eliminar una analítica de una carpeta de InfoView • Guardar una analítica en una carpeta • Crear una analítica basada en una analítica existente • Vincular a varios documentos desde una analítica basada en un objetivo, métrica o consulta de universo • Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos a un documento o analítica • Vincular analíticas y documentos

Vincular analíticas y documentos Los vínculos agregados a las analíticas permiten a los s finales desplazarse desde una analítica a otras analíticas o documentos que proporcionan información para un análisis más extenso.


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3

3

Usar las analíticas para el análisis Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos

Vincular a analíticas que usan un solo objetivo, métrica o consulta basada en universo

Puede vincular a uno o varios documentos e incluir los parámetros para un petición de orden en los vínculos. Añadir parámetros de petición de orden significa que los datos mostrados en la analítica o el documento de destino se generan dinámicamente según los valores mostrados en la primera analítica. Puede vincular a: • un analítica o documento individuales • varias analíticas y documentos Temas relacionados

• Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos a un documento o analítica • Vincular a varios documentos desde una analítica basada en un objetivo, métrica o consulta de universo

Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos Vincular a varios documentos desde una analítica basada en un objetivo, métrica o consulta de universo Puede crear vínculos a varios documentos desde un a analítica basada en objetivos o métricas. Esto es particularmente útil para la profundizar en las analíticas. 1. La forma de acceder a las opciones para vincular analíticas a otros documentos depende de si está creando una nueva analítica o editando una analítica existente. • Si está creando una analítica nueva, realice una de las siguientes acciones en InfoView: • Vaya a Abrir > Generador de cuadros de mandos > Crear una nueva analítica. • Vaya a Lista de documentos > Nuevo > Analítica.

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•

Si está editando una analítica, seleccione la analítica y, a continuación, haga clic en Editar.

2. Expanda Exploración. 3. El paso siguiente depende de si desea: • Si desea vincular el título de la analítica a varios documentos, haga clic en Enlaces múltiples debajo de "Utilizar Título/Leyenda como hipervínculo para ir a". • Si desea proporcionar la exploración de puntos de datos, para que los s puedan hacer clic en un resultado métrico y ver, a continuación, un documento filtrado que muestre otros resultados para ese periodo de tiempo concreto, haga clic en Enlaces múltiples en "Usar el punto de datos como hipervínculo para ir a". Aparecerá el cuadro de diálogo Editar enlaces de navegación. 4. Haga clic Agregar y, a continuación, en Examinar para seleccionar el documento o, si desea vincular a una página Web, escribir la dirección URL en el cuadro de texto. 5. Puede agregar varios vínculos a estos documentos. 6. Haga clic en Actualizar y, a continuación, en Aceptar. El vínculo a varios documentos aparece. Por ejemplo: Drill Down Group Level||openAnalytic.jsp?DocumentNa me=Drill+Down+Group+Level&RepositoryType=C&Repository Name=Feature Examples&DocumentExt=rpt&DocumentId=AWb JOJEYvvVMnbtXEQ2An0s&sContentType=OnDemand&mo de=full||TotalSales.rpt||openAnalytic.jsp?DocumentNa me=TotalSales.rpt&RepositoryType=C&RepositoryName=Fea ture Samples&DocumentExt=rpt&DocumentId=AdLEddSQNTlDh MiLiHoD7II&sContentType=OnDemand&mode=full||Business Objects||http://www.businessobjects.com En este ejemplo, se ha creado un enlace múltiple a: • Nivel de grupo de profundización • Informe TotalSales • www.businessobjects.com La sintaxis de los vínculos es la siguiente: name1||URL||name2||URL||name3||URL


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3

3


7. Para comprobar los vínculos, haga clic en Aceptar. Aparece la analítica. 8. Coloque el cursor en un punto de datos o el título. Si se definen correctamente los vínculos, un menú emergente aparece con la lista de documentos destino. 9. Haga clic en el documento destino de su elección. Nota:

Al vincular desde analíticas predictivas y objetivos debe escribir manualmente el vínculo. Temas relacionados

• Variables de OpenAnalytic utilizadas en analíticas de objetivos, métricas y consultas de universos • Utilizar variables para los vínculos dinámicos a los documentos

Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos a un documento o analítica Los vínculos agregados a las analíticas permiten a los s finales desplazarse desde una analítica a otras analíticas o documentos que proporcionan información para un análisis más extenso. Puede incluir parámetros de petición de orden en los vínculos. Añadir parámetros de petición de orden significa que los datos mostrados en la analítica o el documento de destino se generan dinámicamente según los valores mostrados en la primera analítica. 1. La forma de acceder a las opciones para vincular analíticas a otros documentos, depende de si está creando una analítica o editando una analítica existente: • Si está creando una analítica nueva, realice una de las siguientes acciones en InfoView: • Vaya a Abrir > Generador de cuadros de mandos > Crear una nueva analítica. • Vaya a Nuevo > Analítica.

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•

Si está editando una analítica, seleccione la analítica y, a continuación, haga clic en Editar.

2. Expanda Exploración. 3. El paso siguiente depende de si desea vincular el título o puntos de datos a un documento destino: • Si desea vincular el título de la analítica a varios documentos, haga clic en Examinar debajo de "Utilizar Título/Leyenda como hipervínculo para ir a". • Si desea proporcionar la exploración de puntos de datos, para que los s puedan hacer clic en un resultado métrico y ver, a continuación, un documento filtrado que muestre otros resultados para ese periodo de tiempo concreto, haga clic en Examinar en "Usar el punto de datos como hipervínculo para ir a". Aparecerá el cuadro de diálogo "Menú de edición de enlaces de navegación". 4. Haga clic Agregar, a continuación en Examinar para seleccionar el documento o, si desea vincular a una página Web, escriba la URL en el cuadro de texto. Nota:

Al vincular desde analíticas predictivas y objetivos debe escribir manualmente el vínculo. 5. Haga clic en Actualizar y, a continuación, en Aceptar. La dirección URL al documento aparece en el cuadro de dirección URL. La dirección URL es como sigue: openAnalytic.jsp?DocumentName= &RepositoryType= C&RepositoryName= &DocumentExt=<EXTN>& DocumentId= &sContentType=OnDemand&mode=full 6. Para comprobar los vínculos, haga clic en Aceptar. Aparece la analítica. 7. Coloque el cursor en un punto de datos o el título. 8. Cuando el cursor se convierta en un signo de mano, haga clic en el punto de datos o título. Aparece el documento de destino.


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3

3


Temas relacionados

• Variables de OpenAnalytic utilizadas en analíticas de objetivos, métricas y consultas de universos • Vincular a varios documentos desde una analítica basada en un objetivo, métrica o consulta de universo • Utilizar variables para los vínculos dinámicos a los documentos • Utilizar variables para los vínculos dinámicos a los documentos

Utilizar variables para los vínculos dinámicos a los documentos Puede incluir variables en los vínculos a los documentos para que el documento de destino se filtre con los valores de una métrica, dimensión, objetivo o conjunto concretos. Temas relacionados

• Variables de OpenAnalytic utilizadas en analíticas de objetivos, métricas y consultas de universos

Variables de OpenAnalytic utilizadas en analíticas de objetivos, métricas y consultas de universos La tabla siguiente proporciona una descripción de todas las variables puede utilizar para crear los vínculos entre analíticas. Nota:

Una analítica de consulta de universo en la cual se defina una petición de orden puede usar todas las variables de OpenAnalytic.

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Variable

Descripción

$METRIC_ID$

ID de la métrica

$METRIC_NAME$

Nombre de métrica

$SUBJECT_ID$

Identificador de asunto



Variable

Descripción

$SUBJECT_NAME$

Nombre de asunto

$SET_ID$

Identificador de conjunto

$SET_NAME$

Nombre de conjunto

$SET2_ID$

ID de segundo conjunto (cuando la métrica se basa en dos conjuntos)

$SET2_NAME$

Nombre de segundo conjunto (cuando la métrica se basa en dos conjuntos)

$POPULATION_ID$

Identificador de población

$POPULATION_NAME$

Nombre de población

$DIM_ID$

Identificador de dimensión

$DIM_NAME$

Nombre de dimensión

$DIM2_ID$

Identificador de segunda dimensión

$DIM2_NAME$

Nombre de segunda dimensión

$GOAL_NAME$

Nombre un objetivo asociado a analíticas

$GOAL_ID$

Identificador de objetivo asociado a analíticas

$SLICE_CODE$

Valor del corte (código)

$SLICE_NAME$

Valor del corte (nombre)

$CONDITION_ID$

Identificador de clase del universo de origen

$MEASURE_NAME$

Nombre de indicador

$MIN_SLICE$

Primer corte de la dimensión utilizada para el eje x (QOU)

$MAX_SLICE$

Último corte de la dimensión utilizada para el eje x (QOU)


57

3

3


Variable

Descripción

$CURRENT_SLICE$

Corte actual de la dimensión utilizada para el eje x (QOU)

$BEGIN_DATE$

Fecha de inicio del período mostrado

$END_DATE$

Fecha de fin del período mostrado

$CURRENT_DATE$

Período actual (corresponde a un punto de datos en una tendencia)

$MAP_CODE$

Código de la región actual mostrada

$MAP_NAME$

Nombre de región actual mostrada

$MAP_LONGNAME$

Nombre largo de región actual mostrada

$MODEL_ID$

Identificador de modelo

$INFLUENCER_ID$

Identificador de factor de influencia

$INFLUENCER_NAME$

Nombre de factor de influencia

Variables de OpenAnalytic para las analíticas Varianza de objetivo y Pareto Analítica Pareto

Sólo puede usar la variable $METRIC_ID$ para vincular desde una analítica Pareto. Analíticas Varianza de objetivo

Puede usar las siguientes variables para vincular desde las analíticas del Varianza del objetivo: • $CONDITION_ID$ • $CONDITION_NAME$ • $DIM_ID$ • $DIM_NAME$ • $GOAL_ID$

58



• • • • • • • • • • • • • •

$MEASURE_NAME$ $METRIC_ID$ $METRIC_NAME$ $POPULATION_ID$ $POPULATION_NAME$ $SET_ID$ $SET_NAME$ $SET2_ID$ $SET2_NAME$ $SLICE_CODE$ $SLICE_NAME$ $SUBJECT_ID$ $SUBJECT_NAME$ $$

Nota:

Una analítica de consulta de universo en la cual se defina una petición de orden puede usar todas las variables de OpenAnalytic. Temas relacionados


Variables de OpenAnalytic para las analíticas de asignación Esta tabla muestra qué variables se pueden usar para vincular desde las analíticas de asignación que utilizan métricas o consultas de universos. Nota:

Una analítica de consulta de universo en la cual se defina una petición de orden puede usar todas las variables de OpenAnalytic.


59

3

3


Analíticas de asignación Analíticas de asignación que usan consultas de que usan métricas universo Variable Vínculo de título

Vínculo de Vínculo de elemento Vínculo de elemento de de asigna- título asignación ción

X

X

X

X

$METRIC_NAME$ X

X

X

X

$SUBJECT_ID$

X

X

X

X

$SUBJECT_NA ME$

X

X

X

X

$SET_ID$

X

X

X

X

$SET_NAME$

X

X

X

X

$SET2_ID$

X

X

X

X

$SET2_NAME$

X

X

X

X

$POPULA TION_ID$

X

X

X

X

$POPULA TION_NAME$

X

X

X

X

$DIM_ID$

X

X

X

X

$DIM_NAME$

X

X

X

X

$METRIC_ID$

$GOAL_NAME$

X

$GOAL_ID$

60

X

X

$SLICE_CODE$

X

X

X

$SLICE_NAME$

X

X

X



Analíticas de asignación Analíticas de asignación que usan consultas de que usan métricas universo Variable Vínculo de título

Vínculo de Vínculo de elemento Vínculo de elemento de de asigna- título asignación ción

$CONDITION_ID$ X

X

X

X

$CONDITION_NA ME$

X

X

X

X

$MEASURE_NA ME$

X

X

X

X

$BEGIN_DATE$

X

X

$END_DATE$

X

X

X

X

X

X

X

X

$MAP_CODE$ $MAP_NAME$

X

$MAP_LONGNA ME$ $$

X X

X

X X

X

Temas relacionados


Variables de OpenAnalytic para las analíticas de lista de métrica y mapa de estrategia Esta tabla muestra qué variables pueden usarse para vincular desde las analíticas de lista de métrica y mapa de estrategia (sólo cuando se basan en objetivos, métricas o consultas de universos).


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3

3


Lista de métricas Mapa de estrategia Variable Vínculo de título Analítica adjunta

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$METRIC_NAME$

X

X

$SUBJECT_ID$

X

X

$SUBJECT_NAME$

X

X

$SET_ID$

X

X

$SET_NAME$

X

X

$SET2_ID$

X

X

$SET2_NAME$

X

X

$POPULATION_ID$

X

X

$POPULATION_NAME$

X

X

$DIM_ID$

X

X

$DIM_NAME$

X

X

$GOAL_NAME$

X

X

$SLICE_CODE$

X

X

$SLICE_NAME$

X

X

$CONDITION_ID$

X

X

$CONDITION_NAME$

X

X

$MEASURE_NAME$

X

X

$$

X

X



Nota:



Variables de OpenAnalytic para las analíticas del árbol de métricas y de vista general de métricas Esta tabla muestra qué variables pueden usarse para vincular desde las analíticas de árbol de métricas y de vista general de métricas. Nota:

Una analítica de consulta de universo en la cual se defina una petición de orden puede usar todas las variables de OpenAnalytic. Árbol de métricas Variable

Vista general de métricas

Vínculo de Analítica adjunta nombre de conjunto

Vínculo de punto de datos

$METRIC_ID$

X

$METRIC_NAME$

X

X

$SUBJECT_ID$

X

X

$SUBJECT_NAME$

X

X

X

$SET_ID$

X

X

X

$SET_NAME$

X

X

X

$POPULATION_ID$

X

X

$POPULATION_NAME$

X

X

$DIM_ID$

X

X


63

3

3


Árbol de métricas Variable

Vista general de métricas

Vínculo de Analítica adjunta nombre de conjunto

Vínculo de punto de datos

$DIM_NAME$

X

X

$GOAL_NAME$

X

$GOAL_ID$

X

$SLICE_CODE$

X

X

$SLICE_NAME$

X

X

$CONDITION_ID$

X

X

$CONDITION_NAME$

X

X

$MEASURE_NAME$

X

X

$BEGIN_DATE$

X

$END_DATE$

X

$CURRENT_DATE$

X

$$

X

X

X

Temas relacionados


Variables de OpenAnalytic para las analíticas de métricas más volátiles y pertenencia a un conjunto Esta tabla muestra las variables que se pueden utilizar para vincular a las analíticas de métricas más volátiles y pertenencia a conjunto.

64



Métricas más volátiles

Pertenencia a un conjunto

Vínculo de analítica

Punto de datos

Punto de datos

$METRIC_ID$

X

X

$METRIC_NAME$

X

X

$SUBJECT_ID$

X

X

X

$SUBJECT_NAME$

X

X

X

$SET_ID$

X

X

X

$SET_NAME$

X

X

X

$SET2_ID$

X

X

$SET2_NAME$

X

X

$POPULATION_ID$

X

X

$POPULATION_NAME$

X

X

$DIM_ID$

X

X

$DIM_NAME$

X

X

$SLICE_CODE$

X

X

$SLICE_NAME$

X

X

$CONDITION_ID$

X

X

$CONDITION_NAME$

X

X

$MEASURE_NAME$

X

X

$BEGIN_DATE$

X

X

$END_DATE$

X

X

Variable


65

3

3


Métricas más volátiles

Pertenencia a un conjunto

Vínculo de analítica

Punto de datos

Punto de datos

$CURRENT_DATE$

X

X

$$

X

X

Variable

X

Nota:



Variables de OpenAnalytic para las analíticas de factores de influencia clave Las siguientes variables se pueden utilizar para vincular desde las analíticas de factores de influencia clave: • • •

$MODEL_ID$ $INFLUENCER_ID$ $INFLUENCER_NAME$

Nota:



Variables OpenAnalytic para la analítica de herramienta de previsión de métrica Las siguientes variables se pueden utilizar para vincular a las analíticas de herramienta de previsión de métrica: • •

66

$METRIC_ID$ $BEGIN_DATE$



•

$END_DATE$

Variables de OpenAnalytic para la analítica de tendencia de métrica interactiva Esta tabla también muestra las variables que se pueden usar para vincular desde las tendencias de métrica interactiva basadas en objetivos, métricas o consultas de universos. Variable

Leyenda

Punto de datos

$METRIC_ID$

X

X

$METRIC_NAME$

X

X

$SUBJECT_ID$

X

X

$SUBJECT_NAME$

X

X

$SET_ID$

X

X

$SET_NAME$

X

X

$SET2_ID$

X

X

$SET2_NAME$

X

X

$POPULATION_ID$

X

X

$POPULATION_NAME$

X

X

$DIM_ID$

X

X

$DIM_NAME$

X

X

$SLICE_CODE$

X

X

$SLICE_NAME$

X

X

$CONDITION_ID$

X

X

$CONDITION_NAME$

X

X

$MEASURE_NAME$

X

X


67

3

3


Variable

Leyenda

Punto de datos

$MIN_SLICE$

X

X

$MAX_SLICE$

X

X

$CURRENT_SLICE$

X

$$

X

X

$BEGIN_DATE$

X

X

$CURRENT_DATE$ $END_DATE$

X X

X

Nota:



Variables de OpenAnalytic para una analítica de migración Las siguientes variables pueden usarse para vincular desde un punto de datos en la analítica de migración para un análisis del conjunto: • • • • •

$SUBJECT_ID$ $SUBJECT_NAME$ $SET_ID$ $SET_NAME$ $$

Nota:



68



Variables de OpenAnalytic para las analíticas del indicador Esta tabla muestra qué variables puede utilizarse para vincular en los indicadores. Variable

Métrica

Consulta de universo

$METRIC_ID$

X

$METRIC_NAME$

X

$SUBJECT_ID$

X

$SUBJECT_NAME$

X

$SET_ID$

X

$SET_NAME$

X

$SET2_ID$

X

$SET2_NAME$

X

$POPULATION_ID$

X

$POPULATION_NAME$

X

$DIM_ID$

X

X

$DIM_NAME$

X

X

$DIM2_ID$

X

$DIM2_NAME$

X

$GOAL_NAME$

X

$GOAL_ID$

X

$SLICE_CODE$

X

$SLICE_NAME$

X

X


69

3

3


Variable

Métrica

$CONDITION_ID$

X

$CONDITION_NAME$

X

$MEASURE_NAME$

X


X

$MIN_SLICE$

X

$MAX_SLICE$

X

$CURRENT_SLICE$

X

$BEGIN_DATE$

X

$END_DATE$

X

$CURRENT_DATE$

X

$$

X

Variables de OpenAnalytic para los gráficos circular, radial y de burbujas Esta tabla muestra las variables que se pueden utilizar para crear enlaces desde los gráficos circular, radial y de burbujas.

70

Variable

Gráfico circular

Gráfico de burbuGráfico radial jas

$METRIC_ID$

X

X

$METRIC_NAME$

X

X

$GOAL_ID$

X

$GOAL_NAME$

X

$BEGIN_DATE$

X

X

X

$END_DATE$

X

X

X



Variable

Gráfico circular

$CURRENT_DATE$ X

Gráfico de burbuGráfico radial jas X

X

Nota:



Variables de OpenAnalytic para las analíticas de exploración de datos Las siguientes variables se pueden utilizar para crear enlaces desde las analíticas de exploración de datos, entre las que se incluyen: gráfico de desfase, histograma de frecuencias, gráfico de probabilidad normal, suavizamiento y ajuste de curva: • $METRIC_ID$ • $METRIC_NAME$ • $BEGIN_DATE$ • $END_DATE$ • $CURRENT_DATE$ Nota:



nbPrompts nbPrompts es un parámetro utilizado en vínculos personalizados entre las analíticas y los documentos almacenados en el Servidor de istración


71

3

3


central en el cual se iten las peticiones de orden, incluyendo las analíticas y los documentos de Crystal Reports, Desktop Intelligence y Web Intelligence. Gracias a nbPrompts, puede rellenar las peticiones de orden en el documento de destino con las variables de openAnalytic.

Sintaxis de nbPrompts en vínculos de analíticas en función de métrica y objetivos A continuación se muestran ejemplos de sintaxis de nbPrompts: openanalytic.jsp?...&mode=full&nbPrompts=1 &[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$ openanalytic.jsp?...&mode=full&nbPrompts=3 &[analytic_prompt1]=$METRIC_NAME$&[analytic_prompt2]= $BEGIN_DATE$&[analytic_prompt3]=$END_DATE$ donde openanalytic.jsp?...&mode=full se incluye automáticamente en la dirección al seleccionar el documento de destino y se agrega el texto restante mediante la siguiente sintaxis: &nbPrompts=[#]&[analytic_prompt_name]= $METRIC_NAME$ donde se reemplaza [#] por el número de peticiones de orden y se agrega la cadena &[analytic_prompt_name]=$METRIC_NAME$ para cada petición de orden, donde [analytic_prompt_name] se reemplaza por el nombre de la petición de orden en la analítica o el documento.

Utilizar openDocument en analíticas y cuadros de mandos openDocument.jsp utiliza el contexto "opendoc" para abrir objetos desde un documento o un cuadro de mandos en InfoView. Utilice la siguiente sintaxis: /OpenDocument/opendoc/ openDocument.jsp?iDocID=vscmMCXk &sIDType=CUID&sType=null&sInstance=Last donde vscmMCXk es la ID del cuadro de mandos. Nota:

Utilice vínculos relativos en lugar de absolutos a documentos en InfoView, en caso de que tenga pensado migrar servidores.

72



Para abrir un cuadro de mandos desde un documento o desde un cuadro de mandos mediante openDocument: /OpenDocument/opendoc/openDocument.jsp? iDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null Para abrir una analítica desde un documento o desde un cuadro de mandos mediante openDocument: /OpenDocument/opendoc/openDocument.jsp? iDocID=vscmMCXk&sIDType=CUID&sType=null Ejemplo: Sintaxis sInstance en openDocument

Utilice el parámetro sInstance=Last con la función de openDocument para recuperar la última instancia de un informe de Web Intelligence o Desktop Intelligence. Es necesario especificar la URL completa del documento de destino para que el parámetro surta efecto. Nota:

sInstance=Last no produce ningún efecto en la función de openAnalytic.

Generación de informes URL mediante openDocument La generación de informes URL mediante openDocument proporciona de URL a varios tipos de documento al pasar una cadena URL a un servidor de BusinessObjects Enterprise. openDocument proporciona comandos para controlar el modo en que los informes se generan y muestran. Puede utilizar openDocument en BusinessObjects Enterprise para crear vínculos entre sistemas a los siguientes tipos de documento y desde ellos: •

.wid: documentos de Web Intelligence

•

.rep: documentos de Desktop Intelligence

•

.rpt: informes de Crystal

•

.car: informes de OLAP Intelligence

Estructuración de una dirección URL de openDocument En las siguientes secciones se explica cómo utilizar la función openDocument y cómo construir la dirección URL.


73

3

3


Una dirección URL de openDocument normalmente está estructurada del siguiente modo: http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?<parameter1>&<parameter2>&...&<parameterN> La sintaxis exacta del parámetro <específicoPlataforma> depende de su implementación: •

Para las implementaciones Java, utilice openDocument.jsp en lugar del parámetro <específicoPlataforma>.

•

Para las implementaciones .NET, utilice opendocument.aspx en lugar del parámetro <específicoPlataforma>.

La dirección URL se crea según los parámetros enumerados en Vista general de los parámetros de openDocument Combinación de parámetros

Combine los parámetros con símbolo &. No coloque espacios alrededor del símbolo &. Por ejemplo: sType=wid&sDocName=Ventas2003 El símbolo & siempre es obligatorio entre parámetros. Espacios y caracteres especiales en valores de parámetro

Como algunos exploradores no pueden interpretar los espacios, los parámetros del vínculo no pueden contener espacios u otros caracteres especiales que requieran codificación de dirección URL. Para evitar la interpretación incorrecta de los caracteres especiales, puede definir una cadena URLEncoded en la base de datos de origen para reemplazar el carácter especial por una secuencia de escape. Esto permitirá que la base de datos omita el carácter especial e interprete correctamente el valor de parámetro. Tenga en cuenta que determinados SGBDR tienen funciones que permiten reemplazar un carácter especial por otro. Mediante la creación de una secuencia de escape para el signo más (+), se puede indicar a la base de datos que interprete dicho signo como un espacio. En este caso, el título de documento Informe de ventas de 2003 se especificaría en el parámetro DocName como: &sDocName=Infor me+de+ventas+de+2003&

74



Esta sintaxis evita que la base de datos interprete incorrectamente los espacios del título. Espacios del final en los valores de parámetro

Quite los espacios del final de los valores de parámetro y nombres de peticiones. No los reemplace por un signo más (+). Es posible que el visor no sepa si debe interpretar el signo más (+) como parte del nombre de petición o como un espacio. Por ejemplo, si el nombre de petición muestra: Select a City:_ (donde _ representa un espacio), introduzca el siguiente texto en el vínculo: lsSSelect+a+City:=Paris donde los espacios en el nombre de petición se reemplazan por el signo más y se quitan los espacios del final. Para obtener detalles sobre los parámetros de petición del vínculo, consulte Vista general de los parámetros de openDocument . Mayúsculas y minúsculas

En todos los parámetros de openDocument se distinguen mayúsculas de minúsculas. Límite de longitud de vínculo

La dirección URL codificada no puede exceder los 2083 caracteres en total. Valores de parámetro en vínculos a subinformes

No se pueden pasar valores de parámetros a un subinforme de un informe de Crystal de destino.

Uso del parámetro lsS con informes de OLAP Intelligence Si el documento de destino es un informe de OLAP Intelligence (.car), puede utilizar el parámetro IsS para especificar peticiones. Los parámetros se pasan como una cadena codificada como dirección URL utilizando el nombre exclusivo del parámetro configurado en el informe de OLAP Intelligence.


75

3

3


Ejemplo: Apertura de un informe en una página específica

Si 23CAA3C1-8DBB-4CF3BA%2CB8%2CD7%2CF0%2C68%2CEF%2C9C%2C6F es el nombre único codificado como dirección URL para el parámetro de página en el informe de OLAP Intelligence, se utilizará la siguiente dirección URL para abrir el informe de OLAP Intelligence en la página 2: http://<servername>:<port>/OpenDocument/ ?sType=car&sIDType=InfoObject&iDo cID=440&lsS23CAA3C1-8DBB-4CF3BA%2CB8%2CD7%2CF0%2C68%2CEF%2C9C%2C6F=2

Ejemplo: Apertura de un parámetro de cubo

Si 8401682C-9B1D-48508B%2C5E%2CD9%2C1F%2C20%2CF8%2C1%2C62 es el nombre único codificado como dirección URL para el parámetro de cubo que abre el cubo de almacén en el catálogo FoodMart 2000 de MSAS, debe utilizar la siguiente dirección URL para abrir este parámetro de cubo: http://<servername>:<port>/OpenDocument/ ?sType=car&sIDType=InfoObject&lsS8401682C-9B1D-48508B%2C5E%2CD9%2C1F%2C20%2CF8%2C1%2C62=CATALOG%3DFood Mart%202000,CUBE%3Dwarehouse&iDocID=616

Uso del parámetro lsM con informes de OLAP Intelligence Si el documento de destino es un informe de OLAP Intelligence (.car), puede utilizar el parámetro IsM para especificar peticiones. Los parámetros se pasan como una cadena codificada como dirección URL utilizando el nombre exclusivo del parámetro configurado en el informe de OLAP Intelligence. Como en el caso del parámetro lsS, los parámetros lsM también se pasan como una cadena codificada como dirección URL utilizando el nombre exclusivo del parámetro configurado en el informe de OLAP Intelligence. Ejemplo: Apertura de un informe

http://<servername>:<port>/OpenDocument/ ?sType=car&sIDType=InfoObject&lsMADC216EA-D9A5-42B5-

76



AE%2C21%2C84%2CA9%2CF9%2C6E%2C31%2C7=[%5BCusto mers%5D.%5BCountry%5D.%26%5BMexico%5D],[%5BCusto mers%5D.%5BCountry%5D.%26%5BCanada%5D]&iDocID=544 Se trata de un parámetro de conjunto de que abre un informe con Customers > Country > Mexico y Customers > Country > Canada en la vista.

Vista general de los parámetros de openDocument En esta sección se proporciona una breve vista general de openDocument y se incluye una lista de parámetros disponibles. También se proporcionan detalles sobre los parámetros disponibles, sus usos específicos y ejemplos pertinentes. Nota:

El documento que contiene el vínculo openDocument se denomina el documento principal y se encuentra en el sistema principal. El documento al que señala el vínculo se denomina el documento de destino y se encuentra en el sistema de destino. Tabla 3-10: Parámetros de plataforma

Parámetro

Descripción

iDocID

Identificador del documento.

sDocName

Nombre del documento.

sIDType

Tipo de objeto de Crystal.

sKind

El tipo de archivo del documento de Desktop Intelligence de destino.

sPath

El nombre de la carpeta y subcarpeta que contiene el documento de destino.


77

3

3


Parámetro

Descripción

sType

El tipo de archivo del documento o informe de destino.

token

Un identificador de inicio de sesión válido para la sesión de CMS actual.

Tabla 3-11: Parámetros de entrada

78

Parámetro

Descripción

lsC

Especifica una petición contextual si hay ambigüedad durante la generación de código SQL (sólo documentos de Business Objects y Web Intelligence).

lsM[NAME]

Especifica múltiples valores para una solicitud, [NAME] es el texto de la solicitud.

lsR[NAME]

Especifica un rango de valores para una solicitud, [NAME] es el texto de la solicitud.

lsS[NAME]

Especifica un valor para una petición única. [NAME] es el texto de la solicitud.

sInstance

Indica la instancia específica del informe de destino que se abrirá.



Parámetro

Descripción

sPartContext

En Crystal Reports, una parte de informe está asociada a un contexto de datos.

sRefresh

Indica si se debe forzar una actualización cuando se abra el documento o informe de destino.

sReportMode

Sólo para los destinos de Crystal, indica si el vínculo debe abrir el informe de destino completo o sólo la parte de informe especificada en sReportPart.

sReportName

Indica el informe que se abrirá si el documento de destino es un informe múltiple.

sReportPart

Indica la parte específica del informe de destino que se abrirá.

Tabla 3-12: Parámetros de salida

Parámetro

Descripción

NAII

Fuerza la presentación de la página de selección de peticiones.

sOutputFormat

Indica el formato en el que se abre el documento de destino.


79

3

3


Parámetro

Descripción

sViewer

Indica el visor de informes seleccionado (sólo CR y CA).

sWindow

Indica si el informe de destino se abrirá en la ventana de explorador actual o si se iniciará otra ventana.

Parámetros de plataforma de openDocument En esta sección se incluyen detalles sobre los parámetros de plataforma de openDocument que se encuentran disponibles y se proporcionan ejemplos sobre cómo utilizar los comandos. Una dirección URL de openDocument normalmente está estructurada del siguiente modo: http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?<parameter1>&<parameter2>&...&<parameterN> La sintaxis exacta del parámetro <específicoPlataforma> depende de su implementación: •


•


Nota:

Las variables se indican con paréntesis angulares. Debe sustituir estas variables por los valores correspondientes. Por ejemplo, debe usar el nombre de su servidor en lugar de <nombre_de_servidor> donde figura en los siguientes ejemplos de código y debe usar el número de puerto en lugar de .

80



iDocID ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

iDocID

Identificador del documenSí to.

Valores

Identificador de documento (InfoObjectID).

Nota:

Uno de los valores de sDocName o iDocID es obligatorio. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=SalesReport&iDocID=2010 Nota:

Para obtener el ID del documento, navegue hacia el documento en la Consola de istración central (CMC). La página de propiedades del documento incluye el ID del documento y el CUID. Utilice este valor para el parámetro iDocID.

sDocName Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Valores

Nombre de documento sin extensión sDocName

Si varios documentos Sí comparten el mismo nombre, especifique el documento correcto con iDocID.

Nombre del documento.


81

3

3


Nota:

Uno de los valores de sDocName o iDocID es obligatorio. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+200

sIDType Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Tipo de identificador de objeto de Servidor de adSí ministración central (CMS).

sIDType

Valores

• • • • •

CUID GUID RUID ParentID InfoObjectID (valor predeterminado)

Nota:

Sólo es obligatorio si el destino es un informe de Crystal o un informe de OLAP Intelligence (sType=rpt o sType=car) en un paquete de objetos. De lo contrario, utilice sPath y sDocName. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?iDocID=2010&sIDType=CUID

82



sKind ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sKind

El tipo de archivo del documento de Desktop Inte- Sí lligence de destino.

Valores

•

FullClient

Nota:

Sólo es obligatorio si el destino es un documento de Desktop Intelligence. De lo contrario, utilice sType. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sKind=FullClient

sPath ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sPath

El nombre de la carpeta y subcarpeta que contieSí ne el documento de destino.

Valores

Carpeta y/o subcarpeta: [carpeta],[subcarpe ta]

Nota:

Sólo es obligatorio si se especifica un valor para sDocName y no es único. sPath sólo se utiliza con subcarpetas de la carpeta Carpetas públicas. Si su documento se encuentra fuera de la carpeta Carpetas públicas, por ejemplo en la carpeta Mis favoritos, utilice el parámetro iDocID en lugar de sPath y sDocName.


83

3

3


No agregue [Public+Folders] a la ruta; empiece con el nombre de la primera subcarpeta de Carpetas públicas. Public Folders folder 1 folder 1.1 folder 1.1.1 Si su documento se encontraba en la carpeta 1.1.1, tendrá que establecer sPath en: [folder+1],[folder+1.1],[folder+1.1.1]. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2005

sType ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sType

El tipo de archivo del documento o informe de Sí destino.

Valores •

wid

•

rpt

•

car

Nota:

Este parámetro se omite para documentos agnósticos. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid

84



token ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

token

Un identificador de inicio de sesión válido para la No sesión de CMS actual.

Valores

El identificador de inicio de sesión para la sesión de CMS actual.

Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=Sales+in+2003&token=

Parámetros de entrada de openDocument En esta sección se incluyen detalles sobre los parámetros de entrada de openDocument que se encuentran disponibles y se proporcionan ejemplos sobre cómo utilizar los comandos. Una dirección URL de openDocument normalmente está estructurada del siguiente modo: http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?<parameter1>&<parameter2>&...&<parameterN> La sintaxis exacta del parámetro <específicoPlataforma> depende de su implementación: •


•


Nota:

Las variables se indican con paréntesis angulares. Debe sustituir estas variables por los valores correspondientes. Por ejemplo, debe usar el nombre


85

3

3


de su servidor en lugar de <nombre_de_servidor> donde figura en los siguientes ejemplos de código y debe usar el número de puerto en lugar de .

lsC Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Especifica una petición contextual si hay ambigüedad durante la generación de código SQL (sólo documentos de Business Objects y Web In- No telligence).

lsC

Valores

Un valor de petición que resuelve la ambigüedad en la generación de SQL.

Nota:

No es compatible con OLAP Intelligence

Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=SalesReport&iDo cID=2010&lsC=Sales

86



lsM[NAME] Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Valores

•

Varios valores de petición, separados por una coma. Si el destino es un informe de Crystal, cada valor debe indicarse entre corchetes. Si el destino es un informe de OLAP Intelligence, utilice la cláusula MDX WITH.

•

no_value (sólo para parámetros opcionales)

Especifica varios valores para una petición. [NA No ME] es el texto de la solicitud.

lsM[NAME]

Nota:

•

•

•

Puede quitar un parámetro opcional de la petición si lo establece en no_value en la cadena de consulta de OpenDocument. Si deja un parámetro opcional fuera de la cadena de consulta de OpenDocument, se aplicará un valor de parámetro predeterminado. El carácter ? es un valor de petición reservado para documentos de Web Intelligence de una dirección URL de openDocument. Establecer el valor de petición en lsM[NAME]=? en la dirección URL fuerza la apertura del cuadro de diálogo "Peticiones" en esa petición concreta. Para obtener información sobre la utilización de este parámetro con los informes de OLAP, consulte Uso del parámetro lsM con informes de OLAP Intelligence .


87

3

3


Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=rpt&sDocName=SalesReport&lsMSe lect+Cities=[Paris],[London]

lsR[NAME] Sintaxis

Descripción

Especifica un rango de valores para una petición. [NAME] es el texto de la solicitud.

lsR[NAME]

¿Obligato rio?

Valores

•

Un rango de valores para la petición, separados por dos puntos seguidos (..). Si el destino es un informe de Crystal, el rango debe estar entre corchetes y/o paréntesis (utilice un corchete junto a un valor para incluirlo en el rango y paréntesis para excluirlo).

•


No

Nota:

No es compatible con OLAP Intelligence

Nota:

Puede quitar un parámetro opcional de la petición si lo establece en no_value en la cadena de consulta de OpenDocument. Si deja un parámetro opcional fuera de la cadena de consulta de OpenDocument, se aplicará un valor de parámetro predeterminado.

88



Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=rpt&sDocName=SalesReport&lsRTime+Pe riod:=[2000..2004)

lsS[NAME] ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

lsS[NAME]

Especifica un valor para una petición única. [NA No ME] es el texto de la solicitud.

Valores

•

Un único valor de petición.

•


Nota:

•

•

•

Puede quitar un parámetro opcional de la petición si lo establece en no_value en la cadena de consulta de OpenDocument. Si deja un parámetro opcional fuera de la cadena de consulta de OpenDocument, se aplicará un valor de parámetro predeterminado. El carácter ? es un valor de petición reservado para documentos de Web Intelligence de una dirección URL de openDocument. Establecer el valor de petición en lsS[NAME]=? en la dirección URL fuerza la apertura del cuadro de diálogo "Peticiones" en esa petición concreta. Para obtener información sobre la utilización de este parámetro con los informes de OLAP, consulte Uso del parámetro lsS con informes de OLAP Intelligence.

Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=SalesReport&iDo cID=2010&lsSSelect+a+City=Paris


89

3

3


sInstance Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Indica la instancia específica del informe de desti- No no que se abrirá.

sInstance

Valores •

(vínculo a la última instancia propiedad del actual)

•

Last (vínculo a la última instancia de informe)

•

Param (vínculo a la última instancia de informe con los valores de parámetro coincidentes)

Nota:

Utilice este parámetro en combinación con sDocName. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2003&sReportPart=Part1&sInstance=

90



sPartContext ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sPartContext

En Crystal Reports, una parte de informe está Sí asociada a un contexto de datos.

Valores

Contexto de datos de la parte del informe.

Nota:

Sólo es obligatorio si se especifica un valor para sReportPart. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2005&sReportPart=Part1&sPartContext=0-4-0 Nota:

Los parámetros sReportPart y sPartContext son compatibles con el visor DHML regular (sViewer=html). En lugar de la primera página del informe, el visor DHTML muestra la página y el contexto que contiene la parte resaltada.


91

3

3


sRefresh Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Indica si se debe forzar una actualización cuando No se abra el documento o informe de destino.

sRefresh

Valores •

Y (fuerza la actualización del documento)

•

N (tenga en cuenta que la función de actualizar al abrir reemplaza este valor)

Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=SalesReport&iDo cID=2010&sRefresh=Y

sReportMode ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sReportMode

Sólo para los destinos de Crystal, indica si el vínculo debe abrir el informe de destino completo No o sólo la parte de informe especificada en sReport Part.

Valores

•

Full

•

Part

Nota:

Full se establece por defecto si no se especifica este parámetro. Sólo se aplica si se especifica un valor para sReportPart.

92



Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2003&sReportPart=Part1&sReportMode=Part

sReportName ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sReportName

Indica el informe que se abrirá si el documento de No destino es un informe múltiple.

Valores

Nombre de informe de los documentos de Web Intelligence, subinforme de Crystal Reports, páginas para informes de OLAP Intelligence.

Nota:

El primer informe se establece por defecto si no se especifica este parámetro. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=Sales+in+2003&sReport Name=First+Report+Tab

sReportPart ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sReportPart

Indica la parte específica No del informe de destino que se abrirá.

Valores

Nombre de la parte del informe.


93

3

3


Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2003&sReportPart=Part1 Nota:

Los parámetros sReportPart y sPartContext son compatibles con el visor DHML regular (sViewer=html). En lugar de la primera página del informe, el visor DHTML muestra la página y el contexto que contiene la parte resaltada.

Parámetros de salida de openDocument En esta sección se incluyen detalles sobre los parámetros de salida de openDocument que se encuentran disponibles y se proporcionan ejemplos sobre cómo utilizar los comandos. Una dirección URL de openDocument normalmente está estructurada del siguiente modo: http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?<parameter1>&<parameter2>&...&<parameterN> La sintaxis exacta del parámetro <específicoPlataforma> depende de su implementación: •


•


Nota:

Las variables se indican con paréntesis angulares. Debe sustituir estas variables por los valores correspondientes. Por ejemplo, debe usar el nombre de su servidor en lugar de <nombre_de_servidor> donde figura en los siguientes ejemplos de código y debe usar el número de puerto en lugar de .

94



NAII Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Fuerza la presentación de la página de selección de peticiones. Nota:

NAII

Sólo compatible con documentos de Web Intelligence.

Valores

•

No

Y (los valores de peticiones que se pasan con lsS, lsM o lsR a la URL se aplican y no se muestran en el cuadro de diálogo "Peticiones")

Nota:

•

•

NAII=Y hace aparecer el cuadro de diálogo "Peticiones" para todos los valores no especificados en la URL. Las peticiones creadas con valores predeterminados se siguen mostrando en el cuadro de diálogo "Peticiones". Si todos los valores de la petición se especifican en la URL, la ventana de petición no aparece incluso si se especifica NAII=Y.

Ejemplo:

Este ejemplo supone que hay dos peticiones en el documento de Web Intelligence: Año y País. NAII=Y obliga al cuadro de diálogo "Peticiones" a aparecer y permite al especificar un valor para la petición País. La petición Año ya está establecida a un valor de FY1999 en la URL mediante el parámetro lsS y, por tanto, no se realizará la petición. http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=SalesReport&iDo cID=2010&lsSYear=FY1999&NAII=Y&sRefresh=Y


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3

3


sOutputFormat ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sOutputFormat

Indica el formato en el que se abre el documen- No to de destino.

Valores

• • • •

H (HTML) P (PDF) E (Excel) W (Word)

Nota:

HTML se establece por defecto si no se especifica este parámetro. Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2003&sOutputFormat=E

sViewer Sintaxis

Descripción

¿Obligato rio?

Valores

• • sViewer

Indica el visor que se utiliza para ver el documen- No to.

• •

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html part (sólo informes de Crystal) actx (sólo informes de Crystal) java (sólo informes de Crystal)


Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2003&sViewer=html

Ejemplo: Nota: Para utilizar parámetros en la dirección URL con el visor de ActiveX, se debe adjuntar :connect a la dirección URL, seguido de los parámetros.

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sPath=[Sales+Reports]&sDocName=Sa les+in+2003&sViewer=actx:connect&IsMCountry=[Thai land],[Norway]

sWindow ¿Obligato rio?

Sintaxis

Descripción

sWindow

Indica si el informe de destino se abrirá en la ventana de explorador No actual o si se iniciará otra ventana.

Valores •

Same (ventana de explorador actual)

•

New (se inicia una nueva ventana de explorador)

Ejemplo:

http://<servername>:<port>/OpenDocument/opendoc/ ?sType=wid&sDocName=SalesReport&iDo cID=2010&sWindow=New


97

3

3


Vinculación de informes contextual La función openDocument permite crear vínculos contextuales entre informes de Crystal, informes de OLAP Intelligence y documentos de Web Intelligence. Para ello, se construye una URL mediante la sintaxis de openDocument y, a continuación, se inserta en un informe de Crystal, informe de OLAP Intelligence o documento de Web Intelligence. La vinculación de informes contextual permite a los diseñadores de informes especificar asociaciones para documentos que se encuentran en un entorno de Crystal Reports (no istrado) o en un entorno de BusinessObjects Enterprise (istrado). Una vez creadas estas asociaciones, los s siguen las rutas de navegación resultantes que están incrustadas en los documentos vinculados. Esta función permite invocar documentos de Business Objects y Web Intelligence desde Crystal Reports y viceversa. Esta función se basa en la funcionalidad que permite al realizar las siguientes acciones: •

Vincular documentos de Web Intelligence o Business Objects dentro del dominio de documentos.

•

Vincular objetos de informe en Crystal Reports.

Para insertar un vínculo en un informe de Crystal Puede utilizar openDocument para crear hipervínculos en Crystal Reports. Para crear un vínculo a otro informe o documento, utilice la ficha Hipervínculo del Editor de formato del campo. 1. Abra el informe de origen en Crystal Reports. 2. Haga clic con el botón derecho en el campo en el que desee insertar el vínculo de openDocument y seleccione Formato en el menú contextual. 3. En el Editor de formato, seleccione la ficha Hipervínculo. 4. Seleccione Un sitio Web en Internet. 5. En el área "Información del hipervínculo", deje el campo Dirección del sitio Web vacío y haga clic en el botón Editor de fórmulas de formato. 6. Introduzca el vínculo de openDocument con el siguiente formato: "http://[openDocument parameters]"+{Article_lookup.Fa mily_name} Donde los parámetros de [openDocument parameters] se describen en Vista general de los parámetros de openDocument y con

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{Article_lookup.Family_name} se permite al informe que pase datos dependientes del contexto. Nota:

Pruebe el vínculo en una ventana de explorador antes de insertarlo en un informe o documento. 7. Haga clic en Guardar y cerrar para salir de Taller de fórmulas. 8. Haga clic en Aceptar en el Editor de fórmulas para guardar el vínculo.

Para crear un vínculo a otro informe o documento desde un informe de OLAP Intelligence Puede utilizar openDocument para crear hipervínculos en informes de OLAP Intelligence. 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Abra el informe de origen en el diseñador de OLAP Intelligence. En el menú Herramientas, seleccione de acciones. Haga clic en Nuevo para crear una acción nueva. Introduzca un nombre de acción. Seleccione el área a la que se aplicará la acción (vínculo). Introduzca el vínculo de openDocument con los parámetros y sintaxis descritos en este documento. Sugerencia:

Pruebe el vínculo en una ventana de explorador antes de insertarlo en un informe o documento. 7. 8. 9. 10. 11.

Haga clic en Aceptar para guardar el vínculo. Cierre el cuadro de diálogo de acciones. Cree un botón de análisis en el informe de origen. Haga clic con el botón derecho en el botón de análisis. En el menú desplegable, seleccione Propiedades y, a continuación, Editar. 12. Seleccione Iniciar una acción. 13. Seleccione la acción que corresponde al vínculo de openDocument creado en los pasos 3 a 6. 14. Haga clic en Aceptar.


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3

3


Creación de vínculos en documentos de Web Intelligence Puede definir objetos en un universo que permita a los s de Web Intelligence y de BusinessObjects crear informes cuyos valores devueltos incluyan vínculos a otros informes y documentos. Cuando estos informes se exportan al repositorio, los s pueden hacer clic en los valores devueltos que se muestran como hipervínculos para abrir otro documento relacionado que está almacenado en el dominio de documentos del repositorio. Estos vínculos se crean con la función openDocument en la definición de un objeto en Designer. Más información

Para obtener información completa sobre la creación de informes en Web Intelligence, consulte el manual Generación de informes con el de informes Java de WebIntelligence. La vinculación de informes en un universo se activa mediante la creación de un objeto (el objeto de vínculo) cuyos valores devueltos sean los mismos que los valores utilizados como entrada para una petición en un informe existente (el informe de destino). La función openDocument permite que los valores del objeto de vínculo se devuelvan como hipervínculos. Cuando el hace clic en el hipervínculo, su valor se utiliza como la entrada de petición para el informe de destino. Puede crear documentos mediante el objeto de vínculo del mismo modo que con los demás objetos. Los s pueden hacer clic en los hipervínculos para acceder a documentos más detallados relacionados con el objeto de vínculo. Para crear un objeto de vínculo, utilice la función openDocument en la instrucción Select del objeto. La instrucción Select para un objeto de vínculo sigue este orden: ' :<port>/OpenDocument/ ?sDocName=<document name>&sType=<document type>&iDocID=<document id>&lsS<prompt message>='+object SELECT+'">'+object SELECT+' ' El operador de concatenación (+) se aplica a las bases de datos de Microsoft Access. Utilice el operador adecuado al SGBDR adecuado.

100



Para obtener más detalles sobre la instrucción Select, la creación de objetos de vínculo y el uso de objetos de vínculo, consulte el Manual del diseñador.

Enviar información a la analítica del visor de un cuadro de mandos mediante openAnalytic Mediante la sintaxis de openAnalytic, puede enviar información desde los siguientes documentos guardados en el Servidor de istración central (CMS) a una analítica de visor de un cuadro de mandos: • Informes de Web Intelligence • Crystal Reports • Analítica de texto • Informes de Desktop Intelligence • Analítica de página Web Sintaxis de muestra: [LINK NAME IN DASHBOARD] Los elementos clave de la muestra son aa-open-inlist.jsp y tar get='hiddenframe'. 1. En un editor de texto, copie y pegue la sintaxis de prueba. 2. Sustituya [UBICACIÓN DE LA APLICACIÓN WEB] con http:// seguido de la ubicación de la aplicación Web. Por ejemplo: http://<servidor>: /PerformanceMana gement/jsp 3. Introduzca la información correcta después de las variables. 4. Sustituya [NOMBRE DEL VÍNCULO EL CUADRO DE MANDOS] con el nombre del vínculo tal y como quiera que aparezca. 5. Copie y pegue el texto en la siguiente ubicación:


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3

3

Usar las analíticas para el análisis Enviar una analítica por correo electrónico

•

•

•

Para informes de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence, copie el texto en la celda de la consulta y, a continuación, ejecute un informe. Para una analítica de texto, vaya al modo de edición y copie el texto en el cuadro de texto "Introduzca texto o HTML para mostrar". A continuación, seleccione html. Guarde la analítica en las carpetas públicas. Para una analítica de página Web, vaya al modo de edición y, en la ficha "Contenido", copie el texto en el cuadro de texto "Introducir la URL de la página Web". Haga clic en Aceptar. En la ficha "Diseño", seleccione desde la sección "Mostrar como" la opción Un vínculo, de modo que sólo esté visible el nombre.

6. En InfoView, vaya a Cuadros de mandos > Crear cuadro de mandos empresarial. 7. Introduzca el título, seleccione una carpeta pública y haga clic en Aceptar. 8. Haga clic en Cuadros de mandos > Organizar cuadros de mandos empresariales y seleccione su cuadro de mandos. 9. Haga clic en Editar cuadro de mandos. 10. En la "Caja de herramientas analítica", expanda la lista "Analíticas de la empresa" para buscar el informe y arrastrarlo al diseño del cuadro de mandos. 11. En la "Caja de herramientas analítica", expanda la lista "Nueva analítica" y arrastre la analítica del "Visor" de la lista al diseño del cuadro de mandos. 12. Haga clic en Guardar y, a continuación, en Salir de modo de edición. Haga clic en cualquier elemento del informe que contenga un vínculo y el destino aparecerá en el visor.

Enviar una analítica por correo electrónico Puede enviar analíticas a otros s de Cuadro de mandos y analíticas por correo electrónico. Nota:

No puede enviar una analítica por correo electrónico desde un cuadro de mandos. 1. Abra la analítica y haga clic en Correo electrónico. 2. En la lista, seleccione el formato del correo electrónico: 102


Usar las analíticas para el análisis Descargar una analítica

• CSV • HTML Aparece un mensaje de correo electrónico vacío con la analítica adjunta. 3. Escriba la dirección de correo electrónico, un mensaje si es necesario, y envíe el correo electrónico. Temas relacionados

• Descargar una analítica

Descargar una analítica Las siguientes analíticas se pueden descargar como CSV o como HTML: Analítica

CSV

Gráfico de control

X

Indicador

HTML

X

Detalles de factor de influencia en función X de objetivos Lista individual

X

Detalles de factor de influencia

X

Gráfico de ganancias de factor de influencia X Tendencia de métrica interactiva

X


X


X

Gráfico de ganancias de modelo

X

Diagrama de cuadro de perfil de variable

X

X

Temas relacionados

• Acciones de la barra de herramientas ampliada en las analíticas • Enviar una analítica por correo electrónico


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3

3

Usar las analíticas para el análisis Eliminar una analítica de una carpeta de InfoView

Eliminar una analítica de una carpeta de InfoView Puede eliminar analíticas que ha guardado en carpetas de la empresa o personales. Nota:

Cuando elimina una analítica a la que se hace referencia en un cuadro de mandos, aparece un mensaje de error en el cuadro de mandos que indica que el documento ya no existe en el sistema. 1. Desde InfoView, seleccione la carpeta que contiene la analítica. 2. Seleccione la analítica que desea eliminar marcando el cuadro al lado de su nombre. 3. Haga clic en el botón para eliminar de la barra de herramientas.

Guardar una analítica en una carpeta Puede guardar analíticas en "Mis carpetas" o "Carpetas públicas" en InfoView. 1. Con la analítica abierta, haga clic en Guardar o Guardar como. Aparecerá la página "Guardar como analítica". 2. En el campo "Título", escriba el título del árbol métrico. 3. En el campo "Descripción", escriba una descripción. La descripción aparece al lado del título de la analítica, una vez que se guarde en InfoView. La descripción es opcional. 4. En el campo "Palabras clave", escriba las palabras clave útiles para buscar el documento en InfoView. Este paso es opcional. 5. Haga clic en la flecha desplegable junto a "Modo de visualización" y selecciona el formato de archivo que desea para el árbol métrico. 6. Seleccione si desea que se actualice la analítica "Manualmente" o "Al abrir". 7. Elija si desea sobrescribir una versión anterior de esa misma analítica o si desea conservar la versión anterior.

104


Usar las analíticas para el análisis Guardar una analítica como un documento

8. Examine hasta donde quiera guardar la analítica. 9. Haga clic en Aceptar. La analítica se guardará en InfoView.

Guardar una analítica como un documento Mediante la opción "Descargar" en el modo Editar de la analítica, ciertas analíticas pueden guardarse en valores separados por comas (CSV) o en formato HTML que cumple con la Sección 508 de la ley de incapacidades de los EE.UU. Se pueden descargar las siguientes analíticas: Analítica

CSV

Gráfico de control

X

Indicador

HTML 508

X

Detalles de factor de influencia en función de objetivos

X

Lista de individuos parecidos

X

Detalles de factor de influencia

X

Gráfico de ganancias de factor de influencia

X

Tendencia métrica interactiva

X

X


X


X

Gráfico de ganancias de modelos

X


X


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3

3

Usar las analíticas para el análisis Analíticas que se pueden crear en Dashboard Builder

Analíticas que se pueden crear en Dashboard Builder Analíticas de Dashboard Builder Analítica de tendencias de métricas interactivas a partir de objetivos, métricas y consultas de universos Tendencia de métrica interactiva La analítica Tendencias de métricas interactivas muestra las tendencias con líneas y barras. Puede utilizar los siguientes tipos de datos: • una consulta de universo • una métrica u objetivo único La analítica Tendencias de métricas interactivas se utiliza con métricas que estén organizadas en sectores y con métricas que no lo estén. Permite ver el valor total (el sector global) y los valores por sectores (si dispone de los permisos apropiados para ver los sectores individuales y el sector global). La analítica Tendencias de métricas interactivas también permite filtrar valores de dimensión individual. Cuando agrega una métrica por sectores a la analítica en la pantalla de selección de métricas, hay un filtro de sectores disponible. Temas relacionados

• Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos • ¿Qué es una consulta de universo?

Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos Nota:

La interfaz de de esta analítica se ha modificado para cumplir con las directrices de la sección 508. 1. En el de edición de tendencias de métricas interactivas, seleccione los datos que desee visualizar:

106



•

Datos de rendimiento Al seleccionar esta opción, puede seleccionar las métricas y el tipo de objetivos predeterminados.

•

Métricas principales Utilice Métricas principales si desea centrarse en una serie de métricas según su puntuación. Al seleccionar la opción, es necesario que especifique la cantidad X de métricas principales. En caso necesario, asigne un nivel y tipo de variante. Por ejemplo, puede elegir tener 5 métricas obteniendo así un aumento en el valor absoluto.

•

Datos de conjuntos Si tiene instalado Set Analysis, puede seleccionar Datos de conjuntos y elegir si desea Conjunto único o un tipo de interconjunto para concretar los datos.

•

Sólo objetivos Utilice esta opción si sólo desea que se enumeren las tendencias de objetivos.

•

Consulta de universo Seleccione esta opción para definir una consulta sobre un universo.

2. Para especificar un color para una métrica, selecciónelo en la lista de métricas y haga clic en Color. Se abre el cuadro de colores. 3. Para incluir sectores para una métrica, seleccione la métrica y, a continuación, haga clic en Sectores. Nota:

El valor global de la dimensión asociada a la métrica se muestra en lugar de un sector, si los sectores individuales no tienen los derechos de seguridad asociados a ellos para los s concretos. 4. Para definir un intervalo, seleccione una de las siguientes opciones y especifique las fechas o periodos: • Todo • Entre • De • Hasta


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3

3


•

Último periodo

5. Seleccione un sector y, a continuación, haga clic en Aceptar. Nota:

Si no tiene al sector seleccionado, el mensaje siguiente aparece cuando intenta ver la analítica: "No tiene derechos de a esta métrica." 6. Si lo desea, puede configurar vínculos a otras analíticas. 7. Defina las propiedades de gráfico y leyenda. 8. Personalice las columnas y la información sobre herramientas. Temas relacionados

• ¿Qué es una consulta de universo? • Tendencia de métrica interactiva • Definir una consulta de universo para una analítica • Vincular la analítica Tendencias de métricas interactivas a otra analítica o documentos • Propiedades de gráfico y leyenda para la analítica Tendencias de métricas interactivas • Personalizar columnas en las analíticas Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas • Formatos de métricas de tendencias de métricas interactivas • Personalizar la información sobre herramientas de las analíticas Indicador, Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas

Vincular la analítica Tendencias de métricas interactivas a otra analítica o documentos Se utiliza un vínculo para ir desde un punto de datos a un informe detallado. Puede pasar el período (fecha de inicio y fin) haciendo clic en un punto de datos en la analítica Tendencias de métricas interactivas. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Opciones de navegación y de leyenda. 2. El paso siguiente depende de qué tipo de analítica o documento desee vincular a: • Si desea vincular a un árbol de métrica, seleccione Proporcionar vínculo a árbol de métricas.

108



•

•

Si desea vincular el título de la analítica a un documento único, haga clic en Examinar debajo de "Utilizar Título/Leyenda como hipervínculo para ir a" y, a continuación, busque el documento o haga clic en Enlaces múltiples para crear vínculos a varios documentos. Si desea proporcionar exploración de puntos de datos, para que los s puedan hacer clic en un resultado de métrica y ver, a continuación, un documento filtrado que muestre otros resultados para ese período de tiempo concreto, haga clic en el botón Examinar en "Utilizar punto de datos como hipervínculo para ir a" y, a continuación, busque el documento o haga clic en Enlaces múltiples para crear vínculos a varios documentos.

Temas relacionados

• Utilizar variables para los vínculos dinámicos a los documentos • Vincular analíticas y documentos

Formatos de métricas de tendencias de métricas interactivas Puede crear una analítica Tendencias de métricas interactivas en dos formatos: • •

la Instantánea (Visor SVG) - es útil si desea imprimir la analítica la vista interactiva - es útil si desea realizar el análisis en pantalla de los datos mostrados en la analítica interactivamente

Nota:

Esta información es útil para la analítica Tendencias de métricas interactivas creada a partir de métricas, objetivos y consultas de un universo.

Configurar los modos de visualización de Tendencias de métricas interactivas • En el de edición de analítica, amplíe Modo de visualización


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3

3


Opción

Descripción

Ocultar de Haga clic para ocultar el de métricas. métricas seleccionadas El de métricas seleccionadas enumera las

métricas seleccionadas con los datos relacionados. Ocultar de Haga clic para ocultar el de opciones del opciones de gráfigráfico. co Ocultar Inicio

Ocultar Fin

Haga clic para ocultar la columna Inicio en la tabla de tendencias. Haga clic para ocultar la columna Fin en la tabla de tendencias.

Ocultar % de variaHaga clic para ocultar la columna % de variación ción

en la tabla de tendencias.

Ocultar Variación

Haga clic para ocultar la columna Variación en la tabla de tendencias.

Temas relacionados

• Vincular la analítica Tendencias de métricas interactivas a otra analítica o documentos • Propiedades de gráfico y leyenda para la analítica Tendencias de métricas interactivas • Opciones de gráfico del gráfico Tendencias de métricas interactivas

Propiedades de gráfico y leyenda para la analítica Tendencias de métricas interactivas Puede establecer las siguientes propiedades de gráfico y leyenda para las analíticas Tendencias de métricas interactivas: •

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el cambio del porcentaje que desea mostrar para las métricas seleccionadas



• •

el tipo de gráfico que desea (por ejemplo, líneas, barras, etc.) el título que desea que aparezca en la Tendencia de métrica interactiva

Nota:

Esta información es útil para la analítica Tendencias de métricas interactivas creada a partir de métricas, objetivos y consultas de un universo. Temas relacionados

• Formatos de métricas de tendencias de métricas interactivas • Vincular la analítica Tendencias de métricas interactivas a otra analítica o documentos

Establecer propiedades de gráfico y leyenda en una analítica de tendencias de métricas interactivas basada en objetivos, métricas y consultas de universos 1. En el de edición de analítica, amplíe Gráfico y leyenda. 2. En el cuadro de lista "Tipo de métrica", seleccione una de las siguientes opciones: • Bruto • % de origen • % de variación de origen • Variación • % de variación • Actual comp. con anterior • Suma acumulativa • Acumulado mensual • Acumulado trimestral • Acumulado anual 3. Si tiene datos muy variables, seleccione Escala logarítmica. En caso contrario, la apariencia inicial del gráfico servirá de poco, ya que la escala hará que la mayor parte del gráfico esté sesgada. 4. Seleccione Mostrar zonas VAR de fondo si desea utilizar las tendencias de métricas interactivas para desplazarse y visualizar la información de objetivo al mismo tiempo. Esta opción sólo se puede aplicar cuando sólo se visualiza una métrica. Para ver esta opción asociada con un objetivo para una métrica específica, debe utilizar el tipo de objetivo correspondiente a dicho objetivo.


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3

3


5. En el cuadro de lista "Comparar con", seleccione un valor. 6. En el cuadro de lista "Tipo de gráfico", seleccione el tipo de gráfico que desee visualizar. 7. Defina los valores mínimo y máximo para la escala de eje Y mediante Definido manualmente, de X a X. 8. En la sección "Título", realice una de las siguientes acciones: • Active Utilizar nombre de métrica u objetivo si desea que el título de la analítica muestre el nombre de la primera métrica u objetivo que aparece. • Active Visualizar texto y escriba un título. 9. Si desea que aparezca una leyenda en el gráfico, active Mostrar leyenda. 10. Si desea que aparezcan los sectores en el gráfico, active Mostrar sectores. 11. Guarde la analítica o personalice otras propiedades.

Tipos de métricas para gráficos de tendencias de métricas interactivas Puede seleccionar uno de los siguientes tipos de métricas y objetivos para mostrar: • •

Bruto: Valor bruto de la métrica u objetivo % de origen: División entre dos valores de una única métrica. La fórmula general es: Período actual del valor métrico / período de origen del valor métrico En la pestaña Análisis, el valor de Origen depende del intervalo seleccionado. Por ejemplo: • Métrica mensual en que el último valor es septiembre de 2000. Si ha seleccionado el intervalo 6 últimos meses, el período de origen es Abr.-2000. • Métrica mensual en que el primer valor es enero de 1999. Si ha seleccionado el intervalo Todos, el período de origen es Ene.-1999. Una tendencia de % de origen comienza en el 100%.

•

% de variación de origen: Variación relativa entre el valor actual y el valor de origen de una métrica única. La fórmula general es: (período actual del valor métrico - período de origen del valor métrico) / período de origen del valor métrico

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La ventaja de % de cambio de origen frente a % de origen es que representa mejor la dirección del cambio. Un % de cambio de origen negativo significa que el cambio es negativo. Un % de cambio de origen positivo significa que el cambio es positivo. Una tendencia de % de cambio de origen siempre comienza en 0%. •

Variación: Diferencia entre dos valores. La fórmula general es: Período actual del valor métrico / período anterior del valor métrico. El período anterior depende del período actual. Por ejemplo: • Métrica mensual con un "Cambio de desfase anual". El valor resultante para enero de 2001 representa el valor absoluto del cambio entre el valor de enero de 2001 y el valor de enero de 2000. • Métrica mensual con un "Cambio de desfase de puntos adyacentes". El valor resultante para enero de 2001 representa el valor absoluto del cambio entre el valor de enero de 2001 y el valor de diciembre de 2000.

•

% de variación: Variación relativa entre dos valores de una única métrica u objetivo. La fórmula general es: (período actual del valor métrico - período anterior del valor métrico) / período anterior del valor métrico La ventaja de Cambio de porcentaje frente a Cambio es que permite establecer una comparación entre dos métricas que tienen tipos de unidades diferentes (por ejemplo, Número de clientes frente a Ingresos totales) y unidades de medida distintas (Ingresos en centenas de millones de dólares frente a Beneficios en decenas de millones de dólares). La ventaja de Cambio de porcentaje frente a Actual y Anterior es que representa mejor la dirección del cambio. Un cambio de porcentaje negativo significa que el cambio es negativo. Un cambio de porcentaje positivo significa que el cambio es positivo.

•

Actual comp. con anterior: División entre dos valores de una única métrica u objetivo. La fórmula general es: Período actual del valor métrico / período anterior del valor métrico. La ventaja de Actual y Anterior frente a Cambio es que permite establecer una comparación entre dos métricas que tienen tipos de unidades


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3

3


diferentes (por ejemplo, Número de clientes frente a Ingresos totales) y unidades de medida distintas (Ingresos en centenas de millones de dólares frente a Beneficios en decenas de millones de dólares). • • • •

Suma acumulativa Acumulado mensual Acumulador trimestral Acumulado anual

Tipos de gráficos para la analítica de Tendencias de métricas interactivas Puede elegir entre los siguientes tipos de gráfico Tendencias de métricas interactivas: •

Líneas Este gráfico utiliza una línea para conectar los puntos de datos.

•

Barras Este gráfico representa cada punto de datos como una barra.

•

Barras apiladas Este gráfico representa cada punto de datos como una barra segmentada por las dimensiones de la métrica.

•

Barras apiladas % Este gráfico representa cada valor de datos como una barra segmentada por las dimensiones del crecimiento o disminución de la métrica según la variación en el porcentaje del valor de puntos anterior.

Personalizar columnas en las analíticas Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas Nota:

Estos pasos se aplican a las analíticas Tendencias de métricas interactivas y de listas de métricas que utilizan orígenes de datos de objetivos, métricas y consultas de universos. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Personalizar columnas. 2. En la lista "Elementos disponibles", seleccione las columnas que desee ver y haga clic en >>. 3. Para cambiar de nombre a una columna, selecciónela en una lista y haga clic en Cambiar nombre.

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4. Para personalizar la vista, puede seleccionar también: • Mostrar encabezado Seleccione esta opción para mostrar un encabezado. Nota:

No se agrega ningún encabezado para las carpetas. •

Eliminar duplicados Utilice esta opción para evitar la duplicación de datos. Las métricas pueden contar con varios objetivos asociados, sin embargo, cuando se selecciona esta opción, se muestran todos los datos relacionados con una métrica sólo una vez.

•

Fondo gris dejando una línea Utilice esta opción para mostrar un fondo gris dejando una línea. Esta acción facilita la lectura de la lista.

Temas relacionados

• Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos • Configurar la analítica Lista de métricas con métricas y objetivos

Personalizar la información sobre herramientas de las analíticas Indicador, Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas Puede utilizar la información sobre herramientas para mostrar información adicional sobre una analítica. Nota:

Estos pasos se aplican a las analíticas Tendencias de métricas interactivas, Indicador y Lista de métricas que utilizan orígenes de datos de objetivos, métricas y consultas de universos. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Personalizar información sobre herramientas. 2. Seleccione un elemento en el cuadro "Elementos disponibles" y haga clic en >>. Repita este paso tantas veces como sea necesario. 3. Si ha seleccionado un elemento que presentaba error, resáltelo en el cuadro de la derecha y haga clic en <<.


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3

3


Nota:

Para cambiar de nombre a un elemento, haga clic en Cambiar nombre. Temas relacionados

• Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos • Configurar la analítica Lista de métricas con métricas y objetivos • Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo

Opciones de gráfico del gráfico Tendencias de métricas interactivas En el gráfico Tendencias de métricas interactivas dispone de una serie de opciones de gráfico en un menú.

En este menú puede realizar las siguientes acciones: 1. Cambiar el tipo de gráfico. 2. Active o desactive la leyenda. 3. Active o desactive el análisis del año anterior. 4. Active o desactive el análisis del valor de destino. 5. Cambie el tipo de métrica. Para activar este menú, debe ir al de edición de la analítica. Temas relacionados

• Tipos de gráficos para la analítica de Tendencias de métricas interactivas • Tipos de métricas para gráficos de tendencias de métricas interactivas • Configurar los modos de visualización de Tendencias de métricas interactivas

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La analítica Indicador se crea a partir de objetivos, métricas y consultas de universos Indicador Un indicador resalta el estado de una métrica y de sus supervisiones o medidas en comparación con un valor de dimensiones a lo largo de una dimensión particular, por ejemplo, el tiempo. El indicador puede aparecer en los siguientes formatos: • • • •

Barómetro (opción predeterminada) Velocímetro Termómetro Semáforo

Puede crear un indicador que se base en una única métrica, un único objetivo o una única consulta de universo. Temas relacionados

• Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo

Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo 1. En el de edición del indicador, seleccione los datos que desee visualizar: • Datos de métrica Al seleccionar esta opción, puede seleccionar las métricas y el tipo de objetivos predeterminados. • •

Solicitar una métrica Datos de objetivo Seleccione Datos de objetivo si desea seleccionar un objetivo de Performance Manager como el origen de los datos.

•

Solicitar un objetivo Utilice esta opción si sólo desea que se enumeren las tendencias de objetivos.

•



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3

3


Seleccione esta opción para definir una consulta sobre un universo. 2. Si desea permitir la exploración de sectores, seleccione Permitir la exploración de sectores de dimensión. Cuando se activa esta opción, permite la exploración de todos los sectores de la métrica. Si prefiere permitir sólo la exploración de un sector o familia de sectores, haga clic en Elegir sector y, a continuación, en Sectores para seleccionar un sector de dimensión determinado. Nota:

La opción de exploración de sectores sólo funciona con las dimensiones que contienen sectores y no está disponible con la opción Consulta de universo. En las solicitudes sólo se puede activar esta opción, no se puede especificar el sector. 3. Para definir un intervalo, seleccione una de las siguientes opciones y especifique las fechas o periodos: • Todo • Entre • De • Hasta • Último periodo 4. Seleccione el estilo de indicador en la lista "Estilo de representación". • Velocímetro • Termómetro • Barómetro • Semáforo • Semáforo horizontal • Semáforo vertical El icono de estilo cambia para reflejar el nuevo estilo de representación. 5. Dependiendo de lo que desee especificar para la analítica seleccionada, vaya a: 6. Haga clic en Aceptar para guardar la configuración. Temas relacionados

• Personalizar la información sobre herramientas de las analíticas Indicador, Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas • Personalizar las opciones del gráfico de una analítica de indicador

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• Configurar las propiedades del gráfico de una analítica de indicador de una métrica, un objetivo o una consulta de universo • Definir una consulta de universo para una analítica • Solicitar una métrica en las analíticas que utilizan universos de métricas

Configurar las propiedades del gráfico de una analítica de indicador de una métrica, un objetivo o una consulta de universo Puede configurar las propiedades del gráfico de los indicadores basados en una métrica o consulta de universo en el modo de creación o edición de la analítica. 1. Defina los límites. El límite de zona predeterminado está establecido en Calculado automáticamente sobre la base de los valores de métrica, que define la zona según los valores de la métrica. Si desea reducir el rango de valores de métrica del indicador, debe definir sus propios límites de zona seleccionando Definido manualmente y añadiendo los ajustes de y a. 2. Defina la zona: • Dividir automáticamente en zonas de igual tamaño Esta opción hace que las zonas del indicador se dividan en tres partes iguales. •

Introducido manualmente La opción de definición de zona "Introducido manualmente" se utiliza para definir el rango de valores para los diferentes colores de las zonas del indicador. Si ha definido las zonas analíticas mediante "Definido manualmente", puede incluir la información de métrica "excluida" en la zona de color. Nota:

Esta opción no funciona bien con los controles deslizantes, la información de métrica "excluida" se seguiría incluyendo en el rango de valores definido para los controles deslizantes en Propiedades > General. •

Introducido manualmente como % La opción de definición de zona "Introducido manualmente como %" se utiliza para definir el rango de valores para los diferentes colores de las zonas del indicador.


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3

3


3. Cambie el color de la zona haciendo clic en la zona y, a continuación, en el cuadro coloreado de debajo. Aparecerá el de selección de color, en el que puede elegir o personalizar un nuevo color de zona.

Configurar las opciones de navegación para las analíticas de indicador Nota:

Estos pasos no se refieren a las analíticas de indicador del modelo de rendimiento. 1. En el de edición de la analítica de indicador, amplíe Opciones de navegación. 2. Active Mostrar vínculo a árbol de métricas si está disponible si desea crear un enlace a uno o varios árboles de métricas definidos en los que la métrica o el objetivo definidos en una métrica utilizada en el indicador sea la métrica raíz en Árboles de métricas. Para obtener más información sobre los árboles de métricas, consulte la documentación de Performance Manager. Nota:

Esta opción no estará disponible con los indicadores que utilicen una consulta de universo como origen de datos. 3. Si desea crear un enlace a un documento del Servidor de istración central, haga clic en Examinar y seleccione el documento. El nombre del documento aparece en el cuadro de texto como parte de un enlace openAnalytic. Para obtener más información sobre openAnalytic y sus variables, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos. 4. Si desea crear enlaces a más de un documento del Servidor de istración central, haga clic en Enlaces múltiples. En el "Menú de edición de enlaces de navegación" puede agregar tantos enlaces como desee, así como cambiar el orden de los enlaces que aparece en el cuadro de lista.

Personalizar las opciones del gráfico de una analítica de indicador Utilice la sección de opciones de gráfico del de edición de la analítica de indicador para modificar el aspecto de la analítica.

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1. En el de edición de la analítica de indicador, amplíe Opciones de gráfico. 2. Para el título, utilice el nombre de la métrica como el título del indicador, la opción predeterminada, o active Visualizar texto y escriba un nombre en el cuadro de texto. 3. En la sección Opciones de visualización, seleccione los elementos que desea que aparezcan en el indicador: • Control deslizante de dimensión El control deslizante de dimensión permite navegar entre periodos de tiempo en un indicador. Si esta opción está activada, el control deslizante se muestra en la base del Velocímetro o Barómetro, o junto a la línea del Termómetro o Semáforo. •

Valor de dimensión Si esta opción está activada, aparece el valor del control deslizante seleccionado justo encima del control.

•

Valor de métrica - Período anterior Seleccione esta opción si desea que aparezca el valor del periodo previo de la métrica como una segunda aguja fina en el indicador.

•

Valor de métrica Seleccione esta opción si desea que el valor de la métrica aparezca en la base del Velocímetro o Barómetro, o junto a la línea del Termómetro o Semáforo.

•

Nombre de objetivo Seleccione esta opción si desea que se muestre el nombre del objetivo como etiqueta de información sobre el triángulo Valor de objetivo.

•

Valor de objetivo Seleccione esta opción si desea que el valor del objetivo aparezca como un triángulo en el borde exterior del Velocímetro o Barómetro, o a la izquierda del Termómetro o Semáforo.

4. Para contar con un carácter en el cuadrante del indicador sobre el valor del objetivo o la dimensión, introduzca una cadena de texto en el cuadro "Símbolo".


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3

3


Por ejemplo, si el valor de la dimensión es una cantidad en dólares, puede escribir el símbolo de dólar, $, en el cuadro. Nota:

No tiene que activar opciones de visualización para que se muestre el símbolo. Temas relacionados

• Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo

Gráfico de burbujas Las analíticas Gráfico de burbujas muestran una comparación compleja a lo largo del tiempo. Si se utilizan datos de métricas por sectores, se utilizan tres métricas, por ejemplo, ingresos, margen y cuota de mercado, que comparten una dimensión. Para una analítica de consulta de universo, se le solicita que seleccione tres indicadores y una dimensión común a los indicadores (por ejemplo, País). También puede seleccionar otra dimensión común como control deslizante.

Configurar una analítica de gráfico de burbujas 1. En el de edición del gráfico de burbujas, seleccione un origen de datos de la sección "Seleccionar datos que mostrar": • Consulta de universo • Datos de métrica Si selecciona Datos de métrica, seleccione métricas principales y secundarias, y defina el intervalo. 2. Defina un límite para los cortes. 3. En la sección "Opciones de gráfico", defina las opciones de título: • Si está usando una métrica, utilice su mismo nombre para la analítica. Para ello, active Usar nombre de métrica. • Si está usando una consulta de universo o desea usar un nombre diferente al de la métrica, active Visualizar texto y escriba el nombre en el cuadro de texto.

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4. Defina las opciones de navegación. Temas relacionados

• Definir las opciones de navegación de los gráficos circular, radial y de burbujas, y de las analíticas de exploración de datos • Definir una consulta de universo para una analítica

Gráfico circular El gráfico circular resulta útil cuando desea mostrar el tamaño proporcional de los valores que componen una dimensión a lo largo del tiempo mediante un control deslizante. Esta analítica está disponible en la categoría de exploración de datos del Generador de cuadros de mandos. Una analítica Gráfico circular muestra el tamaño proporcional de una métrica determinada mediante la visualización del tamaño proporcional de las dimensiones (sectores) de una métrica determinada a lo largo del tiempo (control deslizante). Para una analítica basada en consultas de universo se le solicita visualizar un indicador y su primera dimensión. También puede seleccionar otra dimensión para utilizarla como medida del control deslizante.

Configurar una analítica de gráfico circular 1. En el de edición del gráfico circular, seleccione un origen de datos de la sección "Seleccionar datos que mostrar": • Consulta de universo • Datos de métrica Si selecciona Datos de métrica, seleccione métricas primarias y secundarias. •

Si selecciona Preguntar en una métrica, introduzca el texto de petición en el cuadro de texto.

2. Defina un límite para los cortes. 3. Si va a crear una petición de métrica o va a utilizar datos de métrica, tendrá que seleccionar también el intervalo. 4. En la sección "Opciones de gráfico", defina las opciones de título: • Si está usando una métrica o creando una petición de métrica, utilice su mismo nombre para la analítica. Para ello, active Usar nombre de métrica.


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3

3


•

Si está usando una consulta de universo o desea usar un nombre diferente al de la métrica, active Visualizar texto y escriba el nombre en el cuadro de texto.

5. Si lo desea, defina las opciones de navegación. Temas relacionados

• Definir una consulta de universo para una analítica • Solicitar una métrica en las analíticas que utilizan universos de métricas • Definir las opciones de navegación de los gráficos circular, radial y de burbujas, y de las analíticas de exploración de datos

Gráfico radial Una analítica Gráfico radial muestra una comparación a lo largo del tiempo de diversos valores de una métrica por sectores determinada o de un indicador de universo que deben ser homogéneos y no deben cambiar demasiado a lo largo del tiempo (por ejemplo, un índice o una cuota de mercado).

Configurar una analítica de gráfico radial 1. En el de edición del gráfico radial, seleccione un origen de datos de la sección Seleccionar datos que mostrar: • Consulta de universo • Datos de métrica Si selecciona Datos de métrica, seleccione métricas principales y secundarias, y defina el intervalo. 2. Defina un límite para los cortes. 3. En la sección "Opciones de gráfico", defina las opciones de título: • Si está usando una métrica, utilice su mismo nombre para la analítica. Para ello, active Usar nombre de métrica. • Si está usando una consulta de universo o desea usar un nombre diferente al de la métrica, active Visualizar texto y escriba el nombre en el cuadro de texto. 4. Si lo desea, defina las opciones de navegación. Temas relacionados

• Definir una consulta de universo para una analítica

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• Definir las opciones de navegación de los gráficos circular, radial y de burbujas, y de las analíticas de exploración de datos

Analíticas de exploración de datos a partir de métricas, peticiones de métricas y consultas de universo Las técnicas de las analíticas de exploración de datos se aplican sobre las medidas secuenciales en general, y en series temporales en particular. Los gráficos de líneas identifican ciclos, tendencias o el carácter estacional en una serie gracias a suavizadores, ajustes de curvas y técnicas de transformaciones. Las analíticas de exploración de datos utilizan la capacidad de las plantillas Xcelsius. El Generador de cuadros de mandos ofrece las siguientes analíticas de exploración de datos: • • • • •

Ajuste de curva Histograma de frecuencias Gráfico de desfase Gráfico de probabilidad normal Suavizamiento

Configurar una analítica de histograma de frecuencias, de ajuste de curva, de gráfico de desfase, de gráfico de probabilidad normal o de suavizamiento 1. En el de edición de la analítica, seleccione los datos que desee visualizar.


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3

3


Opción

Descripción

Datos de métri- Datos de métrica permite seleccionar una métrica en la ca que se pueden explorar datos. Solicitar una métrica

Solicitar una métrica permite configurar una petición.


Consulta de universo permite crear una consulta en un universo.

2. Si está usando una métrica por sectores, active Elegir sector y haga clic en Sectores para seleccionar los sectores que deben incluirse en el gráfico. 3. Elija las opciones del gráfico. 4. Elija las opciones de navegación. 5. Configure los parámetros personalizados para los siguientes: • Histograma de frecuencias • Ajuste de curva • Gráfico de desfase: mientras configura una analítica de Gráfico de desfase, debe definir el periodo de desfase. Desfase 1 indica que se dibuja una dispersión de Yt frente a Yt-1. Desfase 2 indica que se dibuja una dispersión de Yt frente a Yt-2. • Suavizamiento: si va a configurar una analítica de Promedio móvil centrado o Suavizador de regresión local, debe seleccionar en la lista "Tamaño de la ventana de suavizamiento" el número de puntos para ver el efecto de suavizado inmediato en los datos de un gráfico de líneas. Cuanto más grande es la ventana, más suavizada está la línea de suavizado. Si va a configurar una analítica de Suavizador de promedio móvil, debe seleccionar un tipo de promedio móvil. Para obtener información sobre promedios móviles, consulte la documentación sobre promedios móviles en los términos de la exploración de datos. Temas relacionados

• Solicitar una métrica en las analíticas que utilizan universos de métricas • Definir una consulta de universo para una analítica • Opciones de gráfico en las analíticas de exploración de datos

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• Definir las opciones de navegación de los gráficos circular, radial y de burbujas, y de las analíticas de exploración de datos • Histograma de frecuencias • Parámetros personalizados en una analítica de Histograma de frecuencias • Ajuste de curva • Parámetros personalizados en una analítica de Ajuste de curva • Gráfico de desfase • Gráfico de probabilidad normal • Suavizamiento

Definir las opciones de navegación de los gráficos circular, radial y de burbujas, y de las analíticas de exploración de datos 1. Para crear un enlace al título y la leyenda del gráfico, active Utilizar Título/Leyenda como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para seleccionar la analítica. 2. Para crear un enlace a los puntos de datos del gráfico, active Usar el punto de datos como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para seleccionar la analítica. Temas relacionados

• Vincular analíticas y documentos • Configurar una analítica de gráfico de burbujas • Configurar una analítica de gráfico circular • Configurar una analítica de gráfico radial

Opciones de gráfico en las analíticas de exploración de datos Estos pasos se refieren a las analíticas de exploración de datos, entre las que se incluyen: • Histograma de frecuencias • Ajuste de curva • Gráfico de desfase • Probabilidad normal • Suavizamiento


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3

3


Opciones de gráfico Opción

Descripción

Usar nombre de métri- Seleccione esta opción si desea que el nombre de ca la métrica aparezca como el título del gráfico. Visualizar texto

Seleccione esta opción si desea utilizar un título diferente al nombre de la métrica.

Solicitar una métrica en las analíticas que utilizan universos de métricas En el de edición de la analítica, la opción Solicitar una métrica en la lista "Seleccionar datos que mostrar" permite configurar la petición que aparecerá cuando se abre la analítica. Esta petición permite seleccionar cualquier métrica en el universo y, de manera predeterminada, incluye la última métrica seleccionada con la petición. También puede introducir el texto de petición. Por ejemplo, si desea configurar una petición en un universo de líneas de productos, puede crear una petición que pregunte "¿Qué línea de productos desea ver?" La opción Solicitar una métrica está disponible para las analíticas Gráfico circular, de indicador y de exploración de datos. Temas relacionados

• Configurar una analítica de gráfico circular • Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo • Configurar una analítica de histograma de frecuencias, de ajuste de curva, de gráfico de desfase, de gráfico de probabilidad normal o de suavizamiento

Histograma de frecuencias Las organizaciones pueden utilizar los histogramas en varias áreas del negocio. Por ejemplo, los departamentos de recursos humanos pueden analizar la distribución de las edades y salarios de los empleados, los analistas de marketing pueden observar el número de clientes por ejercicio y valor vital, y los analistas de calidad de una empresa de producción de

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coches pueden estudiar la variabilidad de la distancia de frenado de un nuevo modelo. Una analítica Histograma de frecuencias muestra los valores agregados (recuentos de puntos de datos) en el eje vertical sobre los intervalos de datos en el eje horizontal. No tiene en cuenta la secuencia de puntos de datos, por lo que se puede utilizar para datos secuenciales como secuenciales, por ejemplo el salario del empleado o la edad del cliente. Funciona bien como parte de un cuadrante analítico que revela aspectos diferentes de una secuencia de medidas que muestran rápidamente las funciones principales de un conjunto de datos. El Histograma de frecuencias es interactivo, por lo que puede modificar el número de barras que aparecerán en el gráfico.

Parámetros personalizados en una analítica de Histograma de frecuencias Mientras configura una analítica de Histograma de frecuencias, debe definir los parámetros personalizados en el de edición de la analítica. Parámetro

Descripción

Manual

Active Manual para especificar el número de barras.

Número de barras de histograma

Especifique el número de barras que desea que aparezcan en el Histograma de frecuencias. Consulte la siguiente sección para ayudarle a decidir el número de barras que debe llevar el histograma.

Decidir el número de barras que debe mostrar el histograma

La tabla siguiente muestra la forma más adecuada de representar la distribución de un conjunto de datos como barras. Tamaño del conjunto de datos

Número de barras

Menos de 50

De 5 a 7

De 50 a 99

De 6 a 10


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3

3


Tamaño del conjunto de datos

Número de barras

De 100 a 250

De 7 a 12

Histogramas: estudio de caso de fabricación Se eligen setenta coches al azar en la línea de ensamblaje de una planta de producción de automóviles para llevar a cabo un proceso de control de calidad. Se registra la distancia de frenado de cada coche a partir de una velocidad de 35 millas/h hasta pararse el coche completamente. La siguiente tabla recoge las distancias de frenado, en pies, que se obtuvieron durante el control de calidad:

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21

42

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56

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43

51

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27

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54

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42

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47

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55

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78

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45

84

36

58

64

67

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36

73

37

42

53

49

Se definen siete intervalos de igual tamaño que cubren todos los puntos de datos desde el 21 al 84; después, los 70 puntos de datos se asignan a sus intervalos respectivos y se cuentan para cada intervalo de la siguiente manera: Número de intervalo 1

2

3

4

5

6

7

Límites de intervalo: (20-29)

(3039)

(4049)

(50-59)

(6069)

(7079)

(8089)

Número de datos por intervalo:

11

16

20

14

6

1

2

La representación gráfica de los recuentos por intervalo de un gráfico de barras devuelve el siguiente histograma:

N

70


131

3

3


Ancho de intervalo

10,000

Mínimo

12,000

Máximo

84,000

Media

52,300

Sigma

12,980

El histograma muestra una forma casi simétrica. Si se elige un ancho de intervalo de 5 en lugar de 10, se obtiene un gráfico con más barras y una forma diferente.

132

N

70

Ancho de intervalo

5,000

Mínimo

12,000

Máximo

84,000

Media

52,300



Sigma

12,980

Tenga en cuenta que las estadísticas descriptivas (N, Mínimo, Máximo, Media y Sigma) permanecen iguales entre el histograma de 10 barras y el histograma de 5 barras. Se debe a que se crean a partir de los mismos puntos de datos individuales; sólo es diferente la imagen de resumen que ofrece el gráfico debido al cambio de intervalos. El siguiente histograma utiliza intervalos de 15.

N

70

Ancho de intervalo

15,000

Mínimo

21,000

Máximo

84,000

Media

52,300

Sigma

12,980

A partir de estos ejemplos podemos comprobar que es importante elegir el ancho adecuado del intervalo para representar de manera más adecuada la distribución de un conjunto de datos.


133

3

3


Para evaluar la simetría de un conjunto de datos, se recomienda utilizar, además del histograma, un gráfico del tipo Gráfico de probabilidad normal, que se considera más sólido. Al contrario que el histograma que sólo muestra recuentos agregados, el Gráfico de probabilidad normal enseña los puntos de datos individuales.

N

70

Ancho de intervalo

15,000

Mínimo

21,000

Máximo

84,000

Media

52,300

Mediana

53,500

Asimetría

0,0814

Desviación estándar

12,980

Aplanamiento de coeficiente

-0,2683

R2

0,9938

El gráfico se ha diseñado para que, si los datos siguen una distribución normal, los puntos aparezca dibujando un patrón lineal; se puede incluir una línea roja en los datos para ayudar a evaluar la normalidad.

134



Ajuste de curva Puede utilizar la siguiente analítica de curva para analizar tendencias: • Curvas de tendencia simple • Curvas en S Mientras visualiza la analítica terminada, puede cambiar los parámetros personalizados del menú interactivo de la analítica. Mínimos cuadrados

La analítica de Ajuste de curva utiliza el método de mínimos cuadrados para estimar la tendencia y las curvas en S que mejor se ajustan a los valores métricos en el tiempo. Todas las curvas se convierten en una función lineal del tipo Y = a + b T.

Curvas en S Las curvas en S tiene lugar normalmente en ventas acumulativas de productos trazados a través del tiempo. El ajuste de una curva en S a los primeros meses o años de los datos permite a una empresa estimar el nivel máximo de ventas del producto. Permite también al estimar el tiempo que tardarán en estabilizarse las ventas. Se recomiendan las siguientes variaciones de curva en S: •

Logística La curva logística se utiliza a menudo para describir el crecimiento de las ventas de un nuevo producto: un periodo inicial de aprendizaje, en el que las ventas son bajas, con un rápido incremento a medida que las ventas se extienden entre la población, y después un periodo de ralentización a medida que la nueva demanda para el producto alcanza el punto de saturación. La curva logística también se denomina la curva Pearl.

•

Gompertz La curva Gompertz es una curva de crecimiento similar a la curva logística, aunque a diferencia de ésta, no es simétrica.


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3

3


Temas relacionados

• ¿Qué es la curva Gompertz? • ¿Qué es la curva logística?

Curvas de tendencia simple Puede utilizar las siguientes curvas de tendencia simple para Ajuste de curva: •

Lineal Esta curva muestra los datos métricos con una línea recta; apropiada para los datos que cambian cada período en las misma cantidad.

•

Exponencial La curva Exponencial intenta ajustar la serie de tiempo en una curva descendente o creciente; funciona con datos que se incrementan o reducen en la misma tasa para cada período.

•

Potencia, Logarítmica, Hipérbola Las curvas de Potencia, Logarítmica e Hipérbola son similares a la curva exponencial, salvo que la tasa de crecimiento o deceleración sigue un patrón diferente.

Parámetros personalizados en una analítica de Ajuste de curva Mientras configura una analítica de Ajuste de curva, debe definir los parámetros personalizados en el de edición de la analítica.

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Parámetro

Descripción Puede elegir entre los siguientes: • Para crear una curva sencilla de tendencia, utilice: • • • • •

Curva

•

Para crear una curva con forma de S, utilice: • •

Periodos de previsión

Lineal Exponencial Potencia Logarítmica Hipérbola Gompertz Logística

Use este parámetro para extrapolar valores de métricas en periodos futuros. Especifique el número de periodos que desea predecir según la curva ajustada.

Utilice este parámetro para aplicar el ajuste solaUtilizar últimos periodos mente a los valores más recientes y no a todos los puntos de datos. Límite (Logística y Gom- Active Límite para definir un límite superior en la pertz) curva.

Temas relacionados

• Curvas en S • Curvas de tendencia simple • ¿Qué es la curva Gompertz? • ¿Qué es una hipérbola? • ¿Qué es la curva logística? • ¿Qué es un curva exponencial? • ¿Qué es la curva de potencia? • ¿Qué es la curva logarítmica?


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3

3


Gráfico de desfase Mediante la analítica Gráfico de desfase puede revelar modelos en datos secuenciales (por ejemplo, en una serie de tiempo) que es posible que se hayan omitido al observar un gráfico de líneas. Esta analítica es un diagrama de dispersión que toma como entrada una sola serie de medidas y genera como salida las siguientes series: •

Yt: valor de tiempo t

•

Yt-l: valor de tiempo t menos desfase

El valor Yt-l se traza en el eje horizontal, mientras que Yt se traza en el eje vertical. De manera predeterminada, el gráfico se muestra con el desfase = 1. El puede incrementarlo en un valor de 1 a cualquier número entero que sea inferior al número total de valores brutos. Un gráfico de desfase que muestra los resultados en la forma de un óvalo es típico de los datos sinusoidales, que no se pueden ver en un gráfico de líneas donde los puntos ascienden y descienden de manera constante.

Gráfico de probabilidad normal El gráfico de probabilidad normal es un diagrama de dispersión en el que, si el conjunto de datos está distribuido de manera normal, los puntos de datos siguen una línea recta. Al encargarse de medidas secuenciales, no conserva la secuencia de los datos. Nota:

La secuencia de tiempo de los puntos de datos se ignora por completo en el proceso de elaboración de un gráfico de probabilidad normal. El eje y del gráfico representa los valores brutos de la medida y el eje x muestra los valores z basados en estadística de clasificación. Para obtener los valores del eje x, calcule la estadística de clasificación a partir de números de rango, utilizando uno de los diferentes métodos: • Clasificación de punto medio = (rango -0,5)/n • Tipo I de clasificación mediana = (rango -0,3)/(n+ 0,4) • Tipo II de clasificación mediana = (rango -3/8)/(n+ 1/4)

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Donde n representa el número total de valores en el conjunto de datos.

Suavizamiento Se trata de una técnica de visualización que amplía la tendencia subyacente o los ciclos de sus datos. En alguna serie de tiempo, la variación estacional es tan fuerte que ocultará las tendencias y los ciclos que le permiten comprender la métrica que se va a respetar. Un suavizador actúa como un filtro que elimina la variación estacional o valores poco comunes y consigue que las fluctuaciones a largo plazo de las series destaquen de manera más clara. Se encuentran disponibles las siguientes técnicas estándar para el suavizado de datos de series de tiempo: • • • •

Promedio móvil centrado Media móvil ponderada Suavizador resistente Suavizador de regresión local

Promedio móvil centrado La analítica Promedio móvil centrado permite suavizar una secuencia de medidas para calcular el valor promedio de un indicador en un intervalo móvil. Seleccione el número de puntos para ver el efecto de suavizado inmediato en los datos de un gráfico de líneas. Cuanto más grande es la ventana, más suavizada está la línea de suavizado.

Suavizador de regresión local El suavizador de regresión local es similar a la técnica de promedio móvil ponderado salvo que en lugar de calcular el promedio de los puntos de datos incluidos en el intervalo móvil, ajusta una línea de regresión a los datos basados en el método de mínimos cuadrados ponderados. Temas relacionados

• Suavizador de promedio móvil


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3

3


Suavizador resistente El suavizador resistente aplica varias medianas de proceso a los datos, por lo tanto la línea suavizada no se contamina de valores extremos (también conocidos como valores atípicos).

Suavizador de promedio móvil Puede crear los siguientes tipos de medias móviles ponderadas en la analítica Suavizamiento: • • •

Promedio móvil 2 x 4 Promedio móvil Spencer Promedio móvil Henderson

Para obtener información sobre promedios móviles, consulte la documentación sobre promedios móviles en los términos de la exploración de datos.

Términos de exploración de datos ¿Qué es un curva exponencial? Una relación exponencial entre las variables X e Y indica que los datos de Y cambian en el mismo porcentaje cuando se produce un cambio absoluto de X. La ecuación de la curva exponencial es: Y = a exp(bX) donde a y b son constantes.

¿Qué es la curva Gompertz? La curva Gompertz es una curva de crecimiento con forma de S similar a la curva logística, excepto en que no es simétrica. La ecuación de la curva Gompertz es: Y = L exp(-b exp(-k X) ) donde L es el límite y b y k son constantes.

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¿Qué es una hipérbola? Una relación hiperbólica entre las variables X e Y indica que los datos de Y cambian en la misma cantidad absoluta cuando se produce un cambio absoluto dado de la X recíproca. La ecuación de la hipérbola es: Y = a + (b/x)

¿Qué es la curva logarítmica? Una relación logarítmica entre las variables X e Y indica que los datos de Y cambian en la misma cantidad absoluta cuando se produce un cambio de porcentaje dado de X. La ecuación de la curva logarítmica es: Y = a + b ln(X) donde a y b son constantes y ln es el logaritmo natural.

¿Qué es la curva logística? La curva logística también se denomina la curva Pearl y es una curva de crecimiento simétrico con forma de S. La curva logística se utiliza a menudo para describir el crecimiento de las ventas de un nuevo producto: un período inicial de aprendizaje, en el que las ventas son bajas, con un rápido incremento a medida que las ventas se extienden entre la población, y, después, un período de ralentización, a medida que la nueva demanda para el producto alcanza el punto de saturación. La ecuación de la curva logística es: Y = L / ( 1 + a exp(-b X) ) donde L es el límite y a y b son constantes.

Explicación de las media móviles ¿Qué es una media móvil? En el análisis de datos se utiliza la media móvil para calcular el valor promedio de un indicador a lo largo de un periodo de tiempo. En algunas series temporales, la variación estacional es tan fuerte que oculta las tendencias y los ciclos, que son muy importantes para la comprensión de los procesos observados.


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3

3


La media móvil se puede utilizar como un método de alisamiento que elimina la estacionalidad y hace que las fluctuaciones a largo plazo de las series destaquen más claramente. También se puede utilizar para realizar pronósticos.

Transformaciones de promedio móvil Transformación

Uso

PM 2x12

Si su serie de tiempo es mensual, utilice el PM 2x12 para eliminar el carácter estacional.

PM 2x24, PM 2x36

Si se requiere "filtrar el carácter estacional" con mayor intensidad, utilice PM 2x24 o PM 2x36 para la serie mensual.

PM 3x3, PM 3x9, PM 3x5

También denominado media móvil doble, este media móvil se calcula sobre una serie de datos que representa el resultado de una media móvil.

Media móvil exponencial ponderado

Una transformación de media móvil. El PM de Henderson es otro método de promedio móvil ponderado, centrado y simétrico. Los promedios de 5 y 7 puntos se utilizan para las series trimestrales. Los promedios PM Henderson 9 pt, de 9, 14 y 23 puntos se utilizan para las series mensuales. 13 pt y 23 pt Nota:

Todos los métodos de media móvil se externalizan en un archivo (Stats.ini) que se puede personalizar. Media móvil ponderado linealmente

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Transformación

Uso

Media móvil centrado ponderado linealmente

Este método de media móvil de mismos meses utiliza un intervalo fijo, pero con puntos de datos que no son PM mismos meses continuos. Es útil sobre datos estacionales para alisarlos o para hacer previsiones. El promedio móvil ponderado de Spencer es una forma de calcular un promedio móvil que compensará una PM Spencer 15 pt y tendencia cúbica de los datos. Consiste en dos prome21 pt dios, uno para períodos de 15 y el otro para períodos de 21. Los pesos de Spencer están centrados y son simétricos.

Temas relacionados

• Media móvil exponencial ponderado • Media móvil ponderado linealmente • Media móvil centrado ponderado linealmente

Media móvil exponencial ponderado Una transformación de media móvil. Una transformación de período móvil exponencialmente ponderado encuentra el número de puntos requeridos por el parámetro. Se requiere el parámetro constante de suavizamiento: • Menor que 1 pondera los datos actuales más fuertemente • Igual a 1 pondera cada punto de forma idéntica (lo mismo que el PM simple) • Mayor que 1 pondera más fuertemente los datos antiguos La previsión por alisamiento exponencial simple (SES) se puede expresar como una media móvil ponderada que aplica pesos decrecientes


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exponencialmente a los datos conforme las observaciones son más antiguas. Se denomina alisado exponencial. La previsión del período siguiente es, por lo tanto: Ft+1 = aYt+a(1 - a)Yt–1 + a(1 - a)²Yt–2 + a(1 - a)³Yt–3 + … + a(1 - a)^ t–1 Y1+a(1 - a)^ t F1 Donde a es una constante que vale entre 0 y 1, y F1 es el valor inicial al que normalmente se le da el valor de Y1. Como guía para elegir a, intente valores cercanos a 0, si la serie tiene mucha variación aleatoria. Si desea que los valores de la previsión dependan en gran medida en las recientes variaciones de los valores reales, pruebe valores que estén más cercanos a 1.

Media móvil ponderado linealmente Una transformación de media móvil. Una media móvil ponderada se utiliza para proporcionar un mayor peso a los datos actuales. Los pesos se pueden calcular automáticamente utilizando una función. La función de ponderación para un media móvil ponderado linealmente se define como: W(p)=(2/n(n+1)) p donde p es la secuencia de los puntos de datos en la ventana móvil que va de 1 a n. Los pesos deben sumar un valor igual a 1. La función de ponderación para un media móvil ponderado exponencialmente se define como: W(p)=power(a,n-p) donde a es la constante suavizadora y p es la secuencia de puntos de datos de la ventana móvil que va de 1 a n. Las constantes suavizadoras menores que 1 ponderan más fuertemente los datos más recientes. Una constante suavizadora de 1 da el mismo peso a cada punto. Si la constante suavizadora es superior a 1, los datos más antiguos se ponderan más fuertemente que los datos más recientes.

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Media móvil centrado ponderado linealmente Una transformación de media móvil. Una media móvil centrada ponderada linealmente, también conocida como una media móvil doble, es una media móvil que se toma de una serie de datos que ya representa el resultado de una media móvil. Con una media móvil centrada ponderada, la mayoría del peso se asigna a la porción media de los datos. Una media móvil centrada ponderada es útil para eliminar la estacionalidad de los datos. Si su período de tiempo es trimestral, utilice el PM 2x4. Si hacen falta "filtros de estacionalidad" más rígidos, utilice PM 2x8 o PM 2x12 para las series trimestrales.

Período móvil centrado Una transformación de media móvil. Temas relacionados

• ¿Qué es una media móvil?

¿Qué es Suavizamiento exponencial simple? El SES (Single Exponential Smoothing) o Alisamiento exponencial simple es un método de predicciones que funciona mejor con los datos que no tienen tendencia, ni estacionalidad, ni un diseño subyacente. Toma la previsión para el período anterior y la ajusta utilizando el error de previsión. Si Yt es la observación real para el período t y Ft es la previsión para ese mismo período, la previsión para el siguiente período es: Ft+1 = Ft+a(Yt–Ft) donde a es una constante entre 0 y 1. Una analítica SES está basada en el universo de sistema de serie de tiempo. La función de ponderación SES (Single Exponential Smoothing, Suavizamiento exponencial simple) está incorporada en el Universo. El final puede intentar diferenciar los valores de la constante de alisamiento, con el fin de encontrar la mejor.


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Temas relacionados

• Media móvil exponencial ponderado

¿Qué es la curva de potencia? Una relación de potencia entre las variables X e Y indica que los datos de Y cambian en el mismo porcentaje cuando se produce un cambio de porcentaje dado de X. La ecuación de la curva de potencia es: Y = a Xb

Analíticas de objetivo y de estrategia en Performance Manager Performance Manager ofrece las siguientes analíticas de objetivos: • • • • • • • •

Objetivo Suscripción de objetivo Mapa Lista de métricas Árbol de métricas Vista general de métricas Pareto Mapa de estrategia

Objetivo La analítica de objetivo muestra la tendencia de métrica, la desviación o la curva de desviación acumulada a lo largo de un periodo de tiempo o entre zonas de tolerancia para un objetivo.

Configurar la analítica de objetivo 1. En el de edición de la analítica de objetivo, amplíe Seleccione el objeto que visualizar. 2. Seleccione un universo y, a continuación, en la lista, el objetivo. 3. En la sección "Propiedades de gráfico", seleccione una vista de objetivo.

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•

•

Seleccione Variación para ver la variación de los valores de la métrica de los valores de los objetivos a lo largo del tiempo o entre zonas VAR. Seleccione Desviación para ver la curva de desviación acumulada a lo largo de un período de tiempo o entre zonas VAR.

4. Para establecer un hipervínculo desde el título de una analítica a una analítica del Servidor de istración central, active Usar el título como hipervínculo para ir a:, haga clic en Examinar y seleccione la analítica. El texto del hipervínculo aparece en el cuadro de texto de la cadena de texto openAnalytic. Puede editar esta cadena de texto. Para obtener más información sobre openAnalytic, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. 5. Para trazar los valores reales del objetivo para los periodos, seleccione Mostrar tendencia de objetivo. Las líneas predeterminadas del gráfico muestran la variación del valor de la métrica a lo largo del tiempo. 6. Para mostrar las zonas aceptables, de tolerancia e inaceptables en verde, amarillo y rojo, respectivamente, en la analítica de objetivo, seleccione Mostrar zonas VAR de fondo. 7. Para mostrar el objetivo cumplido como un porcentaje, en lugar de un valor absoluto, seleccione Mostrar porcentaje de objetivo. 8. Bajo Intervalo, seleccione una de las siguientes opciones para el control deslizante de tiempo: • Mostrar todo el lapso de objetivos Seleccione esta opción para mostrar el lapso de objetivos definido al crear el objetivo. •

Mostrar sólo los últimos x valores métricos en el lapso de objetivo Si selecciona esta opción, deberá elegir un valor en la lista desplegable.


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Suscripciones de objetivo La analítica Suscripciones de objetivo muestra la lista "Mis objetivos", que muestra los objetivos a los que un está suscrito. Se trata de la misma lista de objetivos que se puede ver en Strategy Builder > Inicio > Elementos asignados.

Configurar la analítica Suscripciones de objetivo Deben de habérsele asignado objetivos a su función en Performance Manager, de lo contrario, la lista Suscripciones de objetivo estará vacía. 1. En el de edición de las suscripciones de objetivo, amplíe Comportamiento deseado de entrada-selección y seleccione una de las siguientes opciones: Opción

Descripción

Mostrar la perspectiva aso- Seleccione esta opción si desea que los ciada en el visor objetivos de la lista enlacen a sus fichas respectivas. Mostrar la analítica asociada Marque esta opción si desea que los objetien el visor vos de la lista enlacen a su analítica predeterminada. Ninguno - No permitir la se- Si selecciona esta opción, no habrá ningún lección de entradas de tarje- enlace en los objetivos de la lista. tas de puntaje

2. En la sección "Grupo predeterminado por", seleccione el orden deseado para la lista. 3. En la sección "Columnas de atributos que mostrar", seleccione una de las siguientes opciones:

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Opción

Descripción

Mostrar una lista sencilla de columnas: Nombre, Tendencia y Estado

Seleccione esta opción para limitar la lista de suscripción de objetivos a columnas para el nombre del objetivo, la flecha de tendencia y los iconos de estado.

Agregar Objetivo, Real y Varianza

Seleccione esta opción para, además del nombre del objetivo, la tendencia y el estado, contar con información sobre el valor del objetivo previsto, el valor del objetivo real y la variación del objetivo con respecto al valor previsto.

4. Haga clic en Aceptar para guardar los cambios.

Asignar Las analíticas Mapa muestran los indicadores geográficos, como, por ejemplo, el volumen de negocios de cada país o las ventas de cada estado. La analítica Mapa puede mostrar datos de métricas por sectores, consultas de universo o modelos de rendimiento. Puede explorar en los mapas para obtener información más detallada. Por ejemplo, si utiliza un mapa de Estados Unidos con información sobre el volumen de negocios total del país y hace clic en un estado como, por ejemplo, Nebraska, aparece el estado y sus ingresos.

Configurar la analítica Mapa Estos pasos pueden ayudarle a crear una analítica Mapa mediante métricas por sectores y consultas de universo. 1. En el de edición de la analítica Mapa, en la sección "Seleccionar datos que mostrar", seleccione un mapa. 2. Seleccione un elemento en "Coincidir objeto de mapa mediante" que defina la coincidencia entre la analítica y la clasificación de universo. • Nombre El nombre puede ser, por ejemplo, las siglas del estado: CA, AZ y NV. •

Nombre largo


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El nombre largo puede ser, por ejemplo, el nombre completo del estado: California, Arizona y Nevada. •

Código El código puede ser, por ejemplo, el código del estado: 06, 04 y 32.

3. Seleccione el origen de los datos: • Usar una métrica por sectores • Usar un universo 4. En la sección "Propiedades de mapa", introduzca el número de rangos que le gustaría que tuviera el mapa. 5. Para especificar el color de cada rango, seleccione el rango y especifique el color. Puede introducir directamente el código de color o hacer clic en Paleta para escoger un color de la paleta. 6. Especifique los límites del rango. Puede hacer esto automáticamente o establecerlo manualmente. Si selecciona Rangos establecidos manualmente, necesita especificar el porcentaje del rango. 7. Establezca las propiedades del gráfico. 8. Defina las opciones de navegación. 9. En la sección "Intervalo", defina el periodo de tiempo. • Si el mapa está basado en una métrica por sectores, debe especificar el número de periodos. • Si el mapa está basado en objetos de universo, debe elegir entre "Último" y definir la unidad del calendario, o el periodo, y "Desde", y especificar las fechas y horas de comienzo y fin. Temas relacionados

• Seleccionar objetos de universo para la analítica Mapa • Seleccionar una métrica por sectores para un gráfico de Pareto o una analítica de mapa • Establecer las propiedades de gráfico para las analíticas Mapa • Configurar las propiedades de navegación en la analítica Mapa

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Seleccionar una métrica por sectores para un gráfico de Pareto o una analítica de mapa Antes de seleccionar una métrica por sectores, debe disponer de un universo donde se definan las dimensiones de forma jerárquica. Si no lo hace, se mostrará el mensaje 'No se encuentra la métrica apropiada en la que profundizar' al intentar bajar en el mapa debido a que la analítica no sabe a dónde debe dirigirse. 1. En el de edición del gráfico de Pareto o del mapa, expanda Seleccionar datos que mostrar y, a continuación, seleccione Usar una métrica por sectores. 2. Haga clic en Seleccionar métricas. 3. En el cuadro de diálogo "Seleccionar una métrica", haga clic en la flecha desplegable junto al cuadro de lista y, a continuación, seleccione una área de asunto (o clase) en la lista. 4. Seleccione una métrica. Nota:

Se muestran sólo las métricas por sectores. 5. Haga clic en Aceptar. El nombre de la métrica seleccionada se muestra en el cuadro Métrica. Temas relacionados

• Configurar una analítica Gráfico de Pareto • Configurar la analítica Mapa

Seleccionar objetos de universo para la analítica Mapa Estos pasos pueden ayudarle a crear una analítica Mapa mediante métricas por sectores y consultas de universo. 1. En el de edición de la analítica de mapa, expanda Seleccionar datos que mostrar y, a continuación, seleccione Usar un universo. 2. Haga clic en Seleccionar objetos. 3. En el cuadro de diálogo "Seleccionar objetos", seleccione un "Área de asunto" en la lista. 4. Seleccione un indicador. 5. Seleccione la clasificación. Ésta es una dimensión del universo.


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6. Seleccione también un método de agregación. 7. Seleccione una jerarquía de dimensión. 8. Para agregar filtros, haga clic en el filtro que desea del izquierdo y, a continuación, haga clic en >> para agregarlo a la definición de la consulta. 9. Haga clic en Aceptar para volver al de edición. Su selección aparecerá en la sección "Seleccionar datos que mostrar". Temas relacionados

• Configurar la analítica Mapa

Establecer las propiedades de gráfico para las analíticas Mapa Las propiedades de gráfico indican cómo se mostrará el mapa dentro de la analítica. Estos pasos pueden ayudarle a crear una analítica Mapa mediante métricas por sectores y consultas de universo. 1. En la sección "Propiedades de gráfico" del de edición de la analítica de mapa, configure el título. • Utilizar nombre de mapa Seleccione esta opción si desea que el nombre de la analítica sea el mismo que el que ha elegido en la sección "Seleccionar datos que mostrar". •

Usar nombre de métrica Seleccione esta opción si desea que el nombre de la métrica se utilice como el título de la analítica. Nota:

Esta opción no estará disponible si eligió Usar un universo en la sección "Seleccionar datos que mostrar". •

Visualizar texto Seleccione esta opción si desea utilizar un nombre diferente para la analítica. Escriba el nombre de la analítica en el cuadro de texto situado junto a "Visualizar texto".

2. Si está usando una métrica por sectores para el mapa y desea mostrar la métrica como una leyenda, active Mostrar leyenda.

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Configurar las propiedades de navegación en la analítica Mapa Estos pasos pueden ayudarle a configurar el enlace entre una analítica Mapa que utilice métricas por sectores y consultas de universo y otra analítica. Puede pasar una petición a otra analítica pero no al revés. Por ejemplo, desde la analítica Mapa puede ir hasta el Análisis interactivo, pero desde la analítica Tendencias de métricas interactivas no puede volver a la analítica Mapa. 1. En el de edición de la analítica Mapa, si desea crear un enlace a otra analítica, active Seleccione una analítica que vincular a y haga clic en Examinar para seleccionar una analítica. Use esta opción para traspasar una variable a otra analítica. 2. Para crear un enlace a una analítica desde cualquier punto del mapa, active Seleccione una analítica con la que establecer vínculos desde ubicaciones individuales del mapa y haga clic en Examinar para seleccionar una analítica. Por ejemplo, si hace clic en el título de un mapa de EE.UU. con todos los estados, puede abrir un documento/analítica y pasar el valor Estados Unidos. Cuando haga clic en un estado, puede profundizar a otro mapa o puede abrir un documento/analítica y pasar el valor CA o California. 3. Haga clic en Aceptar. El nombre de la analítica se muestra en el campo. Puede modificar la cadena de texto de openAnalytic. Para obtener más información, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación.

Seleccionar el intervalo en las analíticas Mapa Puede especificar los datos para el último intervalo. Como los últimos minutos, horas, días, meses y años o puede especificar el intervalo. 1. En el de edición de la analítica Mapa, amplíe Intervalo. 2. Seleccione un intervalo en el menú desplegable o defina el número de intervalos que desea incluir en los datos. 3. Haga clic en Aceptar. Temas relacionados

• Configurar la analítica Mapa • Establecer las propiedades de gráfico para las analíticas Mapa • Configurar las propiedades de navegación en la analítica Mapa


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Lista de métricas Una lista de métricas proporciona una vista personalizada de los datos y objetivos de la métrica. Esta analítica flexible le permite elaborar una lista de métricas en una carpeta o simplemente una lista sencilla de métricas. Puede especificar lo que desea ver en la lista de métricas. Esa información puede ser: • •

métricas especificadas información adicional relacionada con las métricas como, por ejemplo, el nombre de la métrica, el valor de la métrica, el objetivo y el estado del objetivo

Nota:

La interfaz de de esta analítica se ha modificado para cumplir con las directrices de la sección 508.

Configurar la analítica Lista de métricas con métricas y objetivos 1. En la sección "Seleccione las métricas/objetivos que desea visualizar" del de edición de la analítica Lista de métricas, haga clic en Agregar. Nota:

También puede eliminar y cambiar de nombre a elementos y agregar filtros en métricas por sectores en la lista. Para organizar mejor la lista, puede agregar carpetas y colocar los elementos en las carpetas mediante los iconos de arriba y abajo. 2. Personalice las columnas. 3. Personalice la información sobre herramientas. 4. En "Opciones de navegación", active Mostrar vínculo a árbol de métricas si está disponible si desea crear un enlace a uno o varios árboles de métricas definidos en los que la métrica o el objetivo definidos en una métrica utilizada en la lista de métricas sea la métrica raíz en Árboles de métricas. Para obtener más información sobre los árboles de métricas, consulte la documentación de Performance Manager. 5. Si desea crear un enlace a un documento del Servidor de istración central, haga clic en Examinar y seleccione el documento.

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El nombre del documento aparece en el cuadro de texto como parte de un enlace openAnalytic. Para obtener más información sobre openAnalytic y sus variables, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos. 6. Si desea crear enlaces a más de un documento del Servidor de istración central, haga clic en Enlaces múltiples. En el "Menú de edición de enlaces de navegación" puede agregar tantos enlaces como desee, así como cambiar el orden de los enlaces que aparece en el cuadro de lista. Temas relacionados

• Personalizar columnas en las analíticas Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas • Personalizar la información sobre herramientas de las analíticas Indicador, Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas

Personalizar columnas en las analíticas Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas Nota:

Estos pasos se aplican a las analíticas Tendencias de métricas interactivas y de listas de métricas que utilizan orígenes de datos de objetivos, métricas y consultas de universos. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Personalizar columnas. 2. En la lista "Elementos disponibles", seleccione las columnas que desee ver y haga clic en >>. 3. Para cambiar de nombre a una columna, selecciónela en una lista y haga clic en Cambiar nombre. 4. Para personalizar la vista, puede seleccionar también: • Mostrar encabezado Seleccione esta opción para mostrar un encabezado. Nota:

No se agrega ningún encabezado para las carpetas. •

Eliminar duplicados Utilice esta opción para evitar la duplicación de datos. Las métricas pueden contar con varios objetivos asociados, sin embargo, cuando


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se selecciona esta opción, se muestran todos los datos relacionados con una métrica sólo una vez. •

Fondo gris dejando una línea Utilice esta opción para mostrar un fondo gris dejando una línea. Esta acción facilita la lectura de la lista.

Temas relacionados

• Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos • Configurar la analítica Lista de métricas con métricas y objetivos

Personalizar la información sobre herramientas de las analíticas Indicador, Tendencias de métricas interactivas y Lista de métricas Puede utilizar la información sobre herramientas para mostrar información adicional sobre una analítica. Nota:

Estos pasos se aplican a las analíticas Tendencias de métricas interactivas, Indicador y Lista de métricas que utilizan orígenes de datos de objetivos, métricas y consultas de universos. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Personalizar información sobre herramientas. 2. Seleccione un elemento en el cuadro "Elementos disponibles" y haga clic en >>. Repita este paso tantas veces como sea necesario. 3. Si ha seleccionado un elemento que presentaba error, resáltelo en el cuadro de la derecha y haga clic en <<. Nota:

Para cambiar de nombre a un elemento, haga clic en Cambiar nombre. Temas relacionados

• Configurar la analítica de tendencias de métricas interactivas con objetivos, métricas y consultas de universos • Configurar la analítica Lista de métricas con métricas y objetivos • Configurar la analítica de indicador con una métrica, un objetivo o una consulta de universo

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Árbol de métricas El árbol de métricas se utiliza para ver las relaciones en situaciones de negocio complejas. Los árboles de métricas se definen en Performance Manager con modelos hechos a partir de métricas, monitores y dimensiones. Asimismo, las analíticas Árbol de métricas se configuran desde InfoView o el Generador de cuadros de mandos. Puede crear un árbol de métricas que muestre una de las siguientes características: • • •

la relación de una métrica derivada una jerarquía basada en una métrica y una dimensión, o la misma métrica una relación libre que el propio haya definido

Cuadro de árbol de métricas En los árboles de métricas, cada cuadro contiene un elemento del modelo. Este cuadro de diálogo muestra la siguiente información: •

En la barra del título: • A la izquierda: los iconos de plegado y desplegado (+/-) • A la derecha: los iconos que permiten comprobar las tendencias de la métrica, ver el estado del objetivo, abrir documentos relacionados, ir a otro árbol de métricas y ver los indicadores de estado. • Al colocar el puntero del ratón sobre el título, una información sobre herramientas muestra el nombre, el estado, el valor previsto y la varianza del objetivo.

•

En la sección de información: • el valor de la métrica • el porcentaje de cambio • el valor del objetivo previsto

Configurar las propiedades de la analítica Árbol de métricas 1. En el de edición de la analítica de árbol de métricas, seleccione un árbol en la lista Seleccione el árbol que desee visualizar. 2. Si fuera necesario, especifique un tipo de objetivo predeterminado. 3. Configure las propiedades del gráfico. 4. Configure el título del cuadro.


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5. En la sección "Contenido de cuadro", haga clic en Agregar para seleccionar los campos para la lista. Para eliminar un campo de la lista, selecciónelo y haga clic en Eliminar. Para cambiar el nombre de un campo, selecciónelo en la lista, haga clic en Cambiar nombre y escriba el nombre deseado. Para modificar la posición de los campos de la lista, utilice los iconos de arriba y abajo ubicados sobre el cuadro de la lista a la derecha. Nota:

Cuantos más campos agregue, mayor será el cuadro del árbol de métricas resultante. Si cuenta con varias métricas, el árbol estará saturado. Se recomienda no elegir más de tres campos de métricas, los más importantes, para el contenido del cuadro y, a continuación, elegir el resto de campos de la métrica como información sobre herramientas. 6. Para editar el color del cuadro, escriba el nombre del color o haga clic en Paleta para seleccionarlo. Si, por contra, desea que el color del estado del cuadro indique el estado del objetivo del árbol de métricas, active Rellenar con color de estado de objetivo. Nota:

El color predeterminado del cuadro es blanco. 7. En "Etiqueta de cuadro", haga clic en Agregar para seleccionar los campos para la lista. Para modificar la posición de los campos de la lista, utilice los iconos de arriba y abajo ubicados sobre el cuadro de la lista a la derecha. 8. En la sección "Intervalo", seleccione Mostrar último periodo para mostrar datos del último periodo actualizado de la métrica. 9. Para elegir un periodo que no sea el último actualizado, seleccione Seleccionar un periodo específico e indique el periodo deseado. Temas relacionados

• Configurar las propiedades del gráfico en la analítica Árbol de métricas • Configurar el título de cuadro en la analítica Árbol de métricas • Campos que pueden usarse en las analíticas de árbol de métricas y mapa de estrategia

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Configurar el título de cuadro en la analítica Árbol de métricas 1. En el de edición de la analítica de árbol de métricas, expanda la sección "Título de cuadro" y, a continuación, seleccione el campo que actúa como el título de cuadro. 2. Si desea crear un vínculo desde un cuadro a una analítica del Servidor de istración central, seleccione Adjuntar una analítica a cada cuadro y haga clic en Examinar para ir hasta la analítica. Si desea adjuntar más de una analítica al cuadro, haga clic en Enlaces múltiples. Aparecerá un enlace openAnalytic en el cuadro de texto. Puede editar el texto. Para obtener más información, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos. 3. Si desea ver un icono de marcador de color rojo junto al título de cuadro cuando un submodo se encuentre en peligro, active Mostrar signo de advertencia. 4. Si desea ver un icono de estado de objetivo junto al título de cuadro, active Mostrar estado de objetivos. 5. Si desea ver un icono de tendencia de métrica junto al título de cuadro, active Mostrar tendencia de métricas. Temas relacionados

• Configurar las propiedades de la analítica Árbol de métricas • Configurar una analítica de mapa de estrategia basado en objetivos • Campos que pueden usarse en las analíticas de árbol de métricas y mapa de estrategia

Configurar las propiedades del gráfico en la analítica Árbol de métricas 1. En el de edición de la analítica de árbol de métricas, expanda Propiedades de gráfico y, a continuación, seleccione Árbol vertical o Árbol horizontal. El árbol vertical muestra los elementos del árbol de métricas de arriba a abajo, mientras que el árbol horizontal muestra los elementos del árbol de métricas de izquierda a derecha. Sugerencia:

Si hay varias métricas en cada nivel, el árbol horizontal muestra los datos de manera más apropiada.


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2. Seleccione un título para la analítica de árbol de métricas. • Seleccione Usar el título de árbol si desea utilizar el nombre del árbol de métrica como título de la analítica. • Seleccione Visualizar texto si desea crear un título de analítica diferente y escriba el título en el cuadro de texto. 3. Para establecer un hipervínculo desde el título de una analítica a un documento del Servidor de istración central, active Usar el título como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para seleccionar el documento. Cuando selecciona el documento y hace clic en Aceptar, el texto del hipervínculo aparece en el cuadro de texto del hipervínculo como una cadena de texto openAnalytic. Para obtener más información sobre cómo editar la cadena de texto, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos. 4. Para establecer una imagen de fondo en la analítica de árbol de métricas, active Mostrar una imagen de fondo y haga clic en Examinar para seleccionar el archivo de la imagen. 5. Seleccione el formato de la flecha. 6. Seleccione el número máximo de niveles de la página. Nota:

La altura del cuadro no sólo depende del número de campos incluidos en el cuadro, sino también del número de niveles y niveles no desplegados definidos en el árbol de métricas. Cuanto mayor sea el número de niveles, más pequeño será el árbol y los cuadros. 7. Seleccione estilo de línea. 8. Seleccione el número de niveles no desplegados. Nota:

El tamaño de los cuadros se reduce a medida que los niveles se despliegan en la analítica. Cuanto mayor sea el número de niveles, más pequeño será el árbol y los cuadros. Esta opción debe usarse moderadamente. 9. Seleccione el ancho del cuadro. 10. Para mostrar el árbol de métricas con la métrica raíz en la parte inferior de la analítica, seleccione Mostrar última raíz. De manera predeterminada, la métrica raíz se muestra en la parte superior de la analítica y se distribuye hacia abajo hacia otras métricas.

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Temas relacionados

• Configurar las propiedades de la analítica Árbol de métricas

Campos que pueden usarse en las analíticas de árbol de métricas y mapa de estrategia La tabla siguiente muestra los campos que puede elegir para proporcionar información en las analíticas de árbol de métricas y mapa de estrategia mediante títulos (sólo árbol de métricas), contenido y etiquetas de cuadro.

Campo

Descripción

% de logro del objetivo

Muestra el porcentaje de logro del objetivo.

Título de cuadro Contenido de árbol de cuadro de métricas

Etiqueta de cuadro

X

X

Muestra el porcentaje de variación de la métri% de variación ca desde el período anterior.

X

X

Muestra la varianza en % de varianza relación con el objetivo, en relación con dividida por el valor del el objetivo objetivo previsto.

X

X

Muestra el nombre del Nombre de cacalendario asociado a X lendario la métrica.

X

X

X

X

Nombre de obje- Muestra el nombre del X tivo objetivo.

X

X

Valor del objeti- Muestra el valor del vo previsto objetivo previsto.

X

X

Cambiar

Muestra la variación de la métrica desde el período anterior.


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3


Campo

Etiqueta de cuadro

Valor del objeti- Muestra el valor del vo previsto objetivo previsto para Periodo anterior el periodo anterior.

X

X

Valor del objeti- Muestra el valor del vo previsto objetivo previsto del Año anterior año anterior.

X

X

Tendencia del objetivo

Muestra la tendencia del objetivo mediante flechas de tendencia.

X

X

Tipo de objetivo

Muestra el tipo de objetivo.

X

X

Varianza del objetivo

Muestra el valor real de la métrica menos el valor del objetivo previsto.

X

X

Último periodo de métrica

Muestra el último periodo de métrica.

X

X

Long Description

Muestra la descripción de la métrica.

X

X

Muestra el límite infeTolerancia inferior de la tolerancia del rior objetivo.

X

X

X

X

Indicador

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Descripción


Muestra el nombre del indicador asociado a la X métrica.



Campo

Descripción


Etiqueta de cuadro

Muestra el código de la Código de métri- métrica, que forma parX ca te de la definición de la métrica.

X

X

Última actualizaIndica la última actualición de la métrización de la métrica. ca

X

X

X

X

Nombre de mé- Muestra el nombre de trica la métrica.

X

Propietario de la métrica

Muestra el nombre del propietario de la métrica.

X

X

Tendencia de métrica

Muestra la tendencia de la métrica mediante flechas de tendencia.

X

X

Unidad de métri- Muestra la unidad asoca ciada a la métrica.

X

X

Valor de la mé- Muestra el valor de la trica métrica.

X

X

Muestra el valor de la Valor de métrimétrica y lo compara ca - Periodo ancon el del período anteterior rior.

X

X

Valor de métrica - Año anterior

X

X

Muestra el valor de la métrica y lo compara con el del año anterior.


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3

3


Campo

Descripción


Muestra el valor de la Periodo de mémétrica en el periodo trica anterior anterior.

X

X

Periodo de mé- Muestra el valor de la trica del año an- métrica en el año anteterior rior.

X

X

Conjunto

Muestra el nombre del conjunto asociado a la X métrica.

X

X

Set2

Muestra el nombre del segundo conjunto asociado a la métrica de migración.

X

X

Nombre de cor- Muestra el nombre del X te corte.

X

X

Asunto

Muestra el nombre del asunto asociado a la X métrica.

X

X

Subconjunto

Muestra el nombre del subconjunto asociado X a la métrica.

X

X

X

X

Muestra el límite supeTolerancia superior de la tolerancia del rior objetivo.

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Etiqueta de cuadro



Vista general de métricas La analítica Vista general de métricas le proporciona una instantánea actual de la lista de conjuntos disponibles. Además de la pertenencia de cada métrica definida para el conjunto o grupo, esta analítica proporciona también datos de los entrantes, presentes y salientes en la lista Estado de métrica. También proporciona metadatos importantes asociados al conjunto elegido. Los datos disponibles en Vista general de métricas constituyen un buen punto de partida para familiarizarse con el estado de los conjuntos, los grupos y las métricas, así como para tomar decisiones sobre qué métricas deben agregarse.

Configurar la analítica Vista general de métricas 1. En el de edición de la vista general de métricas, seleccione conjuntos que incluir en esta analítica. 2. En la sección "Opciones de navegación", para crear un hipervínculo desde el nombre del conjunto a una analítica del Servidor de istración central, active Usar el nombre de conjunto como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para ir a la analítica. La ventana de texto de hipervínculo se muestra con el texto del hipervínculo en una cadena de texto openAnalytic. Puede editar esta cadena de texto. Para obtener más información sobre openAnalytic, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. 3. Para ocultar el gráfico de tendencias, active No visualizar una tendencia automática al hacer clic en el componente de un gráfico. cuando se desactiva esta opción, puede seleccionar un elemento de la lista de gráficos y aparecerá el gráfico de tendencias de la métrica. Esta opción resulta muy útil si desea más espacio en la lista para las columnas. 4. Para crear un hipervínculo desde un punto de datos a una analítica del Servidor de istración central, amplíe la sección "Opciones de navegación de DataPoint", active Usar el punto de datos como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para ubicar la analítica. La ventana de texto de hipervínculo se muestra con el texto del hipervínculo en una cadena de texto openAnalytic. Puede editar esta cadena de texto. Para obtener más información sobre openAnalytic,


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3

3


consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. 5. En la sección "Modo de visualización", seleccione un modo. 6. En la sección "Intervalo", seleccione una ventana en la lista desplegable. Temas relacionados

• Seleccionar una métrica de conjunto para las analíticas Vista general de métricas, Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples • Modos de visualización de analítica

Seleccionar una métrica de conjunto para las analíticas Vista general de métricas, Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples Nota:

Si va a configurar una analítica de vista general de métricas, también podrá seleccionar métricas sin conjuntos. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Elija los conjuntos que aparecerán en esta analítica. 2. Seleccione el conjunto que desea incluir: • Todos los conjuntos disponibles • Todos los conjuntos de estas áreas de asunto Si ha seleccionado esta opción, puede seleccionar las áreas de asunto en el de la derecha. •

Estos conjuntos específicos Si selecciona esta opción, elija conjuntos seleccionándolos en el de la izquierda y agregándolos al de la derecha.

3. Si selecciona Estos conjuntos específicos, puede agregar una petición haciendo clic en Agregar bajo el cuadro de lista "Conj. seleccionados". Temas relacionados

• Configurar la analítica Vista general de métricas • Configurar las analíticas Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples

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Gráfico de Pareto La analítica Gráfico de Pareto sigue el principio de Pareto, también conocido como la regla 80-20, que indica que sólo necesita el 20% de sus recursos para resolver el 80% de sus problemas. Con esta analítica puede realizar un seguimiento de una métrica a través de una dimensión como el tiempo. La analítica de Pareto aprovecha las capacidades OLAP del motor de métricas de Business Objects Enterprise para los cálculos y la exploración. El gráfico de Pareto resulta útil para establecer las prioridades entre una serie de problemas o de causas, ya que los datos aparecen organizados gráficamente en orden descendente de acuerdo con su frecuencia. Los sectores están representados por barras verticales. Hay una línea que indica cuándo se alcanza el umbral. El gráfico de Pareto se puede utilizar para mostrar los datos de una métrica o un universo. Puede utilizar periodos de métrica para crear varios gráficos de Pareto en el tiempo. El gráfico de Pareto es un tipo de histograma en el que las barras están organizadas en orden descendente, de modo que las barras situadas más a la izquierda del gráfico deberían recibir la prioridad más alta. Incluye una curva cumulativa que representa la contribución añadida de cada categoría (por ejemplo, barra). El gráfico de Pareto se utiliza a menudo como una herramienta de resolución de problemas para la mejora de la calidad. Este gráfico le ayuda a separar los pocos defectos que son realmente importantes de los que son más numerosos pero menos importantes. Es una herramienta sencilla y muy útil que se puede aplicar a diferentes áreas. Utilice el gráfico de Pareto en las situaciones siguientes: •

•

Para identificar problemas o defectos que se producen con frecuencia. Se puede aplicar a identificadores como Reclamaciones, Elementos devueltos o Reparaciones. Para identificar las causas de mayor coste a fin de mejorar el balance financiero.

La analítica cuenta con los siguientes componentes: •

Gráfico de barras La barra del gráfico de Pareto ofrece las siguientes funciones: • información sobre herramientas


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3

3


Al colocar el puntero del ratón sobre una barra del gráfico, puede verse una información sobre herramientas que muestra el nombre del elemento, sus valores y el porcentaje actual y acumulativo. •

explorar Cuando hace clic con el botón derecho del ratón en una barra del gráfico, puede elegir si subir o bajar un nivel. Por ejemplo, si la ubicación es una dimensión y se ha establecido al nivel de "región", puede subir a "país" o bajar a "ciudad".

Nota:

Cuando hace clic con el botón derecho del ratón en una barra del gráfico, puede mostrar los de los elementos incluidos en la categoría "Otros". La categoría "Otros" resume en una barra todos los que no aparecen en otras barras en el gráfico de Pareto. •

Barra deslizante Utilice el control deslizante para mostrar los datos de una métrica basada en la dimensión que ha asignado a la analítica. También puede usar el control deslizante para aumentar o reducir el rango de datos mostrados.

•

Leyenda La leyenda muestra el título de los elementos mostrados en la analítica. Si hay más de un gráfico visible a la vez, puede seleccionar un elemento en la leyenda y ese elemento se resaltará en todos los gráficos en los que aparezca, incluidas las veces que el elemento no esté incluido en la categoría "Otros".

•

Línea Suma acumulativa La línea de la suma acumulativa es una línea roja con puntos de datos que ofrece una representación visual de la suma acumulativa. Los puntos de datos cuentan con información sobre herramientas que muestra la cantidad real.

Configurar una analítica Gráfico de Pareto 1. En el de edición del gráfico de Pareto, seleccione los datos que desee visualizar: • Si activa Usar una métrica por sectores: Haga clic en Seleccionar métrica para elegir una métrica por sectores.

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•

Si activa Usar un universo: Haga clic en Seleccionar objetos para elegir objetos de un universo.

2. Establezca las propiedades del gráfico. 3. Defina el intervalo para el gráfico. • Deben definirse periodos para los gráficos basados en una métrica por sectores. • Seleccione uno de los siguientes para los gráficos basados en objetos de universo: • "Último" Si selecciona esta opción, necesita seleccionar el periodo y la unidad del calendario. •

"Desde""Hasta" Especifique las fechas y las horas de inicio y fin.

4. Haga clic en Aceptar para guardar los cambios. Temas relacionados

• Gráfico de Pareto • Seleccionar una métrica por sectores para un gráfico de Pareto o una analítica de mapa • Seleccionar objetos de universo para un gráfico de Pareto • Establecer las propiedades para un gráfico de Pareto • Definir el periodo de tiempo para un gráfico de Pareto a partir de una métrica por sectores

Seleccionar objetos de universo para un gráfico de Pareto 1. En el de edición del gráfico de Pareto, expanda Seleccionar datos que mostrar y, a continuación, seleccione Usar un universo. 2. Haga clic en Seleccionar objetos. 3. En el cuadro de diálogo "Seleccionar objetos", configure lo siguiente: • Seleccione un área de asunto Nota:

Sólo se muestran áreas de asunto Enterprise.


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3

3


•

Seleccione un indicador. Esta información se utiliza para el eje Y del gráfico de Pareto.

•

Seleccione la clasificación. Esta dimensión pertenece al universo y se utiliza para el eje X del gráfico de Pareto.

•

También puede seleccionar una dimensión en "Pareto para cada". Si selecciona una dimensión, la analítica muestra un gráfico de Pareto para cada valor de la dimensión.

4. Para agregar filtros, haga clic en el filtro que desea del izquierdo y, a continuación, haga clic en >> para agregarlo a la definición de la consulta. 5. Haga clic en Aceptar para volver al de edición. Su selección aparecerá en la sección "Seleccionar datos que mostrar". Puede modificar su selección en esta sección. Temas relacionados

• Configurar una analítica Gráfico de Pareto

Definir el periodo de tiempo para un gráfico de Pareto a partir de una métrica por sectores Las métricas por sectores se definen durante un periodo de tiempo y, por consiguiente, pueden verse basadas en el tiempo. Puede ver el historial de la métrica a lo largo de un periodo de tiempo especificado o especificar el último número de periodos. 1. Expanda Intervalo. 2. Haga clic en el botón de opción adecuado: • Todo el historial Seleccione esta opción para mostrar los resultados de las métricas para todos los periodos. •

Último(s) X periodo(s) Seleccione esta opción para mostrar los resultados del periodo que especifique en la lista desplegable.

3. Haga clic en Aceptar para guardar la analítica o siga editándola.

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Temas relacionados

• Configurar una analítica Gráfico de Pareto

Establecer las propiedades para un gráfico de Pareto Puede especificar cómo desea ver los gráficos de Pareto y puede crear vínculos a otros documentos a partir del título del gráfico de Pareto. 1. En el de edición del gráfico de Pareto, amplíe Propiedades de gráfico. 2. Escriba el título que desea que aparezca en el gráfico en el cuadro "Título". 3. Si desea que el título del gráfico de Pareto enlace a otro documento con datos relacionados, seleccione Usar el título como hipervínculo para ir a, a continuación, haga clic en Examinar, seleccione el documento de destino y, finalmente, haga clic en Aceptar. 4. En el cuadro "Número de barras de Pareto", escriba o seleccione el número de barras que desea incluir en el gráfico. 5. Escriba el número de gráficos que desea en la presentación de la ventana. Nota:

Puede tener un máximo de cinco gráficos mostrados. Cada gráfico corresponde a un período de la métrica seleccionada. 6. Si desea mostrar la escala como un porcentaje en lugar de una unidad, seleccione Mostrar escala en porcentaje. 7. Si desea mostrar la curva acumulativa, seleccione Mostrar curva acumulativa. 8. Si desea mostrar las leyendas, active la opción Mostrar leyenda. Nota:

La barra Otros está compuesta de un grupo de elementos (por ejemplo, causas) y cada uno de ellos es menor que la barra individual más pequeña. Se coloca siempre en último lugar, no importa lo grande que sea. Temas relacionados

• Vincular analíticas y documentos • Gráfico de Pareto


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3

3


Mapa de estrategia El mapa de estrategia es un diagrama que proporciona una visión general de las prioridades estratégicas de una organización. Es un modelo del modo en que una organización crea valor. Kaplan y Norton, los desarrolladores del método de cuadro de mando equilibrado, introdujeron el concepto de los mapas de estrategia. Los mapas de estrategia permiten: • • • •

• •

asignar objetivos de alto nivel definir y comunicar los objetivos estratégicos enlazando objetivos específicos en relaciones de efecto-causa trazar vínculos de causa y efecto entre objetivos indicar si la métrica actual muestra una tendencia a la alza o a la baja, y vincular el indicador a más información sobre tendencias a través de un período establecer un vínculo a una analítica que proporcione información más detallada relacionada con la métrica sitúa los objetivos en una imagen de fondo que representa las perspectivas que dan forma a la estrategia corporativa

La interfaz del mapa de estrategia ofrece las siguientes funciones: • • • • •

un diseño libre, que no necesita seguir una estructura de árbol contenido configurable la posibilidad de definir visualmente las relaciones entre objetivos elementos de texto que pueden ampliar el contenido del mapa (por ejemplo, el título del Mapa de estrategia o un comentario) la posibilidad de incluir texto informativo como objeto que se activa al pasar el ratón sobre él

Configurar una analítica de mapa de estrategia basado en objetivos 1. En el de edición de la analítica de mapa de estrategia, seleccione un universo de la lista desplegable. Los objetivos que se atribuyen al universo aparecen en el cuadro de lista de abajo. 2. Para agregar un objetivo al mapa de estrategia, haga clic en un objetivo del cuadro de lista y arrástrelo hacia la derecha en el área de diseño del mapa de estrategia.

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Repita este paso tantas veces como sea necesario. 3. Agregue elementos de texto. 4. Para agregar un elemento de ayuda, haga clic en Agregar elemento de ayuda, escriba el texto de ayuda en el cuadro de texto y haga clic en Aceptar. Repita este paso tantas veces como sea necesario. 5. Para editar las opciones de la analítica de mapa de estrategia, haga clic en Opciones. 6. Configure las propiedades del gráfico. 7. En la sección "Contenido de cuadro", haga clic en Agregar para seleccionar los campos para la lista. Para eliminar un campo de la lista, selecciónelo y haga clic en Eliminar. Para cambiar el nombre de un campo, selecciónelo en la lista, haga clic en Cambiar nombre y escriba el nombre deseado. Para modificar la posición de los campos de la lista, utilice los iconos de arriba y abajo ubicados sobre el cuadro de la lista a la derecha. Nota:

Cuantos más campos agregue, mayor será el cuadro del mapa de estrategia resultante. Si cuenta con muchas métricas, el árbol estará saturado. Se recomienda no elegir más de tres campos de métricas, los más importantes, para el contenido del cuadro y, a continuación, elegir el resto de campos de la métrica como información sobre herramientas. 8. Para editar el color del cuadro, escriba el nombre del color o haga clic en Paleta para seleccionarlo. Si, por otra parte, desea que el color de estado del cuadro indique el estado del objetivo, active Rellenar con color de estado de objetivo. Nota:

El color predeterminado del cuadro es blanco. 9. En "Etiqueta de cuadro", haga clic en Agregar para seleccionar los campos para la información sobre herramientas. Para modificar la posición de los campos de la lista, utilice los iconos de arriba y abajo ubicados sobre el cuadro de la lista a la derecha. 10. En la sección "Intervalo", seleccione Mostrar último periodo para mostrar datos del último periodo actualizado de la métrica.


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3

3


11. Para elegir un periodo que no sea el último actualizado, seleccione Seleccionar un periodo específico e indique el periodo deseado. Para eliminar un elemento de un mapa de estrategia, resáltelo y pulse la tecla Supr del teclado. Temas relacionados

• Configurar elementos de texto en un mapa de estrategia basado en objetivos • Configuración de propiedades de gráfico en un mapa de estrategia

Configuración de propiedades de gráfico en un mapa de estrategia Estos pasos se aplican a los mapas de estrategia que utilizan objetivos de Performance Manager. 1. Expanda Propiedades de gráfico en el de edición de analítica del mapa de estrategia. 2. Seleccione un formato para el contorno del cuadro: • Seleccione Rectángulo para que el contenido del cuadro aparezca en un cuadro rectangular. • Seleccione Óvalo para que el contenido del cuadro aparezca en óvalo. • Seleccione Ninguno si desea que el contenido del cuadro no tenga borde o color de fondo. Nota:

Si selecciona esta opción, la configuración de relleno de color y la opción Rellenar con color de estado de objetivo no estarán disponibles. Además, aparecerá una imagen de fondo detrás del texto del cuadro. Si la imagen de fondo es oscura, el texto del cuadro no se verá. 3. Seleccione el ancho del cuadro. 4. Para establecer una imagen de fondo, active Mostrar una imagen de fondo, haga clic en Examinar para desplazarse hasta la imagen y seleccione un porcentaje de zoom para ajustar la imagen al mapa de estrategia. 5. Especifique la ubicación de los iconos en los cuadros del mapa de estrategia. 6. Para que aparezca en el cuadro el icono de tendencia, active Mostrar icono de tendencia.

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7. Pata que aparezca en el cuadro el icono del estado del objetivo, active Mostrar icono del estado del objetivo. 8. Para que los nombres largos de objetivos se ajusten a dos líneas en un cuadro, active Mostrar el nombre de objetivo en dos líneas. 9. Active Mostrar vínculo a árbol de métricas si está disponible si desea crear un enlace a uno o varios árboles de métricas definidos en los que la métrica o el objetivo definidos en una métrica utilizada en el indicador sea la métrica raíz en Árboles de métricas. Para obtener más información sobre los árboles de métricas, consulte la documentación de Performance Manager. Nota:

Esta opción no funciona con indicadores que utilizan una consulta de universo. 10. Si desea crear un vínculo desde un cuadro a una analítica del Servidor de istración central, active Adjuntar una analítica a cada objetivo y haga clic en Examinar para ir hasta la analítica. El nombre del documento aparece en el cuadro de texto como parte de un enlace openAnalytic. Para obtener más información sobre openAnalytic y sus variables, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos. Si desea crear un vínculo desde un cuadro a varias analíticas, haga clic en Enlaces múltiples. En el Menú de edición de enlaces de navegación puede agregar tantos enlaces como desee, así como cambiar el orden de los enlaces que aparece en el cuadro de lista. Temas relacionados

• Configurar una analítica de mapa de estrategia basado en objetivos

Vincular elementos en el diseño de la analítica de mapa de estrategia Vínculos entre elementos

En el área de diseño del mapa de estrategia, haga clic en uno de los cuadros pequeños adjuntos al elemento del mapa de estrategia al que desea asignar un vínculo y arrastre el ratón hasta uno de los cuadros pequeños adjuntos al elemento de destino del mapa de estrategia.


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3

3


Aparece una línea que vincula los dos elementos y una flecha que indica la dirección del vínculo. Eliminación de un vínculo

Para eliminar un vínculo entre dos objetos, lleve a cabo uno de los siguientes procedimientos: • Seleccione en vínculo y pulse Supr. • Haga clic con el botón derecho en el enlace y seleccione Eliminar elemento. Editar la dirección de una flecha de vínculo

Para editar la dirección de una flecha de vínculo, haga clic en ella con el botón derecho y seleccione Editar. En el "Editar vínculo", seleccione una dirección de vínculo y haga clic en Aceptar. Temas relacionados


Configurar elementos de texto en un mapa de estrategia basado en objetivos Estos pasos se aplican a los mapas de estrategias que utilizan objetivos de Performance Manager. 1. En el área de diseño del mapa de estrategia: • para editar un elemento de texto existente, haga doble clic en él. • para crear un nuevo elemento de texto, haga clic en Agregar elemento de texto. 2. En el "Editar elemento de texto", escriba o modifique el texto en el cuadro Texto. 3. Elija un tamaño de fuente. 4. Para agregar un hipervínculo a una analítica en el Servidor de istración central, active Usar el texto como hipervínculo y haga clic en Examinar para seleccionar el documento. Para definir más de un vínculo en los elementos de texto, haga clic en Enlaces múltiples. El texto del hipervínculo aparece en el cuadro de texto con la variable openAnalytic. Puede editar el texto. Para obtener más información sobre

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los hipervínculos de openAnalytic, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. Nota:

Para eliminar el hipervínculo, desactive Usar el texto como hipervínculo. 5. Haga clic en Aceptar. Temas relacionados


Realizar panorámica en un mapa de estrategia Para moverse alrededor de un mapa de estrategia que no cabe en la ventana del explorador, utilice Alt y haga clic y arrastre. También puede activar el botón Bloq Despl del teclado y utilizar Alt + flecha.

Hacer zoom en un mapa de estrategia • Para seleccionar un área que ampliar, utilice Ctrl mientras hace clic y arrastra. • Para acercar la imagen, utilice Ctrl y haga clic. • Para alejar la imagen, utilice Ctrl+Mayús y haga clic. • También puede hacer clic con el botón derecho del ratón y seleccionar Acercar, Reducir o Vista Originaldesde el menú de directo.

Modos de visualización de analítica Los formatos de visualización son: • • • •

SVG - formato de gráficos vectoriales escalables. Este formato es menos interactivo que el subprograma. Applet - El subprograma Java permite la edición interactiva de la analítica. Flash - Flash de Macromedia proporciona una interfaz más interactiva y una huella cero. HTML - la presentación HTML le permite proporcionar accesibilidad a analíticas compatibles con 508.

Los modos de visualización de una analítica se muestran en la siguiente tabla.


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3

3


Analítica

SVG

de infor- Flash mes

HTML

Alertas

X

Gráfico de burbujas Gráfico de control

X X

Ajuste de curva

X

Histograma de frecuencias

X

Indicador

DHTML

X

X

Objetivo

X

X

Suscripciones de objetivo

X

Detalles de factor de influencia X en función de objetivos Lista de individuos parecidos

X

Detalles de factor de influencia X Gráfico de ganancias de factor X de influencia Tendencia métrica interactiva

X


X

X

Gráfico de desfase

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X

Mapa

X

Pertenencia

X


X

X X


X


Analítica

SVG

de infor- Flash mes

HTML

Lista de métricas Árbol de métricas

DHTML

X X

Presentación general de métriX cas

X

Migración

X

X

Gráfico de ganancias de modeX los Eventos simultáneos de conjunX tos múltiples

X

Lista de navegación

X

Probabilidad normal

X

Pareto

X

Gráfico circular

X

Analizador de perfil

X

Gráfico radial

X

Cuadro de mandos integral

X

Alisamiento Mapa de estrategia

X X

Texto

X


X

Cuentas de datos visuales

X

X


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3

3


Analítica

SVG

de infor- Flash mes

Página Web

HTML

DHTML

X

Crear una analítica basada en una analítica existente Puede editar una analítica existente basada en consultas de universo, métricas y objetivos para seleccionar un origen de datos diferente y guardarlo como una nueva analítica. Nota:

No se puede cambiar el origen de datos de las analíticas basadas en consultas de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence. En cambio, sí se puede editar la consulta para crear una analítica. El proceso para editar consultas está disponible en la documentación de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence. 1. Seleccione la analítica en la que desea basar la nueva analítica. 2. Haga clic en Editar. Aparecerá el de edición de la analítica. Consulte la información sobre la configuración de la analítica en el "Catálogo de analíticas" en la documentación del Cuadro de mandos y analíticas.

Analíticas de métricas de muestra Analíticas métricas en el Catálogo de analíticas Puede crear una nueva analítica basada en analíticas predefinidas en la ficha Analíticas métricas del Catálogo de analíticas de Dashboard Manager. Temas relacionados

• Crear una analítica basada en una analítica existente • Crear una analítica

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Analíticas de muestra de métrica basadas en las consultas de Web Intelligence Las siguientes analíticas de muestra están disponibles en la ficha Analíticas de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • • • • • • •

Crecimiento anual Comparación de cambio Comparación de dos métricas Diagrama de Kiviat Presentación general Comparación de porcentajes Diagrama radial Bruto y alisado Comparación de agrupaciones de períodos Evolución de año a año

Nota:

Estas analíticas se basan en una consulta de Web Intelligence en los universos de muestra de Business Objects.

Crecimiento anual El crecimiento anual es una analítica métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos. Se basa e una consulta de Web Intelligence y muestra la tasa de crecimiento anual de una métrica determinada. El crecimiento anual se calcula mediante una métrica "% de cambio" con una diferencia anual.

Comparación de cambio La comparación de cambio es una analítica de métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que compara conjuntos de un momento determinado. Esta analítica distingue los conjuntos que están por encima de la media de los que están por debajo. Comparación de variación proporciona una base común para la comparación del cambio a las diferentes métricas. Es especialmente útil cuando las métricas se miden en unidades distintas (por ejemplo, Número de clientes frente a Ingresos totales).


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3

3


Puede seleccionar el desfase que desee. Si selecciona el desfase 1, el cambio se calculará a partir del período adyacente. Si selecciona un desfase 12 para métricas mensuales, el cambio será la evolución anual. Nota:

Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence en los universos de ejemplo de Business Objects.

Comparación de dos métricas La comparación de dos métricas es una analítica de ejemplo de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que compara y contrasta dos métricas o subconjuntos que requieren escalas diferentes. Este análisis permite comparar dos métricas del mismo subconjunto o dos subconjuntos respecto a la misma métrica. Por ejemplo, puede comparar el recuento y el promedio de adquisiciones en el último trimestre de los de un determinado conjunto o comparar el promedio de adquisiciones en el último trimestre de los entrantes de un conjunto con el de los salientes. Nota:

•

Utilice una de las opciones siguientes: • dos métricas con un subconjunto • una métrica con dos subconjuntos

•


Diagrama de Kiviat El diagrama de Kiviat en la ficha Analítica de métricas del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos valora la organización o el producto. Nota:


Presentación general La analítica Presentación general en las muestras de analítica de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos proporciona

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un ejemplo de la consulta de Web Intelligence que contiene una instantánea actual en la lista de conjuntos disponible. Además de la pertenencia de cada métrica definida para el conjunto o grupo, esta analítica proporciona también datos de los entrantes, presentes y salientes en la lista Estado de métrica. También proporciona metadatos importantes asociados al conjunto elegido. Los datos disponibles en Presentación constituyen un buen punto de partida para familiarizarse con el estado de los conjuntos, los grupos y las métricas, así como para tomar decisiones sobre qué métricas deben agregarse. Puede visualizar los siguientes detalles: • • • •

Nombre Descripción Fecha de creación Frecuencia de la actualización

Una vez que ha seleccionado un conjunto para su revisión, debe conocer el período de actualización y la fecha de la última actualización. Esto le proporciona un contexto para interpretar los datos que aparecen en la lista Estado de métrica. La lista Estado de métrica muestra el período de actualización más reciente de cada métrica en diferentes subconjuntos: , entrantes, presentes y salientes. Una lista desplegable le permite ver las métricas que son interconjuntos: migrando desde, migrando hacia, superpuestos, salientes simultáneos y entrantes simultáneos. Se muestran la lista de conjuntos y las métricas del conjunto seleccionado. Haga clic en Detalles de la métrica para ver una representación gráfica. Puede ver el gráfico de modos distintos: en formato de línea, barra, porcentaje de origen o porcentaje de cambio de origen. Puede ver los detalles del conjunto basados en indicadores o en subconjuntos.

Comparación de porcentajes La comparación de porcentajes en la analítica de métricas de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos compara estas métricas con una métrica de referencia. Un gráfico de comparación de porcentajes muestra una métrica de referencia como una línea recta cuyo valor es cero. Si una línea de la métrica comparada sobrepasa el valor cero, su rendimiento será superior al de la


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3

3


métrica de referencia. Si desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada será inferior al de la métrica de referencia. La métrica de referencia puede ser una métrica de índice o una métrica con el mejor rendimiento de su clase. La fórmula de comparación de porcentajes es: (Compared Metric/Benchmark Metric) - 1 Nota:


Diagrama radial El diagrama radial es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para referenciar la empresa o producto de manera visual frente a otros sectores o la competencia. Nota:

Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence.

Bruto y alisado Bruto comparado con Suavizado es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que revela las tendencias ocultas dentro de los valores de fluctuación natural de una métrica. Bruto y alisado muestra los valores de la métrica frente a los valores alisados de un determinado método de alisamiento seleccionado en una lista. El alisamiento puede utilizarse para eliminar el carácter estacional y hace que las fluctuaciones a largo plazo destaquen con mayor claridad. Nota:

• •

Asegúrese de que los métodos de alisado se hayan configurado para todos los calendarios. Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence en los universos de ejemplo de Business Objects.

Comparación de agrupaciones de períodos La comparación de agrupaciones de períodos es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos

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que muestra la matriz de un año frente al año anterior por sectores en un determinado punto de tiempo. Los datos de color gris claro son los totales por filtro. El puede seleccionar la agrupación de períodos. Nota:

• •

Asegúrese de que los métodos de agrupación de períodos se hayan definido para todos los calendarios. Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence en los universos de ejemplo de Business Objects.

Evolución de año a año La evolución de año en año es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos y es aplicable sólo a las métricas aditivas (a menos que la métrica sea anual). Muestra períodos de crecimiento con topes. Nota:


Analíticas de muestra de métrica basadas en las consultas de Desktop Intelligence La siguiente analítica de muestra está disponible en la ficha Analíticas métricas del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • • • • • •

Desviación en relación con el cambio anual Desviación en relación con la media sobre los mismos meses Desviación en relación con el objetivo especificado Tendencia de la desviación Bandas de media móvil Comparación de perfil Comparación de rangos Gráfico de control y Shewhart Cortes principales

Nota:

Estas analíticas se crean a partir de una consulta de Desktop Intelligence sobre los universos de Business Objects de muestra.


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3

3


Desviación en relación con el cambio anual La desviación respecto al cambio anual es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto se desvía una métrica del cambio de año a año (por ejemplo, el destino). Esta analítica registra la evolución de las ventas del año actual en comparación con las del año anterior. Cada barra representa la desviación de un período determinado. La línea representa la desviación acumulativa. Si la línea sobrepasa el valor cero, el rendimiento de la métrica es superior al del objetivo. Si la línea desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada es inferior al del objetivo. Nota:

Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence que utiliza los universos de ejemplo de Business Objects.

Desviación en relación con el promedio de los mismos meses La Desviación en relación con el promedio de los mismos meses es una analítica de métricas del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto se desvía una métrica del promedio de los mismos meses (por ejemplo, el destino). Cada barra representa la desviación de un período determinado. La línea representa la desviación acumulativa. Si la línea sobrepasa el valor cero, el rendimiento de la métrica es superior al del objetivo. Si la línea desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada es inferior al del objetivo. Nota:


Desviación en relación con el objetivo especificado La desviación en relación con el objetivo especificado es una analítica de ejemplo de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto se desvía una métrica del objetivo que es otra métrica. Cada barra representa la desviación de un período determinado. La línea representa la desviación acumulativa. Si la línea sobrepasa el valor cero, el

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rendimiento de la métrica es superior al del objetivo. Si la línea desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada es inferior al del objetivo. Nota:

•

•

Utilice la analítica Tendencia de la desviación, también en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, para realizar el seguimiento de la desviación acumulativa de una serie temporal larga. Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence que utiliza los universos de ejemplo de Business Objects.

Tendencia de la desviación La Tendencia de la desviación es una analítica de métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para efectuar el seguimiento de la desviación de un destino y para predecir si se cumplirá o no el destino total. La Tendencia de la desviación resulta conveniente para los datos estacionales y los períodos de tiempo grandes. La línea recta representa la desviación acumulativa indexada del objetivo total. El puede seleccionar la fecha de inicio de la tendencia. Nota:


Bandas de media móvil Los márgenes de promedio móvil constituyen una analítica de métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra los valores sin formato de una métrica determinada (línea negra) dentro de los márgenes de promedio móvil (líneas verdes). Puede crear una alerta que le informe cuando la línea de datos en bruto alcance la banda inferior o la banda superior. Bandas de promedio móvil también se puede utilizar para buscar los umbrales adecuados de las alertas. La analítica Bandas de promedio móvil también representa la distancia que existe en las desviaciones estándar entre los valores brutos y el promedio móvil. La longitud y el desplazamiento son dos parámetros que especifica el al ejecutar el análisis y definen el intervalo móvil. El tamaño de las bandas superior e inferior representa la distancia que existe en la desviación estándar entre los valores brutos y la media móvil.


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3

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Nota:


Comparación de perfil La comparación de perfil es una analítica de métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para comparar dos métricas por sectores en un determinado punto en el tiempo. Nota:

Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence.

Comparación de rangos La comparación de rangos es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra el rango por sectores. La barra gris delgada representa el rango. La marca roja/negra representa el valor medio. Las métricas por sectores con valores mínimos, máximos y medios son necesarias para la ejecución de este análisis. Nota:


Gráfico de control y Shewhart El gráfico de control y Shewhart es un gráfico de control de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que se usa en la gestión de la calidad. Esta analítica resulta conveniente para medir los fallos promedio por unidad cuando el tamaño de la muestra varía. Nivel UCL y Nivel LCL son dos parámetros que especifica el al ejecutar el análisis. Nota:

Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence que utiliza los universos de ejemplo de Business Objects. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control Shewhart? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)?

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Cortes principales Los sectores principales, una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, muestran los mejores y los peores sectores en cuanto al rendimiento de una determinada métrica en el período actual. Señala los sectores que alcanzan el punto más alto por primera vez y aquellos que acaban de descender. Además del estado actual, indica el número de veces que un sector ha alcanzado el punto más alto y su último rango (por ejemplo, su rango en el período anterior). Nota:


Analíticas de comparación de muestras Las siguientes analíticas de comparación de muestras están disponibles en la sección Analíticas de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • • • • • •

Comparación de cambio Diagrama de Kiviat Gráfico de Pareto Comparación de porcentajes Comparación de perfil Diagrama radial Comparación de rangos Comparación de agrupaciones de períodos Cortes principales



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Gráfico de Pareto El gráfico de Pareto en la ficha de muestra de la analítica de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un tipo de histograma en el cual las barras se distribuyen en orden descendente, de izquierda a derecha Incluye una curva acumulativa que representa la contribución agregada de cada categoría. Temas relacionados

• Gráfico de Pareto

Comparación de porcentajes La comparación de porcentajes en la analítica de métricas de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos compara estas métricas con una métrica de referencia. Un gráfico de comparación de porcentajes muestra una métrica de referencia como una línea recta cuyo valor es cero. Si una línea de la métrica comparada sobrepasa el valor cero, su rendimiento será superior al de la métrica de referencia. Si desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada será inferior al de la métrica de referencia.

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La métrica de referencia puede ser una métrica de índice o una métrica con el mejor rendimiento de su clase. La fórmula de comparación de porcentajes es: (Compared Metric/Benchmark Metric) - 1 Nota:






Comparación de rangos La comparación de rangos es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra el rango por sectores. La barra gris delgada representa el rango. La marca roja/negra representa el valor medio. Las métricas por sectores con valores mínimos, máximos y medios son necesarias para la ejecución de este análisis. Nota:



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Comparación de agrupaciones de períodos La comparación de agrupaciones de períodos es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra la matriz de un año frente al año anterior por sectores en un determinado punto de tiempo. Los datos de color gris claro son los totales por filtro. El puede seleccionar la agrupación de períodos. Nota:

• •




Analíticas de análisis de la tendencia de muestra Las siguientes analíticas de muestra están disponibles en la sección Analíticas de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • •

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Crecimiento anual Comparación de dos métricas Presentación general Bruto y alisado Evolución de año a año



Crecimiento anual El crecimiento anual es una analítica métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos. Se basa e una consulta de Web Intelligence y muestra la tasa de crecimiento anual de una métrica determinada. El crecimiento anual se calcula mediante una métrica "% de cambio" con una diferencia anual.


•


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•

Asegúrese de que los métodos de alisado se hayan configurado para todos los calendarios.


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•




Analíticas estadísticas de muestra Analíticas estadísticas en el Catálogo de analíticas Las analíticas estadísticas se basan en consultas de Web Intelligence y Desktop Intelligence de los universos de ejemplo de Business Objects. Puede personalizarlas rellenándolas con sus datos para crear así sus propias analíticas. Temas relacionados


Analíticas de correlación de muestras Las siguientes analíticas de comparación están disponibles en la sección Analíticas de estadística del Catálogo de analíticas de Dashboard Manager: • • • •

Gráfico ACF Barras de correlación Diagrama de correlación Gráfico de desfase

Nota:

La fuente de datos para estas analíticas se basa en los datos de muestra enviados con Business Objects. Puede editar la consulta para crear una analítica. El proceso para editar consultas está disponible en la documentación de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence.

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Gráfico ACF El gráfico ACF (auto-correlation function, función de autocorrelación) es una analítica estadística de muestra del Catálogo de analíticas del generador de cuadros de mando que muestra la autocorrelación dentro de una única serie de tiempo en cada desfase. En el eje X están los diferentes desfases. En el eje Y están los coeficientes de correlación. El gráfico ACF resulta útil para identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período de tiempo. También se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes. Nota:


Barras de correlación La analítica de barras de correlación es un ejemplo estadístico del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que indica la relación entre dos métricas. Las barras se organizan en función del tamaño de la métrica superior. Si el patrón de la métrica inferior refleja el patrón de la métrica superior, existe correlación entre las dos métricas. Si el efecto de reflejo es el contrario, la correlación es negativa. Nota:

Las métricas deben tener el mismo intervalo de cálculo y esta analítica requiere que estén disponibles todos los períodos de historial de la métrica. Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence en los universos de ejemplo de Business Objects.

Diagrama de correlación Una analítica del diagrama de correlación de los ejemplos estadísticos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos indica la relación entre dos métricas. Mide la asociación lineal que existe entre los períodos de tiempo de dos métricas. El coeficiente de correlación (r) puede ir desde un valor extremo de –1 (correlación negativa perfecta) a través de cero a un valor extremo de +1 (correlación positiva perfecta). El signo del coeficiente de correlación indica la dirección de la relación entre las dos métricas. Si el coeficiente de correlación es positivo, las métricas


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aumentan o disminuyen juntas. Si el coeficiente de correlación es negativo, una métrica aumenta y la otra disminuye. Si el coeficiente de correlación es cercano a cero, las métricas se mueven en direcciones relativamente diferentes. La magnitud del coeficiente de correlación es un indicador de la fuerza de la asociación, lo que significa que si el valor absoluto de la correlación se aleja de cero, las dos métricas están asociadas más estrechamente. Sin embargo, esto debe confirmarse con el gráfico. Nota:

Utilice todos los períodos disponibles en el historial de métricas. Las métricas deben tener el mismo intervalo de cálculo. Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence que utiliza los universos de ejemplo de Business Objects.

Gráfico de desfase El gráfico ACF es una analítica de control de procesos de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra varios desfases rápidamente. La analítica Gráfico de desfase muestra los valores de la métrica frente a los valores de un determinado desfase. Puede ayudar a identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período. La analítica Gráfico de desfase también se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes, que es una premisa importante de los gráficos de control de procesos estadísticos. Nota:


Analíticas de previsión de muestra La siguiente analítica está disponible en la sección Analíticas estadísticas del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • • •

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Previsión por variación anual Media móvil - Regresión móvil Tendencia en S Promedio móvil de los mismos días Promedio móvil de los mismos meses Media móvil en los mismos trimestres



• •

Suavizamiento exponencial simple Tendencias temporales estándar

Nota:

Estas analíticas se basan en documentos de Desktop Intelligence.

Previsión por cambio anual La previsión por cambio manual es una analítica de estadística de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar con un año de antelación. Se necesitarán al menos los datos de dos años para poder realizar la previsión. El método de previsión aplica la evolución relativa de año a año a los datos en bruto y proyecta el resultado con un año de antelación. Nota:


Tendencia en S La tendencia en S es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra la tendencia en S que se ajusta a las series de métrica. Se proponen dos modelos: • •

Curva logística Curva Gompertz

Pruebe los distintos valores de L (límite superior de la curva) para encontrar el límite que tiene el error MAPE más bajo de la tabla. Este análisis permite predecir los datos de la métrica mediante el método Extrapolación de tendencias. Puede seleccionar el número de períodos que se van a predecir al ejecutar el análisis. A menudo, al representar las ventas de un producto a lo largo del tiempo, el trazado resultante es una curva con forma de S. Éste es el caso si las ventas comienzan bajando lentamente, aumentan rápidamente y finalmente se estabilizan en un límite superior L. Es probable que este tipo de patrón se reproduzca en un producto que siga el ciclo de vida estándar. Por lo general, la difusión en el tiempo de un gran número de compañías que fabrican un producto también sigue una curva en forma de S. Es importante ajustar una curva en forma de S a los primeros meses o años de los datos porque, de este modo, una empresa puede estimar el límite L, el nivel máximo de ventas del producto. Ajustar la curva en forma de S


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también permite estimar la cantidad de tiempo que transcurre antes de que empiecen a estabilizar las ventas. Esta información puede ser útil para planificar capacidades y estrategias. Nota:



Media móvil de los mismos días La media móvil de los mismos días es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar las métricas diarias con una semana de antelación. Puede seleccionar el número de semanas que desee incluir en el cálculo de la previsión. Si elige tres semanas, la previsión será la media de los valores de los mismos tres últimos días. Nota:


Media móvil de los mismos meses La media móvil de los mismos meses es un ejemplo de analítica de estadística del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar las métricas mensuales con un año de antelación. Puede seleccionar el número de años que desea incluir en el cálculo de la previsión. Si elige tres años, la previsión será la media de los valores de los mismos tres últimos meses. Nota:


Media móvil del mismo trimestre La media móvil del mismo trimestre es una analítica de estadística del Catálogo de analíticas del generador de cuadros de mandos que es útil para

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pronosticar las métricas trimestrales con un año de antelación. Esta analítica resulta conveniente para los datos estacionales. Puede seleccionar el número de años que desea incluir en el cálculo de la previsión. Si elige tres años, la previsión será la media de los valores de los mismos tres últimos trimestres. Nota:


Alisamiento exponencial simple El Suavizamiento exponencial simple (SES) es una analítica estadística de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que proporciona previsiones mediante el promedio móvil ponderado de los valores anteriores de los datos. A diferencia de una media móvil, que proporciona una ponderación equitativa a los valores pasados, SES proporciona ponderaciones que descienden de forma geométrica a medida que se retrocede en el tiempo. Los datos más recientes reciben una ponderación mayor. SES resulta conveniente para los datos que no muestran patrones estacionales o de tendencia. Nota:


Proyección de muestras y analíticas de distribución Las siguientes analíticas de comparación están disponibles en la ficha Analíticas de estadística del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • •

Distancia del objetivo Rama y hoja

Nota:



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Distancia del objetivo La Distancia del objetivo es una analítica estadística de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para ver cuánto se tardará en alcanzar un valor de destino determinado. Puede utilizar Distancia del objetivo para que le ayude a definir un destino realista en función de la tendencia anterior de los datos. Nota:


Rama y hoja Rama y hoja, las analítica estadísticas de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, ofrece una imagen rápida de la forma de distribución de una métrica determinada. Parece un histograma girado sobre un lateral. Su ventaja principal sobre el histograma es que conserva los valores de los datos originales. Los valores de los datos se dividen en los componentes que conforman las ramas y las hojas. La analítica Rama y hoja funciona bien con un número relativamente pequeño de observaciones (no muchas más de 100). La unidad y los intervalos de las ramas son dos parámetros que especifica el . Nota:


Analíticas de gráfico de control de Process Analysis Analítica de gráfico de control creada a partir de un gráfico de control de Process Analysis Los gráficos de control son herramientas estadísticas para la mejora de la calidad. Los gráficos de control se desarrollaron originalmente en la década de 1920 para el sector de manufactura y posteriormente se ampliaron para cubrir la mejora de la calidad en todas las áreas de una organización. Debe crear un gráfico de control en Process Analysis y, a continuación, agregarlo

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como una analítica a los cuadros de mandos con el Generador de cuadros de mandos. Los gráficos de control tienen varias funciones: • • • •

Indica cuándo se ha producido un cambio importante. Distingue entre causas de variación comunes y especiales. Ayuda a mejorar un proceso para que se realice de forma uniforme y repetible. Normalmente representa algunas funciones (por ejemplo, Promedio) de las mediciones del proceso respecto a un número o una hora de ejemplo.

Un gráfico de control típico contiene: •

Límites de control La fluctuación de los puntos dentro de los límites da lugar a la variación inherente al proceso (causas comunes y aleatorias). Los puntos fuera de los límites de control provienen de causas de variación especiales (como errores humanos o eventos no planeados).

•

Una línea central La línea central representa el promedio del proceso y es relativa al objetivo interno o de la especificación.

•

Patrones Los gráficos de control muestran tendencias, desviaciones e inestabilidad.

El gráfico de control diferencia entre causas normales de variación (por ejemplo, puntos que bajan hasta los límites de control) y causas especiales de variación (puntos que quedan fuera de los límites de control). Nota:

Puede ver la información de un punto de datos pasando el ratón sobre dicho punto en el gráfico.

Configurar una analítica de gráfico de control Es necesario crear un gráfico de control en Process Analysis. A continuación, puede incluir este gráfico de control como una analítica en los cuadros de mandos. 1. Realice una de las siguientes acciones: • En un cuadro de mandos: a. Haga clic en Editar cuadro de mandos


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b. En Caja de herramientas analítica > Nueva analítica, arrastre Gráfico de control al diseño del cuadro de mandos. c. Haga clic en el icono de edición. •

En el Generador de cuadros de mandos, seleccione Crear una nueva analítica > Process Analysis > Gráfico de control.

2. En la pantalla de propiedades de Gráfico de control seleccione un universo de la lista dentro de "Gráficos de control disponibles". Si es necesario, haga clic en Gráficos de control disponibles para actualizar la lista de gráficos de control del origen de datos seleccionado. 3. Seleccione el gráfico de control que desee editar. El gráfico aparece en el derecho. Es posible que deba desplazarse a la derecha para ver la lista "Gráfico(s) seleccionado(s)" y hacia abajo para ver todas las opciones de visualización. También puede arrastrar el borde entre los es izquierdo y derecho a la izquierda hasta que vea la lista "Gráfico(s) seleccionado(s)". 4. En la lista "Gráfico(s) seleccionado(s)", seleccione los gráficos que desee que aparezcan en el gráfico. Puede utilizar Ctrl + hacer clic para seleccionar o deseleccionar elementos de la lista. 5. Seleccione la cantidad de muestras que desee que aparezcan en el gráfico de control. Opción

Descripción

Mostrar todo el historial

Active esta opción si desea que el gráfico de control muestre el historial completo.

Mostrar sólo las Active esta opción para limitar la cantidad de muestras últimas muesque aparecen y seleccione el número de muestras que tras desee.

6. Seleccione las opciones de visualización.

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Opción

Descripción

Mostrar zonas ABC

Active esta opción para que las zonas ABC aparezcan en el gráfico.

Mostrar alarmas en gráfico

Active esta opción para que las alarmas aparezcan en el gráfico.

Mostrar tabla con Active esta opción para que la tabla de datos aparezca gráfico con el gráfico.

7. Haga clic en Aceptar. 8. Si creó la analítica directamente en un cuadro de mandos, se guarda como parte de éste y se actualiza automáticamente cada vez que se abra el cuadro de mandos. Haga clic en Guardar. Si creó la analítica en la ficha "Crear una nueva analítica" del Generador del cuadro de mandos, haga clic en Guardar o en Guardar como y guárdela en una carpeta privada o pública. Así, queda guardada en el Servidor de istración central. Para agregarla a una ficha de cuadro de mandos privada de Mi cuadro de mandos, haga clic en Agregar a Mi cuadro de mandos. Temas relacionados

• ¿Qué son las zonas ABC? • ¿Qué son las reglas de alarma? • Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis

Editar un gráfico de control de Process Analysis 1. Vaya a Cuadro de mandos y analíticas > Process Analysis > Gráfico de control y seleccione el gráfico que va a editar. 2. Utilice las siguientes opciones en el gráfico:


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Opción

Descripción

Agregar a Mis cuadros de mandos

Agrega el gráfico a la lista Mi cuadro de mandos.

Cargar

Descarga el gráfico en el equipo.

Editar

Permite editar el gráfico de control.

Correo electrónico

Envía por correo electrónico el gráfico de control.

Guardar

Guarda el gráfico de control.

Guardar como

Guarda el gráfico de control en una carpeta y categoría.

Actualizar

Actualiza el contenido.

Nota:

Vea la información de un punto de datos del gráfico pasando el ratón sobre dicho punto en el gráfico. Para aumentar el tamaño del gráfico de control, haga clic en el botón derecho del ratón en el gráfico y seleccione Agrandar. Para reducir el tamaño del gráfico de control, haga clic en el botón derecho del ratón en el gráfico y seleccione Reducir. Temas relacionados

• Crear un gráfico de control en Process Analysis

Crear un gráfico de control en Process Analysis Debe crear un gráfico de control con Process Analysis antes de hacer que esté disponible como analítica para el uso en los cuadros de mandos en la ficha "Crear una nueva analítica" del Generador de cuadros de mandos. 1. Vaya a Cuadro de mandos y analíticas > Process Analysis > Gráfico de control. 2. En el "Gráficos de control disponibles", haga clic en Agregar. Se abre el asistente "Nuevo gráfico de control". Nota:

En el asistente "Nuevo gráfico de control" no tiene que seguir los pasos en ningún orden específico y puede volver a las secciones siempre que

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quiera mediante los botones Siguiente>> y <
Puede programar la actualización de un gráfico de control mediante Generador de cuadros de mandos rel="nofollow"> Scheduler. Temas relacionados

• Configurar el nombre y el tipo de gráfico de control de Process Analysis • Configurar la colección de datos del gráfico de control de Process Analysis • Configurar los límites del gráfico de control de Process Analysis • Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué es Process Analysis? • ¿Qué es un gráfico de control?

Configurar el nombre y el tipo de gráfico de control de Process Analysis 1. En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Nombre y tipo", escriba un nombre en el cuadro "Nombre". 2. Seleccione uno de los tipos de gráfico de control siguientes: • Gráfico de control de atributos • Gráfico de control de variables Si selecciona el gráfico "Individuos y Rango móvil" o "Promedio móvil y Rango móvil", debe definir el "Lapso".


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Nota:

La configuración consiguiente no se utiliza con el gráfico "Promedio móvil y Rango móvil". Si éste es el gráfico que está creando, haga clic en Siguiente para configurar la colección de datos. 3. Seleccione un gráfico en la lista "Seleccionar gráfico". 4. Si va a crear un "Gráfico de control de atributos" y desea que la línea central se defina como cero, haga clic en Estandarizado. 5. También puede configurar "EWMA". 6. Puede configurar también la "Suma acumulativa". 7. Haga clic en Siguiente para avanzar al siguiente paso en el asistente "Nuevo gráfico de control". Temas relacionados

• Configurar la colección de datos del gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué es un gráfico de control de atributos? • ¿Qué es un gráfico de control de variable? • ¿Qué es un gráfico Individuos y rango móvil? • ¿Qué es una media móvil y un gráfico de rango móvil? • ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM?

Configurar la media móvil exponencialmente ponderada en un gráfico de control de Process Analysis 1. En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Nombre y tipo", seleccione EWMA. 2. Escriba el parámetro Factor de ponderación. 3. En el cuadro "EWMAo", escriba el destino para el gráfico. Nota:

Cuando utilice las opciones "EWMA" y "Estandarizado" juntas, EWMA se basa en los valores de los gráficos de control Estandarizado. Temas relacionados

• Configurar el nombre y el tipo de gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un EWMAo?

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• ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es el factor de ponderación?

Configurar una suma acumulativa en un gráfico de control de Process Analysis La suma acumulativa resulta útil con los gráficos de control variables y atributos. •

En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Nombre y tipo", defina las sumas acumulativas superior e inferior con los siguientes valores: • "Destino" • "Inicio" • "Margen" • "Intervalo de decisión"

Temas relacionados

• Configurar el nombre y el tipo de gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué es un gráfico de control de variable? • ¿Qué es un gráfico de control de atributos? • ¿Qué es un objetivo de CUSUM? • ¿Qué es un margen? • ¿Qué es un intervalo de decisión? • ¿Qué es un valor de ventaja inicial?

Configurar la colección de datos del gráfico de control de Process Analysis 1. En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Colección de datos", seleccione Datos agregados o Datos de individuo. Nota:

Si va a crear un gráfico Fallos (c) o Fallos por unidad (u), sólo se pueden recopilar datos agregados, por lo que la opción "Datos de individuo" no está disponible. Si va a crear un gráfico de control Variables, sólo se pueden recopilar datos de individuo, por lo que la opción "Datos agregados" no está disponible. La opción "Datos de individuo" puede usarse para el gráfico Porcentaje de rechazados (p) o para el gráfico Número de rechazados (np), cuando las medidas se expresan como un estado aprobado/rechazado para cada inspección individual.


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2. Seleccione un muestreo en la lista "Muestreo" o haga clic enAgregar muestreo para establecer los parámetros. 3. Si lo desea, seleccione un filtro. 4. Si va a crear: • un Gráfico de control de variables, seleccione el objeto de indicador en la lista "Indicadores". • un gráfico Porcentaje de rechazados (p) o Número de rechazados (np) de datos de individuo, seleccione un "Indicador Sí/No" en la lista. • un gráfico Porcentaje de rechazados (p) o Número de rechazados (np) de datos agregados, seleccione objetos en las listas "Número de rechazados" y "Número inspeccionado". • un gráfico Fallos por unidad (u), seleccione objetos de las listas "Número de fallos" y "Número de unidades". • un gráfico Fallos (c), seleccione un objeto de la lista "Número de fallos". 5. Si desea un desglose de datos dentro de una dimensión, selecciónelo en la lista "Desglose por". Aparece una lista de todos los valores posibles por los que se puede rechazar el producto. 6. Haga clic en Siguiente para avanzar al siguiente paso en el asistente "Nuevo gráfico de control". Temas relacionados

• Configurar el nombre y el tipo de gráfico de control de Process Analysis • La lista de muestra de mi gráfico de control está vacía • Configurar los límites del gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué es un gráfico de fallos (c)? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)? • ¿Qué es un gráfico de número rechazado (np)? • ¿Qué es un muestreo?

Agregar un filtro a un gráfico de control de Process Analysis 1. En el paso "Colección de datos" del asistente "Nuevo gráfico de control", haga clic en Agregar filtro. 2. Escriba un nombre en el cuadro "Nombre de filtro". 3. Haga clic en un asunto en la lista "Área de asunto".

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4. Seleccione al menos un filtro para utilizar al generar el gráfico de control. 5. Haga clic en Aceptar.

Agregar un muestreo a un gráfico de control de Process Analysis 1. En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Colección de datos", haga clic en Agregar muestreo. 2. En el "Crear un nuevo muestreo", escriba un nombre en el cuadro "Nombre de muestreo". 3. Seleccione uno de los tipos de muestreo siguientes: • Sistemático La opción establece el muestreo para un intervalo de tiempo regular. Si selecciona Sistemático, defina los siguientes parámetros: •

Tamaño de muestra Especifique el tamaño de la muestra de donde se deriva un promedio.

•

Tamaño de intervalo El tamaño de intervalo es el número de mediciones que se van a omitir entre dos ejemplos. El valor predeterminado es 0.

•

Marca de tiempo La marca de tiempo representa la hora y la fecha en la que se inicia el muestreo.

•

Temporal Si selecciona Temporal, debe especificar el intervalo.

•

Basado en el calendario Seleccione un calendario personalizado que contenga fechas y horas concretas que se adapten a sus necesidades. Por ejemplo, si desea generar un gráfico de control de ventas dos días antes de un día concreto, cree un calendario personalizado y úselo para el muestreo.

4. Defina la "Hora de inicio" para el muestreo haciendo clic en el icono de calendario.


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5. Para definir una "hora de fin", active la casilla de verificación y establezca la hora de fin haciendo clic en el icono de calendario. 6. Haga clic en Aceptar. Temas relacionados

• ¿Qué es un muestreo?

Configurar los límites del gráfico de control de Process Analysis Este paso del asistente "Nuevo gráfico de control" es opcional. Se debe establecer con anterioridad el nombre, el tipo y la colección de datos del gráfico de control. 1. Defina los límites del gráfico de control. 2. Defina los límites de especificación. 3. Haga clic en Siguiente para crear las alarmas del gráfico de control. Temas relacionados

• Configurar los límites de especificación de un gráfico de control de Process Analysis • Configurar los límites de control del gráfico de control de Process Analysis • Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis

Configurar los límites de control del gráfico de control de Process Analysis Nota:

Asegúrese de que los límites de la línea de base coincidan con el lapso del gráfico porque, de lo contrario, no aparecerán las líneas centrales ni los límites. 1. Para definir límites para los valores, en el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Límites", haga clic en Introducir valores y defina los siguientes parámetros: • "Límite de control superior" • "Línea central" • "Límite de control inferior" 2. Para definir un cálculo automático, haga clic en Cálculo automático y defina los siguientes parámetros: • "Intervalo de línea de referencia de la muestra""a la muestra"

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Seleccione esta opción para fijar un rango de muestras dentro del cual se calculan los límites de control. El valor predeterminado es de 20 puntos. Sugerencia:

Cree el gráfico de control sin límites, para encontrar el muestreo más representativo y, a continuación, edite el gráfico de control para definir la línea de diferencia con el muestreo preferido. •

"Distancia desde la línea central" Seleccione esta opción para fijar la distancia desde la línea central. El valor predeterminado es tres.

•

"Muestras descartadas" Separe las muestras específicas con un punto y coma.

•

"Objetivo p0" Si desea que se calcule automáticamente la línea central, deje el valor Objetivo c0 vacío.

3. Realice una de las siguientes acciones: • Defina un límite de especificación (opcional). • Haga clic en Siguiente para crear una alarma de gráfico de control. Temas relacionados

• Configurar los límites de especificación de un gráfico de control de Process Analysis • Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué es agrupamiento en línea central en un gráfico de control? • ¿Qué es un muestreo?

Configurar los límites de especificación de un gráfico de control de Process Analysis Establezca límites de especificación para un gráfico de control de modo que pueda realizar lo siguiente: • definir una alarma que se desencadene siempre que un punto supere los límites de especificación. • mostrar los límites y calcular los índices de capacidad basándose en los límites de especificación mediante un informe de Desktop Intelligence.


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Se recomienda mostrar los límites de especificación solamente en un gráfico de control de "Individuo". 1. En la sección "Límites de especificación" del asistente "Nuevo gráfico de control", paso "Límites", escriba los límites superior e inferior de los resultados aceptables. 2. Haga clic en Siguiente para avanzar al siguiente paso en el asistente "Nuevo gráfico de control". Temas relacionados

• Configurar los límites del gráfico de control de Process Analysis • Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué son los límites de la especificaciones?

Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis Si lo desea, puede utilizar una alarma que le notifique cuando se produzcan patrones no aleatorios. Nota:

•

Antes de configurar una alarma, se debe crear una regla en Performance Manager. La alarma no se comunica con el motor de reglas sin una regla. Para obtener información sobre reglas, consulte la documentación de Performance Manager. • Se puede mantener activada una alarma seleccionada todo el tiempo o se puede guardar la última alarma desencadenada en el repositorio. 1. En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Alarma", seleccione un gráfico. Nota:

Un gráfico de control Variables puede tener una alarma para cualquier tipo de datos. 2. Seleccione una alarma en la lista "Nombre de alarma" o haga clic en Agregar alarma. 3. Para activar la alarma, haga clic en Activada. 4. Para almacenar las alarmas en los archivos de registro de repositorio, haga clic en Conservar en el repositorio la última alarma desencadenada. 5. Seleccione en la lista "Tipo de evento":

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• • •

Correo electrónico Alerta Evento con nombre

Nota:

Existen dos eventos ya creados, SPMail y SPAlert, que desencadenan los eventos. Las alertas no se pueden desencadenar sin estos eventos. Si crea un repositorio, asegúrese de que los eventos también se incluyen en el nuevo repositorio. Si estos eventos no están presentes en el nuevo repositorio, debe crearlos. 6. Si seleccionó: • Correo electrónico: escriba la dirección de correo electrónico del destinatario de la alerta. • Alerta: escriba el nombre del propietario de BusinessObjects • Evento con nombre: escriba los parámetros. El evento con nombre se construye a partir de una regla del motor de reglas que se registra en la Consola de istración central. 7. Si va a establecer un evento de alarma de correo electrónico, puede vincular el gráfico de control haciendo clic en el cuadro de flecha junto a Gráfico de control. 8. Para vincular un documento, haga clic en Examinar y seleccione el documento en el repositorio. Nota:

Para obtener más información sobre las alertas, consulte la documentación del Generador de cuadros de mandos. 9. Haga clic en Finalizar. Ha definido la estructura del gráfico, pero no los datos. 10. Para generar los datos para el gráfico haga clic en Actualizar. El gráfico aparece en el derecho. Nota:

Puede programar la actualización de un gráfico de control mediante Generador de cuadros de mandos > Scheduler. Temas relacionados

• Agregar una alarma a un gráfico de control de Process Analysis • Las alertas de Process Analysis no funcionan en mi nuevo repositorio


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Agregar una alarma a un gráfico de control de Process Analysis 1. En el asistente "Nuevo gráfico de control", en el paso "Alarma", haga clic en Agregar alarma. 2. Escriba un nombre en el cuadro "Nombre de alarma". Aparecerá el "Crear una nueva alarma". 3. Seleccione las reglas usadas para desencadenar la alarma: • Las alarmas siguientes respetan las reglas de Western Electric: • Un punto fuera de los límites de especificación • Un punto fuera de los límites de control • 2 de 3 puntos consecutivos en la zona A (mismo lado) • 4 de 5 puntos consecutivos en la zona B (mismo lado) •

Estas alarmas siguen las reglas de tendencia: • 8 puntos en una fila en el mismo lado de la línea central • 6 puntos en una fila ascendente o descendente • 14 puntos en una fila alternando arriba y abajo

•

15 puntos en una fila en la zona C, encima o abajo Esta alarma detecta la dispersión baja (el diseño de agrupamiento de la línea central) la cual se debe a un muestreo incorrecto, o a una disminución en la variabilidad del proceso que no se ha tenido en cuenta a la hora de calcular los límites del gráfico de control.

•

8 puntos en una fila a ambos lados de la línea central con ninguno en la zona C Esta alarma detecta la dispersión alta (un diseño mixto) que tiene lugar, por ejemplo, en un gráfico de barras X, en el que las muestras de dos equipos distintos se han mezclado.

4. Haga clic en Aceptar. Se cerrará el "Crear una nueva alarma". Se volverá a mostrar el paso "Alarma" del asistente Nuevo gráfico de control para que pueda configurar la nueva alarma. Temas relacionados

• Configurar una alarma en un gráfico de control de Process Analysis • ¿Qué son los límites de la especificaciones? • ¿Qué son las reglas de Western Electric en los gráficos de control?

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• ¿Qué es una regla de tendencia? • ¿Qué es dispersión en un gráfico de control? • ¿Qué es agrupamiento en línea central en un gráfico de control?

Uso del informe de Web Intelligence como punto de entrada para explorar los gráficos de control de Process Analysis 1. Defina una consulta de Web Intelligence con un universo 'Gráficos de control' con al menos los objetos Nombre de ejecución e ID de ejecución. 2. Defina una variable de informe que represente la dirección URL de la analítica de gráfico de control, por ejemplo: (= ...") y especifique la propiedad de visualización de celda como 'leer contenido como hipervínculo'. 3. Actualice el documento para comprobar que los gráficos de control recién creados aparecen en el informe de Web Intelligence.

Sugerencias de exploración del gráfico de control Realizar una panorámica de un gráfico de control de Process Analysis El Visor SVG no utiliza barras de desplazamiento para moverse, pero todavía es posible mover y mirar partes de un gráfico de control que no quepan en la ventana. De manera simultánea, pulse la tecla Alt y arrastre la vista para moverse por un gráfico de control. El cursor se convierte en una mano. Nota:

También puede usar Alt y la tecla de flecha si BLOQ DESPL está activado.

Utilizar el zoom sobre un gráfico de control de Process Analysis Para hacer zoom en un gráfico de control, proceda de la siguiente manera: • Mantenga pulsada la tecla Ctrl y haga clic en el área que desee acercar.


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El cursor se convierte en una lupa con un signo más. Haga clic en el gráfico de control para aumentarlo. Para volver a la visualización predeterminada del gráfico de control, proceda de la siguiente manera: • Haga clic con el botón derecho del ratón en el gráfico y seleccione Vista original o Reducir. • Pulse Ctrl+Mayús y haga clic en el gráfico de control.

Imprimir un gráfico de control de Process Analysis 1. Haga clic con el botón derecho del ratón en el gráfico de control y seleccione Ver SVG. Aparecerá el gráfico de control en una nueva ventana del explorador. 2. Utilice la función de impresión del explorador Web para seleccionar la orientación "Horizontal" e imprimir.

Solución de problemas del gráfico de control de Process Analysis En esta sección se explican los métodos de solución de algunos de los problemas del gráfico de control de Process Analysis que pueden producirse.

El gráfico inferior de mi gráfico de control es una línea recta cero El gráfico de control Barra X y Rango o Barra X y Desviación estándar tiene un gráfico de rango o desviación estándar con una línea recta cero. Causa: el motor de Process Analysis recupera una fila por unidad de muestra desde la consulta. La desviación estándar y las estadísticas de rangos se calculan según una única figura agregada, y por lo tanto, vuelven a cero en cada unidad de muestra. Acción: elimine la función de agregación del objeto de indicador.

La lista de muestra de mi gráfico de control está vacía La lista de muestreo está vacía en el paso "Colección de datos" del asistente "Nuevo gráfico de control" de Process Analysis.

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Causa: al crear un gráfico de control de "Individuos y Rango móvil" o de "Promedio móvil y Rango móvil" donde la lista de muestra está vacía, no está disponible el muestreo apropiado. El asistente "Nuevo gráfico de control" filtra la lista de muestreo en los muestreos sistemáticos con tamaño 1. Acción: cree un muestreo sistemático de tamaño 1.

No aparecen los límites ni la línea central en mi gráfico de control Aunque ha especificado los límites de cálculo automático, sólo se muestra la línea de ejecución. Causa: la línea de base es más ancha que el historial del gráfico. Acción: ejecute una o varias de las operaciones siguientes: • • •

Reduzca el cálculo de los límites de línea de base para que coincida con el lapso del gráfico y actualice el gráfico. Agregue más historial. Espere el tiempo necesario para que el lapso del gráfico coincida con el cálculo de la línea de base.

La línea de ejecución muestra el mismo valor continuamente en mi gráfico de control La línea de ejecución del gráfico de control muestra el mismo valor. Causa: el motor de Process Analysis emite una consulta para cada muestra horaria de un gráfico de control cuya configuración horaria basada en tiempo se base en un universo que utilice las siguientes peticiones de fecha: • •

@Prompt('BEGIN_DATE','D',,mono,free) @Prompt('END_DATE','D',,mono,free)

El predicado de tiempo incluye el elemento de día, pero no la hora. Todas las consultas horarias para un día determinado son iguales y, por tanto, devuelven los mismos resultados. Acción: reemplace las peticiones de fecha con peticiones de fecha y hora en fact_table.fact_timestamp: • •

@Prompt('BEGIN_DT','D',,mono,free) @Prompt('END_DT','D',,mono,free)

El gráfico de control no muestra un miembro nuevo en el grupo existente El gráfico de control no muestra un miembro nuevo de un grupo.


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Por ejemplo, ha creado un gráfico de control llamado Coste por departamento y se acaba de agregar un nuevo departamento a la base de datos de origen. Sin embargo, este nuevo departamento no está en el gráfico de control, aunque lo ha actualizado. Cree un nuevo gráfico de control para el grupo.

Las alertas de Process Analysis no funcionan en mi nuevo repositorio Tiene un nuevo repositorio donde ha definido gráficos de control y reglas de alarmas, pero la alerta no funciona, aunque aparecen círculos rojos en el gráfico. Cree las siguientes alertas en Performance Manager en la subficha "Reglas": •

SPCAlert Esta regla debe tener un ámbito público y la siguiente descripción de regla: En este evento con nombre: SPCAlert si se cumple una condición, crear la alerta: SPCAlert.

•

SPCMail Esta regla debe tener un ámbito público y la siguiente descripción de regla: En este evento con nombre: SPCMail si se cumple una condición, enviar un correo electrónico.

Para obtener más información sobre la creación de reglas, consulte la documentación de Performance Manager.

Los decimales no aparecen en el gráfico de control Los números mostrados en la leyenda del gráfico de control aparecen truncados sin decimales. En el universo origen del gráfico de control, asigne un formato de número al indicador con el botón derecho del ratón. En Configuración de cuadros de mandos y analíticas, actualice el universo y compruebe las propiedades del indicador para verificar que el formato de número se ha actualizado.

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Los números largos sobresalen del borde del gráfico de control La analítica de gráfico de control está trazando números largos que sobresalen del borde del gráfico. Aplique una transformación /1000 al SQL del objeto de indicador en el que se base el gráfico de control y asigne un formato personalizado utilizando el menú contextual. Asegúrese de que actualiza el universo en Configuración de cuadros de mandos y analíticas. Haga clic en el indicador para ver el formato de número en la pantalla de configuración del universo. Debe purgar y actualizar el gráfico de control para ver el nuevo formato en la analítica.

La ejecución de EWMA es idéntica a la de Shewhart en mi gráfico de control Ha especificado un factor de ponderación de '1'. El cálculo EWMA asigna una ponderación del 100% a la muestra actual de la barra X, mientras que se asigna un 0% a las muestras anteriores. La práctica habitual es utilizar un factor de ponderación entre 0,05 y 0,25. Especifique un factor de ponderación de 0,2 para asignar un peso de 20% a la muestra actual.

Generar un cuadro de mandos con demasiados gráficos de control Si ha creado demasiados gráficos de control y desea incluirlos en un cuadro de mandos empresarial, no tiene que seguir el flujo de trabajo de "Crear una nueva analítica" del Generador de cuadros de mandos para cada uno de ellos. Utilice el subprograma del gráfico de control como analítica. En el modo de edición de un cuadro de mandos, seleccione Caja de herramientas > Servicios de analíticas > Gráficos de control. Siempre que se crea un nuevo gráfico de control, se muestra automáticamente en el cuadro de mandos empresarial. El final selecciona un gráfico de control de la lista a la izquierda y el gráfico de control aparece a la derecha.


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Se tarda mucho en actualizar el gráfico de control la primera vez Causa: ha creado un gráfico de control que utiliza un muestreo temporal (como Cada hora); la actualización inicial del gráfico puede tardar mucho tiempo. Por ejemplo, si los datos de origen brutos comienzan el primero de septiembre de 2004 y la fecha de inicio de muestreo especificada es el primero de enero de 2004, el motor de reglas ejecuta una consulta para cada hora desde el primero de enero. Se ejecutan consultas inservibles (24x30x8). Acción: utilice un muestreo más preciso. En el ejemplo se utiliza la fecha de inicio "1 de septiembre de 2004". Nota:

Este problema no sucede con muestreos sistemáticos que utilizan una sola consulta para todos los períodos desde la fecha de inicio hasta la actual. Temas relacionados

• ¿Qué es un muestreo?

Mostrar períodos de tiempo en el eje X del gráfico de control Ha creado un gráfico de control de Process Analysis que usa un muestreo temporal, pero no puede mostrar el tiempo en el eje X. Problema: El gráfico de control indica el número de muestra en el eje X con el período de tiempo expuesto únicamente en la información sobre herramientas. Solución: Utilice un informe de Desktop Intelligence personalizado sobre el universo 'Gráficos de control' (CI_SPC.unv) para mostrar el período de tiempo del eje X.

Los límites de especificación no aparecen en el gráfico de control Ha definido límites de especificación para un gráfico de control, pero sólo se muestran los límites de control en la analítica. La analítica de gráfico de control permite trazar los límites de control, no los límites de especificación. Los límites de especificación se aplican a las medidas individuales, pero no a las estadísticas de resumen utilizadas en los gráficos de control (como Barra X, Rango, Desviación estándar y Promedio móvil).

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Por esta razón, los límites de especificación solamente se pueden utilizar con un gráfico de control de Individuos y rango móvil, ya que éste incluye los objetos superiores e inferiores de medida de Límite de especificación que permiten crear una consulta de Desktop Intelligence, y trazar los límites de especificación en un gráfico de línea de tendencia.

Analíticas de control de procesos (muestras) Las siguientes muestras se basan en la analítica de gráfico de control: Las muestras están disponibles en Generador de cuadros de mandos > Catálogo de analíticas > Analíticas de control de procesos (muestras) Gráficos Shewhart para datos de atributo • • • • • •

Gráfico c Gráfico u Gráfico u estandarizado Gráfico np Gráfico p Gráfico p estandarizado

Gráficos Shewhart para datos de variable • • • • •

Barra X y Rango Barra X y desviación estándar Mediana y rango Individuos y rango móvil Promedio móvil y Rango móvil

Gráficos CUSUM y EWMA • • • • • •

Suma acumulativa sobre fallos Suma acumulativa sobre individuos Suma acumulativa sobre barra X EWMA sobre rechazos EWMA sobre individuos EWMA sobre barra X

Temas relacionados

• Analítica de gráfico de control creada a partir de un gráfico de control de Process Analysis


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Gráfico c El gráfico c en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de control de fallos (c). Supervisa el número de fallos, errores y accidentes con un tamaño de muestra constante. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de fallos (c)?

Suma acumulativa sobre fallos El gráfico de Suma acumulativa sobre fallos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una suma acumulativa. Este gráfico es una herramienta de prevención, puesto que proporciona señales cuando es probable que se produzcan defectos. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control CUSUM? • ¿Qué es un gráfico de fallos (c)?

Suma acumulativa sobre individuos El gráfico de Suma acumulativa sobre individuos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una suma acumulativa donde la opción de datos de individuo está activada. Este gráfico señala pequeños cambios en el gráfico del individuo. Temas relacionados


Suma acumulativa sobre barra X El gráfico de Suma acumulativa sobre barra X en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una suma acumulativa. Señala pequeños cambios en los datos del gráfico sobre barra X. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control CUSUM?

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EWMA sobre individuos El gráfico de EWMA sobre individuos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una EWMA donde la opción Datos de individuo está activada. Puede utilizar este gráfico cuando los datos no sean independientes o estén autocorrelacionados. Temas relacionados

• ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un gráfico de fallos (c)?

EWMA sobre rechazos El gráfico de EWMA sobre rechazos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de gráfico de porcentaje rechazado (p) con la EWMA configurada y convertido en gráficos de control estandarizados. Señala pequeños cambios en un gráfico p o en un gráfico p estandarizado. Temas relacionados

• ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)? • ¿Qué es un gráfico de control estandarizado?

EWMA sobre barra X El gráfico de EWMA sobre barra X en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de gráfico de fallos (c) que contiene una EWMA. Muestra pequeños cambios en los datos sobre barra X. Temas relacionados



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Individuos y rango móvil El gráfico Individuos y rango móvil en la ficha de la analítica de muestra de Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos muestra cómo se pueden supervisar los valores individuales.

Mediana y rango El gráfico de mediana y rango en la ficha Analíticas del control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es una muestra de analítica que controla las variables con un tamaño de muestra constante y relativamente pequeño. Temas relacionados

• ¿Qué es una mediana? • ¿Qué es un rango?

Promedio móvil y Rango móvil El gráfico de Promedio móvil y Rango móvil en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos controla los valores individuales en los que cada muestra tiene un valor. Temas relacionados

• ¿Qué es una media móvil y un gráfico de rango móvil? • ¿Qué es una media móvil? • ¿Qué es un rango?

Gráfico np El gráfico np en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de número rechazado (np). Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de número rechazado (np)?

Gráfico p El gráfico p en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de porcentaje rechazado (p).

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Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)?

Gráfico p estandarizado El gráfico p estandarizado en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de porcentaje rechazado (p) realizado en un gráfico de control estandarizado. Este gráfico es útil para la producción de ejecución breve. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)?

Gráfico u El gráfico u en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de fallos por unidad (u). Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)?

Gráfico u estandarizado El gráfico u estandarizado en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de fallos por unidad (u) realizado en un gráfico de control estandarizado. Este gráfico nivela los límites del gráfico u. Es útil para producciones de ejecución corta. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)?

Barra X y Rango El gráfico de barra X y rango de la ficha Analíticas del control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos controla una variable con un tamaño de muestra constante y relativamente pequeño.


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Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de barra X y rango?

Barra X y desviación estándar El gráfico de barra X y desviación estándar en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos controla los datos de la variable con un tamaño de muestra constante o variable. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de barra X y desviación estándar?

Analíticas de control de procesos Los siguientes gráficos de control de Desktop Intelligence de ejemplo están disponibles en Generador de cuadros de mandos > Catálogo de analíticas > Analíticas de control de procesos: • •

Trazo ACF SPC Trazo del desfase SPC

Nota:

Estas analíticas se crean a partir de los informes de Desktop Intelligence mediante los universos de Business Objects de muestra. Puede modificarlos hasta cierto punto mediante informes de Desktop Intelligence o Web Intelligence.

Trazo ACF SPC El gráfico de trazo ACF SPC (entrada de control de ; control de estadístico), en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, es un ejemplo de gráfico de control que muestra la autocorrelación en un solo periodo de tiempo en cada desfase. En el eje X están los diferentes desfases. En el eje Y están los coeficientes de correlación. El trazado ACF resulta útil para identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período de tiempo. Este gráfico también se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes.

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Trazo del desfase SPC El gráfico de trazo del desfase SPC, en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, es un ejemplo de gráfico de control que muestra los valores métricos en comparación con los valores desfasados de un desfase concreto. Puede ayudar a identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período. El trazo del desfase también se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes, que es una premisa importante de los gráficos de Process Analysis. Para ver rápidamente varios desfases, utilice el gráfico de trazo ACF SPC.

Términos de Process Analysis De A a C ¿Qué son las zonas ABC? En Process Analysis, las zonas de los gráficos de control se usan en pruebas de inestabilidad y para la identificación de patrones no naturales. Los gráficos de control tienen seis zonas: tres zonas superiores y tres inferiores. La línea divisoria de cada zona tiene exactamente un tercio de la distancia desde la línea central al límite de control superior o inferior.

Cada zona tiene una probabilidad asociada. Cuanto más cercana al centro está una zona, mayor es la probabilidad. Las probabilidades de las zonas se basan en la curva normal estándar.


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Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control?

Funciones de agregación ¿Qué es la media aritmética? La Media aritmética (también llamada promedio o simplemente media) es la suma de los valores, dividida entre el número de valores. La media aritmética es relevante siempre que varias cantidades se suman para producir un total. Responde a la siguiente pregunta: si todas las cantidades tenían el mismo valor, ¿qué valor debería ser ése para conseguir el mismo total? Temas relacionados

• ¿Qué es la media armónica? • ¿Qué es la media geométrica?

Funciones de promedio • Promedio: devuelve el promedio por transacción. • Promedio por individuo: devuelve el promedio por individuo para los individuos de un subconjunto. • Promedio de distintos: devuelve el promedio por transacción de valores distintos. Funciones de cuenta Están disponibles las siguientes funciones agregadas de cuenta: • Contar todas: cuenta el número de ocurrencias de todos los valores. • Contar distintas: cuenta el número de ocurrencias de un valor distinto. • Contar nulas: cuenta sólo el número de ocurrencias de valores nulos.

¿Qué es la media geométrica? La Media geométrica es la nesima raíz del producto de n valores. Utilizada menos a menudo que la media aritmética, es adecuada para promediar índices, como porcentajes de variación, porcentajes de interés o porcentajes de inflación. En general, la media geométrica es relevante para cualquier momento en el que varias cantidades se multiplican entre sí para dar lugar a un producto.

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La media geométrica responde a la siguiente pregunta: si todas las cantidades tenían el mismo valor, ¿qué valor debería ser ése para conseguir el mismo producto? La fórmula de la media geométrica es la siguiente:

Nota:

Los valores deben ser superiores a cero. Temas relacionados

• ¿Qué es la media armónica? • ¿Qué es la media aritmética?

¿Qué es la media armónica? La Media armónica es la recíproca de la media aritmética de los recíprocos de los valores. Se utiliza para calcular los promedios, como la distancia por tiempo, o la velocidad. La fórmula de la media armónica es la siguiente:

Temas relacionados

• ¿Qué es la media aritmética? • ¿Qué es la media geométrica?

¿Qué es una mediana? La mediana es el punto medio de los valores una vez han sido ordenados, desde el más pequeño al mayor, o viceversa. Existen tantos valores por encima de la mediana como por debajo de ella, en el conjunto de datos. La mediana es menos sensible que la media aritmética a los valores atípicos (valores extremos o errores) Para un número impar de valores, la mediana es el valor medio del conjunto ordenado. Para un número par de valores, la mediana es la media aritmética de los dos valores medios. Un indicador relacionado con la mediana es


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Profundidad de la mediana = (número de valores+1) /2 Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de mediana y rango?

¿Qué es un máximo? Utilizado como función de agregación., el máximo devuelve el valor máximo de un conjunto de valores.

¿Qué es un mínimo? El mínimo utilizado como función de agregación, devuelve el valor inferior de un conjunto de valores.

¿Qué es un coeficiente de aplanamiento de población? El coeficiente de aplanamiento mide el pico relativo de la curva definida por la distribución de los valores. Una distribución normal estándar tiene un coeficiente de aplanamiento de 0. Un coeficiente de aplanamiento superior a 0 indica que la distribución tiene más picos que la distribución normal estándar. Un coeficiente de aplanamiento inferior a 0 indica que la distribución es más plana que la distribución normal estándar. La fórmula para el coeficiente de aplanamiento de la población es:

¿Qué es la asimetría de población? La estadística de asimetría mide el grado al que una variable se desvía de la simetría con la media en el centro. Una asimetría de valor cero significa que la distribución es una curva simétrica. Un valor positivo indica que los valores están agrupados principalmente a la izquierda de la media, con la mayoría de los valores extremos a la derecha de la media. Una asimetría negativa indica un agrupamiento a la derecha. Las distribuciones con asimetría positiva son más comunes que las distribuciones con asimetría negativa. Un ejemplo de asimetría positiva es la distribución de ingresos:

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La fórmula para la asimetría de población es:

¿Qué es la desviación estándar de población? Devuelve la raíz cuadrada de la desviación de la población. La desviación estándar está expresada en la misma unidad que los datos. La fórmula para la desviación estándar de población es:

¿Qué es la varianza de población? La varianza es la suma de las desviaciones cuadradas con respecto a la media, dividida entre n-1 o n. La fórmula de la varianza de población es:

¿Qué es un aplanamiento de muestra? El coeficiente de aplanamiento mide el pico relativo de la curva definida por la distribución de los valores. Una distribución normal estándar tiene un coeficiente de aplanamiento de 0. Un coeficiente de aplanamiento superior a 0 indica que la distribución tiene más picos que la distribución normal estándar. Un coeficiente de aplanamiento inferior a 0 indica que la distribución es más plana que la distribución normal estándar. La fórmula para el coeficiente de aplanamiento de la muestra es:


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¿Qué es una asimetría de muestra? La estadística de asimetría mide el grado al que una variable se desvía de la simetría con la media en el centro. Una asimetría de valor cero significa que la distribución es una curva simétrica. Un valor positivo indica que los valores están agrupados principalmente a la izquierda de la media, con la mayoría de los valores extremos a la derecha de la media. Una asimetría negativa indica un agrupamiento a la derecha. Las distribuciones con asimetría positiva son más comunes que las distribuciones con asimetría negativa. Un ejemplo de asimetría positiva es la distribución de los ingresos.

La fórmula para la asimetría de muestra es:

¿Qué es la desviación estándar de la muestra? Devuelve la raíz cuadrada de la varianza de muestra. La desviación estándar está expresada en la misma unidad que los datos. La fórmula para la desviación estándar de muestra es:

¿Qué es la varianza de muestra? La varianza es la suma de las desviaciones cuadradas con respecto a la media, dividida entre n-1 o n. La fórmula de la varianza de muestra es:

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¿Qué es una suma? Una suma devuelve el total de un conjunto de valores numéricos.

¿Qué es una suma distinta? Una suma distinta devuelve el total de un conjunto de valores numéricos distintos.

¿Qué son las reglas de alarma? Las reglas de alarma se usan en los gráficos de control de Process Analysis para detectar y señalar causas especiales. El gráfico de control Shewhart es eficaz para detectar variaciones de medias a grandes. Una forma posible de aumentar la potencia de los gráficos Shewhart consiste en utilizar reglas para complementar los límites de control que gobiernan las reglas normales. Temas relacionados

• ¿Qué son las reglas de zona? • ¿Qué es una regla de tendencia? • ¿Qué son los límites de la especificaciones? • ¿Qué es un gráfico de control Shewhart? • ¿Qué es la regla de límites de control?

¿Qué es una alerta? Una alerta del Cuadro de mandos y analíticas informa al de cualquier cambio importante que ocurra en el negocio. Las alertas se crean como componente de una regla en Performance Manager.

¿Qué es un gráfico de control de atributos? En Process Analysis, los gráficos de control de atributos trazan los datos del atributo. A la hora de decidir qué tipo de gráfico de control se debe utilizar, consulte la siguiente tabla.


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Tipo de datos Proporción

Cuenta de fallos

Gráfico de porcentaje reTamaño de Gráfico de fallos (c) chazado (p) desplazamienGráfico de número recha- Gráfico de fallos por unidad (u) to grande

zado (np) CUSUM o EWMA en el Tamaño de CUSUM o EWMA en el gráfico gráfico de porcentaje rechadesplazamiende fallos (c) o en el gráfico de fazado (p) o en el gráfico de to pequeño llos por unidad (u) número rechazado (np)

Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)? • ¿Qué es un gráfico de número rechazado (np)? • ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)? • ¿Qué es un gráfico de fallos (c)? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM? • ¿Qué son los datos de atributo?

¿Qué son los datos de atributo? Los datos de atributo son datos que se pueden clasificar y contar, por ejemplo, la cuenta de rechazos de un proceso.

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Los datos de atributos suelen tomar la forma de cuentas. Si no puede representar la característica de calidad numéricamente o no es práctico hacerlo, puede ordenar el elemento que se inspecciona en dos cubos: aprobar/rechazar, bueno/malo, sí/no. Ejemplos de datos de atributo son: número de productos rechazados, número de pedidos incompletos y número de envíos no realizados a tiempo.

¿Qué es un desglose? En Process Analysis, la finalidad del desglose es crear varios gráficos de control mediante un solo proceso. Puede desglosar un gráfico de control por cualquier categoría pertinente. Un ejemplo habitual de desglose consiste en definir un gráfico de porcentaje rechazado (p) por cada tipo de fallo que produzca el rechazo de un elemento dado. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)? • ¿Qué es un gráfico de control?

¿Qué es agrupamiento en línea central en un gráfico de control? En el siguiente ejemplo de gráfico de control de Process Analysis, hay 15 puntos consecutivos en la zona C.


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Este caso puede deberse a un muestreo incorrecto, o a una disminución en la variabilidad del proceso que no se ha tenido cuenta a la hora de calcular los límites del gráfico de control. Temas relacionados

• ¿Qué es un muestreo? • ¿Qué es un gráfico de control?

¿Qué es un gráfico de control? En Process Analysis, un gráfico de control traza la variación en el resultado de un proceso de negocios con el paso del tiempo. Un gráfico de control incluye límites superiores e inferiores que muestran la variación esperada en el proceso y una línea central que muestra el promedio de los puntos del gráfico. Los gráficos de control sobre datos dependientes (o auto correlacionados) producirán demasiadas falsas alarmas, incluso para un bajo nivel de correlación a lo largo del tiempo. La técnica más sencilla consiste en definir las muestras entre intervalos con el tamaño suficiente como para que los efectos de la auto correlación no sean apreciables.

¿Qué es la regla de límites de control? En Process Analysis, la regla de límites de control establece que un punto exceda los límites de control. Resulta eficaz para detectar variaciones de medias a grandes.

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¿Qué es un gráfico de control CUSUM? CUSUM procede de las siglas inglesas de suma acumulativa (Cumulative Sum). En Process Analysis, el gráfico de control CUSUM tiene una larga memoria y es efectivo para detectar pequeños desplazamientos en el proceso. Un gráfico de control CUSUM puede adoptar dos formas: tabular o en V. La primera se prefiere al segunda para definir CUSUM parcial o FIR CUSUM (FIR, Fast Initial Response, respuesta inicial rápida). El gráfico CUSUM tabular tiene dos estadísticas, la superior y la inferior, que acumulan las desviaciones, respectivamente, por encima y por debajo de un valor del objetivo especificado por el . Temas relacionados

• ¿Qué es un objetivo de CUSUM? • ¿Qué es un margen? • ¿Qué es un valor de ventaja inicial? • ¿Qué es un intervalo de decisión?

¿Qué es un objetivo de CUSUM? En Process Analysis, el objetivo de CUSUM es un valor de CUSUM a partir del cual se calcula la desviación. El gráfico CUSUM tabular tiene dos estadísticas, la superior y la inferior, que acumulan las desviaciones, respectivamente, por encima y por debajo del valor del objetivo. Es posible definir una CUSUM tabular para controlar solamente un lado del valor del objetivo, o una CUSUM tabular doble en la que los valores del objetivo difieran en los extremos superior e inferior. Temas relacionados


De D a P ¿Qué es la distribución de datos? Los datos se pueden describir mediante una distribución de probabilidad que se usa para determinar la media teórica (como una línea central), la


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desviación estándar teórica (por ejemplo, sigma) y la variación natural de los datos (como límites de control).

Las distribuciones de datos más habituales son las distribuciones normal, binomial y de Poisson.

¿Qué es un intervalo de decisión? En Process Analysis, el intervalo de decisión en una CUSUM representa el nivel en el que se debe trazar el límite. El valor de margen y el valor del intervalo de decisión deben introducirse como múltiplos de sigma. Temas relacionados

• ¿Qué es un margen? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM?

¿Qué es un gráfico de fallos (c)? Un gráfico c realiza el seguimiento del número de fallos, errores o accidentes por unidad de medida, allí donde la probabilidad de que tenga lugar un fallo es baja. Este gráfico resulta útil si desea contar más de un defecto por unidad de muestra. Sus límites de control siempre son rectos.

¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)? Un gráfico u controla los fallos por unidad para una variable o un tamaño de muestra constante.

¿Qué son las muestras descartadas? En los gráficos de control de Process Analysis, las muestras descartadas son puntos que quizá desee excluir de la ventana de la línea de base porque no están controlados.

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¿Qué es EWMA? En Process Analysis, una EWMA (media móvil exponencialmente ponderada) se utiliza en los gráficos de control para trazar el promedio del proceso, calculando una media ponderada de las muestras anteriores. Los gráficos EWMA se pueden trazar para datos de atributos y para datos variables. Los gráficos EWMA se utilizan para localizar pequeños desplazamientos en procesos estáticos. El gráfico EWMA es un compromiso entre el gráfico Shewhart y el de suma acumulativa. Utiliza una media móvil que pondera los valores recientes de forma más contundente que los valores más antiguos. La memoria se ajusta mediante el factor de ponderación. Cuanto más amplio sea el factor de ponderación, más limitada será la memoria. Temas relacionados

• ¿Qué es el factor de ponderación? • ¿Qué son los datos de variable? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM? • ¿Qué son los datos de atributo?

¿Qué es un EWMAo? En Process Analysis, EWMAo es el objetivo, o línea central, de un gráfico de EWMA. Es el valor inicial para el cálculo de la EWMA.

¿Qué es un valor de ventaja inicial? En Process Analysis, un valor de ventaja inicial se utiliza para los cálculos CUSUM y mejora la sensibilidad de CUSUM en su inicio. Este parámetro también se llama parámetro FIR (del inglés, Fast Initial Response, Respuesta inicial rápida). Temas relacionados


¿Qué es un gráfico Individuos y rango móvil? Un gráfico Individuos y rango móvil controla los valores de individuo con muestras de un valor cada una. Hay que especificar un intervalo móvil.


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¿Qué es una mediana? La mediana es el punto medio de los valores una vez han sido ordenados, desde el más pequeño al mayor, o viceversa. Existen tantos valores por encima de la mediana como por debajo de ella, en el conjunto de datos. La mediana es menos sensible que la media aritmética a los valores atípicos (valores extremos o errores) Para un número impar de valores, la mediana es el valor medio del conjunto ordenado. Para un número par de valores, la mediana es la media aritmética de los dos valores medios. Un indicador relacionado con la mediana es Profundidad de la mediana = (número de valores+1) /2 Temas relacionados


¿Qué es un gráfico de mediana y rango? En Process Analysis, un gráfico de mediana y rango controla una variable con un tamaño de muestra constante y relativamente pequeño. La mediana es menos sensible a los valores extremos que la barra X. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control de variable? • ¿Qué es un rango? • ¿Qué es una mediana?

Explicación de las media móviles ¿Qué es una media móvil? En el análisis de datos se utiliza la media móvil para calcular el valor promedio de un indicador a lo largo de un periodo de tiempo. En algunas series temporales, la variación estacional es tan fuerte que oculta las tendencias y los ciclos, que son muy importantes para la comprensión de los procesos observados. La media móvil se puede utilizar como un método de alisamiento que elimina la estacionalidad y hace que las fluctuaciones a largo plazo de las series destaquen más claramente. También se puede utilizar para realizar pronósticos.

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Uso

PM 2x12


PM 2x24, PM 2x36






Todos los métodos de media móvil se externalizan en un archivo (Stats.ini) que se puede personalizar. Media móvil ponderado linealmente Media móvil centrado ponderado linealmente


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Transformación

Uso


Temas relacionados


Media móvil exponencial ponderado Una transformación de media móvil. Una transformación de período móvil exponencialmente ponderado encuentra el número de puntos requeridos por el parámetro. Se requiere el parámetro constante de suavizamiento: • Menor que 1 pondera los datos actuales más fuertemente • Igual a 1 pondera cada punto de forma idéntica (lo mismo que el PM simple) • Mayor que 1 pondera más fuertemente los datos antiguos La previsión por alisamiento exponencial simple (SES) se puede expresar como una media móvil ponderada que aplica pesos decrecientes exponencialmente a los datos conforme las observaciones son más antiguas. Se denomina alisado exponencial.

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La previsión del período siguiente es, por lo tanto: Ft+1 = aYt+a(1 - a)Yt–1 + a(1 - a)²Yt–2 + a(1 - a)³Yt–3 + … + a(1 - a)^ t–1 Y1+a(1 - a)^ t F1 Donde a es una constante que vale entre 0 y 1, y F1 es el valor inicial al que normalmente se le da el valor de Y1. Como guía para elegir a, intente valores cercanos a 0, si la serie tiene mucha variación aleatoria. Si desea que los valores de la previsión dependan en gran medida en las recientes variaciones de los valores reales, pruebe valores que estén más cercanos a 1.

Media móvil ponderado linealmente Una transformación de media móvil. Una media móvil ponderada se utiliza para proporcionar un mayor peso a los datos actuales. Los pesos se pueden calcular automáticamente utilizando una función. La función de ponderación para un media móvil ponderado linealmente se define como: W(p)=(2/n(n+1)) p donde p es la secuencia de los puntos de datos en la ventana móvil que va de 1 a n. Los pesos deben sumar un valor igual a 1. La función de ponderación para un media móvil ponderado exponencialmente se define como: W(p)=power(a,n-p) donde a es la constante suavizadora y p es la secuencia de puntos de datos de la ventana móvil que va de 1 a n. Las constantes suavizadoras menores que 1 ponderan más fuertemente los datos más recientes. Una constante suavizadora de 1 da el mismo peso a cada punto. Si la constante suavizadora es superior a 1, los datos más antiguos se ponderan más fuertemente que los datos más recientes.

Media móvil centrado ponderado linealmente Una transformación de media móvil. Una media móvil centrada ponderada linealmente, también conocida como una media móvil doble, es una media


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móvil que se toma de una serie de datos que ya representa el resultado de una media móvil. Con una media móvil centrada ponderada, la mayoría del peso se asigna a la porción media de los datos. Una media móvil centrada ponderada es útil para eliminar la estacionalidad de los datos. Si su período de tiempo es trimestral, utilice el PM 2x4. Si hacen falta "filtros de estacionalidad" más rígidos, utilice PM 2x8 o PM 2x12 para las series trimestrales.



¿Qué es Suavizamiento exponencial simple? El SES (Single Exponential Smoothing) o Alisamiento exponencial simple es un método de predicciones que funciona mejor con los datos que no tienen tendencia, ni estacionalidad, ni un diseño subyacente. Toma la previsión para el período anterior y la ajusta utilizando el error de previsión. Si Yt es la observación real para el período t y Ft es la previsión para ese mismo período, la previsión para el siguiente período es: Ft+1 = Ft+a(Yt–Ft) donde a es una constante entre 0 y 1. Una analítica SES está basada en el universo de sistema de serie de tiempo. La función de ponderación SES (Single Exponential Smoothing, Suavizamiento exponencial simple) está incorporada en el Universo. El final puede intentar diferenciar los valores de la constante de alisamiento, con el fin de encontrar la mejor. Temas relacionados


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¿Qué es una media móvil y un gráfico de rango móvil? En Process Analysis, un gráfico llamado Promedio móvil y Rango móvil controla los valores individuales y que cada muestra sólo tenga un valor. Debe especificar un lapso móvil para este gráfico. Temas relacionados


¿Qué es el control no estadístico? En Process Analysis, un proceso está fuera de control cuando la variación del proceso se debe a causas especiales y el proceso no es previsible.

¿Qué es un gráfico de número rechazado (np)? En Process Analysis, un gráfico np muestra el número (no la proporción) de elementos de un tamaño de muestra constante que poseen unas determinadas características.

¿Qué es dispersión en un gráfico de control? En el siguiente ejemplo hay ocho puntos en una fila, a ambos lados de la línea central, y no hay ninguno en la zona C.


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Puede producirse dispersión, por ejemplo, en un gráfico de barras X, en el que las muestras de dos equipos distintos se han mezclado.

¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)? En Process Analysis, un gráfico de porcentaje rechazado (p) controla las proporciones de los elementos que tienen características especiales, especialmente en el caso de productos o transacciones que no son estándar, o de tamaños de muestra constantes o variables.

De Q a Z ¿Qué es un rango? En el Cuadro de mandos y analíticas, el rango de un conjunto de observaciones es la diferencia entre los valores mayor y menor. Puede exagerarse enormemente cuando un valor atípico está presente en el conjunto de datos. Se basa exclusivamente en dos valores, no en todo el conjunto de datos. El rango es un indicador de dispersión, pero no está relacionado con la media. La estadística del rango se puede derivar fácilmente de las funciones máxima y mínima de agregación SQL. Rango = Valor máximo - Valor mínimo Temas relacionados


¿Qué es el motor de reglas? En las aplicaciones del Cuadro de mandos y analíticas de Business Objects, use el motor de reglas para identificar, analizar, predecir y actuar

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en un evento específico. El motor de reglas notifica a los s cuándo un proceso está fuera de control.

¿Qué es un muestreo? El muestreo es un grupo de población con información especificada. Imaginemos que desea analizar frecuentemente una gran muestra, para conseguir las estimaciones más exactas y la información más actualizada. En Process Analysis, las muestras mayores hacen que sea más fácil detectar pequeños desplazamientos y hacen que el gráfico de control sea más sensible para detectar los cambios, sin tener que aumentar la frecuencia de falsas alarmas. Nota:

Comience el muestreo cuando los datos estén disponibles. Si no hay datos, el muestreo puede tardar más de lo necesario en generarse.

¿Qué es un gráfico de control Shewhart? Para los gráficos de control Shewhart sobre Rechazados, la presunción es que los datos siguen una distribución binomial. Para los gráficos de control Shewhart sobre Fallos, la presunción es que los datos siguen una distribución de Poisson. En los gráficos de control Shewhart, la distribución normal se utiliza para aproximar las distribuciones binomial y de Poisson. Por qué los gráficos Shewhart no siempre son suficientes

Los gráficos de control del tipo Shewhart sólo utilizan información acerca del proceso en el último punto trazado. Estos gráficos no tienen memoria; las observaciones previas no influyen en la probabilidad de señales futuras fuera de control. Temas relacionados

• ¿Qué es una regla de tendencia? • ¿Qué es la distribución de datos? • ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM?


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¿Qué es un margen? En Process Analysis, el valor de margen (también denominado valor de referencia) representa el nivel en el que se tiene en cuenta una desviación en el cálculo de la CUSUM. Nota:

El valor de margen y el valor del intervalo de decisión deben introducirse como múltiplos de sigma. Temas relacionados

• ¿Qué es un intervalo de decisión? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM?

¿Qué son los límites de la especificaciones? En Process Analysis, los límites de las especificaciones son límites sobre los requerimientos del producto o el servicio que se basan en el valor deseado del indicador. Los límites de las especificaciones se aplican a los valores de individuo.

¿Qué es un gráfico de control estandarizado? Los gráficos de control estandarizados (normalizados) se han escalado y centrado de nuevo, para que la línea central esté en el cero, y los límites de control superior e inferior estén en 3 y -3, respectivamente. Estos gráficos garantizan que los límites de control se conviertan en líneas rectas en el gráfico. Cuando se aplica al gráfico Porcentaje rechazado (p) o Fallos por unidad (u), la estandarización transforma los límites de control de ancho variable en límites de ancho constante. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control de atributos? • ¿Qué es un gráfico de control? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)?

¿Qué es el control estadístico? En Process Analysis, un proceso está en control estadístico cuando la variación del proceso sólo se debe a causas comunes.

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El proceso es, por tanto, estable y predecible a lo largo del tiempo.

¿Qué es variación sistemática en un gráfico de control? En el siguiente ejemplo, 14 puntos de una fila se alternan arriba y abajo.

Este diseño puede ser el resultado de demasiados ajustes por parte de los operadores.

¿Qué es una regla de tendencia? En Process Analysis, la regla de tendencia detecta la ejecución hacia arriba o la ejecución hacia abajo, así como la variación sistemática en un gráfico de control Shewhart. La tendencia se puede utilizar para introducir algo de "memoria", lo que da como resultado una detección más rápida de los pequeños desplazamientos: • ocho puntos de una fila en el mismo lado de la línea central • seis puntos en una fila crecientes o decrecientes


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Detección de Ejecución hacia arriba o hacia abajo. •

14 puntos en una fila alternando arriba y abajo. Variación sistemática.

Temas relacionados

• ¿Qué son las reglas de zona? • ¿Qué es un gráfico de control Shewhart? • ¿Qué son las reglas de alarma?

¿Qué es una tendencia hacia arriba en un gráfico de control? En el siguiente ejemplo, seis puntos en una fila son crecientes.

Un diseño de tendencia puede deberse a un deterioro gradual del equipo o a cansancio del trabajador.

¿Qué es una variable? En Process Analysis y Predictive Analysis, una variable es una característica o atributo medido. Pueden ser "datos reales" o datos derivados mediante una búsqueda, una agregación u otro tipo de cálculo. Una variable puede ser: • Una dimensión definida en un universo BusinessObjects, • Un indicador • Una variable derivada, que representa un cálculo basado en indicadores, dimensiones y conjuntos que los s definen interactivamente.

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¿Qué es un gráfico de control de variable? En Process Analysis, los gráficos de control de variables trazan datos variables y supervisan la media y la variabilidad de las variables. Estos gráficos se basan en el supuesto de que la distribución subyacente de los valores sea normal. Un gráfico de control de variables consta de dos gráficos: • El gráfico superior controla la media. • El gráfico inferior controla la variabilidad. Al decidir qué gráfico de control se debe utilizar, consulte la siguiente tabla. Tamaño de muestra n > 1

Tamaño de muestra n = 1

barra X y rango

Tamaño de desplazaBarra X y desviación están- Individuos y rango móvil miento gran- dar Media móvil y rango móvil de

Mediana y rango Tamaño de desplazamiento pequeño

CUSUM o EWMA en la media CUSUM o EWMA en los indivio en la mediana duos

La barra X controla la media, y el rango o la desviación estándar controla la variabilidad. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de barra X y desviación estándar? • ¿Qué es un gráfico de barra X y rango? • ¿Qué son los datos de variable? • ¿Qué es un gráfico de control CUSUM? • ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es una variable? • ¿Qué es un gráfico de mediana y rango? • ¿Qué es un gráfico Individuos y rango móvil?


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• ¿Qué es una media móvil y un gráfico de rango móvil?

¿Qué son los datos de variable? En Process Analysis, los datos de variable son datos continuos adquiridos mediante mediciones; por ejemplo, longitud, hora, fuerza, temperatura y presión. Cuando la característica de calidad se puede medir numéricamente como el alto, se hace referencia a ella como datos de variables. Ejemplos de datos de variables son: Longitud, Coste, Volumen, Temperatura y Margen neto. Temas relacionados

• ¿Qué es una variable? • ¿Qué es un gráfico de control de variable?

¿Qué es el factor de ponderación? Se trata de un parámetro importante para el gráfico EWMA. El factor de ponderación determina las ponderaciones que se va a aplicar a los ejemplos. Si el factor=0,2, el 20% de la ponderación se da al ejemplo más actual y el 80% a los ejemplos anteriores. En general, un factor comprendido entre 0,05 y 0,25 funciona bien en la práctica. Utilice valores inferiores al factor de ponderación para detectar desviaciones más pequeñas. Temas relacionados

• ¿Qué es EWMA?

¿Qué son las reglas de Western Electric en los gráficos de control? Las reglas de Western Electric (también llamadas reglas de la compañía Western Electric o reglas WECO) se utilizan para determinar si un proceso está fuera de control y sujeto a variaciones inesperadas. Cada una de estas reglas identifica una situación que es estadísticamente muy improbable que se cumpla debido sólo a variaciones aleatorias. En el siguiente ejemplo, cuatro de cinco puntos están en la zona B o más allá.

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¿Qué es un gráfico de barra X y rango? En Process Analysis, un gráfico de barras X y rango supervisa las constantes de la variable en una muestra de un tamaño relativamente pequeño (preferiblemente, menor de 10). La barra X controla la media, y el rango controla la variabilidad.

¿Qué es un gráfico de barra X y desviación estándar? En Process Analysis, un gráfico de barras X y desviación estándar supervisa los datos de la variable con un tamaño de muestra variable o constante, preferentemente superior a 10. La barra X controla la media, y la desviación estándar controla la variabilidad.

¿Qué son las reglas de zona? En Process Analysis, la reglas de zonas se pueden utilizar para introducir algo de memoria, lo que da como resultado una detección más rápida de los pequeños desplazamientos. Las reglas de alarma para el gráfico de control del tipo Shewhart, las desarrolló Western Electric Company en la década de los cincuenta. Se basan en las zonas ABC y se utilizan para detectar dispersiones altas y bajas. Temas relacionados

• ¿Qué son las zonas ABC? • ¿Qué son las reglas de alarma? • ¿Qué es un gráfico de control Shewhart? • ¿Qué es una regla de tendencia?


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Analítica de alertas a partir de reglas de Performance Manager Las analíticas de alertas generan una serie de alertas que normalmente se activan mediante condiciones que se aplican a valores de métrica y procesos externos que escriben en la tabla de alertas. Las alertas se crean como componente de una regla de Performance Manager . Para obtener más información sobre las reglas y sus alertas, consulte la documentación de Performance Manager. Las analíticas de alertas son un complemento perfecto para las listas de navegación de los cuadros de mandos que contienen vínculos a las analíticas en las que se crean las reglas.

Configurar una analítica de alertas Nota:

La interfaz de de esta analítica se ha modificado para cumplir con las directrices de la sección 508. 1. Seleccione el tipo de alerta adecuado para cada categoría. Las alertas se crean o editan mediante el de configuración de Alertas, que contiene una lista de categorías de la empresa y tres niveles de alertas: • Alertas informativas • Alertas importantes • Alertas críticas 2. Elija las opciones apropiadas de visualización: • Ordenar por Las alertas pueden ordenarse por fecha en orden ascendente o descendente. •

Inmovilizar sección de encabezado al desplazarse Active esta opción para inmovilizar la información del encabezado cuando se desplaza por las alertas para que sea fácil leerlas.

•

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Ocultar encabezado de columna de alertas



Use esta opción para ocultar los encabezados de las alertas. • •

Mostrar sólo alertas privadas Mostrar una sola vez las alertas con el mismo título

3. Haga clic en Aceptar para guardar la configuración.

Funciones de la analítica de alertas La lista Ejecutar la acción

En la lista "Ejecutar la acción", puede realizar las siguientes operaciones: Acción

Efecto

Eliminar

Se ha eliminado la alerta que ha marcado para borrar.

Repetir

La ventaja de la función de repetición es que no necesita eliminar la alerta. Puede guardarla para volver a utilizarla en el futuro.

El texto del título de la alerta cambia a negrita. Se puede utilizar esta opción cuando ha leído un alerta Marcar como no leído pero todavía desea que se le recuerde tomar medidas al respecto. Marcar como leído

El texto del título de la alerta cambia a texto normal.

Marcar datos adjuntos como no leídos

El icono de datos adjuntos de la alerta es un icono normal.

Marcar datos adjuntos como leídos

El icono de datos adjuntos de la alerta contiene una marca de verificación.

Selecciona todas las alertas de la lista. Cualquier otra Seleccionar todas las acción que seleccione de la lista Ejecutar la acción alertas afectará a todas las alertas.

Nota:

para seleccionar más de un elemento de la lista de alertas, seleccione el primero y utilice Ctrl + clic para seleccionar el resto.


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La lista Mostrar

Utilice las opciones de la lista Mostrar para filtrar la lista de alertas. Opción

Muestra

Vista predeterminada

Todas las alertas

Alertas críticas

Sólo las alertas críticas

Alertas importantes

Sólo las alertas importantes

Alertas informativas

Sólo las alertas informativas

Alertas públicas

Sólo las alertas públicas

Alertas privadas

Sólo las alertas personales

Alertas leídas

Sólo las alertas leídas

Alertas no leídas

Sólo las alertas no leídas

La lista de alertas

Podrá hacer lo siguiente en la lista: •

• • • •

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Para cambiar el orden de la lista, haga clic en el encabezado de una de las columnas. Por ejemplo, para ver los elementos con documentos adjuntos, haga clic en el encabezado de la columna de documentos adjuntos. Para abrir un documento adjunto, haga clic en él. Aparece en una nueva ventana del explorador. Para ver el texto de información de la alerta, haga clic en la flecha situada a la izquierda del asunto de la alerta. Para actualizar la lista de alertas, haga clic en el icono de actualización situado a la derecha de la lista "Mostrar". Para eliminar una alerta, selecciónela en la lista y haga clic en el icono de eliminación situado en la esquina inferior izquierda de la analítica de alertas.



Analíticas predictivas creadas a partir de modelos predictivos Seleccionar un modelo predictivo para analizar en una Analítica predictiva 1. En Generador de cuadros de mandos > Crear una nueva analítica, seleccione una analítica de la categoría "Analíticas predictivas". 2. Seleccione el universo en el que existe el modelo. 3. Seleccione el modelo. Temas relacionados

• Analítica Gráfico ganancias de modelo basada en modelos predictivos • Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos • Analítica Gráfico de ganancias del factor de influencia basada en modelos predictivos • Analítica Detalles de factor de influencia basada en modelos predictivos • Analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos en modelos predictivos

Ejemplos de analítica predictiva en Catálogo de analíticas Las analíticas incluidas en los ejemplos de Predictive Analysis en el Catálogo de analíticas se basan en las siguientes analíticas: • Analíticas de factores de influencia • Detalles de factor de influencia en función de objetivos • Detalles de factor de influencia • Gráfico de ganancias de factor de influencia • Factores de influencia clave • Gráfico de ganancias de modelo • Diagrama de cuadro de perfil de variable •

Listas y previsiones • Herramienta de previsión de métrica • Lista individual


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Para obtener información sobre cómo trabajar con estas analíticas, consulte la documentación de Predictive Analysis. Temas relacionados

• ¿Qué es Predictive Analysis? • Analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos en modelos predictivos • Lista de individuos parecidos basada en modelos predictivos • Analítica Detalles de factor de influencia basada en modelos predictivos • Analítica Gráfico de ganancias del factor de influencia basada en modelos predictivos • Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos • Analítica Herramienta de previsión métrica basada en métricas • Analítica Gráfico ganancias de modelo basada en modelos predictivos • Diagrama de cuadro de perfil de variable basado en modelos predictivos

Analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos en modelos predictivos La analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos de Predictive Analysis arroja luz sobre la naturaleza exacta de la relación de una variable con un resultado o un objetivo clave. La analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos proporciona: • •

un histograma de las estadísticas calculadas según el mismo motor de modelado que contempla la analítica de factores de influencia clave. una vista detallada de la relación entre una sola variable de factor de influencia y un único resultado u objetivo.

La analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos se utiliza cuando se desea hacer lo siguiente: •

•

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identificar los "puntos conflictivos" (áreas con valores estadísticos anormalmente altos o bajos) en la relación entre una variable y un indicador o indicador de resultados. analizar el perfil de las variables que demuestran ser importantes en los factores de influencia clave, en lo referente a las estadísticas descriptivas por categorías.



Con los detalles de factor de influencia en función de objetivos, se responde a preguntas como las siguientes: • • •

¿Dónde están las rupturas clave en la variable Permanencia del empleado y dónde son mayores los índices de desgaste? ¿Qué grupos de edades muestran mayor importancia a la edad como factor de predisposición para la frecuencia de compra? ¿Qué influye más en el tiempo de parada y en el rendimiento de un equipo? ¿Cómo? Nota:

La analítica Factores de influencia clave (qué) y la analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos (cómo) responden a esta pregunta. Temas relacionados

• Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos • ¿Qué es una variable de factor de influencia?

Configurar la analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos 1. Seleccione un modelo predictivo. 2. Seleccione el factor de influencia y el objetivo que desee visualizar. 3. Seleccione la métrica del modelo que desea ver y haga clic en >>. La métrica aparece en la lista Métricas seleccionadas. 4. Seleccione las opciones de presentación. 5. Haga clic en Aceptar para guardar la configuración. Temas relacionados

• Seleccionar un modelo predictivo para analizar en una Analítica predictiva • Configurar las opciones de visualización de la analítica Detalles de factor de influencia y la analítica Detalles de factor de influencia a partir de objetivos • ¿Qué es un objetivo? • ¿Qué es una métrica? • ¿Qué es una variable de factor de influencia?

Configurar las opciones de visualización de la analítica Detalles de factor de influencia y la analítica Detalles de factor de influencia a partir de objetivos 1. Seleccione el orden en que desea ordenar la lista. 2. Seleccione una opción de categorización.


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Opción

Descripción

Categorización de base

Seleccione esta opción para que se genere la categorización final tras la generación del modelo.

Un modelo predictivo se basa en una población, factores de influencia y objetivos. En variables derivadas puede definir categorizaciones definidas por el para los factores de influencia. Por ejemplo, puede definir una categorización por edades, dividiéndolas en cinco intervalos [0-25], [25-40], [40-60], [6080] y [80-100]. Esta información se utiliza durante la Categorización final generación del modelo predictivo. Si no se establecen para objetivos categorizaciones definidas por el , se genera una automáticamente. Nota: Para configurar la analítica de detalles de factor de influencia, es necesario que seleccione el objetivo para el que desea la categorización final.

Temas relacionados

• Analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos en modelos predictivos • Analítica Detalles de factor de influencia basada en modelos predictivos • ¿Qué es una categorización?

Lista de individuos parecidos basada en modelos predictivos La analítica Lista de individuos parecidos es una función para recopilar un conjunto de información para un grupo de individuos que incluye los puntajes de modelos y variables derivadas. Utilice la lista de individuos parecidos cuando desee aplicar un modelo predictivo a los de un conjunto o a individuos que cumplan determinados criterios para ser destino, una gestión especial y una integración con los sistemas externos.

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Lo mismo que ocurre con otras analíticas, la actualización de la lista de individuos parecidos se puede programar para que se produzca a intervalos regulares. La lista se puede presentar y almacenar en formato XML. Con la lista de individuos parecidos se responde a preguntas como la siguiente: •

¿Qué empleados son los mejores candidatos para un cargo directivo?

Temas relacionados

• ¿Qué es una variable derivada? • ¿Qué es un modelo predictivo?

Configurar la analítica Lista de individuos parecidos 1. Seleccione una población y un filtro, si es necesario, después haga clic en Siguiente. 2. Para seleccionar un elemento de la lista "Objetos disponibles", selecciónelo y haga clic en >>. Puede agregar columnas adicionales y ver sólo una cantidad específica de filas. 3. Para agregar una columna de otro modelo, haga clic en Agregar columna extra, seleccione un objeto y haga clic en Aceptar. El objeto aparece en la lista "Objetos seleccionados". Nota:

Para eliminar un objeto de la lista "Objetos seleccionados", selecciónelo y haga clic en >>. 4. Para restringir el número de filas de la Lista de individuos parecidos, active Sólo primero e introduzca el número de filas en el cuadro de texto "Filas" o busque el número mediante + o -. 5. Haga clic en Aceptar.

Analítica Detalles de factor de influencia basada en modelos predictivos La analítica Detalles de factor de influencia es idéntica a la analítica de detalles factor de influencia en función de objetivos en que las categorías se pueden basar en la optimización estadística con respecto a un resultado clave u "objetivo". Sin embargo, se diferencia de la analítica de detalles


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factor de influencia en función de objetivos en que presenta una variable por subrango (o categoría), basada en las medidas definidas en un universo de Business Objects. La analítica de detalles de factor de influencia muestra estadísticas con nivel de categoría y basadas en objetivos. Los siguientes indicadores de desviación influyen en la analítica: • • •

desviación del objetivo desviación de objetivo con signo desviación de objetivo ponderada

El siguiente objetivo agrega influencia: • • •

tasa de objetivo valor de objetivo medio desviación estándar de objetivo

Puede analizar el perfil de un factor de influencia basándose en: • • •

medidas del universo Business Objects (analítica Perfil de factor de influencia). métricas de rendimiento con respecto a uno o más resultados (objetivos) (Analítica de detalles de factor de influencia) categorización definida por el o categorización derivada de modelo, optimizadas para un objetivo seleccionado. Rendimiento del perfil sobre el Objetivo A basado en los subgrupos optimizados para el Objetivo B.

Nota:

Las analíticas de factor de influencia pueden mostrar las categorizaciones óptimas para revelar puntos de ruptura clave en las relaciones del objetivo del factor de influencia. Temas relacionados

• ¿Qué es un objetivo? • ¿Qué es una categorización? • ¿Qué es una variable de factor de influencia?

Configurar la analítica Detalles de factor de influencia 1. Seleccione un modelo predictivo. 2. Seleccione el factor de influencia y el objetivo que desee visualizar.

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3. Seleccione un modelo y la métrica de asunto que desea ver y haga clic en >>. La métrica aparece en la lista "Métricas seleccionadas". 4. Seleccione las opciones de presentación. Temas relacionados

• Seleccionar un modelo predictivo para analizar en una Analítica predictiva • Configurar las opciones de visualización de la analítica Detalles de factor de influencia y la analítica Detalles de factor de influencia a partir de objetivos • ¿Qué es un objetivo? • ¿Qué es una métrica? • ¿Qué es una variable de factor de influencia?

Analítica Gráfico de ganancias del factor de influencia basada en modelos predictivos La analítica Gráfico de ganancias de factor de influencia describe la relación entre una variable de factor de influencia y un resultado u objetivo binario, mediante el uso de un gráfico de ganancia acumulativa estándar. Como ocurre con las analíticas Detalles de factor de influencia y Detalles de factor de influencia en función de objetivos, la analítica Gráfico de ganancias de factor de influencia presenta una variable por subrango o categoría, pero de forma que tiene en cuenta tanto la variable de resultado como la frecuencia o cuenta de categorías. Las categorías de factor de influencia están colocadas en orden descendente según el índice de respuestas, a lo largo del eje horizontal. La línea del modelo muestra el porcentaje acumulativo de señales que se puede conseguir al utilizar como objetivo un porcentaje creciente de la población total. La señal o la respuesta se asume que es el valor menos frecuente. Con el gráfico de ganancias de factor de influencia, puede responder a preguntas como esta: •

¿la gran importancia de la edad como factor de influencia de las respuestas de la campaña mensual, realizada por correo electrónico, se basa en (a) los picos de una o dos bandas de edad específicas, (b) la diferencia entre dos bandas de edad amplias o (c) un aumento o


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disminución gradual del índice de respuesta a medida que aumenta la edad? Se utiliza el Gráfico de ganancias de factor de influencia cuando se desea hacer lo siguiente: •

•

•

identificar los "puntos conflictivos" (áreas con valores estadísticos anormalmente altos o bajos) en la relación entre una variable y un indicador o indicador de resultados, de forma que se engloba el "porcentaje de población representado". analizar el perfil de las variables que demuestran ser importantes en los factores de influencia clave, desde el punto de vista de ganancia acumulativa, la base para el cálculo de "importancia". identificar los mejores subrangos de una variable de factor de influencia clave para su uso en la creación de segmentos.

Configurar la analítica Gráfico de ganancias de factor de influencia 1. Seleccione un modelo predictivo. 2. Seleccione el factor de influencia y el objetivo. 3. Seleccione la métrica del modelo y haga clic en >>. La métrica aparece en la lista "Métricas seleccionadas". 4. Seleccione las opciones de la métrica:

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Opción

Descripción

Categorización Seleccione esta opción para que se genere la categorifinal para objeti- zación final tras la generación del modelo. vo Categorización de base

Un modelo predictivo se basa en una población, factores de influencia y objetivos. En variables derivadas puede definir categorizaciones definidas por el para los factores de influencia. Por ejemplo, puede definir una categorización por edades, dividiéndolas en cinco intervalos [0-25], [25-40], [40-60], [60-80] y [80-100]. Esta información se utiliza durante la generación del modelo. Si no se establecen categorizaciones definidas por el , se genera una automáticamente.

Mejor ganancia

Seleccione esta opción para mostrar la mejor respuesta de acumulación máxima de cada categoría.

Ganancia de mo- Seleccione esta opción para organizar categorías basadelo das en los resultados del modelo. Temas relacionados

• Seleccionar un modelo predictivo para analizar en una Analítica predictiva • ¿Qué es una variable de factor de influencia? • ¿Qué es un modelo predictivo? • ¿Qué es una categorización?

Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos Factores de influencia clave muestra gráficamente la importancia de las distintas variables como factores de influencia o predicciones de uno o varios medidores de resultados clave. Los s pueden configurar los factores de influencia clave para que muestren una métrica simple de "importancia variable" o una métrica de "relevancia neta" que calcule la influencia neta de las variables correlativas. Los factores de influencia clave se utilizan cuando se desea hacer lo siguiente:


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• •

mostrar qué medidas o dimensiones predicen mejor los indicadores de resultados clave. determinar si la misma variable u otra diferente controla distintos tipos de indicadores de resultados.

La analítica muestra estadísticas con nivel de factores de influencia y basadas en objetivos. Los siguientes indicadores influyen en la analítica: •

Importancia Importancia representa una medición de la exactitud de anticipación de la variable, por sí misma, respecto a los valores del objetivo. Se muestra como % del valor máximo posible.

•

Obsolencia Obsolencia en una métrica para s avanzados. Se calcula basándose en la variación de la importancia desde la última vez que se generó el modelo. Los valores alrededor de cinco sugieren que el modelo necesita regenerarse para volver a optimizar la categorización basada en objetivos variables.

•

Pertinencia neta Pertinencia neta es una métrica avanzada que representa la utilidad de la variable para anticipar los valores del objetivo, netos de otros factores de influencia con el modelo de efectos superpuestos. Se trata de la mejor métrica para usar al simplificar un modelo. Sin embargo, se debe tener cuidado, puesto que una variable con importancia alta puede poner de manifiesto una pertinencia neta baja si está muy relacionada con otra variable cuya eficacia era ligeramente superior en la actualización más reciente (la variación aleatoria en una actualización posterior puede provocar que se intercambien posiciones).

Con los factores de influencia clave, se responde a preguntas como las siguientes: •

• • •

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¿Qué atributos y qué comportamiento se asocian más con un gran volumen de compras? ¿Cuáles son los más asociados con alto riesgo de desgaste? ¿Dónde son iguales los factores de influencia de riesgos y los resultados de ingresos, y en qué se diferencian? ¿Qué dimensiones o medidas deberían utilizarse para la creación de segmentos de alto valor, alto potencial o alto riesgo? ¿Qué factores determinan el éxito de un profesional de ventas?



•

¿Qué influye más en el tiempo de parada y en el rendimiento de un equipo? ¿Cómo? Nota:

La analítica Factores de influencia clave (qué) y la analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos (cómo) responde a esta pregunta. Temas relacionados

• Analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos en modelos predictivos

Configurar la analítica Factores de influencia clave 1. En el de edición de la analítica, expanda Seleccionar un modelo que analizar y, a continuación, seleccione el universo en el que existe el modelo. 2. Seleccione el modelo predictivo en la lista "Modelo seleccionado". Si no aparece el modelo, haga clic en el icono de actualización situado junto a "Modelo seleccionado". Los factores y influencia y los objetivos que se atribuyen al modelo aparecen en las listas "Factores de influencia asociados" y "Objetivo(s) seleccionado(s)". 3. Seleccione un nivel de factor de influencia en la lista "Métrica que visualizar". 4. En la sección "Opciones de visualización", configure los siguientes parámetros: • Si no desea que haya factores de influencia que excedan la obsolescencia de su elección en la lista, active Ocultar factores de influencia si la obsolescencia es superior a y escriba un límite. • Si desea que los factores de influencia aparezca en un orden determinado, active Orden X por X para objetivo X y elija los parámetros. • Para crear un hipervínculo de la leyenda al documento, active Usar leyenda como hipervínculo para ir a y elija el documento. 5. Haga clic en Aceptar para guardar los cambios. Temas relacionados

• Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos


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Analítica Herramienta de previsión métrica basada en métricas La analítica Herramienta de previsión métrica basada en métricas: • • •

muestra gráficamente el historial y las previsiones de métricas de uno o más puntos en el futuro. detecta y ajusta automáticamente los ciclos, como patrones recurrentes de día de la semana o del mes. utiliza bandas de error y las previsiones de punto 1 en retrospectiva ayudan al a juzgar la fiabilidad de la previsión

La herramienta de previsión métrica es para que: •

•

sin necesidad de ningún conocimiento estadístico, cree métricas de series temporales de previsión, con múltiples puntos en el futuro, que se actualizan automáticamente. vea la exactitud de la previsión con perspectiva, a través de las bandas de error y de la previsión retrospectiva.

Con la analítica de la herramienta de previsión de métrica, puede responder a preguntas como éstas: • •

¿Es probable que la demanda alcance niveles que superen la oferta programada, al final de cualquier mes, en los próximos 90 días? ¿Corren los representantes de ventas el peligro de no cumplir los objetivos de ventas?

Nota:

Puede probar todas las combinaciones de métodos sin tendencia y de codificación cíclica y seleccionar la mejor combinación, basándose en los siguientes criterios: • Elimine los modelos en los que Corr (predecido, real) no sea estadísticamente significativo. • Seleccione el modelo con menor error de media cuadrática: RMSE = sqrt(sum((forecasti-actuali)2)/N) Importante

• •

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Necesita al menos 18 períodos, para tener una proyección correcta. No es posible utilizar sectores de métricas con esta analítica.



Temas relacionados

• ¿Qué es una media sin tendencia de una herramienta de previsión de métrica?

Configurar la analítica Herramienta de previsión de métrica Puede utilizar una métrica basada en modelos para esta analítica. Las métricas basadas en modelos se crean en Predictive Analysis. Si desea obtener más información, consulte la documentación de Predictive Analysis. 1. En el de edición de analítica, amplíe Parámetro de previsión y haga clic en Seleccionar métrica. 2. Seleccione una métrica basada en modelos. 3. Para poder seleccionar una métrica basada en modelos diferente cada vez que se actualice la analítica, active Agregar una petición de orden y escriba el texto de petición que desee que aparezca en la ventana de petición. La petición siempre predetermina la última métrica selecciona basada en modelos con la petición. 4. Especifique el número de periodos de previsión. 5. Amplíe Opciones de visualización y escriba un título para la analítica. 6. Para establecer un hipervínculo en una analítica del Servidor de istración central desde la leyenda del gráfico, active Usar leyenda como hipervínculo para ir a: y haga clic en Examinar para ubicar la analítica. El texto del hipervínculo aparece en el cuadro de texto de la cadena de texto openAnalytic. Puede editar esta cadena de texto. Para obtener más información sobre openAnalytic, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. 7. Seleccione un margen de intervalo de error: • Seleccione Liberal para obtener un intervalo de error calculado como de +1,96 veces L2 a -1,96 veces L2. • Seleccione Conservador para obtener una intervalo de error calculado como de +3 L2 a -3 L2, donde L2 es el error de media cuadrática. El intervalo de error muestra el margen de error permitido. 8. Seleccione un conjunto de datos de muestra para dividir una población en diferentes partes y utilizarlas en el proceso de generación del modelo.


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•

Seleccione Completo para utilizar tres trimestres de los datos para la estimación y un trimestre de los datos para la validación. • Seleccione Optimizado para utilizar todos los datos para la estimación y los dos últimos tercios de los datos para validación. El modo predeterminado, "Completo", funciona mejor con conjuntos de datos pequeños y con métricas con tendencias. El modo "Optimizado" funciona mejor en las métricas con ciclos.

¿Qué es una media sin tendencia de una herramienta de previsión de métrica? La analítica Herramienta de previsión de métrica utiliza la siguiente codificación de algoritmo sin tendencia: Diferencia de puntos adyacentes:

xt = xt-1

Doble diferencia:

xt = xt-1 + (xt-1 – xt-2) = 2*xt-1 – xt-2

Regresión lineal:

xt = A + B*t

Regresión generalizada en el tiempo:

xt = A + B*t + C*t² + D*log(t) + E*sqrt(t)

El valor codificado es la media sin tendencia de la señal a través de todos los puntos de datos, con el mismo número de secuencia. Para cada algoritmo sin tendencia: • • •

•

Se realiza una predicción a través de todos los valores con la secuencia=1. Los valores residuales se calculan como (predicción – reales). La media de estos valores residuales entre todos los valores con secuencia = 1 se utiliza como la codificación cíclica para los puntos que corresponden a la secuencia=1. Lo mismo se aplica a los puntos de datos con otros números de secuencia.

La codificación cíclica de la señal sin tendencia incluye: • •

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Variables estándar de estacionalidad (por ejemplo, día de la semana o mes del año) Codificación de secuencia repetitiva de puntos adyacentes en el tiempo



Analítica Gráfico ganancias de modelo basada en modelos predictivos La analítica Gráfico de ganancias de modelo: •

•

analiza el perfil de la fuerza combinada de múltiples variables, para predecir una métrica de objetivo binario, en términos de ganancia acumulativa. describe la relación entre la combinación de TODAS las variables de factores de influencia de un modelo predictivo y un resultado u objetivo binario, mediante el uso de un gráfico de ganancia acumulativa (utilizado en marketing de base de datos).

El gráfico de ganancias de modelo muestra: • •

•

categorías de la variable de puntaje del modelo, en orden descendente por índice de respuestas, a lo largo del eje horizontal. una línea del modelo muestra el porcentaje acumulativo de señales que se puede conseguir al utilizar como objetivo un porcentaje creciente de la población total. una señal o la respuesta que se asume que es el valor menos frecuente.

Se utiliza el Gráfico de ganancias de modelo cuando se desea hacer lo siguiente: • •

evaluar la eficacia predictiva contenida en la suma total de un conjunto de variables determinar el mejor punto de corte para su uso con el fin de obtener el destino basándose en una variable de puntaje modelo (cuando se utiliza junto con la analítica de lista de individuos parecidos).

Temas relacionados

• Lista de individuos parecidos basada en modelos predictivos

Configuración de la analítica Gráfico de ganancias de modelo 1. Seleccione un modelo predictivo. 2. Seleccione elementos de las listas "Factores de influencia asociados" y "Objetivo seleccionado" al hacer clic a la vez que se pulsa Ctrl. Temas relacionados

• Seleccionar un modelo predictivo para analizar en una Analítica predictiva


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Sugerencias del Gráfico de ganancias de modelo Las siguientes sugerencias le ofrecen ayuda para configurar un gráfico de ganancias de modelo: Perspectiva Puntaje Tamaño de muestra Conjuntos de influencia Regenerar durante la actualización Análisis interventas

Perspectiva Para optimizar el gráfico de ganancias de modelo para la perspectiva: • •

Incluya tantas variables potencialmente relevantes como sea posible. Utilice configuraciones de modelos de varios objetivos y la analítica Factores de influencia clave.

Temas relacionados

• Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos

Puntaje Para optimizar el gráfico de ganancias de modelo para el puntaje: • •

Minimice el número de factores de influencia, eliminando los factores de influencia cuya relevancia neta sea baja. Evite modelos de objetivo múltiple.

Tamaño de muestra Al seleccionar el tamaño de muestra: • • •

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Utilice un tamaño de muestra absoluto, no un porcentaje de muestreo, para que el análisis de tendencias sea fiable. Utilice sólo muestras grandes para analizar con exactitud la tendencia de relaciones débiles (es decir, de baja importancia). Utilice los modelos únicos de factor de influencia o la analítica Diagrama de cuadro de perfil de variable para cuantificar los valores de objetivo por categoría contra muestras del 100% de grandes poblaciones.



•

Aumente el tamaño de la muestra cuando las reglas de regeneración se desencadenen demasiado a menudo.

Temas relacionados

• Diagrama de cuadro de perfil de variable basado en modelos predictivos

Conjuntos de influencia Utilice los conjuntos de influencia, si fuera necesario, para aumentar el rendimiento. • •

Restrinja la definición de población a condiciones de conjunto/subconjunto Utilice las variables de pertenencia a conjunto/subconjunto

Regenerar durante la actualización Utilice "Regenerar durante la actualización" con prudencia, puesto que la regeneración del modelo tarda mucho más que si sólo se hace la actualización.

Análisis interventas Para optimizar el gráfico de ganancias de modelo para el análisis interventas, utilice las mismas variables y los mismos factores de influencia y objetivos en los modelos de objetivos múltiples. Nota:

No resulta útil para hacer predicciones, porque éstas requieren de valores conocidos para los objetivos.

Diagrama de cuadro de perfil de variable basado en modelos predictivos La analítica Diagrama de cuadro de perfil de variable analiza el perfil de la relación entre una variable (de carácter o numérica) y una medida numérica, utilizando un diagrama estándar de cuadro. Por cada subrango o "categoría" de la variable seleccionada, se muestra un diagrama de cuadro que describe el mínimo, el máximo y los cuartiles (percentiles 25, 50 y 75) de una distribución de indicador de perfil. Una configuración alternativa muestra diagramas de cuadro basados en las desviaciones media y estándar.


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Se utiliza el Diagrama de cuadro de perfil de variable para: •

•

•

comprender cómo varía la distribución de una medida de perfil según la categoría de la variable, como índice, variabilidad y sesgo. En comparación, la analítica de detalles de factor de influencia se usa para analizar el perfil de variables en varios indicadores uno al lado del otro basados en una simple agregación como media. analizar cómo el rango y la distribución de los indicadores de rendimiento clave (KPI) varían para distintos valores de un atributo focal con el fin de comprender y mejorar la coherencia del rendimiento. resumir la relación entre un atributo focal y perfil o resultado de forma que se elimina la influencia de los valores extremos y las distribuciones desiguales.

Con el diagrama de cuadro de perfil de variable se responde a preguntas como éstas: • •

¿cómo se distribuye "suma de gastos de transacciones" en cuentas de edades distintas? ¿Cuál es la distribución del rendimiento representativo de cuenta, por región?

Temas relacionados

• Analítica Detalles de factor de influencia basada en modelos predictivos

Configuración de la analítica Diagrama de cuadro de perfil de variable 1. Seleccione el universo al que pertenece la población. Haga clic en el icono de actualización junto a "Población seleccionada" para asegurarse de que tiene la lista más reciente. 2. Seleccione una población. 3. Seleccione el factor de influencia y la categorización. Para obtener información sobre cómo crear una categorización, consulte la documentación de Predictive Analysis. 4. Seleccione una métrica para utilizarla en el trazo. Nota:

La métrica debe contener la categorización. 5. Seleccione las opciones de presentación.

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Las estadísticas se seleccionan mediante la elección en una configuración estándar. Los siguientes parámetros son las configuraciones estándar predeterminadas. Opción

Descripción

Variabilidad Seleccione Rango o Desviación. seleccionada

• •

Mín

Baja

Mid

Alto

Máx

Rango: mínimo, máximo, 25%, 50% y 75% Desviación: media, media + -sigma, media + - 3*sigma.

Para "Rango", introduzca el valor mínimo del índice de cada categoría. Para "Desviación", introduzca -3 sigma. Para "Rango", introduzca el percentil de 25% para cada categoría. Para "Desviación", introduzca -1 sigma. Para "Rango", introduzca el valor de la mediana para cada categoría. Para "Desviación", introduzca la media. Para "Rango", introduzca el percentil de 75% para cada categoría. Para "Desviación", introduzca +1 sigma. Para "Rango", introduzca el valor máximo del índice de cada categoría. Para "Desviación", introduzca +3 sigma.

6. Haga clic en Aceptar.

Términos de Predictive Analysis ¿Qué es una categorización? En Predictive Analysis, la categorización permite comprimir el índice de los valores de una variable en un número más pequeño, por ejemplo, la categorización de la edad en agrupaciones por edades.


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Las categorizaciones se pueden definir explícitamente o derivar estadísticamente. Temas relacionados

• ¿Qué es una variable?

¿Qué es booleano? En Predictive Analysis, booleano es un tipo de datos que representa una condición cuyos valores sólo pueden ser los valores lógicos TRUE o FALSE (verdadero o falso). Internamente, se representan como 1 y 0, respectivamente. Las variables booleanas se utilizan cuando se desea un objetivo binario. Actualmente, sólo las variables booleanas como objetivos se pueden analizar mediante las analíticas Ganancias de modelo y Ganancias de factor de influencia. Los operadores lógicos y la función estáenpoblación() son especialmente útiles en la definición de variables booleanas.

¿Qué es una variable derivada? Las variables derivadas son elementos de datos definidos por el y derivados de los objetos del universo o de pertenencia a un conjunto. El propio universo ya es compatible con la definición de variable en forma de indicadores y dimensiones calculadas a partir de los datos de origen. Es posible que los arquitectos de la aplicación deseen ampliar el rango de variables disponibles para Predictive Analysis de una forma más segura y conveniente en lugar de cambiar o agregar universos a la instalación. Además, parte de los cálculos de Predictive Analysis requieren variables de objetivo booleano, que sólo se pueden habilitar mediante el uso de variables derivadas. Temas relacionados

• ¿Qué es booleano? • Tipos de datos de modelos de Predictive Analysis • ¿Qué es una variable?

¿Qué es un objetivo? Un objetivo mide la consecución de una determinada métrica. Los objetivos pueden ser numéricos o booleanos y pueden ser positivos o negativos,

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según el resultado deseado. Consta de un valor objetivo y, opcionalmente, de una zona de tolerancia. A cada objetivo se le asigna un estado de objetivo, basándose en el rendimiento de su métrica asociada. Cuando el valor real de la métrica rinde por encima del valor objetivo, superando el nivel de tolerancia, el estado del objetivo es verde. Si el valor real de la métrica queda dentro del rango de tolerancia, el estado del objetivo es amarillo. Cuando el valor real de la métrica rinde por debajo del valor objetivo, más allá del nivel de tolerancia, el estado del objetivo es rojo.

El estado de un objetivo depende del color de la tendencia de su métrica asociada: una métrica Ingresos que está por encima de la tolerancia obtiene un estado verde, mientras que una métrica Gastos que está por encima del nivel de tolerancia obtiene un estado rojo. Un objetivo se basa en una métrica: •

•

un objetivo tiene el mismo calendario que la métrica con la que está asociada. Por ejemplo, un objetivo basado en una métrica mensual sigue intervalos mensuales, y un objetivo basado en una métrica de semana fiscal, sigue intervalos de semana fiscal. Un objetivo tiene el mismo tipo que su métrica. Por ejemplo, un objetivo basado en una métrica de Ingresos se describe como "Tendencia positiva".

Una métrica puede tener varios objetivos asociados con ella. Por ejemplo, una métrica puede tener objetivos de plan, previsión y evaluación. Temas relacionados

• ¿Qué es el estado del objetivo? • ¿Qué es booleano?


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¿Qué es el estado del objetivo? El estado del objetivo ayuda a interpretar el rendimiento de una métrica, de forma sencilla y visual. La posición del valor real de la métrica en la zona de tolerancia de un determinado periodo, determina el estado del objetivo para un periodo dado. El estado del objetivo tiene en cuenta la polaridad de la métrica. Los siguientes colores representan el estado del objetivo: • El verde representa un objetivo que cumple su objetivo. • El amarillo representa un objetivo que está dentro del margen de tolerancia. • El rojo representa un objetivo que está por debajo de su objetivo definido. • El gris representa un estado no determinado, es decir, que faltan el valor de tolerancia, el de métrica, o ambos. Un objetivo también puede aparecer en gris cuando su último periodo de la métrica va por delante del último periodo del objetivo. El equivalente del icono gráfico de estado del objetivo existe en el motor de reglas como un estado numérico. Temas relacionados

• ¿Qué es un objetivo?

¿Qué es una categorización en función de objetivos? En Predictive Analysis, una categorización en función de objetivos se optimiza para un objetivo o resultado. Una categorización en función de objetivos resalta las distinciones en el rango de valores de un factor de influencia que corresponde a desviaciones significativas del índice o el valor medio de una variable de objetivo especificado. Por ejemplo, la única distinción importante en la edad de un posible cliente que afecta al índice de respuestas a una campaña de marketing es "menor de 20, 20-63 y mayor de 64 años". El motor del modelo del factor de influencia calcula automáticamente estos valores durante la generación del modelo. Temas relacionados

• ¿Qué es una categorización? • ¿Qué es un objetivo? • ¿Qué es una variable?

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¿Qué es la granularidad? La granularidad es la duración de los periodos de tiempo o sectores que componen las métricas. La granularidad de la métrica puede variar en el tamaño del lapso y depende del calendario: cuanto más precisa sea la granularidad, más corto será el lapso de tiempo entre los cálculos de valores métricos. Temas relacionados

• ¿Qué es una métrica?

¿Qué es una variable de factor de influencia? Una variable de factor de influencia se utiliza como información descriptiva o de comportamiento, como la edad, el lugar de residencia, o cálculos. Los principales tipos de datos del modelo de factor de influencia son los siguientes: • Continuo • Nominal • Ordinal Temas relacionados

• ¿Qué es una variable? • Tipos de datos de modelos de Predictive Analysis

Tipos de datos de modelos de Predictive Analysis Los objetos influyen en cómo los datos aparecen en el modelo. Orígenes

Tipo de datos de Tipo de datos de Tipo de datos de origen influencia objetivo

Desktop IntelligenCarácter ceObjetos

Nominal

N/D

Numéricos

Continuo Ordinal

Continuo N/D

Fecha

N/D

N/D

Nominal

Booleano

Variable derivada Booleano


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Orígenes

Tipo de datos de Tipo de datos de Tipo de datos de origen influencia objetivo Carácter

Nominal

N/D

Numéricos

Continuo Ordinal

Continuo N/D

Fecha

N/D

N/D

Tipo de datos continuo

El tipo de datos continuo es el tipo de datos predeterminado correspondiente a las variables numéricas. No utilice este tipo con variables que representen códigos numéricos en vez de números reales (por ejemplo, el código postal); tales variables se deben tratar como nominales. Tipo de datos nominales

Un tipo de datos nominales tiene un valor que no se ordena inherentemente, por ejemplo, el género. Todos los objetos de carácter de un universo BusinessObjects se tratan como nominales. Tipo de datos ordinales

Las variables ordinales están ordenadas, pero carecen de proporcionalidad, como en el ejemplo de una distancia indefinida entre valores adyacentes. Temas relacionados

• ¿Qué es booleano?

¿Qué es un entrante? En el análisis de conjuntos, un "entrante" es un individuo que estaba presente en un conjunto en un período dado, pero no lo estuvo en el período anterior. El período de análisis se corresponde con el período de actualización del conjunto. No se necesita ninguna métrica para ejecutar este análisis. Temas relacionados


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¿Qué es un saliente? Un "saliente" es un individuo que no estaba presente en un conjunto en un período dado, pero sí lo estuvo en el período anterior.

¿Qué es una métrica? Una métrica, o un indicador de rendimiento, es el indicador del rendimiento real. Una métrica se define utilizando objetos en el universo, y normalmente suele estar compuesta por lo siguiente: • un indicador • un filtro • una restricción de fecha Las métricas se pueden utilizar para realizar el seguimiento del rendimiento real y compararlo con un objetivo, o utilizarlo para proyectar una tendencia. Las métricas también se pueden crear en un universo definido. Las métricas definidas permiten realizar el seguimiento de un indicador a lo largo del tiempo para un determinado sujeto dentro de un conjunto.

¿Qué es una población? En los análisis del Cuadro de mandos y estadísticas, una población es una consulta con nombre que define un grupo de interés.

¿Qué es un modelo predictivo? Un modelo predictivo es una configuración especificada por el del motor de cálculo predictivo. Para establecer un modelo predictivo, el selecciona factores de influencia, objetivos y la población en la que se cuantifica la relación. Temas relacionados

• ¿Qué es una población?

¿Qué es el error de media cuadrática? El RMSE (Root-mean-squared error) o Error de media cuadrática es a menudo el criterio para asignar una constante de alisamiento adecuada. Seleccione una constante de alisamiento que proporcione el valor RMSE más pequeño.


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¿Qué es el motor de reglas? En las aplicaciones del Cuadro de mandos y analíticas de Business Objects, use el motor de reglas para identificar, analizar, predecir y actuar en un evento específico. El motor de reglas notifica a los s cuándo un proceso está fuera de control.

¿Qué es un muestreo? El muestreo es un grupo de población con información especificada. Imaginemos que desea analizar frecuentemente una gran muestra, para conseguir las estimaciones más exactas y la información más actualizada. En Process Analysis, las muestras mayores hacen que sea más fácil detectar pequeños desplazamientos y hacen que el gráfico de control sea más sensible para detectar los cambios, sin tener que aumentar la frecuencia de falsas alarmas. Nota:


¿Qué es una variable? En Process Analysis y Predictive Analysis, una variable es una característica o atributo medido. Pueden ser "datos reales" o datos derivados mediante una búsqueda, una agregación u otro tipo de cálculo. Una variable puede ser: • Una dimensión definida en un universo BusinessObjects, • Un indicador • Una variable derivada, que representa un cálculo basado en indicadores, dimensiones y conjuntos que los s definen interactivamente.

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Analíticas de conjuntos Configurar las analíticas Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples Las analíticas Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples de Set Analysis analizan las tendencias en las métricas de conjunto, aunque analizan diferentes aspectos de las tendencias. La configuración de estas analíticas es muy similar, aunque presenta las siguientes diferencias. • La analítica Pertenencia se aplica a un conjunto que incluye a todos los de uno o varios conjuntos. • La analítica Migración se aplica a uno o varios conjuntos que muestran información sobre interconjuntos de migrantes como, por ejemplo, las personas entrantes. • La analítica Eventos simultáneos de conjuntos múltiples se aplica a uno o varios conjuntos que registran las actividades de las personas entrantes, salientes y presentes. 1. En el de edición de la analítica, seleccione conjuntos que incluir en esta analítica. 2. En la sección "Opciones de navegación", para crear un hipervínculo desde el nombre del conjunto a una analítica del Servidor de istración central, active Usar el nombre de conjunto como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para ir a la analítica. La ventana de texto de hipervínculo se muestra con el texto del hipervínculo en una cadena de texto openAnalytic. Puede editar esta cadena de texto. Para obtener más información sobre openAnalytic, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. 3. Para ocultar el gráfico de tendencias, active No visualizar una tendencia automática al hacer clic en el componente de un gráfico. Cuando se desactiva esta opción, puede seleccionar un elemento en la lista de gráficos y aparecerá su gráfico de tendencias de métricas. Esta opción resulta muy útil si desea más espacio en la lista para las columnas. 4. Para crear un hipervínculo desde un punto de datos a una analítica del Servidor de istración central, amplíe la sección "Opciones de


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navegación de DataPoint", active Usar el punto de datos como hipervínculo para ir a y haga clic en Examinar para ubicar la analítica. La ventana de texto de hipervínculo se muestra con el texto del hipervínculo en una cadena de texto openAnalytic. Puede editar esta cadena de texto. Para obtener más información sobre openAnalytic, consulte la sección Vincular desde una analítica basada en objetivos, métricas o consultas de universos en la documentación. 5. En la sección "Modo de visualización", seleccione un modo. 6. En la sección "Intervalo", seleccione una ventana en la lista desplegable. Temas relacionados

• Seleccionar una métrica de conjunto para las analíticas Vista general de métricas, Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples

Seleccionar una métrica de conjunto para las analíticas Vista general de métricas, Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples Nota:

Si va a configurar una analítica de vista general de métricas, también podrá seleccionar métricas sin conjuntos. 1. En el de edición de la analítica, amplíe Elija los conjuntos que aparecerán en esta analítica. 2. Seleccione el conjunto que desea incluir: • Todos los conjuntos disponibles • Todos los conjuntos de estas áreas de asunto Si ha seleccionado esta opción, puede seleccionar las áreas de asunto en el de la derecha. •

Estos conjuntos específicos Si selecciona esta opción, elija conjuntos seleccionándolos en el de la izquierda y agregándolos al de la derecha.

3. Si selecciona Estos conjuntos específicos, puede agregar una petición haciendo clic en Agregar bajo el cuadro de lista "Conj. seleccionados".

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Temas relacionados

• Configurar la analítica Vista general de métricas • Configurar las analíticas Pertenencia, Migración y Eventos simultáneos de conjuntos múltiples

Pertenencia La analítica Pertenencia, disponible en Set Analysis, encuentra tendencias para los conjuntos y permite ver un conjunto seleccionado para un determinado período. Los del conjunto residen en el conjunto a partir de la actualización de conjuntos más reciente. Los Presentes del conjunto son las entidades que residen en el conjunto durante varias actualizaciones. Por ejemplo, si el mismo cliente compra una caja de vino añejo durante los meses de marzo y abril, dicho cliente se incluye en las cuentas como Presente y Miembro del conjunto Coleccionista de vinos. Temas relacionados

• ¿Qué es un presente?

Migración La analítica Migración, disponible en Set Analysis, muestra el movimiento de los de un conjunto a otro en forma de gráfico. Nota:

Utilice métricas basadas en conjuntos con migrantes de interconjuntos para la analítica de migración. Consulte la documentación de Set Analysis para obtener más información sobre conjuntos. Para obtener más información sobre las métricas de conjuntos, consulte la documentación de Performance Manager.


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Eventos simultáneos de conjuntos múltiples La analítica Eventos simultáneos de conjuntos múltiples muestra entradas y salidas concurrentes a través del tiempo. Nota:

Utilice métricas basadas en conjuntos con entrantes de interconjuntos o interconjuntos de salientes. Para obtener más información sobre los conjuntos, consulte la documentación de Set Analysis. Para obtener más información sobre las métricas de conjuntos, consulte la documentación de Performance Manager. Los entrantes de conjuntos residen en el conjunto desde la última actualización, no antes. Temas relacionados

• ¿Qué son las métricas de conjuntos múltiples? • ¿Qué es un entrante?

¿Qué son las métricas de conjuntos múltiples? En un conjunto específico, se pueden seleccionar varios subconjuntos, indicadores o transformaciones para definir múltiples métricas. En un grupo concreto, se pueden definir métricas para cada uno de los conjuntos que pertenecen al grupo. En un nivel determinado de la lista de árboles, se pueden actualizar o depurar todas las métricas situadas bajo este nivel. Puede utilizar una vista por medida, por conjunto, por subconjunto o por grupo. Las métricas de conjuntos múltiples permiten efectuar un seguimiento de las relaciones que se establecen entre los conjuntos a lo largo del tiempo. En el producto se generan cuatro tipos de métricas de conjuntos múltiples: •

"Migrantes" Los migrantes son individuos que dejan un determinado nivel para unirse a otro. En un período determinado, los migrantes que pasan del Conjunto A al Conjunto B son: salientes del conjunto A del período que se unen al conjunto B en ese mismo período.

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Las métricas de migrantes sólo se aplican a conjuntos temporales. No son conmutativos, lo que significa que los migrantes que pasan de A a B son diferentes de los migrantes que pasan de B a A. •

" superpuestos" Los superpuestos de los conjuntos A y B son: del conjunto A del período que también son del conjunto B en ese mismo período. Los superpuestos sólo se aplican a conjuntos temporales. Son conmutativos, lo que significa que los superpuestos de A y B son idénticos a los superpuestos de B y A.

•

"Entrantes simultáneos" En un período determinado, los entrantes simultáneos de los Conjuntos A y B son: los entrantes del Conjunto A del período que se unen al Conjunto B en el mismo período. Los entrantes simultáneos sólo se aplican a conjuntos temporales. Son conmutativos, lo que significa que los entrantes simultáneos de A y B son idénticos a los entrantes simultáneos de B y A.

•

"Salientes simultáneos" En un período determinado, los salientes simultáneos de los Conjuntos A y B son: los salientes del Conjunto A del período que abandonan el Conjunto B en el mismo período. Los salientes simultáneos sólo se aplican a conjuntos temporales. Son conmutativos, lo que significa que los salientes simultáneos de A y B son idénticos a los salientes simultáneos de B y A.

Analizador de perfil La analítica Analizador de perfil, disponible en Set Analysis, analiza la información a nivel del individuo en los niveles de pertenencia y métrica. Utilice el Analizador de perfil de individuo para crear conjuntos con el fin de analizar el perfil de sus clientes, de forma que respondan a sus cuestiones empresariales. Los clientes individuales pueden pertenecer a más de un conjunto o grupo de intereses. Por ejemplo, los clientes individuales pueden pertenecer a un


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determinado grupo de edad o estado civil, o a una determinada ubicación geográfica. Los clientes se pueden clasificar, analizar y tratar de distintas formas, utilizando técnicas de conjunto. Puede crear conjuntos muy amplios o muy específicos para ordenar los clientes de formas que sean aplicables al negocio.

Configurar la analítica Analizador de perfil El analizador de perfil analiza la información a nivel del individuo en los niveles de pertenencia y métrica. 1. En el de edición de analizador de perfil, seleccione las vistas que desee que se muestren en la analítica. Para seleccionar o anular la selección de todas las vistas en "Pertenencia" o en "Métricas", active o desactívelas en el nivel de raíz. 2. Seleccione los asuntos que desee que se enumeren. Puede seleccionar que aparezcan todos los asuntos, o bien seleccionarlos en la lista de asuntos disponibles. 3. Introduzca el ID. El ID corresponde al nombre de la columna de la tabla de dimensión de conjuntos. 4. Haga clic en Aceptar para guardar la configuración. Temas relacionados

• ¿Qué es un asunto?

Analítica Cuentas VisualData La analítica Cuentas VisualData, disponible en Set Analysis, cuenta los objetos de dimensión en un conjunto. Esta analítica se utiliza para identificar las poblaciones de conjuntos con cantidades significativas de en las que es posible crear escenarios de análisis. Las cuentas de datos visuales facilitan los muestreos de conjuntos. Puede realizar las siguientes funciones mediante las cuentas de datos visuales:

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•

• •

Desplácese a través de la base de datos mediante los árboles de objetos predefinidos para buscar las categorías de datos necesarios para rellenar el conjunto actual. Cree sus propios árboles de objetos para el desplazamiento por los datos. Vea: • el contenido de las categorías de la base de datos en las ventanas de detalle. Estas ventanas proporcionan información sobre el contenido de las categorías y su relación con otras categorías. • los componentes de una categoría. • relación entre las categorías de las ventanas superior e inferior tal como se indica en el árbol de objetos. • número de que hay actualmente en el conjunto, mostrado en la barra de visualización de la aplicación.

Usar recuentos precalculados de Set Analyzer en cuentas de datos visuales

Un recuento precalculado es una acción adicional y precalculada creada en Set Analyzer que resume los recuentos del segmento. Los recuentos precalculados aceleran el desplazamiento de árboles de objetos que, a cambio, aceleran el proceso de selección de elementos de un conjunto. Si se define un recuento precalculado, la recuperación de datos es mucho más rápida ya que los datos se calculan y almacenan previamente en tablas de conjuntos. Para obtener más información sobre creación de recuentos precalculados y árboles de objetos, consulte el Manual del de Set Analyzer. Para obtener información sobre cómo utilizar los árboles de objetos, consulte el Manual del de Set Analyzer. Temas relacionados

• ¿Qué es un árbol de objetos? • ¿Qué es un recuento precalculado? • ¿Qué es un muestreo?

Configurar la analítica de Cuentas VisualData 1. En el modo de edición de cuentas de datos visuales, amplíe la sección"Especificar definición de datos visuales". 2. Seleccione un asunto del conjunto en la lista desplegable "Asunto". 3. Seleccione la tabla de origen de la lista desplegable "Origen". Aparecerá el árbol de objetos en una lista de jerarquía de dimensiones.


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4. Seleccione una o varias dimensiones y agréguelas a la cuenta de datos visuales haciendo clic en > . También, puede seleccionar dimensiones haciendo doble clic en éstas. Al agregar un dimensión a la lista: • Si selecciona un indicador, aparecerá el "Condición de campo agregado", donde puede asignar una "Condición Sí/No". Nota:

Esta condición es optativa y sólo está disponible en aquellas dimensiones que tienen un recuento precalculado. La condición que establezca concreta la lista de recuentos. Si desea ver los recuentos de todos los elementos de la dimensión, desactive la opción Condición Sí/No y haga clic en Aceptar. Al agregar una dimensión sin un recuento precalculado, no puede agregar una condición de campo. Realice su elección para ver los recuentos exactos. Si el valor de la condición sí/no es el mismo que el del indicador, haga clic en Predeterminado para no tener que crear la condición varias veces. •

Si selecciona una métrica, aparecerá un en el que debe seleccionar el tipo de recuento en el que ubicar la dimensión. Si la métrica tiene asignado un recuento precalculado, seleccione Estimaciones únicas. Si prefiere, en cambio, un recuento exacto o la métrica no tiene asignado un recuento precalculado, seleccione Cuentas exactas.

5. Haga clic en Opciones para configurar las siguientes opciones de analítica: • Active Usar siempre origen si se requiere si no desea obtener estimaciones y prefiere que se consulte siempre a la tabla de hechos. • Active Usar siempre las estimaciones si están disponibles si desea que se utilicen siempre los recuentos precalculados disponibles. • Active Definir de forma predet. condiciones de tipo Sí/No en Sí. Al seleccionar una dimensión para el recuento de datos, el valor predeterminado de la dimensión pasa a ser no, y se deben seleccionar los de la dimensión que se desea utilizar en el recuento de datos visuales. Al activar esta opción, ahorrará tiempo, si desea utilizar todos los para todos los recuentos de datos visuales. Por

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el contrario, si tiene el valor predeterminado en sí, debe seleccionar todos los que no desea que aparezcan. 6. En la sección "Modo de visualización", seleccione un modo.

Analíticas de conjuntos del Catálogo de analíticas Las muestras de las Analíticas de conjuntos se crean a partir de consultas de Web Intelligence y se clasifican en las siguientes categorías: •

Analíticas del análisis de pertenencia: • Desglose de pertenencia • Cambio de pertenencia • Estado de pertenencia

•

Analítica de métricas de conjunto: • Dispersión multiconjuntos • Porcentaje del total de grupos • Porcentaje de empresa • Comparación de conjuntos • Conjunto comparado con empresa • Conjunto comparado con promedio de grupos • Conjunto comparado con crecimiento total del grupo • Conjunto comparado con rotación de grupo

•

Analítica de migración: • Comparación de migrantes • Migración por nivel

Desglose de pertenencia El desglose de pertenencia es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muera cómo se desglosa el número de en número de entrantes y salientes (barras positivas) a lo largo del tiempo. Se pueden comparar con el número de salientes representado por barras negativas.

Comparación de migrantes La comparación de migrantes es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que compara métricas basadas en migrantes. El flujo neto estándar habilita la


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comparación de métricas medidas en unidades distintas. Para que se ejecute este análisis, se debe definir la métrica de migrantes.

Migración por nivel La migración por nivel es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es muy útil para ver las tendencias generales de migración hacia los conjuntos de nivel bajo o nivel alto. Migración por nivel es un análisis tabular que, además de mostrar el número de migrantes entre conjuntos que representan los distintos niveles, indica el volumen total de las migraciones ascendente y descendente. Para que se ejecute este análisis, los nombres de los conjuntos deben estar formados por caracteres alfanuméricos que representen sus posiciones relativas (por ejemplo, Nivel 1, Nivel 2, Nivel 3…) y se debe definir la métrica de migrantes.

Dispersión multiconjuntos La dispersión multiconjuntos es un gráfico de dispersión de muestra de Set Analysis que compara índices de entrantes, salientes y presentes con respecto a los valores actuales de las métricas simultáneamente; por ejemplo, coste e ingresos. Dispersión multiconjuntos muestra una instantánea de dos o más subconjuntos de un conjunto. Las dos métricas definen los ejes X-Y del diagrama. Sugerencia: resulta sencillo buscar a través de diferentes períodos. Utilice este análisis para comparar simultáneamente los valores actuales de subconjuntos distintos con dos indicadores. Por ejemplo, si desea saber si se ha producido una tendencia emergente en los índices de ingresos/costos entre entrantes y salientes, puede generar un diagrama Ingresos frente a costos para los entrantes y salientes, y comparar sus posiciones relativas.

Porcentaje del total de grupos El porcentaje del total de grupos es una muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto contribuye un conjunto al total del grupo. Es adecuada para utilizarla con conjuntos mutuamente excluyentes.

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Porcentaje del total de grupos compara dos métricas que se miden en unidades diferentes. Aplicado a un conjunto de niveles mutuamente excluyentes que abarca a todos los individuos, con una métrica de cuenta (por ejemplo, número de individuos) y una métrica de ingresos, este análisis se convierte en un gráfico de reglas 80:20 con el paso del tiempo.

Porcentaje de empresa El porcentaje de empresa es una muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto contribuye un conjunto al total de la empresa. La fórmula del porcentaje de empresa es: Set Metric / Enterprise Metric

Comparación de conjuntos La comparación de conjuntos es una analítica de muestra de Set Analysis en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para comparar conjuntos en un punto de tiempo. Comparación de conjuntos diferencia los conjuntos situados por encima de la media (línea recta azul), de los situados por debajo de ella.

Conjunto comparado con empresa El conjunto comparado con empresa es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generados de cuadros de mandos útil para hacer referencia a una métrica de conjunto frente a la empresa. El porcentaje de origen hace que las dos líneas se inicien en el mismo valor (100%) para facilitar la comparación.

Conjunto comparado con promedio de grupos El conjunto comparado con promedio de grupos es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para hacer referencia a un valor sin formato de conjunto frente al valor de la media de un grupo. El promedio de grupo se calcula obteniendo el promedio de los valores de los conjuntos del grupo.


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Conjunto comparado con crecimiento total del grupo El conjunto comparado con crecimiento total del grupo es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para hacer referencia a un valor sin formato de conjunto frente al crecimiento total del grupo. Crecimiento total resuelve el problema de escala del valor bruto de un conjunto comparado con el total del grupo. Convierte la tendencia total del grupo en relativa respecto al valor inicial de la tendencia del conjunto, de forma que el crecimiento total del grupo siempre empiece con el mismo valor que la tendencia de conjunto.

Conjunto comparado con rotación de grupo El conjunto comparado con rotación de grupos es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para hacer referencia a la rotación de un conjunto frente a la rotación de un grupo. Conjunto comparado con rotación de grupo revela el volumen de cambio, o atrición, que se ha producido en una pertenencia. El período de análisis se corresponde con el período de actualización del conjunto. No se necesita ninguna métrica para ejecutar este análisis.

Analíticas de Set Analysis de individuos El análisis de un individuo proporciona información histórica detallada que describe la evolución de la relación de un individuo con el negocio. Se puede utilizar para analizar el perfil de clientes, productos y socios. Este análisis es compatible con el descubrimiento de un patrón que se produce durante un período de tiempo, y que puede originar nuevas ideas de segmentación. Proporciona no sólo los datos de atributos a nivel de individuo, sino también la información necesaria para comprender el historial de la relación. Por ejemplo, un análisis de perfil de clientes de gran valor puede descubrir patrones que predicen un comportamiento de gran valor dentro de un conjunto. El comportamiento de un individuo puede ser una referencia a una población más amplia dentro del conjunto.

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La ficha "Individuo" de Set Analysis cuenta con muestras de analíticas que analizan el comportamiento del individuo seleccionado, en relación con uno o más conjuntos: • • •

Analizador de perfil Retrato individual Pertenencia • Pertenencia actual • Historial de pertenencia • Resumen de pertenencia

•

Analíticas de métricas de muestra para Set Analysis • Tendencias de métrica • Resumen de métrica • Conjunto comparado con individuo

Analizador de perfil La analítica Analizador de perfil, disponible en Set Analysis, analiza la información a nivel del individuo en los niveles de pertenencia y métrica. Utilice el Analizador de perfil de individuo para crear conjuntos con el fin de analizar el perfil de sus clientes, de forma que respondan a sus cuestiones empresariales. Los clientes individuales pueden pertenecer a más de un conjunto o grupo de intereses. Por ejemplo, los clientes individuales pueden pertenecer a un determinado grupo de edad o estado civil, o a una determinada ubicación geográfica. Los clientes se pueden clasificar, analizar y tratar de distintas formas, utilizando técnicas de conjunto. Puede crear conjuntos muy amplios o muy específicos para ordenar los clientes de formas que sean aplicables al negocio.

Retrato individual El retrato del individuo es una analítica de Set Analysis de individuos que muestra información descriptiva acerca de un determinado individuo. Los informes y los documentos que proporcionan información adicional, como una historial de transacciones, se pueden vincular si se han definido durante la configuración. Esta analítica proporciona una interfaz para dos tipos de información: •

Dimensión estándar o información de atributo


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Información detallada, como historiales de transacciones u otros os

Nota:

Los campos mostrados dependen del concedido a su perfil por el del sistema.

Pertenencia actual La pertenencia actual es una analítica de Set Analysis de individuos que muestra la información de resumen de una pertenencia de grupo de individuos en un determinado momento. El momento dado adopta, de forma predeterminada, el valor Hoy o la fecha de fin del intervalo seleccionado si se visita el resumen de puntos después de visitar una vista del período (Resumen o Historial). La pertenencia actual le ayuda a interpretar mejor la información de la Vista de resumen (por ejemplo, determinar si la información del Período es coherente con el comportamiento histórico, o indicativa de un cambio).

Historial de pertenencia El historial de pertenencia es una analítica de Set Analysis de individuos que muestra los detalles del historial de pertenencia de un determinado individuo. Cada fila muestra los episodios de pertenencia del individuo seleccionado en el intervalo de tiempo elegido. Cada línea representa un solo episodio de pertenencia. La duración mínima de cualquier episodio mostrado para un conjunto dado la determina la frecuencia de actualización. La regla del intervalo habilita la selección de un intervalo en el que se muestra el historial. La granularidad de la regla determina si los cursores de la regla de tiempo funcionan en días, semanas, meses, trimestres o años. Los botones de zoom amplían y reducen el intervalo de fechas mostrado en la regla. Si se varía la duración del intervalo, se puede cambiar la presentación del episodio: a intervalos más largos, se amplía la granularidad de la presentación. Si el intervalo entre episodios adyacentes es demasiado corto para presentarse correctamente, debido a la escala del ancho de ventana, se cambia el carácter utilizado con el fin de mostrar la línea para expresar los detalles que faltan. Los conjuntos se pueden seleccionar mediante la operación de arborescencia estándar.

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Historial de permanencia proporciona información acerca del historial de pertenencia de individuo durante un período de tiempo. Las líneas discontinuas indican que el individuo se ha movido dentro de un conjunto.

Resumen de pertenencia El resumen de pertenencia es una analítica de Set Analysis de individuos que muestra el resumen de pertenencia de un individuo a través de los intervalos. Es parecida a la analítica Pertenencia actual, salvo que en la regla de tiempo se usa para seleccionar un intervalo, en lugar de una sola fecha. Las columnas también están definidas de forma parecida, pero se restringen al intervalo seleccionado en la regla. Seleccione el conjunto para ver fechas de episodios de pertenencia en el intervalo seleccionado. Aparecerá la siguiente información: • • • •

Presencia: indica el número total de días presente en el conjunto desde el primer día de afiliación. Nº de ocurrencias: indica el número total de veces que el individuo dejó y volvió al conjunto durante el período de tiempo seleccionado. Duración promedio: la duración promedio de permanencia del individuo como parte del conjunto. % de presencia: indica el valor de porcentaje de los días presente en el conjunto.

Temas relacionados

• Pertenencia actual

Analíticas de métricas de muestra para Set Analysis Puede usar las siguientes analíticas de "conjunto de individuos" para proporcionar una potente facilidad para observar la evolución de un individuo con respecto a una o más métricas a lo largo del tiempo: • • •

Tendencias de métrica Resumen de métrica Conjunto comparado con individuo

Para facilitar la interpretación descriptiva de datos del individuo, las subfichas "Resumen" y "Tendencia" iten la comparación de datos del individuo con una o varias métricas.


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La selección de la granularidad en la ficha "Métrica" se basa en la métrica que se seleccione primero.

Resumen de métrica La analítica Resumen de métrica en la ficha Set AnalysisIndividuo muestra la vista de resumen de los valores métricos de un individuo. Esta analítica presenta valores del indicador del individuo basándose en el período seleccionado, así como en valores métricos "más inmediatos". En Resumen de métrica, el intervalo de cálculo del individuo es el mismo que el intervalo del tiempo de observación. Se muestra la fecha de actualización más reciente del valor de la métrica, así como el valor de ésta. El formato de fecha revela la granularidad de la métrica. Para asegurar que los valores del individuo sean directamente comparables con los valores de la métrica, elija una granularidad y haga doble clic en Regla de tiempo para seleccionar un solo período de dicha granularidad. Los valores de la métrica seleccionada de esa granularidad se muestran en tipo de letra normal. De lo contrario, los valores se muestran en gris y los criterios siguientes se utilizan para seleccionar el valor de la métrica más coincidente. • • •

¿Cuál es el subintervalo más reciente y totalmente contenido del período seleccionado? ¿Cuál es el período más largo (con datos) que incluye la mayor parte del período seleccionado? ¿Cuál es el período más corto entre los períodos más cortos, tocando el intervalo seleccionado, que es el más reciente (con datos)?

Se muestra un valor métrico en fuente normal si el intervalo de tiempo seleccionado se corresponde con el período de la métrica y existe un valor para él. Los períodos de métrica son un día, una semana, un mes, un trimestre o un año.

Tendencias de métrica La analítica Tendencias de métrica en la ficha Set AnalysisIndividuo es una muestra de esta analítica que enseña la tendencia de métricas en el tiempo, para un determinado individuo y para un periodo de tiempo en concreto. Esta analítica muestra las tendencias de los indicadores de BusinessObjects calculados para un individuo seleccionado durante el intervalo de tiempo seleccionado. Estas tendencias son para la métrica del

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individuo seleccionado. También puede seleccionar conjuntos y ver la tendencia del individuo con uno o varios conjuntos. Al configurar Tendencias de métrica, elija las métricas que desea ver, seleccionando el conjunto desde la lista del árbol de conjuntos y las combinaciones de métrica/transformación, entre las que hay disponibles. Primero, puede elegir las métricas que va a mostrar y, a continuación, en un paso posterior, efectuar el cálculo y mostrar los valores del individuo para la métrica seleccionada.

Conjunto comparado con individuo Conjunto comparado con individuo es una analítica de muestra de Set Analysis de individuos que permite comparar la línea de tendencia de métrica de un individuo con la de uno o varios conjuntos. Esta analítica permite comparar una línea de tendencia de métrica de un individuo con la de uno o varios conjuntos. Los valores se pueden comparar directamente o se pueden comparar las tendencias mediante el cambio de porcentaje del original. Conjunto comparado con individuo ayuda a establecer la referencia de un individuo para definir promedios en el tiempo; también puede ser útil en un escenario B2B, para conocer los totales de conjuntos que representan al individuo seleccionado. Nota:

Utilice el cambio de % del origen al comparar líneas de tendencias para sumas o cuentas cuando no se disponga de ninguna métrica de promedio por individuo. O bien, vea los valores brutos para analizar las tendencias respecto a la proporción del valor métrico total que representa al individuo seleccionado.

Términos de Set Analysis ¿Qué es un presente intermitente? En el análisis de conjuntos, un "presente intermitente" es un individuo que estaba presente en un conjunto al final del período de análisis y que estuvo presente antes de este período pero que salió en el período de análisis.


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¿Qué es un presente permanente? En el análisis de conjuntos, un "presente permanente" es un individuo que estaba presente en un conjunto al final del período de análisis y que estuvo presente antes de este período pero que no salió en el período de análisis.

¿Qué es un recuento precalculado? El de Set Analyzer crea recuentos precalculados en Set Architect. Un recuento precalculado es una acción adicional creada en Set Analyzer que resume los recuentos del segmento. Los recuentos precalculados aceleran el desplazamiento de árboles de objetos que, a cambio, aceleran el proceso de selección de elementos de un conjunto. El de Set Analyzer también puede planificar los recuentos precalculados en Set Architect para que se ejecuten cada cierto tiempo y, así, mejorar el rendimiento de la red. Para obtener más información sobre creación de recuentos precalculados y árboles de objetos, consulte el Manual del de Set Analyzer. Para obtener información sobre cómo utilizar los árboles de objetos, consulte el Manual del de Set Analyzer. Temas relacionados

• ¿Qué es un árbol de objetos?

¿Qué es un entrante? En el análisis de conjuntos, un "entrante" es un individuo que estaba presente en un conjunto en un período dado, pero no lo estuvo en el período anterior. El período de análisis se corresponde con el período de actualización del conjunto. No se necesita ninguna métrica para ejecutar este análisis. Temas relacionados


¿Qué es un saliente? Un "saliente" es un individuo que no estaba presente en un conjunto en un período dado, pero sí lo estuvo en el período anterior.

¿Qué es la migración? En Set Analysis, la migración es el movimiento de clientes individuales de un conjunto a otro.

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¿Qué es un árbol de objetos? En Set Analysis, los árboles de objetos visualizan datos en la base de datos de origen que los s pueden usar para buscar los elementos que se desean incluir en un conjunto. El de Set Analyzer crea árboles de objetos en Set Analyzer después de configurar el repositorio de conjuntos con los metadatos adecuados. Es normal crear al menos un árbol de objetos. Los s de Set Analyzer podrán utilizar los árboles de objetos para definir el contenido de sus conjuntos en la vista VisualData de Set Analyzer. Los s de Set Analyzer también pueden crear sus propios árboles de objetos personalizados. Las filas de las tablas de origen cuentan con relaciones, inherentes en los datos, que apuntan a valores que pueden utilizarse para crear categorías. Es raro que los valores sean exclusivos. Suelen ser comunes en varios registros o varias filas de la tabla. Los valores pueden utilizarse para agrupar datos y, a menudo, se relacionan con otros valores de otras columnas de un modo jerárquico. Una tabla puede contar con varias jerarquías inherentes que indican la relación entre las columnas. La definición de las jerarquías como árboles de objeto es un modo práctico de proporcionar a los elementos de la tabla al de Set Analyzer que no está familiarizado con la estructura de los datos. En Set Analyzer, los árboles de objetos no tienen que contar con una jerarquía lógica, sino que pueden haberse construido a partir de cualquier combinación de objetos adecuados del repositorio de conjuntos.

¿Qué es la retención? En el análisis de conjuntos, retención es el número de presentes como porcentaje de los al final del período anterior. Temas relacionados

• ¿Qué es un presente?

¿Qué es un muestreo? El muestreo es un grupo de población con información especificada. Imaginemos que desea analizar frecuentemente una gran muestra, para conseguir las estimaciones más exactas y la información más actualizada. En Process Analysis, las muestras mayores hacen que sea más fácil detectar pequeños desplazamientos y hacen que el gráfico de control sea más


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sensible para detectar los cambios, sin tener que aumentar la frecuencia de falsas alarmas. Nota:


¿Qué es la segmentación? En Set Analysis, la segmentación es una forma de partir un grupo de individuos, por ejemplo, clientes, clientes futuros o proveedores en categorías denominadas "conjuntos". Normalmente, los grupos se excluyen mutuamente, pero también se pueden superponer.

¿Qué es un presente? En el análisis de conjuntos, un presente es un individuo que estaba presente en un conjunto en un período dado, así como en el período anterior.

¿Qué es un asunto? En Set Analysis, el asunto define el tema central de los conjuntos que se basan en él. Un conjunto puede contener datos para un solo asunto; por ejemplo, clientes, cuentas, productos, etc. En el contexto de un asunto de cliente, puede definir conjuntos que incluyan condiciones basadas en las diversas tablas y vistas que describan la entidad del cliente.

¿Qué es la retención? En el análisis de conjuntos, retención es el número de salientes como porcentaje de los al final del período anterior. Temas relacionados

• ¿Qué es un saliente?

Herramientas Analítica compleja En la analítica compleja puede crear una o varias combinaciones de analítica en una página. Las analíticas de ésta se editan individualmente. La analítica

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compleja es útil cuando hay contenido que desea que se repita en más de una ficha de cuadro de mandos. Por ejemplo, si desea que los cuadros de mandos empresariales tengan una página de título estándar o un encabezado que incluya un logotipo corporativo, el nombre e información confidencial, puede crear una analítica completa que contenga toda esta información y guardarla en una carpeta pública. En otro ejemplo, si desea volver a utilizar las mismas analíticas en un diseño específico, puede guardarlas en una analítica compleja. A continuación, puede crear otra analítica compleja a partir de estas analíticas, pero restablezca el origen de datos en cada instancia. La analítica compleja puede funcionar con la analítica de visor en un cuadro de mandos, de forma que cuando haga clic en un vínculo en una analítica, aparecerá el destino en el visor, en lugar de en una ventana diferente del explorador. Temas relacionados

• La analítica del visor de los cuadros de mandos • Trabajar con una analítica de cuadros de mandos o compleja en el modo libre de diseño

La analítica del visor de los cuadros de mandos Por defecto, los objetos llamados desde un vínculo de analítica se abren ocupando el espacio total del cuadro de mandos. La analítica del visor proporciona una forma de mostrar, en el tamaño que el determine, objetos llamados desde analíticas a través de vínculos de analíticas que utilizan variables de openAnalytic. Por ejemplo, en un cuadro de mandos que contiene un visor, al seleccionar en un árbol de métricas que contiene un vínculo, la analítica de destino aparece en un visor. De este modo, se le permite ver el árbol de métricas en sí y la analítica de destino lado a lado. En otro ejemplo, creó un informe de Web Intelligence y desea seleccionar los elementos vinculados del informe. Además, el documento aparece en el visor. La analítica del visor es particularmente útil con la analítica de la lista de navegación. Puede utilizar la lista de navegación como "tabla de contenidos"


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y el visor como ventana de visualización. De este modo, ahorra espacio en el cuadro de mandos. Encontrará la analítica del visor en el modo de edición del cuadro de mandos, en Caja de herramientas > Nueva analítica. Para agregarla a un cuadro de mandos, arrastre Visor al área de diseño del cuadro de mandos y cámbiele el tamaño según sea necesario mediante el icono de cambio de tamaño de la esquina inferior derecha. Temas relacionados

• Usar una lista de navegación en una ficha de cuadro de mandos • Variables de OpenAnalytic utilizadas en analíticas de objetivos, métricas y consultas de universos • Configurar el título de cuadro en la analítica Árbol de métricas

Analítica de texto Se utiliza la analítica de texto cuando se desea agregar un bloque de texto a un cuadro de mandos. El texto puede ser un encabezado, texto descriptivo, HTML e incluso un hipervínculo que abra un documento en el visor del cuadro de mandos del Servidor de istración central. Configurar una analítica de texto

La práctica recomendada para crear código HTML o texto de enlace, a fin de utilizarlos en la analítica, es crear el código en un editor de texto y, a continuación, copiar y pegar la sintaxis de éste en el cuadro de texto de la analítica. Puede definir las propiedades siguientes para esta analítica: •

Tipo de texto (normal o HTML)

•

Hoja de estilo utilizada

Temas relacionados

• Enviar información a la analítica del visor de un cuadro de mandos mediante openAnalytic • La analítica del visor de los cuadros de mandos

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Analítica de página Web La analítica de página Web está disponible en "Nueva categoría", en la Caja de herramientas analítica de Dashboard Manager. Puede utilizarla en los cuadros de mandos para visualizar imágenes o páginas Web. Puede utilizar una URL o una ruta relativa a una imagen.


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Scheduler de Dashboard Manager

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Scheduler de Dashboard Manager Visualizar de las tareas programadas en Scheduler

Programar es ejecutar una acción en un momento predefinido. Puede utilizar la programación para evitar utilizar los recursos en las horas de máximo trabajo. En la página "Scheduler" de Dashboard Manager puede realizar las acciones siguientes en tareas existentes:

Visualizar de las tareas programadas en Scheduler Scheduler muestra una lista de la tareas programadas disponibles. La información siguiente se muestra en la lista de tareas disponibles: •

" Tarea " El nombre de los objetos programados para la actualización.

•

"Frecuencia" La frecuencia de la actualización programada (consulte la información sobre ejecución de objetos de este documento para obtener una descripción).

•

"Hora de inicio" La hora de inicio de la tarea programada.

•

"Hora de finalización" La hora de finalización de la tarea programada.

Para actualizar la lista de tareas programadas, haga clic en Lista de tareas. Temas relacionados

• Ejecutar objeto en una tarea de evento planificado

istrar las tareas programadas en Scheduler Puede realizar las siguientes acciones en tareas programadas existentes en Dashboard Manager > Scheduler: • • •

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Agregar una nueva tarea Ver tareas programadas Ver el historial de una tarea programada


Scheduler de Dashboard Manager Visualizar de las tareas programadas en Scheduler

Temas relacionados

• Visualizar de las tareas programadas en Scheduler • Agregar una tarea programada en Scheduler • El historial de programación de Scheduler

El historial de programación de Scheduler Para ver el historial de una tarea programada, haga clic en Historial. El cuadro de diálogo "Historial " muestra el historial de ejecución de la tarea seleccionada. El historial de ejecución incluye la información siguiente: • • • •

"Total de instancias devueltas": número total de instancias de la programación que se muestran en la lista de historial "Estado": estado de la programación: pendiente (porque en ese momento se está ejecutando una tarea), error o correcto "Hora de la instancia": hora en la que se ejecutó la instancia de la programación "Ejecutado por": nombre de la cuenta de que ejecutó la programación

Nota:

Haga clic en Actualizar lista del historial para actualizar la lista de instancias mostrada en la ventana de historial. El "Detalles del historial"muestra la información siguiente sobre la programación y su historial: • • • • • •

"Estado": estado de la programación: pendiente (porque en ese momento se está ejecutando una tarea), error o correcto "Hora de creación": hora a la que se creó la tarea "Servidor utilizado": nombre del servidor que ejecutó la programación "Destino externo" "Hora de inicio": hora de inicio de la instancia "Hora de finalización": hora de finalización de la instancia

Temas relacionados

• Servidor • Definir el destino en una tarea programada en Scheduler


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Scheduler de Dashboard Manager Agregar una tarea programada en Scheduler

Eliminar una instancia del historial de programación en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, seleccione la instancia de la lista. 2. Haga clic en Eliminar. Visualización de información detallada sobre una instancia en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, seleccione la instancia de la lista. 2. Haga clic en Ver información detallada. Se abre la ventana "Detalles del historial".

Eliminar una tarea programada en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, seleccione una tarea de evento programada de la lista. 2. Haga clic en Eliminar. 3. Haga clic en Aceptar para confirmar la eliminación de la tarea.

Agregar una tarea programada en Scheduler Antes de programar las tareas automáticas, configure los "Parámetros de Scheduler" en Configuración de Dashboard and Analytics > Parámetros > Opciones. En Dashboard Manager > Scheduler, programe la actualización automática de los siguientes objetos: • métricas • conjuntos • modelos • analíticas • gráficos de control

Programar una actualización de métrica en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, sobre la lista de tareas programadas, haga clic en Agregar > Actualización de métrica.

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Se abre el cuadro de diálogo "Nueva programación". 2. Haga clic en Elegir para abrir la ventana "Selección de métrica". 3. Seleccione las métricas quiere programar para la actualización y haga clic en Aceptar. 4. En el cuadro de diálogo "Nueva planificación", seleccione la opción de "Depurar" que desee aplicar a la actualización de métrica: • La depuración no es necesaria: la métrica no se depura antes de la actualización • Depurar todos los periodos: los datos de todos los periodos en el calendario de métricas se depuran antes de la actualización • Seleccionar periodos anteriores: seleccione el número de periodos anteriores para los que los datos se depurarán antes de la actualización 5. Haga clic en Siguiente. Se abre el cuadro de diálogo "AFScheduleProgram". Temas relacionados

• Agregar una tarea programada en Scheduler • Crear una tarea programada en Scheduler

Programar una actualización de conjunto en Scheduler Debe tener una licencia válida para el módulo Set Analysis con objeto de poder programar una actualización de conjunto. 1. En Dashboard Manager > Scheduler, sobre la lista de tareas programadas, haga clic en Agregar > Actualización de conjunto. Se abre el cuadro de diálogo "Nueva programación". 2. Haga clic Elegir iniciar la ventana de selección de conjuntos. 3. Seleccione el conjunto que quiere programar para la actualización y haga clic en Aceptar. 4. En el cuadro de diálogo "Nueva programación", seleccione la Opción de conjunto que desea aplicar a la actualización de conjuntos: • Regenerar: los datos de conjuntos se vuelven a generar antes de la actualización


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• •

Finalizar: se realiza el último paso del conjunto y se conservan los recuentos de los pasos anteriores Número de creaciones: determina el número de creaciones antes que el conjunto se actualice

5. Haga clic en Siguiente. Se abre el cuadro de diálogo "AFScheduleProgram". Temas relacionados

• Crear una tarea programada en Scheduler

Programar una actualización de modelo predictivo en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, sobre la lista de tareas programadas, haga clic en Agregar > Actualización de modelo. Se abre el cuadro de diálogo "Nueva programación". 2. Seleccione el área de asunto que contiene el modelo. 3. Seleccione el modelo que desea programar para la actualización. 4. Opcionalmente, compruebe Pública para poner el modelo a disposición de todos los s. Se muestran el nombre, población, factores de influencia, objetivos y fecha de actualización del modelo seleccionado. 5. Haga clic en Aceptar. Se abre el cuadro de diálogo "AFScheduleProgram". Temas relacionados


Programar una actualización de analítica en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, haga clic en Agregar > Actualización de analítica. Se abre el cuadro de diálogo "Nueva programación". 2. Haga clic en Elegir para buscar la analítica que desea actualizar.

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Scheduler de Dashboard Manager Crear una tarea programada en Scheduler

Se abre el cuadro de diálogo "Lista de documentos". 3. Seleccione la analítica que desea actualizar de la lista de documentos disponibles. Opcionalmente, haga clic en Lista de documentos para actualizar la lista de documentos disponibles. 4. Haga clic en Aceptar. Se abre el cuadro de diálogo "AFScheduleProgram". Temas relacionados


Programar una actualización de gráfico de control en Scheduler Debe tener una licencia válida para el módulo Process Analysis con objeto de poder programar una actualización de gráfico de control. 1. En Dashboard Manager > Scheduler, sobre la lista de tareas programadas, haga clic en Agregar > Actualización de gráfico de control. Se abre el cuadro de diálogo "Nueva programación". 2. Haga clic en Elegir para seleccionar un gráfico de control. 3. Opcionalmente, marque Depurar antes de actualizar para depurar los datos del gráfico de control. 4. Haga clic en Siguiente. Se abre el cuadro de diálogo "AFScheduleProgram". Temas relacionados


Crear una tarea programada en Scheduler 1. En Dashboard Manager > Scheduler, seleccione una tarea de evento programada de la lista de tareas.


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2. Si seleccionara una actualización de analítica como la tarea programada, seleccione un destino para el calendario. Esta opción no está disponible para otros tipos de tareas. 3. Seleccione un servidor para el calendario. 4. Opcionalmente, asocie los eventos disponibles al calendario. 5. Haga clic en Programar. Temas relacionados

• Ejecutar objeto en una tarea de evento planificado • Definir el destino en una tarea programada en Scheduler

Ejecutar objeto en una tarea de evento planificado En función del intervalo de tiempo que seleccione para un evento planificado en Scheduler, se mostrarán campos adicionales:

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Campo

Descripción

Ahora

El calendario se ejecuta tan pronto como se aplique la regla.

Una vez

El calendario se ejecuta una vez. Seleccione la fecha y hora de inicio y finalización de la ejecución.

Cada hora

El programa se ejecuta cada N horas y X minutos. Seleccione la hora (N) y el minuto (X) en que se va a ejecutar el calendario, así como la fecha y hora de inicio y de finalización.

Diario

La programación se ejecuta una vez cada N días. Seleccione el día (N) en que se va a ejecutar la programación, así como la fecha y hora de inicio y finalización.

Cada semana

La programación se ejecuta todas las semanas en los días seleccionados. Seleccione los días de la semana en que se va a ejecutar la programación, así como la fecha y hora de inicio y finalización.



Campo

Descripción

Mensual

La programación se ejecuta cada N meses. Seleccione el mes en el que se ejecutará la programación (donde N es un mes del calendario entre el 1 y el 12), así como la fecha y hora de inicio y finalización.

Día N del mes

La programación se ejecuta el día N de cada mes. Seleccione el día (N) en que se va a ejecutar la programación, así como la fecha y hora de inicio y finalización.

Primer lunes del mes

La programación se ejecuta el primer lunes de cada mes. Seleccione la fecha y hora de inicio y finalización.

Último día de cada mes

La programación se ejecuta el último día de cada mes. Seleccione la fecha y hora de inicio y finalización.

La programación se ejecuta el día de X de la semana Día X de la semana N N de cada mes. Seleccione la semana (N) y el día (X) del mes en que se ejecutará la programación, así como la fecha y hora de inicio y finalización. Calendario

La programación se ejecuta en función de un calendario definido y almacenado en CMC.

Temas relacionados

• Definir el destino en una tarea programada en Scheduler • Crear una tarea programada en Scheduler

Definir el destino en una tarea programada en Scheduler La opción "Destino" está disponible sólo para una actualización de analítica. 1. En Dashboard Manager > Scheduler, seleccione uno de los siguientes destinos: • Ubicación empresarial predeterminada Se actualiza la analítica y se envía a la ubicación predeterminada.


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• •

Bandeja de entrada predeterminada Bandeja de entrada específica

2. Haga clic en Programar. Temas relacionados

• Programar una actualización de analítica en Scheduler • Programar una tarea a una Bandeja de entrada en Scheduler

Programar una tarea a una Bandeja de entrada en Scheduler Para utilizar esta función, debe configurar primero las opciones de correo electrónico en Configuración de Dashboard and Analytics > Parámetros. Consulte la documentación de la Configuración del cuadro de mandos y analíticas para obtener más detalles. 1. Cree y guarde una analítica como un documento de la empresa en "Público". 2. En Dashboard Manager > Scheduler, haga clic en Agregar > Actualización de analítica. 3. Haga clic en Elegir y seleccione la analítica de la carpeta adecuada. 4. Haga clic en Siguiente. Se abre el cuadro de diálogo "AFScheduleProgram". 5. En la sección Destino, seleccione Bandeja de entrada específica. 6. Selecciona s o Grupos en la lista "Elegir" para indicar los destinatarios del correo electrónico. 7. Utilice la función de búsqueda para buscar s o grupos. 8. Seleccione s o grupos de la lista de "Destinatarios disponibles" y agréguelos a los "Destinatarios seleccionados" utilizando las flechas. 9. Haga clic en Programar. Temas relacionados


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Enviar datos personalizados en analíticas a destinatarios individuales Puede enviar también datos personalizados a destinatarios individuales definiendo las restricciones en los datos que programe. Esto garantiza que sólo los datos que son relevantes para cada aparecen en la analítica que el recibe a través de la bandeja de entrada. Establezca estas restricciones en Designer y aplíquelas en Dashboard Manager (consulte la documentación de Designer para obtener más detalles sobre la parte de Designer del flujo de trabajo).

Establecer una restricción en un universo en Designer 1. En Designer, abra el universo en el que quiere establecer una restricción y seleccione la clase u objeto en el que desea crear la restricción. 2. Seleccione Herramientas > istrar la seguridad > istrar restricciones de . 3. En la ventana istrar restricciones de , bajo los conjuntos Restricción disponible, haga clic en Nuevo. 4. Denomine el nuevo conjunto de restricciones. 5. En la ventana Editar conjunto de restricciones, haga clic en la ficha Filas. 6. Haga clic en Agregar para elegir la tabla en la que desea establecer una restricción. 7. En la ventana Nueva restricción de filas, haga clic en la flecha para mostrar las tablas disponibles. 8. En el Explorador de tablas, seleccione la tabla en la que quiere establecer la restricción y haga clic en Aceptar. 9. En la ventana Nueva restricción de filas, haga clic en la flecha al lado de la cláusula Where para iniciar la ventana de definición de esta cláusula. 10. En la ventana Cláusula Where, construya la cláusula Where para aplicar a la tabla y haga clic en Aceptar. 11. Haga clic en Aceptar para cerrar la ventana Editar conjunto de restricciones. 12. En la ventana istrar restricciones de , haga clic en Agregar s o grupos.


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13. En la ventana Seleccionar s y grupos, agregue los s o grupos a los que quiere aplicar la restricción de y haga clic en Aceptar. 14. En la ventana istrar restricciones de , seleccione el conjunto de restricciones en la sección izquierda y los s/grupos a los que desea aplicarlo en la sección derecha, haga clic en Aplicar y a continuación en Aceptar.

Aplicar una restricción de universo a una analítica 1. En Dashboard Manager, abra la analítica a la que desea aplicar las restricciones de seguridad. 2. En el de edición de la analítica, defina la consulta en la que definió la restricción. 3. Guarde la analítica resultante. 4. Cree un nuevo cuadro de mandos utilizando la analítica. 5. En "Propiedades de recuperación del documento", seleccione Comprobar si en la bandeja de entrada del visor del cuadro de mandos y haga clic en Aceptar. 6. Haga clic en Aplicar y cerrar. 7. En Dashboard Manager > Scheduler, programe la analítica de origen. 8. En "Destino", seleccione Bandeja de entrada específica, a continuación, elija s o grupos para los que programar la analítica. 9. Haga clic en Programar. Los destinatarios reciben las versiones personalizadas de la analítica basadas en sus derechos. Temas relacionados


Servidor En "Grupo de servidores", establezca el servidor predeterminado que se debe utilizar para programar el objeto. También puede establecer el valor predeterminado de los servidores que pertenecen a un grupo concreto o usar sólo los servidores que pertenezcan al grupo seleccionado.

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Configure las opciones del servidor en Configuración de Dashboard and Analytics > Parámetros > Opciones > Parámetros de Scheduler. Consulte la documentación de Configuración de Dashboard and Analytics para obtener información.

Eventos Entre los eventos disponibles, seleccione los siguientes: • •

Eventos a los que esperar: eventos cuya ejecución iniciará la tarea programada Eventos para activar al finalizar: eventos que se desencadenarán una vez se haya ejecutado la programación

Los eventos los crea un en la Consola de istración central. Para obtener más información acerca de la creación de eventos, consulte la documentación del de BusinessObjects Enterprise.


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Aplicaciones de cuadro de mandos y analíticas

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Aplicaciones de cuadro de mandos y analíticas ¿Qué es el Generador de cuadros de mandos?

El Cuadro de mandos y analíticasde BusinessObjects conecta objetivos, métricas y personas para mejorar la gestión, el análisis y las operaciones en toda la organización. Las métricas proporcionan instantáneas actualizadas de los indicadores de rendimiento clave y el seguimiento de los objetivos permite supervisar diariamente los resultados de las actividades. Business Objects ofrece las herramientas siguientes para ayudar a analizar los datos y extraer tendencias: • • • • •

Generador de cuadros de mandos Performance Manager Set Analysis Predictive Analysis Process Analysis

¿Qué es el Generador de cuadros de mandos? El Generador de cuadros de mandos es una aplicación de Cuadro de mandos y analíticas deBusinessObjects que facilita la istración y el seguimiento del rendimiento empresarial mediante analíticas y cuadros de mandos. También permite programar actualizaciones de métricas, conjuntos, gráficos de control, gráficos de control y analíticas y modelos predictivos.

¿Qué es Performance Manager? BusinessObjects Performance Manager ayuda a las organizaciones a ajustar las acciones a una estrategia. Mediante el establecimiento de objetivos y el seguimiento del rendimiento a través de tarjetas de puntaje, el personal puede concentrar sus esfuerzos, colaborar con otros y seguir las acciones recomendadas para mejorar así el rendimiento de la organización.

¿Qué es Predictive Analysis? BusinessObjects Predictive Analysis expone los factores clave de impulso empresarial a partir de los datos y predice las futuras condiciones de la empresa. Ayuda al personal a tomar decisiones anticipadas con mayor

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Aplicaciones de cuadro de mandos y analíticas ¿Qué es Process Analysis?

facilidad proporcionándoles un conocimiento más exhaustivo a través de cuadros de mandos de fácil uso de toda la organización.

¿Qué es Process Analysis? BusinessObjects Process Analysis se puede utilizar para distintos fines. • •

•

Ayuda a automatizar las mecánicas de control de calidad. Permite a las organizaciones incorporar iniciativas para la mejora de la calidad efectuando un seguimiento automático de las variables de calidad en toda la empresa. Ayuda a desvelar procesos empresariales específicos en los que existen variaciones y a identificar las oportunidades de mejora, proporcionando una gestión de la calidad basada en Web, además de alarmas y gráficos de control automáticos.

¿Qué es Set Analysis? BusinessObjects Set Analysis ayuda a las organizaciones a definir, seguir y analizar segmentos que conducen al éxito de las actividades empresariales.


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Aplicaciones de cuadro de mandos y analíticas ¿Qué es Set Analysis?

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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics

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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics Analíticas del Catálogo de analíticas

Analíticas del Catálogo de analíticas Dashboard Manager le ofrece varias analíticas de ejemplo que le proporcionan ideas sobre el tipo de analíticas que puede utilizar con sus propios datos. Puede personalizar algunas de las analíticas de ejemplo con sus propios datos.

Analíticas métricas en el Catálogo de analíticas Puede crear una nueva analítica basada en analíticas predefinidas en la ficha Analíticas métricas del Catálogo de analíticas de Dashboard Manager. Temas relacionados


Analíticas de análisis de la tendencia de muestra Las siguientes analíticas de muestra están disponibles en la sección Analíticas de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • •

Crecimiento anual Comparación de dos métricas Presentación general Bruto y alisado Evolución de año a año

Crecimiento anual El crecimiento anual es una analítica métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos. Se basa e una consulta de Web Intelligence y muestra la tasa de crecimiento anual de una métrica determinada.

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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics Analíticas métricas en el Catálogo de analíticas

El crecimiento anual se calcula mediante una métrica "% de cambio" con una diferencia anual.


•


•


Presentación general La analítica Presentación general en las muestras de analítica de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos proporciona un ejemplo de la consulta de Web Intelligence que contiene una instantánea actual en la lista de conjuntos disponible. Además de la pertenencia de cada métrica definida para el conjunto o grupo, esta analítica proporciona también datos de los entrantes, presentes y salientes en la lista Estado de métrica. También proporciona metadatos importantes asociados al conjunto elegido. Los datos disponibles en Presentación constituyen un buen punto de partida para familiarizarse con el estado de los conjuntos, los grupos y las métricas, así como para tomar decisiones sobre qué métricas deben agregarse. Puede visualizar los siguientes detalles:


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• • • •

Nombre Descripción Fecha de creación Frecuencia de la actualización

Una vez que ha seleccionado un conjunto para su revisión, debe conocer el período de actualización y la fecha de la última actualización. Esto le proporciona un contexto para interpretar los datos que aparecen en la lista Estado de métrica. La lista Estado de métrica muestra el período de actualización más reciente de cada métrica en diferentes subconjuntos: , entrantes, presentes y salientes. Una lista desplegable le permite ver las métricas que son interconjuntos: migrando desde, migrando hacia, superpuestos, salientes simultáneos y entrantes simultáneos. Se muestran la lista de conjuntos y las métricas del conjunto seleccionado. Haga clic en Detalles de la métrica para ver una representación gráfica. Puede ver el gráfico de modos distintos: en formato de línea, barra, porcentaje de origen o porcentaje de cambio de origen. Puede ver los detalles del conjunto basados en indicadores o en subconjuntos.


• •

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Asegúrese de que los métodos de alisado se hayan configurado para todos los calendarios. Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence en los universos de ejemplo de Business Objects.





Analíticas de comparación de muestras Las siguientes analíticas de comparación de muestras están disponibles en la sección Analíticas de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • • • • • •

Comparación de cambio Diagrama de Kiviat Gráfico de Pareto Comparación de porcentajes Comparación de perfil Diagrama radial Comparación de rangos Comparación de agrupaciones de períodos Cortes principales



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Gráfico de Pareto El gráfico de Pareto en la ficha de muestra de la analítica de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un tipo de histograma en el cual las barras se distribuyen en orden descendente, de izquierda a derecha Incluye una curva acumulativa que representa la contribución agregada de cada categoría. Temas relacionados

• Gráfico de Pareto

Comparación de porcentajes La comparación de porcentajes en la analítica de métricas de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos compara estas métricas con una métrica de referencia. Un gráfico de comparación de porcentajes muestra una métrica de referencia como una línea recta cuyo valor es cero. Si una línea de la métrica comparada sobrepasa el valor cero, su rendimiento será superior al de la

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métrica de referencia. Si desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada será inferior al de la métrica de referencia. La métrica de referencia puede ser una métrica de índice o una métrica con el mejor rendimiento de su clase. La fórmula de comparación de porcentajes es: (Compared Metric/Benchmark Metric) - 1 Nota:






Comparación de rangos La comparación de rangos es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra el rango por sectores. La barra gris delgada representa el rango. La marca roja/negra representa el valor medio.


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Las métricas por sectores con valores mínimos, máximos y medios son necesarias para la ejecución de este análisis. Nota:


Comparación de agrupaciones de períodos La comparación de agrupaciones de períodos es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra la matriz de un año frente al año anterior por sectores en un determinado punto de tiempo. Los datos de color gris claro son los totales por filtro. El puede seleccionar la agrupación de períodos. Nota:

• •




Analíticas de desviación de muestra Las siguientes muestras están disponibles en la ficha Analíticas métricas del Catálogo de analíticas de Dashboard Manager:

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• • • • • • •

Desviación en relación con el cambio anual Desviación en relación con el promedio móvil Desviación en relación con el promedio de los mismos meses Desviación en relación con el objetivo especificado Tendencia de la desviación Bandas de media móvil Gráfico de control y Shewhart

Desviación en relación con el cambio anual La desviación respecto al cambio anual es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto se desvía una métrica del cambio de año a año (por ejemplo, el destino). Esta analítica registra la evolución de las ventas del año actual en comparación con las del año anterior. Cada barra representa la desviación de un período determinado. La línea representa la desviación acumulativa. Si la línea sobrepasa el valor cero, el rendimiento de la métrica es superior al del objetivo. Si la línea desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada es inferior al del objetivo. Nota:


Desviación en relación con el promedio de los mismos meses La Desviación en relación con el promedio de los mismos meses es una analítica de métricas del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto se desvía una métrica del promedio de los mismos meses (por ejemplo, el destino). Cada barra representa la desviación de un período determinado. La línea representa la desviación acumulativa. Si la línea sobrepasa el valor cero, el rendimiento de la métrica es superior al del objetivo. Si la línea desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada es inferior al del objetivo.


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Nota:


Desviación en relación con el objetivo especificado La desviación en relación con el objetivo especificado es una analítica de ejemplo de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto se desvía una métrica del objetivo que es otra métrica. Cada barra representa la desviación de un período determinado. La línea representa la desviación acumulativa. Si la línea sobrepasa el valor cero, el rendimiento de la métrica es superior al del objetivo. Si la línea desciende por debajo de cero, el rendimiento de la métrica comparada es inferior al del objetivo. Nota:

•

•

Utilice la analítica Tendencia de la desviación, también en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, para realizar el seguimiento de la desviación acumulativa de una serie temporal larga. Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence que utiliza los universos de ejemplo de Business Objects.

Tendencia de la desviación La Tendencia de la desviación es una analítica de métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para efectuar el seguimiento de la desviación de un destino y para predecir si se cumplirá o no el destino total. La Tendencia de la desviación resulta conveniente para los datos estacionales y los períodos de tiempo grandes. La línea recta representa la desviación acumulativa indexada del objetivo total. El puede seleccionar la fecha de inicio de la tendencia. Nota:


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Bandas de media móvil Los márgenes de promedio móvil constituyen una analítica de métrica de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra los valores sin formato de una métrica determinada (línea negra) dentro de los márgenes de promedio móvil (líneas verdes). Puede crear una alerta que le informe cuando la línea de datos en bruto alcance la banda inferior o la banda superior. Bandas de promedio móvil también se puede utilizar para buscar los umbrales adecuados de las alertas. La analítica Bandas de promedio móvil también representa la distancia que existe en las desviaciones estándar entre los valores brutos y el promedio móvil. La longitud y el desplazamiento son dos parámetros que especifica el al ejecutar el análisis y definen el intervalo móvil. El tamaño de las bandas superior e inferior representa la distancia que existe en la desviación estándar entre los valores brutos y la media móvil. Nota:


Gráfico de control y Shewhart El gráfico de control y Shewhart es un gráfico de control de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que se usa en la gestión de la calidad. Esta analítica resulta conveniente para medir los fallos promedio por unidad cuando el tamaño de la muestra varía. Nivel UCL y Nivel LCL son dos parámetros que especifica el al ejecutar el análisis. Nota:


• ¿Qué es un gráfico de control Shewhart? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)?


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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics Analíticas estadísticas en el Catálogo de analíticas

Analíticas estadísticas en el Catálogo de analíticas Las analíticas estadísticas se basan en consultas de Web Intelligence y Desktop Intelligence de los universos de ejemplo de Business Objects. Puede personalizarlas rellenándolas con sus datos para crear así sus propias analíticas. Temas relacionados


Analíticas de previsión de muestra La siguiente analítica está disponible en la sección Analíticas estadísticas del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • • • • • • • •

Previsión por variación anual Media móvil - Regresión móvil Tendencia en S Promedio móvil de los mismos días Promedio móvil de los mismos meses Media móvil en los mismos trimestres Suavizamiento exponencial simple Tendencias temporales estándar

Nota:


Previsión por cambio anual La previsión por cambio manual es una analítica de estadística de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar con un año de antelación. Se necesitarán al menos los datos de dos años para poder realizar la previsión. El método de previsión aplica la evolución relativa de año a año a los datos en bruto y proyecta el resultado con un año de antelación.

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Nota:


Tendencia en S La tendencia en S es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra la tendencia en S que se ajusta a las series de métrica. Se proponen dos modelos: • •

Curva logística Curva Gompertz

Pruebe los distintos valores de L (límite superior de la curva) para encontrar el límite que tiene el error MAPE más bajo de la tabla. Este análisis permite predecir los datos de la métrica mediante el método Extrapolación de tendencias. Puede seleccionar el número de períodos que se van a predecir al ejecutar el análisis. A menudo, al representar las ventas de un producto a lo largo del tiempo, el trazado resultante es una curva con forma de S. Éste es el caso si las ventas comienzan bajando lentamente, aumentan rápidamente y finalmente se estabilizan en un límite superior L. Es probable que este tipo de patrón se reproduzca en un producto que siga el ciclo de vida estándar. Por lo general, la difusión en el tiempo de un gran número de compañías que fabrican un producto también sigue una curva en forma de S. Es importante ajustar una curva en forma de S a los primeros meses o años de los datos porque, de este modo, una empresa puede estimar el límite L, el nivel máximo de ventas del producto. Ajustar la curva en forma de S también permite estimar la cantidad de tiempo que transcurre antes de que empiecen a estabilizar las ventas. Esta información puede ser útil para planificar capacidades y estrategias. Nota:




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Media móvil de los mismos días La media móvil de los mismos días es una analítica de muestra de métrica del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar las métricas diarias con una semana de antelación. Puede seleccionar el número de semanas que desee incluir en el cálculo de la previsión. Si elige tres semanas, la previsión será la media de los valores de los mismos tres últimos días. Nota:


Media móvil de los mismos meses La media móvil de los mismos meses es un ejemplo de analítica de estadística del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar las métricas mensuales con un año de antelación. Puede seleccionar el número de años que desea incluir en el cálculo de la previsión. Si elige tres años, la previsión será la media de los valores de los mismos tres últimos meses. Nota:


Media móvil del mismo trimestre La media móvil del mismo trimestre es una analítica de estadística del Catálogo de analíticas del generador de cuadros de mandos que es útil para pronosticar las métricas trimestrales con un año de antelación. Esta analítica resulta conveniente para los datos estacionales. Puede seleccionar el número de años que desea incluir en el cálculo de la previsión. Si elige tres años, la previsión será la media de los valores de los mismos tres últimos trimestres. Nota:


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Alisamiento exponencial simple El Suavizamiento exponencial simple (SES) es una analítica estadística de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que proporciona previsiones mediante el promedio móvil ponderado de los valores anteriores de los datos. A diferencia de una media móvil, que proporciona una ponderación equitativa a los valores pasados, SES proporciona ponderaciones que descienden de forma geométrica a medida que se retrocede en el tiempo. Los datos más recientes reciben una ponderación mayor. SES resulta conveniente para los datos que no muestran patrones estacionales o de tendencia. Nota:


Analíticas de correlación de muestras Las siguientes analíticas de comparación están disponibles en la sección Analíticas de estadística del Catálogo de analíticas de Dashboard Manager: • • • •

Gráfico ACF Barras de correlación Diagrama de correlación Gráfico de desfase

Nota:

La fuente de datos para estas analíticas se basa en los datos de muestra enviados con Business Objects. Puede editar la consulta para crear una analítica. El proceso para editar consultas está disponible en la documentación de Web Intelligence, Crystal Reports o Desktop Intelligence.

Gráfico ACF El gráfico ACF (auto-correlation function, función de autocorrelación) es una analítica estadística de muestra del Catálogo de analíticas del generador de cuadros de mando que muestra la autocorrelación dentro de una única


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serie de tiempo en cada desfase. En el eje X están los diferentes desfases. En el eje Y están los coeficientes de correlación. El gráfico ACF resulta útil para identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período de tiempo. También se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes. Nota:


Barras de correlación La analítica de barras de correlación es un ejemplo estadístico del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que indica la relación entre dos métricas. Las barras se organizan en función del tamaño de la métrica superior. Si el patrón de la métrica inferior refleja el patrón de la métrica superior, existe correlación entre las dos métricas. Si el efecto de reflejo es el contrario, la correlación es negativa. Nota:

Las métricas deben tener el mismo intervalo de cálculo y esta analítica requiere que estén disponibles todos los períodos de historial de la métrica. Esta analítica se basa en una consulta de Web Intelligence en los universos de ejemplo de Business Objects.

Diagrama de correlación Una analítica del diagrama de correlación de los ejemplos estadísticos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos indica la relación entre dos métricas. Mide la asociación lineal que existe entre los períodos de tiempo de dos métricas. El coeficiente de correlación (r) puede ir desde un valor extremo de –1 (correlación negativa perfecta) a través de cero a un valor extremo de +1 (correlación positiva perfecta). El signo del coeficiente de correlación indica la dirección de la relación entre las dos métricas. Si el coeficiente de correlación es positivo, las métricas aumentan o disminuyen juntas. Si el coeficiente de correlación es negativo, una métrica aumenta y la otra disminuye. Si el coeficiente de correlación es

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cercano a cero, las métricas se mueven en direcciones relativamente diferentes. La magnitud del coeficiente de correlación es un indicador de la fuerza de la asociación, lo que significa que si el valor absoluto de la correlación se aleja de cero, las dos métricas están asociadas más estrechamente. Sin embargo, esto debe confirmarse con el gráfico. Nota:

Utilice todos los períodos disponibles en el historial de métricas. Las métricas deben tener el mismo intervalo de cálculo. Esta analítica se basa en un informe de Desktop Intelligence que utiliza los universos de ejemplo de Business Objects.

Gráfico de desfase El gráfico ACF es una analítica de control de procesos de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra varios desfases rápidamente. La analítica Gráfico de desfase muestra los valores de la métrica frente a los valores de un determinado desfase. Puede ayudar a identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período. La analítica Gráfico de desfase también se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes, que es una premisa importante de los gráficos de control de procesos estadísticos. Nota:


Proyección de muestras y analíticas de distribución Las siguientes analíticas de comparación están disponibles en la ficha Analíticas de estadística del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos: • •

Distancia del objetivo Rama y hoja


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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics Analíticas de conjuntos del Catálogo de analíticas

Nota:


Distancia del objetivo La Distancia del objetivo es una analítica estadística de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es útil para ver cuánto se tardará en alcanzar un valor de destino determinado. Puede utilizar Distancia del objetivo para que le ayude a definir un destino realista en función de la tendencia anterior de los datos. Nota:


Rama y hoja Rama y hoja, las analítica estadísticas de muestra del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, ofrece una imagen rápida de la forma de distribución de una métrica determinada. Parece un histograma girado sobre un lateral. Su ventaja principal sobre el histograma es que conserva los valores de los datos originales. Los valores de los datos se dividen en los componentes que conforman las ramas y las hojas. La analítica Rama y hoja funciona bien con un número relativamente pequeño de observaciones (no muchas más de 100). La unidad y los intervalos de las ramas son dos parámetros que especifica el . Nota:


Analíticas de conjuntos del Catálogo de analíticas Las muestras de las Analíticas de conjuntos se crean a partir de consultas de Web Intelligence y se clasifican en las siguientes categorías:

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•

Analíticas del análisis de pertenencia: • Desglose de pertenencia • Cambio de pertenencia • Estado de pertenencia

•

Analítica de métricas de conjunto: • Dispersión multiconjuntos • Porcentaje del total de grupos • Porcentaje de empresa • Comparación de conjuntos • Conjunto comparado con empresa • Conjunto comparado con promedio de grupos • Conjunto comparado con crecimiento total del grupo • Conjunto comparado con rotación de grupo

•

Analítica de migración: • Comparación de migrantes • Migración por nivel

Desglose de pertenencia El desglose de pertenencia es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muera cómo se desglosa el número de en número de entrantes y salientes (barras positivas) a lo largo del tiempo. Se pueden comparar con el número de salientes representado por barras negativas.

Comparación de migrantes La comparación de migrantes es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que compara métricas basadas en migrantes. El flujo neto estándar habilita la comparación de métricas medidas en unidades distintas. Para que se ejecute este análisis, se debe definir la métrica de migrantes.


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Migración por nivel La migración por nivel es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que es muy útil para ver las tendencias generales de migración hacia los conjuntos de nivel bajo o nivel alto. Migración por nivel es un análisis tabular que, además de mostrar el número de migrantes entre conjuntos que representan los distintos niveles, indica el volumen total de las migraciones ascendente y descendente. Para que se ejecute este análisis, los nombres de los conjuntos deben estar formados por caracteres alfanuméricos que representen sus posiciones relativas (por ejemplo, Nivel 1, Nivel 2, Nivel 3…) y se debe definir la métrica de migrantes.

Dispersión multiconjuntos La dispersión multiconjuntos es un gráfico de dispersión de muestra de Set Analysis que compara índices de entrantes, salientes y presentes con respecto a los valores actuales de las métricas simultáneamente; por ejemplo, coste e ingresos. Dispersión multiconjuntos muestra una instantánea de dos o más subconjuntos de un conjunto. Las dos métricas definen los ejes X-Y del diagrama. Sugerencia: resulta sencillo buscar a través de diferentes períodos. Utilice este análisis para comparar simultáneamente los valores actuales de subconjuntos distintos con dos indicadores. Por ejemplo, si desea saber si se ha producido una tendencia emergente en los índices de ingresos/costos entre entrantes y salientes, puede generar un diagrama Ingresos frente a costos para los entrantes y salientes, y comparar sus posiciones relativas.

Porcentaje del total de grupos El porcentaje del total de grupos es una muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto

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contribuye un conjunto al total del grupo. Es adecuada para utilizarla con conjuntos mutuamente excluyentes. Porcentaje del total de grupos compara dos métricas que se miden en unidades diferentes. Aplicado a un conjunto de niveles mutuamente excluyentes que abarca a todos los individuos, con una métrica de cuenta (por ejemplo, número de individuos) y una métrica de ingresos, este análisis se convierte en un gráfico de reglas 80:20 con el paso del tiempo.

Porcentaje de empresa El porcentaje de empresa es una muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos que muestra cuánto contribuye un conjunto al total de la empresa. La fórmula del porcentaje de empresa es: Set Metric / Enterprise Metric

Comparación de conjuntos La comparación de conjuntos es una analítica de muestra de Set Analysis en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para comparar conjuntos en un punto de tiempo. Comparación de conjuntos diferencia los conjuntos situados por encima de la media (línea recta azul), de los situados por debajo de ella.

Conjunto comparado con empresa El conjunto comparado con empresa es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generados de cuadros de mandos útil para hacer referencia a una métrica de conjunto frente a la empresa. El porcentaje de origen hace que las dos líneas se inicien en el mismo valor (100%) para facilitar la comparación.


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Conjunto comparado con promedio de grupos El conjunto comparado con promedio de grupos es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para hacer referencia a un valor sin formato de conjunto frente al valor de la media de un grupo. El promedio de grupo se calcula obteniendo el promedio de los valores de los conjuntos del grupo.

Conjunto comparado con crecimiento total del grupo El conjunto comparado con crecimiento total del grupo es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para hacer referencia a un valor sin formato de conjunto frente al crecimiento total del grupo. Crecimiento total resuelve el problema de escala del valor bruto de un conjunto comparado con el total del grupo. Convierte la tendencia total del grupo en relativa respecto al valor inicial de la tendencia del conjunto, de forma que el crecimiento total del grupo siempre empiece con el mismo valor que la tendencia de conjunto.

Conjunto comparado con rotación de grupo El conjunto comparado con rotación de grupos es una analítica de muestra de Set Analysis del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos útil para hacer referencia a la rotación de un conjunto frente a la rotación de un grupo. Conjunto comparado con rotación de grupo revela el volumen de cambio, o atrición, que se ha producido en una pertenencia. El período de análisis se corresponde con el período de actualización del conjunto. No se necesita ninguna métrica para ejecutar este análisis.

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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics Ejemplos de analítica predictiva en Catálogo de analíticas

Ejemplos de analítica predictiva en Catálogo de analíticas Las analíticas incluidas en los ejemplos de Predictive Analysis en el Catálogo de analíticas se basan en las siguientes analíticas: • Analíticas de factores de influencia • Detalles de factor de influencia en función de objetivos • Detalles de factor de influencia • Gráfico de ganancias de factor de influencia • Factores de influencia clave • Gráfico de ganancias de modelo • Diagrama de cuadro de perfil de variable •

Listas y previsiones • Herramienta de previsión de métrica • Lista individual

Para obtener información sobre cómo trabajar con estas analíticas, consulte la documentación de Predictive Analysis. Temas relacionados

• ¿Qué es Predictive Analysis? • Analítica Detalles de factor de influencia en función de objetivos en modelos predictivos • Lista de individuos parecidos basada en modelos predictivos • Analítica Detalles de factor de influencia basada en modelos predictivos • Analítica Gráfico de ganancias del factor de influencia basada en modelos predictivos • Analítica Factores de influencia clave basada en modelos predictivos • Analítica Herramienta de previsión métrica basada en métricas • Analítica Gráfico ganancias de modelo basada en modelos predictivos • Diagrama de cuadro de perfil de variable basado en modelos predictivos


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Catálogo de analíticas de Dashboards and Analytics Analíticas del control de procesos del Catálogo de analíticas

Analíticas del control de procesos del Catálogo de analíticas Los siguientes gráficos de control del control de procesos están disponibles en el Catálogo de analíticas: • •

Analíticas de control de procesos (muestras) Analíticas de control de procesos

Temas relacionados

• Analítica de gráfico de control creada a partir de un gráfico de control de Process Analysis • Analíticas de control de procesos • Analíticas de control de procesos (muestras)

Analíticas de control de procesos (muestras) Las siguientes muestras se basan en la analítica de gráfico de control: Las muestras están disponibles en Generador de cuadros de mandos > Catálogo de analíticas > Analíticas de control de procesos (muestras) Gráficos Shewhart para datos de atributo • • • • • •

Gráfico c Gráfico u Gráfico u estandarizado Gráfico np Gráfico p Gráfico p estandarizado

Gráficos Shewhart para datos de variable • • • • •

Barra X y Rango Barra X y desviación estándar Mediana y rango Individuos y rango móvil Promedio móvil y Rango móvil

Gráficos CUSUM y EWMA

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Suma acumulativa sobre fallos Suma acumulativa sobre individuos Suma acumulativa sobre barra X EWMA sobre rechazos EWMA sobre individuos EWMA sobre barra X

Temas relacionados

• Analítica de gráfico de control creada a partir de un gráfico de control de Process Analysis

Gráfico c El gráfico c en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de control de fallos (c). Supervisa el número de fallos, errores y accidentes con un tamaño de muestra constante. Temas relacionados


Suma acumulativa sobre fallos El gráfico de Suma acumulativa sobre fallos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una suma acumulativa. Este gráfico es una herramienta de prevención, puesto que proporciona señales cuando es probable que se produzcan defectos. Temas relacionados


Suma acumulativa sobre individuos El gráfico de Suma acumulativa sobre individuos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros


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de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una suma acumulativa donde la opción de datos de individuo está activada. Este gráfico señala pequeños cambios en el gráfico del individuo. Temas relacionados


Suma acumulativa sobre barra X El gráfico de Suma acumulativa sobre barra X en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una suma acumulativa. Señala pequeños cambios en los datos del gráfico sobre barra X. Temas relacionados


EWMA sobre individuos El gráfico de EWMA sobre individuos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de un gráfico de fallos (c) que contiene una EWMA donde la opción Datos de individuo está activada. Puede utilizar este gráfico cuando los datos no sean independientes o estén autocorrelacionados. Temas relacionados


EWMA sobre rechazos El gráfico de EWMA sobre rechazos en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de gráfico de porcentaje rechazado (p) con la EWMA

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configurada y convertido en gráficos de control estandarizados. Señala pequeños cambios en un gráfico p o en un gráfico p estandarizado. Temas relacionados

• ¿Qué es EWMA? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)? • ¿Qué es un gráfico de control estandarizado?

EWMA sobre barra X El gráfico de EWMA sobre barra X en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo de gráfico de fallos (c) que contiene una EWMA. Muestra pequeños cambios en los datos sobre barra X. Temas relacionados


Individuos y rango móvil El gráfico Individuos y rango móvil en la ficha de la analítica de muestra de Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos muestra cómo se pueden supervisar los valores individuales.

Mediana y rango El gráfico de mediana y rango en la ficha Analíticas del control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es una muestra de analítica que controla las variables con un tamaño de muestra constante y relativamente pequeño. Temas relacionados

• ¿Qué es una mediana? • ¿Qué es un rango?


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Promedio móvil y Rango móvil El gráfico de Promedio móvil y Rango móvil en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos controla los valores individuales en los que cada muestra tiene un valor. Temas relacionados

• ¿Qué es una media móvil y un gráfico de rango móvil? • ¿Qué es una media móvil? • ¿Qué es un rango?

Gráfico np El gráfico np en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de número rechazado (np). Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de número rechazado (np)?

Gráfico p El gráfico p en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de porcentaje rechazado (p). Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)?

Gráfico p estandarizado El gráfico p estandarizado en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de porcentaje rechazado (p) realizado en un gráfico de control estandarizado. Este gráfico es útil para la producción de ejecución breve.

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Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es un gráfico de porcentaje rechazado (p)?

Gráfico u El gráfico u en la ficha Analíticas de control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de fallos por unidad (u). Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)?

Gráfico u estandarizado El gráfico u estandarizado en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos es un ejemplo del gráfico de fallos por unidad (u) realizado en un gráfico de control estandarizado. Este gráfico nivela los límites del gráfico u. Es útil para producciones de ejecución corta. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de control estandarizado? • ¿Qué es un gráfico de fallos por unidad (u)?

Barra X y Rango El gráfico de barra X y rango de la ficha Analíticas del control de procesos en el Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos controla una variable con un tamaño de muestra constante y relativamente pequeño. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de barra X y rango?


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Barra X y desviación estándar El gráfico de barra X y desviación estándar en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos controla los datos de la variable con un tamaño de muestra constante o variable. Temas relacionados

• ¿Qué es un gráfico de barra X y desviación estándar?

Analíticas de control de procesos Los siguientes gráficos de control de Desktop Intelligence de ejemplo están disponibles en Generador de cuadros de mandos > Catálogo de analíticas > Analíticas de control de procesos: • •

Trazo ACF SPC Trazo del desfase SPC

Nota:

Estas analíticas se crean a partir de los informes de Desktop Intelligence mediante los universos de Business Objects de muestra. Puede modificarlos hasta cierto punto mediante informes de Desktop Intelligence o Web Intelligence.

Trazo ACF SPC El gráfico de trazo ACF SPC (entrada de control de ; control de estadístico), en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, es un ejemplo de gráfico de control que muestra la autocorrelación en un solo periodo de tiempo en cada desfase. En el eje X están los diferentes desfases. En el eje Y están los coeficientes de correlación. El trazado ACF resulta útil para identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período de tiempo. Este gráfico también se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes.

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Trazo del desfase SPC El gráfico de trazo del desfase SPC, en la ficha Analíticas de control de procesos del Catálogo de analíticas del Generador de cuadros de mandos, es un ejemplo de gráfico de control que muestra los valores métricos en comparación con los valores desfasados de un desfase concreto. Puede ayudar a identificar los patrones estacionales o cíclicos en un período. El trazo del desfase también se puede utilizar para comprobar que las observaciones son independientes, que es una premisa importante de los gráficos de Process Analysis. Para ver rápidamente varios desfases, utilice el gráfico de trazo ACF SPC.


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Términos de Dashboard Builder

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Términos de Dashboard Builder Funciones de agregación

Funciones de agregación ¿Qué es la media aritmética? La Media aritmética (también llamada promedio o simplemente media) es la suma de los valores, dividida entre el número de valores. La media aritmética es relevante siempre que varias cantidades se suman para producir un total. Responde a la siguiente pregunta: si todas las cantidades tenían el mismo valor, ¿qué valor debería ser ése para conseguir el mismo total? Temas relacionados

• ¿Qué es la media armónica? • ¿Qué es la media geométrica?

Funciones de promedio • • •

Promedio: devuelve el promedio por transacción. Promedio por individuo: devuelve el promedio por individuo para los individuos de un subconjunto. Promedio de distintos: devuelve el promedio por transacción de valores distintos.

Funciones de cuenta Están disponibles las siguientes funciones agregadas de cuenta: • Contar todas: cuenta el número de ocurrencias de todos los valores. • Contar distintas: cuenta el número de ocurrencias de un valor distinto. • Contar nulas: cuenta sólo el número de ocurrencias de valores nulos.

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¿Qué es la media geométrica? La Media geométrica es la nesima raíz del producto de n valores. Utilizada menos a menudo que la media aritmética, es adecuada para promediar índices, como porcentajes de variación, porcentajes de interés o porcentajes de inflación. En general, la media geométrica es relevante para cualquier momento en el que varias cantidades se multiplican entre sí para dar lugar a un producto. La media geométrica responde a la siguiente pregunta: si todas las cantidades tenían el mismo valor, ¿qué valor debería ser ése para conseguir el mismo producto? La fórmula de la media geométrica es la siguiente:

Nota:

Los valores deben ser superiores a cero. Temas relacionados

• ¿Qué es la media armónica? • ¿Qué es la media aritmética?

¿Qué es la media armónica? La Media armónica es la recíproca de la media aritmética de los recíprocos de los valores. Se utiliza para calcular los promedios, como la distancia por tiempo, o la velocidad. La fórmula de la media armónica es la siguiente:

Temas relacionados

• ¿Qué es la media aritmética? • ¿Qué es la media geométrica?


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¿Qué es una mediana? La mediana es el punto medio de los valores una vez han sido ordenados, desde el más pequeño al mayor, o viceversa. Existen tantos valores por encima de la mediana como por debajo de ella, en el conjunto de datos. La mediana es menos sensible que la media aritmética a los valores atípicos (valores extremos o errores) Para un número impar de valores, la mediana es el valor medio del conjunto ordenado. Para un número par de valores, la mediana es la media aritmética de los dos valores medios. Un indicador relacionado con la mediana es Profundidad de la mediana = (número de valores+1) /2 Temas relacionados


¿Qué es un máximo? Utilizado como función de agregación., el máximo devuelve el valor máximo de un conjunto de valores.

¿Qué es un mínimo? El mínimo utilizado como función de agregación, devuelve el valor inferior de un conjunto de valores.

¿Qué es un coeficiente de aplanamiento de población? El coeficiente de aplanamiento mide el pico relativo de la curva definida por la distribución de los valores. Una distribución normal estándar tiene un coeficiente de aplanamiento de 0. Un coeficiente de aplanamiento superior a 0 indica que la distribución tiene más picos que la distribución normal

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estándar. Un coeficiente de aplanamiento inferior a 0 indica que la distribución es más plana que la distribución normal estándar. La fórmula para el coeficiente de aplanamiento de la población es:

¿Qué es la asimetría de población? La estadística de asimetría mide el grado al que una variable se desvía de la simetría con la media en el centro. Una asimetría de valor cero significa que la distribución es una curva simétrica. Un valor positivo indica que los valores están agrupados principalmente a la izquierda de la media, con la mayoría de los valores extremos a la derecha de la media. Una asimetría negativa indica un agrupamiento a la derecha. Las distribuciones con asimetría positiva son más comunes que las distribuciones con asimetría negativa. Un ejemplo de asimetría positiva es la distribución de ingresos:

La fórmula para la asimetría de población es:

¿Qué es la desviación estándar de población? Devuelve la raíz cuadrada de la desviación de la población. La desviación estándar está expresada en la misma unidad que los datos. La fórmula para la desviación estándar de población es:


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¿Qué es la varianza de población? La varianza es la suma de las desviaciones cuadradas con respecto a la media, dividida entre n-1 o n. La fórmula de la varianza de población es:

¿Qué es un aplanamiento de muestra? El coeficiente de aplanamiento mide el pico relativo de la curva definida por la distribución de los valores. Una distribución normal estándar tiene un coeficiente de aplanamiento de 0. Un coeficiente de aplanamiento superior a 0 indica que la distribución tiene más picos que la distribución normal estándar. Un coeficiente de aplanamiento inferior a 0 indica que la distribución es más plana que la distribución normal estándar. La fórmula para el coeficiente de aplanamiento de la muestra es:

¿Qué es una asimetría de muestra? La estadística de asimetría mide el grado al que una variable se desvía de la simetría con la media en el centro. Una asimetría de valor cero significa que la distribución es una curva simétrica. Un valor positivo indica que los valores están agrupados principalmente a la izquierda de la media, con la mayoría de los valores extremos a la derecha de la media. Una asimetría negativa indica un agrupamiento a la derecha. Las distribuciones con asimetría positiva son más comunes que las distribuciones con asimetría negativa. Un ejemplo de asimetría positiva es la distribución de los ingresos.

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La fórmula para la asimetría de muestra es:

¿Qué es la desviación estándar de la muestra? Devuelve la raíz cuadrada de la varianza de muestra. La desviación estándar está expresada en la misma unidad que los datos. La fórmula para la desviación estándar de muestra es:

¿Qué es la varianza de muestra? La varianza es la suma de las desviaciones cuadradas con respecto a la media, dividida entre n-1 o n. La fórmula de la varianza de muestra es:

¿Qué es una suma? Una suma devuelve el total de un conjunto de valores numéricos.


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Términos de Dashboard Builder ¿Qué es una alerta?

¿Qué es una suma distinta? Una suma distinta devuelve el total de un conjunto de valores numéricos distintos.

¿Qué es una alerta? Una alerta del Cuadro de mandos y analíticas informa al de cualquier cambio importante que ocurra en el negocio. Las alertas se crean como componente de una regla en Performance Manager.

¿Qué es una analítica? Las analíticas son técnicas de análisis ya creadas para extraer información sobre la actividad de los datos y para crear alertas, listas y subprogramas de visualización de datos interactivos. Agregue analíticas a los cuadros de mandos para mostrar datos de manera significativa y eficiente.

¿Qué es una métrica? Una métrica, o un indicador de rendimiento, es el indicador del rendimiento real. Una métrica se define utilizando objetos en el universo, y normalmente suele estar compuesta por lo siguiente: • un indicador • un filtro • una restricción de fecha Las métricas se pueden utilizar para realizar el seguimiento del rendimiento real y compararlo con un objetivo, o utilizarlo para proyectar una tendencia. Las métricas también se pueden crear en un universo definido. Las métricas definidas permiten realizar el seguimiento de un indicador a lo largo del tiempo para un determinado sujeto dentro de un conjunto.

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Términos de Dashboard Builder Explicación de las media móviles

Explicación de las media móviles ¿Qué es una media móvil? En el análisis de datos se utiliza la media móvil para calcular el valor promedio de un indicador a lo largo de un periodo de tiempo. En algunas series temporales, la variación estacional es tan fuerte que oculta las tendencias y los ciclos, que son muy importantes para la comprensión de los procesos observados. La media móvil se puede utilizar como un método de alisamiento que elimina la estacionalidad y hace que las fluctuaciones a largo plazo de las series destaquen más claramente. También se puede utilizar para realizar pronósticos.


Uso

PM 2x12


PM 2x24, PM 2x36






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Transformación

Uso


Todos los métodos de media móvil se externalizan en un archivo (Stats.ini) que se puede personalizar. Media móvil ponderado linealmente Media móvil centrado ponderado linealmente


Temas relacionados


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Media móvil exponencial ponderado Una transformación de media móvil. Una transformación de período móvil exponencialmente ponderado encuentra el número de puntos requeridos por el parámetro. Se requiere el parámetro constante de suavizamiento: • Menor que 1 pondera los datos actuales más fuertemente • Igual a 1 pondera cada punto de forma idéntica (lo mismo que el PM simple) • Mayor que 1 pondera más fuertemente los datos antiguos La previsión por alisamiento exponencial simple (SES) se puede expresar como una media móvil ponderada que aplica pesos decrecientes exponencialmente a los datos conforme las observaciones son más antiguas. Se denomina alisado exponencial. La previsión del período siguiente es, por lo tanto: Ft+1 = aYt+a(1 - a)Yt–1 + a(1 - a)²Yt–2 + a(1 - a)³Yt–3 + … + a(1 - a)^ t–1 Y1+a(1 - a)^ t F1 Donde a es una constante que vale entre 0 y 1, y F1 es el valor inicial al que normalmente se le da el valor de Y1. Como guía para elegir a, intente valores cercanos a 0, si la serie tiene mucha variación aleatoria. Si desea que los valores de la previsión dependan en gran medida en las recientes variaciones de los valores reales, pruebe valores que estén más cercanos a 1.

Media móvil ponderado linealmente Una transformación de media móvil. Una media móvil ponderada se utiliza para proporcionar un mayor peso a los datos actuales. Los pesos se pueden calcular automáticamente utilizando una función. La función de ponderación para un media móvil ponderado linealmente se define como: W(p)=(2/n(n+1)) p donde p es la secuencia de los puntos de datos en la ventana móvil que va de 1 a n. Los pesos deben sumar un valor igual a 1.


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La función de ponderación para un media móvil ponderado exponencialmente se define como: W(p)=power(a,n-p) donde a es la constante suavizadora y p es la secuencia de puntos de datos de la ventana móvil que va de 1 a n. Las constantes suavizadoras menores que 1 ponderan más fuertemente los datos más recientes. Una constante suavizadora de 1 da el mismo peso a cada punto. Si la constante suavizadora es superior a 1, los datos más antiguos se ponderan más fuertemente que los datos más recientes.

Media móvil centrado ponderado linealmente Una transformación de media móvil. Una media móvil centrada ponderada linealmente, también conocida como una media móvil doble, es una media móvil que se toma de una serie de datos que ya representa el resultado de una media móvil. Con una media móvil centrada ponderada, la mayoría del peso se asigna a la porción media de los datos. Una media móvil centrada ponderada es útil para eliminar la estacionalidad de los datos. Si su período de tiempo es trimestral, utilice el PM 2x4. Si hacen falta "filtros de estacionalidad" más rígidos, utilice PM 2x8 o PM 2x12 para las series trimestrales.



¿Qué es Suavizamiento exponencial simple? El SES (Single Exponential Smoothing) o Alisamiento exponencial simple es un método de predicciones que funciona mejor con los datos que no

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tienen tendencia, ni estacionalidad, ni un diseño subyacente. Toma la previsión para el período anterior y la ajusta utilizando el error de previsión. Si Yt es la observación real para el período t y Ft es la previsión para ese mismo período, la previsión para el siguiente período es: Ft+1 = Ft+a(Yt–Ft) donde a es una constante entre 0 y 1. Una analítica SES está basada en el universo de sistema de serie de tiempo. La función de ponderación SES (Single Exponential Smoothing, Suavizamiento exponencial simple) está incorporada en el Universo. El final puede intentar diferenciar los valores de la constante de alisamiento, con el fin de encontrar la mejor. Temas relacionados



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Más información

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Más información

Recurso de información

Ubicación

Información del producto SAP Busines- http://www.sap.com sObjects

Seleccione http://help.sap.com > SAP BusinessObjects. Puede acceder a la documentación más actualizada sobre todos los productos SAP BusinessObjects y su despliegue en el SAP Help Portal. Puede descargar versiones en PDF o bibliotecas HTML instalables. SAP Help Portal

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Algunos manuales se almacenan en SAP Service Marketplace y no están disponibles desde SAP Help Portal. Estos manuales aparecen listados en Help Portal junto con un enlace a SAP Service Marketplace. Los clientes con un acuerdo de mantenimiento disponen de una identificación de registrado para acceder a este sito. Para obtener una identificación, póngase en o con su representante de asistencia al cliente.


Más información


Ubicación

http://service.sap.com/bosap- > Documentación • •

Manuales de instalación: https://service.sap.com/bo sap-instguides Notas de la versión: http://service.sap.com/releaseno tes

SAP Service Marketplace almacena algunos manuales de instalación, manuales de actualización y migración, SAP Service Market- de despliegue, notas de las versiones y documentos place de las plataformas compatibles. Los clientes con un acuerdo de mantenimiento disponen de una identificación de registrado para acceder a este sito. Póngase en o su representante de asistencia al cliente para obtener una identificación. Si se le redirige a SAP Service Marketplace desde SAP Help Portal, utilice el menú del de navegación situado a la izquierda para localizar la categoría que contiene la documentación a la que desea acceder. https://boc.sdn.sap.com/ Recursos del desahttps://www.sdn.sap.com/irj/sdn/businessobjects-sdkli rrollador

brary https://www.sdn.sap.com/irj/boc/businessobjects-arti Artículos de SAP BusinessObjects en cles SAP Community Estos artículos se conocían antes como documentos Network técnicos.

https://service.sap.com/notes Notas

Estas notas se conocían antes como artículos de Knowledge Base.


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Más información


Ubicación

Foros en SAP Comhttps://www.sdn.sap.com/irj/scn/forums munity Network

http://www.sap.com/services/education Capacitación

Desde la formación tradicional en aulas hasta seminarios de e-learning específicos, podemos ofrecer un paquete de formación que se ajuste a sus necesidades y su estilo preferido de aprendizaje. http://service.sap.com/bosap-

Asistencia en línea al cliente

SAP Portal contiene información acerca de los programas y servicios de asistencia al cliente. También incluye vínculos a un amplio abanico de información técnica y descargas. Los clientes con un acuerdo de mantenimiento disponen de una identificación de registrado para acceder a este sito. Para obtener una identificación, póngase en o con su representante de asistencia al cliente. http://www.sap.com/services/bysubject/businessob jectsconsulting

Consultoría

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Los consultores pueden acompañarle desde la fase de análisis inicial hasta la entrega de su proyecto de despliegue. Contamos con expertos en temas como bases de datos relacionales y multidimensionales, conectividad, herramientas de diseño de base de datos y tecnología de incrustación personalizada.


Índice A Ajuste de curva, analítica 135 configurar 125 curvas de tendencia simple 136 curvas en S 135 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 parámetros personalizados 136 peticiones de métrica 128 Variables de OpenAnalytic 71 alarmas en gráficos de control 212, 214 Alertas, analítica configurar 254 descripción 254 utilizar 255 analítica crear a partir de 49, 180 restricciones del universo 318 analítica compleja caja de herramientas analítica 26 descripción 302 analítica de página Web 305 analítica Resumen de métrica 298 analíticas acciones de la barra de herramientas 30 agregar a cuadros de mandos 29 categorizar opciones de visualización 259 crear 48 crear en Generador de cuadros de mandos 48 crear en InfoView 49 cuentas VisualData 289 descargar 103

analíticas (continúa) editar 51 eliminar 104 enviar por correo electrónico 102 filtros 44 guardar 104 guardar como documento 105 lista de navegación 34 métrica única u objetivo 42 modos de visualización 45, 177 orígenes de datos 50 programar la actualización 312 vinculación con nbPrompts 71, 72 vincular 51 vincular desde una analítica de objetivos, métrica o consulta de universos 54 vincular mediante variables 56 vínculos a varios documentos 52 visor 34 y cuadros de mandos 28 analíticas Xcelsius definir una vinculación de contenido 38 Analizador de perfil individual, analítica descripción 287, 295 Analizador de perfil, analítica configurar 288 descripción 287, 295 Árbol de métricas, analítica árbol de métricas, cuadro explicado 157 campos de información de cuadro 161 configurar 157 configurar el título de cuadro 159 configurar las propiedades del gráfico 159 descripción 157 Variables de OpenAnalytic 63


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Índice

Asignar, analítica configurar 149 configurar propiedades del gráfico 152 descripción 149 intervalo 153 métricas por sectores 151 propiedades de navegación 153 seleccionar objetos de universo 151 Variables de OpenAnalytic 59

B barómetro, indicador 117 a partir de una consulta de universo 43 configurar 117 información sobre herramientas 115, 156 opciones de gráfico 120 propiedades de gráfico 119 vínculos de 120

C caja de herramientas, analítica 26 colección de datos en gráficos de control 207 columnas analítica de lista de métricas 114, 155 analítica de tendencias de métricas interactivas 114, 155 conjuntos métricas basadas en 286 programar la actualización 311 Conjuntos, analíticas analítica de miembro actual de muestra 296 analítica de pertenencia de muestra 297 analítica de rotación de muestra 294, 346 analítica de tendencia de migración de muestra 292, 344 analítica de tendencia de muestra 298 consultas de Web Intelligence de muestra 291, 342

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Conjuntos, analíticas (continúa) diagrama de dispersión de muestra 292, 344 muestra de retrato del individuo, analítica 295 control, gráficos actualizar 220 agrupamiento en línea central 235 alertas de Process Analysis 218 aumentar y reducir tamaño 215 como analítica de gráfico de control 200 configuración de colección de datos 207 configurar alarmas 212, 214 configurar factor de ponderación 206 configurar filtro 208 configurar límites de control 210 configurar media móvil exponencialmente ponderada 206 configurar tipo de gráfico 205 crear en Process Analysis 204 decimales en gráficos 218 definir una suma acumulativa 207 destino de media móvil exponencialmente ponderada 239 dispersión alta 245 editar 203 ejecutar línea 217 ejemplos 221, 348 evento con nombre 212 imprimir 216 límites de especificación 220 lista de muestra 216 media móvil exponencialmente ponderada 239 muestra de Desktop Intelligence 226, 227, 354, 355 números de soluciones de problemas 219 panorámica 215 períodos de tiempo 220 reglas de western electric 252 solución de problemas 216, 219


Índice

control, gráficos (continúa) solucionar problemas de líneas de gráficos 217 solucionar problemas del gráfico 216 tendencia hacia arriba 250 usar estandarización con media móvil exponencialmente ponderada 206 valores desglosados 217 variación sistemática 249 Crystal Reports en los cuadros de mando 31 cuadro de mandos y analíticas aplicaciones 322 cuadros de mandos 12 agregar analíticas 29 agregar fichas y subfichas 17 analíticas de cuadro de mandos, opciones de presentación 22 caja de herramientas analítica 26 cambiar nombre 23 copiar 24 crear 14 definir una vinculación de contenido 38 diseño de plantilla, modo 20 eliminar 25 empresa 13 gráficos de control 219 imprimir 13 lista de navegación 34 menú Propiedades 27 Mi cuadro de mandos 13 modo de diseño de modo libre 19 mover 24 opciones de Crystal Report 31 opciones de informes de Web Intelligence 33 personales 13 personalizar 16, 18 usar la barra de herramientas analítica 30 vinculación de contenido 38 visor 34 y analíticas 28

Cuentas VisualData, analítica configurar 289 descripción 288

D datos, tipos continuo 279 nominal 279 ordinal 279 Desktop Intelligence analítica de destino de muestra 200, 342 analítica de desviación de muestra 186, 187, 333, 334 analítica de ejemplo 186, 187, 188, 189, 191, 192, 195, 196, 197, 198, 200, 331, 332, 334, 335, 336, 338, 339, 341, 342 analítica de previsión de muestra 199, 339 analítica de relación de métricas de muestra 195, 340 analítica de tendencia de muestra 197, 337 gráfico de control de muestra 188, 335 Detalles de factor de influencia en función de objetivos, analítica 258 categorizar 259 configurar 259 opciones de presentación 259 Detalles de factor de influencia, analítica 261 categorizar 259 configurar 262 opciones de presentación 259 Diagrama de cuadro de perfil de variable, analítica 273 configurar 274

E empresa, cuadros de mandos 13 eventos en gráficos de control 212 eventos con nombre en gráficos de control 212


377

Índice

Eventos simultáneos de conjuntos múltiples, analítica configurar 283 descripción 286 elegir un conjunto 166, 284 ewma 239 EWMA analítica de ejemplo 223, 350, 351 configurar 206 usar con gráficos de control estandarizados 206 ewmao 239 exploración de datos, analítica configurar 125 descripción 125 exploración de datos, analíticas peticiones de métrica 128

F Factores de influencia clave, analítica configurar 267 descripción 265 Variables de OpenAnalytic 66 filtros en gráficos de control 207, 208 para analíticas de consulta de universo 44

G generador de cuadros de mandos descripción 322 gráfico c analítica de ejemplo 222, 223, 349, 350, 351 gráfico de muestra 222, 349 Gráfico circular, analítica configurar 123 definir la visualización de datos 45 descripción 123 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 Variables de OpenAnalytic 70

378

Gráfico de burbujas, analítica configurar 122 definir la visualización de datos 45 descripción 122 opciones de navegación 127 Variables de OpenAnalytic 70 Gráfico de control, analítica analíticas de muestra 225, 352 ejemplo 222, 223, 224, 349, 350, 351 en los cuadros de mando 219 gráfico c de muestra 222, 349 Gráfico de control, analíticas 200 analítica de ejemplo 224, 225, 226, 351, 352, 353, 354 configurar 201 crear gráficos de control 204 ejemplos 221, 348 gráficos de control de solución de problemas 216 Gráfico de desfase, analítica 138 configurar 125 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 Variables de OpenAnalytic 71 Gráfico de ganancias de factor de influencia, analítica 263 configurar 264 Gráfico de ganancias de modelo, analítica 271 configurar 271 optimizar para análisis de referencias cruzadas 273 optimizar para perspectiva 272 optimizar para puntuación 272 regenerar durante actualización 273 sugerencias 272 tamaño de muestra 272 usar conjuntos de influencia 273 Gráfico de Pareto, analítica configurar 168 configurar con objetos de universo 169


Índice

Gráfico de Pareto, analítica (continúa) descripción 167 métricas por sectores 151, 170 propiedades de gráfico 171 Gráfico de probabilidad normal, analítica 138 configurar 125 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 utilizado con histogramas 130 Variables de OpenAnalytic 71 gráfico p analítica de ejemplo 223, 350 Gráfico radial, analítica configurar 124 definir la visualización de datos 45 descripción 124 opciones de navegación 127 Variables de OpenAnalytic 70 gráficos analítica de tendencias de métricas interactivas 110, 111, 116 gráficos de control configurar EWMA 206 de un informe de Web Intelligence 215 definir límites de especificación 211 ejemplos de desfase e intervalo 226, 354 límites de configuración 210 muestreo 209 programar una actualización 313 gráficos de control, cálculo automático 210 gráficos de control, desglose 207 gráficos de control, límites de especificación 211

H Herramienta de previsión de métrica, analítica configurar 269 descripción 268 media sin tendencia 270

Herramienta de previsión de métrica, analítica (continúa) Variables de OpenAnalytic 66 Histograma de frecuencias, analítica 128 configurar 125 exploración de datos, analítica 125 histograma, estudio de caso 130 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 parámetros personalizados 129 peticiones de métrica 128 Variables de OpenAnalytic 71

I iDocID 81 Indicador, analítica 117 configurar 117 información sobre herramientas 115, 156 opciones de gráfico 120 peticiones de métrica 128 propiedades de gráfico 119 Variables de OpenAnalytic 69 vínculos de 120

L leyendas analítica de tendencias de métricas interactivas 110, 111 límites configurar en gráficos de control 210 límites de especificación gráficos de control 220 Lista de individuos parecidos, analítica 260 configurar 261 Lista de métricas, analítica configurar 154 descripción 154 información sobre herramientas 115, 156 personalizar columnas 114, 155 Variables de OpenAnalytic 61


379

Índice

lista de navegación, analítica en los cuadros de mando 34 lsC 86 lsM 87 lsR 88 lsS 89

M Mapa de estrategia, analítica aumentar y reducir tamaño 177 campos de información de cuadro 161 configurar 172 descripción 172 elementos de texto 176 elementos de vinculación 175 panorámica 177 propiedades de gráfico 174 Variables de OpenAnalytic 61 media sin tendencia 270 medias móviles Media móvil centrado ponderado linealmente 145, 243, 368 Media móvil exponencial ponderado 143, 242, 367 PM ponderado linealmente 144, 243, 367 transformaciones 142, 143, 144, 145, 241, 242, 243, 365, 367, 368 menú Propiedades del cuadro de mandos 27 métricas actualización de programación 310 basada en conjuntos múltiples 286 definir entrantes 286 definir migrantes 286 definir salientes 286 definir superposición 286 métricas más volátiles, analíticas Variables de OpenAnalytic 64 Migración analítica analítica de ejemplo 291, 343 analítica de tendencia de muestra 292, 344 configurar 283

380

Migración analítica (continúa) descripción 285 elegir un conjunto 166, 284 Variables de OpenAnalytic 68 modelos programar una actualización 312 tipos de datos 279 modelos predictivos seleccionar 257 muestreo basado en calendario 209 basados en el tiempo 209 en gráficos de control 207 sistemático 209 muestreo basado en el tiempo 209 muestreo según calendario 209 muestreo sistemático 209

N NAII 95 nbPrompts 71 analítica en función de métrica y objetivos 72

O Objetivo, analítica configurar 146 descripción 146 variables de varianza de OpenAnalytic 58 objetivos estado 278 opciones de gráfico exploración de datos, analítica 127 indicadores 120 opciones de navegación exploración de datos, analítica 127 gráfico circular 127 gráfico de burbujas 127 gráfico radial 127


Índice

OpenAnalytic 54 con la analítica del visor 36, 101 OpenAnalytic, variables analítica de factores de influencia clave 66 analítica de tendencias de métricas interactivas 67 analíticas creadas a partir de objetivos, métricas y consultas de universos 56 árbol de métricas 63 asignar analíticas 59 exploración de datos, analítica 71 gráficos circular, de burbujas y radial 70 herramienta de previsión de métrica 66 indicadores 69 información general de métrica 63 lista de métricas 61 mapa de estrategia 61 métricas volátiles y pertenencia a un conjunto 64 migración analítica 68 para vincular analíticas 56 varianza del objetivo 58 velocímetro 69 openDocument 73 en las analíticas 72 en los cuadros de mando 72 parámetros de entrada 85 parámetros de plataforma 80 parámetros de salida 94 sintaxis 73 vista general de los parámetros 77

P Pareto, analítica analítica de ejemplo 190, 330 variables de varianza de OpenAnalytic 58 performance manager descripción 322 Pertenencia, analítica configurar 283 descripción 285

Pertenencia, analítica (continúa) elegir un conjunto 166, 284 Variables de OpenAnalytic 64 peticiones de métrica 128 predictive analysis descripción 322 Process Analysis descripción 323 Promedio móvil centrado, analítica configurar 125 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 propiedades de gráfico analíticas de mapa de estrategia 174 Gráfico de Pareto 171 indicadores 119

R reglas avisos 255 en gráficos de control 214 restricciones del universo aplicar 318

S Scheduler 308 establecer el servidor predeterminado 318 seleccionar eventos 319 sDocName 81 semáforo, indicador 117 a partir de una consulta de universo 43 configurar 117 información sobre herramientas 115, 156 opciones de gráfico 120 propiedades de gráfico 119 vínculos de 120


381

Índice

Set Analytics analítica de ejemplo 291, 292, 293, 294, 296, 298, 299, 343, 344, 345, 346 sIDType 82 sInstance 90 sintaxis openDocument 73 sKind 83 solución de problemas alarmas de gráfico de control 218 gráficos de control 216, 217, 218, 219, 220 sOutputFormat 96 sPartContext 91 sPath 83 sRefresh 92 sReportMode 92 sReportName 93 sReportPart 93 sType 84 Suavizador de promedio móvil, analítica configurar 125 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 Suavizador de regresión local, analítica configurar 125 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 Suavizador resistente, analítica configurar 125 exploración de datos, analítica 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128 Suavizamiento, analítica 125, 139 configurar 125 opciones de gráfico 127 opciones de navegación 127 peticiones de métrica 128

382

Suavizamiento, analítica (continúa) Promedio móvil centrado 139 suavizador de promedio móvil 140 suavizador de regresión local 139 suavizador resistente 140 Variables de OpenAnalytic 71 sugerencias analítica de indicadores 115, 156 analítica de lista de métricas 115, 156 analítica de tendencias de métricas interactivas 115, 156 suma acumulativa analítica de ejemplo 222, 349, 350 configurar un gráfico de control 207 gráfico c de muestra 222, 349 Suscripciones de objetivo, analítica configurar 148 descripción 148 sViewer 96 sWindow 97

T tareas planificadas ejecutar planificaciones de objeto 314 enviar datos personalizados 317 restricciones de universo para datos personalizados 317 tareas programadas actualización de analítica 312 actualización de conjunto 311 actualización de gráfico de control 313 actualización de modelo predictivo 312 actualización métrica 310 istrar 308 agregar 310 correos electrónicos a una bandeja de entrada 316 crear 313 definir el destino 315 eliminar 310 eliminar instancias 310


Índice

tareas programadas (continúa) historial de programación 309 información de instancia 310 instancias 309 ver 308 Tendencia de métrica interactiva, analítica configurar 106 descripción 106 gráficos y leyendas 110, 111 información sobre herramientas 115, 156 modo de visualización 109 opciones de gráfico 116 personalizar columnas 114, 155 tipos de gráfico 114 tipos de métrica de gráficos 112 Variables de OpenAnalytic 67 ver formatos 109 vincular 108 Tendencias de métrica, analítica analítica de tendencia de muestra 298 termómetro, indicador 117 a partir de una consulta de universo 43 configurar 117 información sobre herramientas 115, 156 opciones de gráfico 120 propiedades de gráfico 119 vínculos de 120 Texto, analítica descripción 304 tipos de gráfico analítica de tendencias de métricas interactivas 114 tipos de métricas de gráficos, analítica de tendencias de métricas interactivas 112 token 85

V

U

Web Intelligence analítica de ejemplo 181, 182, 183, 184, 185, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 326, 327, 328, 329, 330, 331, 332, 340 configurar analítica de instantánea 182, 327

universo, consultas 42 definición 42 definir 43

velocímetro, indicador 117 a partir de una consulta de universo 43 configurar 117 información sobre herramientas 115, 156 opciones de gráfico 120 propiedades de gráfico 119 variables openanalytic 69 vínculos de 120 vinculación de contenido configurar 38 vincular a varios documentos 52 analíticas en los cuadros de mandos 38 en un documento o analítica 54 mostrar en indicadores un vínculo analítica de árbol de métricas 120 openDocument 72 visor, analítica con lista de navegación 34 descripción 35, 303 enviando la información a 36, 101 utilizando openAnalytic 36, 101 Vista general de métricas, analítica configurar 165 descripción 165 elegir un conjunto 166, 284 Variables de OpenAnalytic 63 visualización, modos analíticas 45, 177 visualización, opciones categorizar 259

W


383

Índice

Web Intelligence, consultas analíticas de muestra 291, 342

384

Web Intelligence, informes en los cuadros de mando 33


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