HHRR. Performance analysis

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Este es un valor diferenciador de InfoRoot. En este caso, el valor del producto no es sólo combinar la información de una forma optimizada para el análisis visual; en este gráfico, la solución está mostrando información que no se encuentra directamente en la base de datos origen.

InfoRoot es capaz automáticamente de registrar los cambios en la información, habilitando con ello la capacidad de mostrar la evolución de los datos a lo largo del tiempo, incluso cuando el modelo de datos origen no guarda esos cambios. Esto es posible porque InfoRoot usa una base de datos separada para replicar los datos del cliente con un modelo de datos independiente. Así, podemos registrar los cambios en la información en cada replicación de datos, con lo que incluso si (como en este caso) la tabla origen de productos no guarda la evolución de los precios de coste a lo largo del tipo, nosotros podemos hacerlo guardando el valor existente en cada replicación diaria.

Esta funcionalidad de InfoRoot abre un amplio abanico de posibilidades para analítica compleja de datos, dado que el análisis de datos en series temporales es una de las funcionalidades más potentes para la gestión de empresas.

Additional Info

This is a key differentiator of InfoRoot. In this case, the value of the product is not just combine the source information in a way for optimizing visual analysis; in this graph the solution is showing information that is not directly found in the source database.

InfoRoot is able to automatically track information changes, enabling the capability of showing the data evolution through a timeline, even if the source data model is not tracking those changes. This is possible because InfoRoot uses a separate database for replicating customer’s data with an independent data model. So, we can track table changes in every scheduled data replication, so even if (as in this case) the source product table does not track the cost price through time, we can do it recording the changes in every daily replication.

This feature opens a wide range of possibilities for complex data analytics since time-based analysis is one of the most powerful functionalities for business management.

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Aquí estamos usando un diagrama de barras 3D clásico con gráficos independientes para cada KPI. Se pueden combinar varias dimensiones en el mismo gráfico como se muestra en el informe de Análisis de Producto.

Como puedes observar, los colores son totalmente personalizables así como otras opciones de visualización (textos, etiquetas, líneas separadoras, etc.)

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Hay mas de una docena tipos de visualización disponibles. Aqué, estamos usando una de tipo donut 3D para mostrar la distribución relativa de dos KPIs diferentes. Esto es habitual en cuadros de mando de alto nivel donde se busca visualizar como nuestros KPIs están distribuidos mas que los valores concretos.

Posicionando el ratón en cualquier sector del gráfico, se muestra una etiqueta con detalles adicionales.

Fíjate en el icono de 3 líneas horizontales en la parte superior derecha de cada gráfico. Aquí encontrarás opciones útiles para copiar el gráfico o mostrarlo en modo de pantalla completa, que puede ser muy útil para usar este cuadro de mandos de forma directa en reuniones de dirección.

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Este es un informe muy interesante y avanzado, que combina la mayoría de las potentes capacidades de InfoRoot:

Los datos presentados están altamente post-procesados ya que la mayoría no está disponible como tal en la fuente de datos original. Por tanto, InfoRoot se puede usar para información derivada de los datos en crudo, con mayor valor añadido.
Un desplegable de multi selección que permite seleccionar de forma granular los datos a comparar. Los seleccionados, se muestra de forma automática en el gráfico inferior.
El gráfico utiliza varios indicadores (KPI’s) con diferentes técnicas de visualización (barras y líneas) para proporcionar el meanismo más efectivo en función de la tipología de la información (datos de medias se presentan con línea, que permite comparar de forma sencilla la media con los datos específicos de rendimiento de cada producto).
Una presentación en varias pestañas proporciona un modelo compacto y potente de presentar información en un área de visualización, que se puede presentar de forma efectiva en dispositivos móviles también, accediendo a la misma página.

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Aquí se presenta información en un formato tradicional de tabla. Sin embargo, tiene varias funcionalidades interesantes, como la capacidad de exportar (a Excel, CSV o pdf), ordenar y buscar. La búsqueda avanzada está disponible en la fila de abajo. Simplemente introduce algunos caracteres en la casilla de la última fila del atributo deseado para que automáticamente se filtre por ese contenido. Como se muestra en el informe de RRHH. Análisis de Rendimiento se puede combinar con un gráfico asociado, donde el gráfico muestra de forma automática los datos filtrados.

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Este informe muestra un par de funcionalidades interesantes:

Acceso basado en roles. Es posible estructurar los informes y permisos de acceso con un modelo de roles, definiendo qué roles tienen acceso a qué informes.
Filtrado dinámico. Los gráficos se pueden crear enlazados a una tabla de datos, donde el filtrado avanzado afecta de forma automática e inmediata al gráfico mostrado. Prueba por ejemplo filtrando por el nombre de un manager de los vendedores que aparecen en la tabla.

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Este website de ejemplo está generado a partir de una conocida base de datos de ejemplo con el modelo operacional de una empresa imaginaria, con pedidos, clientes, productos, vedendores y facturas.

Los datos origen se actualizan periódicamente con un algoritmo aleatorio para crear nuevos pedidos y pagos, actualizando algunos atributos de los clientes y modificaciones similares para simular el normal desempeño de una empresa.

Los datos son automáticamente sincronizados con nuestra base de datos de informes destino usando el motor de replicación de Tecknolab. Automáticamente se ejecutan los filtrados y agregaciones, actualizando dinámicamente los informes.

Por tanto, si soliticas el cuadro de mandos o informes adicionales en días distintos posiblemente verás resultados diferentes.

Este es el modelo de datos usado para el website de ejemplo:

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Aquí podemos ver otra interesante característica de presentación (además de ordenación en la tabla, filtrado avanzado, exportación de datos, cambio de la ventana de paginación, etc). Es el formateo de datos de forma personalizada y dinámica.

Para ser más intuitivo, podemos crear reglas de visualización donde los datos se presentan con criterios diferentes (color, tamaño, …) dependiendo de una regla dinámica. En este caso, productos con riesgo de falta de stock se presentan con una escala de colores dependiendo de cuan severo es el riesgo. Esto es simplemente una fórmula personalizable.

Additional Info

There are more than a dozen of visualization types available. Here, we are using a 3D donut type to show a relative distribution through two different dimensions. This is typical in high level dashboards where we are trying to visualize how our KPI’s are distributed rather than a concrete value.

Pointing with the mouse in any graph sector will show a tooltip with additional details.

Take a look to the 3 horizontal line icon in upper right hand side of each graph. Here you will find useful options for copying the graph or showing it in full screen mode, that can by handy for using this dashboard directly in a Management Meeting.

Additional Info

Here we are using a classical 3D bar diagram with independent graphs for each KPI. We can combine two dimensions (KPI) in the same graph as showcased in the Product Analysis report.

As you can see, colors can be fully customized as well as many other display options.

Additional Info

Here we present the information as a traditional data table. However, it has several interesting functions, as the data export capabilities (Excel, CSV, pdf), sorting and searching. The advanced search feature is available at the bottom row. Just typing a few characters in the desired attribute input box will automatically filter the table content. As shown in the HHRR performance report this can be combined with a side by side graph representation where the graph is also automatically filtered with the table data.

Additional Info

This report shows a couple of interesting features:

Role based access. We can structure the reports and users with a role based model, defining which role(s) can access a specific report.
Dynamic filtering. Graph(s) can be created linked with a data table, where advanced filtering is automatically shown in the graph. Test by filtering for example the Manager of a Sales Representative.

Additional Info

Here we can see other nice presentation feature (in addition to table sorting, advanced filtering, exporting, changing the pagination size, …). It is customized dynamic visualization formating.

In order to be more intuitive, we can create visualization rules where data is presented with different criteria (color, size, …) depending on a dynamic rule. In this case, out-of-stock risky products are presented in color scale depending on how severe is the risk. This is just a customizable formula.

Additional Info

This is a very interesting and advanced report that combines most of the powerful capabilities of InfoRoot:

Data presented is heavily processed since most of the data is not available at the source, raw, data in this nature. So, InfoRoot is used to generate derivative information from primary data.
A multi-choice input box is used to freely select the data to be compared. The select data is automatically shown in the graph below.
The graph uses several KPI’s combined in different visualization techniques (bars and lines) to provide the most effective visualization for the information (average data is presented in line graph to easily compare averages with the individual product performance).
A multi-tab presentation provides a compact way to present powerful information in a reasonable compact visualization area, that can be effectively presented in mobile devices as well.

Additional Info

This sample site is generated from a popular database model with a imaginary company operational database with orders, customers, products, sales reps and invoice payments.

The source data is periodically updated with a random algorithm to create new orders and payments, updating some customer’s attributes and so on, in order to simulate a normal company day to day.

Data is automatically sync to our target reporting database using our replication engine, aggregations and filtering are executed, changing the reports on the fly.

So, if you request this dashboard in several days you may see different results.

This is the data model used for this sample site: