Los retos de la sobrecarga de Data
¿Acaba de salir de otra reunión en la que el centro de atención era discutir qué número era el correcto, en lugar de debatir los mejores caminos hacia el éxito empresarial? Si ha respondido "no", considérese un privilegiado. La realidad para muchas organizaciones, ya sean pequeñas o grandes, es perder un tiempo precioso intentando averiguar qué información es la correcta para respaldar las decisiones estratégicas. Y cuando surge la necesidad de profundizar en el análisis, como los detalles sobre las ventas mensuales, pasan otros 3 días de análisis y 2 de validación, lo que acaba retrasando las decisiones críticas.
En este contexto, es imposible ignorar el impacto de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa Inteligencia Artificial , como Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder, y Manus AI. Seguramente usted sigue las noticias del mercado y se da cuenta de cómo estas tecnologías están transformando la forma en que trabajamos con Tecnología, Data y Business Intelligence (BI). En el universo data , soluciones como Power BI Copilot, Tableau Einstein AI y docenas de otras herramientas más de nicho prometen revolucionar el uso de data . Se posicionan como parte de lo que llamamos BI Aumentado, que promete "utilizar el poder transformador de AI generativa para sacar el máximo partido a sus data". La promesa es clara: eliminar el denso (y a veces tedioso) trabajo de comprensión de data, modelado, investigación de usuarios, diseño de informes, etc. Parece que todos los problemas están resueltos, ¿verdad?
Pero, ¿lo es realmente? La respuesta depende del nivel de madurez de su organización en materia de BI. Si su Compañia cuenta con un área de BI sólida y estructurada, capaz de aportar valor de forma precisa y consistente, pero tiene dificultades para satisfacer la creciente demanda de las partes interesadas, se encuentra en el momento ideal para implantar herramientas avanzadas AI . Por otro lado, si su organización aún lidia con silos entre áreas, KPIs inconsistentes y divergentes, y un modelado débil (o inexistente), quizás sea necesario dar un paso atrás. Antes de adoptar soluciones de BI Aumentado, es crucial entender cómo funcionan las áreas y proyectos de BI robustos y cómo su Compañia puede prepararse para esta transformación.
Entendamos algunas definiciones.
¿Qué es la Inteligencia de Negocio?
Business Intelligence (BI) es un conjunto de estrategias, tecnologías y prácticas que permiten a las empresas recopilar, analizar y transformar data en información útil para la toma de decisiones. El concepto de BI engloba diversas herramientas y técnicas, como el análisis dedata , la visualización de data , la definición de KPI, la gobernanza de data y muchas otras, que ayudan a las organizaciones a comprender mejor su rendimiento y a identificar oportunidades de mejora.
La democratización de las herramientas de BI emerge como una tendencia transformadora, que permite a los profesionales del frente empresarial realizar análisis de data de forma independiente. Un entorno de BI bien consolidado permite a las organizaciones no sólo comprender data históricos, sino también predecir tendencias y patrones de consumo, capacidades esenciales en nuestro mundo moderno e hiperconectado. La visualización de Data es un pilar fundamental, ya que ofrece interfaces interactivas en tiempo real que simplifican la comprensión de información compleja y mejoran la comunicación organizativa.
Las organizaciones en diferentes etapas de madurez de data requieren diferentes enfoques para la implementación de BI. Desde enfoques que se centran en la creación de Data Lakes y Data Warehouses hasta enfoques que mejoran la democratización de data en toda la Compañia y automatizan el análisis de data y las perspectivas para los ejecutivos de Compañia .
Para que una organización cuente con un área de BI mínimamente funcional y robusta, son necesarios algunos puntos clave:
Tenemos claros los fundamentos sólidos de un área robusta de BI en una organización. ¿Cuáles son los principales tipos de proyectos de mejora de Business Intelligence que se pueden desarrollar en una Compañia? Podemos subdividirlos en 3 grandes grupos:
Veamos con más detalle este tipo de proyectos.
Fábrica de BI: Estructuración de un equipo centralizado para optimizar la inteligencia empresarial
Implantar una Factoría de BI implica establecer un equipo centralizado y multidisciplinar dedicado a unificar y optimizar los esfuerzos de BI en toda la organización. El objetivo es consolidar las prácticas de BI y mejorar la eficiencia y la calidad de los análisis, alineando todas las áreas de la Compañia en torno a una estrategia de data cohesionada.
La misión de este equipo centralizado es coordinar las iniciativas de BI dentro de la Compañia, estandarizar los KPI y los procesos, optimizar el uso de las herramientas y fomentar la colaboración entre los distintos equipos. La principal ventaja es que permite un uso más eficiente de los recursos, asegurando que la inteligencia generada es consistente, tiene un alto impacto y apoya las decisiones estratégicas. Este enfoque fomenta el intercambio de información curada y estandarizada, rompiendo los silos de información y asegurando que todos los KPIs se basan en un modelo de data bien diseñado y robusto. La información pasa a estar disponible en toda Compañia, y el debate se centra en las decisiones empresariales más que en la exactitud de los números.
Sin embargo, la implantación de una fábrica de BI se enfrenta a varios retos, como conseguir el apoyo de la dirección, alinear las expectativas de las partes interesadas y hacer frente a las limitaciones presupuestarias y de recursos. Para garantizar el éxito de este proceso, es esencial planificar cuidadosamente las fases de implantación, lo que incluye definir claramente las funciones y responsabilidades, seleccionar las herramientas adecuadas y establecer una gobernanza sólida.
A largo plazo, una BI Factory eficaz facilita la entrega continua de insights a las diferentes áreas de la Compañia (elevando así el nivel de decisiones data), al tiempo que mantiene el control de calidad y la agilidad necesarios para responder a las demandas empresariales en constante cambio.
Características clave de una fábrica de BI:
Cuándo considerar una fábrica de BI:
BI de autoservicio: autonomía para el análisis empresarial con modelos de Data flexibles y exploración sin código
Su Compañia ya cuenta con un área de BI funcional, que produce cuadros de mando de alta calidad dedicados a varios departamentos. Tienen tanto éxito que no paran de llegar peticiones de personalización ("¿puedes añadir el filtro A y la métrica B? Es muy importante"), preguntas ("¿por qué este número no coincide con el informe X?"), así como nuevos proyectos. Necesita ampliar el impacto de la cultura data que su área de BI ya ha ayudado a implantar. ¿Cómo hacerlo? Ahí es donde entra la idea de un BI de autoservicio (SSBI).
Gartner define la inteligencia empresarial de autoservicio como "usuarios finales que diseñan y despliegan sus propios reports y análisis dentro de una cartera de herramientas y una arquitectura aprobadas y respaldadas". Gartner también define el término similar Self-Service Analytics como "...una forma de inteligencia empresarial (BI) en la que se permite y anima a los profesionales de la empresa a realizar consultas y generar reports por sí mismos, con un apoyo nominal de TI." La definición se complementa con "...se caracteriza típicamente por herramientas de BI fáciles de usar con capacidades analíticas básicas y un modelo de data simplificado o reducido para facilitar la comprensión y el acceso directo a data ."
Mientras que el enfoque de la fábrica de BI se centra en proporcionar a los usuarios de negocio reports listos para analizar, el enfoque del BI de autoservicio se centra en capacitar a los analistas de negocio para que exploren los data por su cuenta y creen los reports de forma totalmente independiente, sin dejar de garantizar la coherencia de los data y la homogeneidad entre las unidades de negocio. Se trata de la ruptura definitiva de los silos de data , ya que todas las unidades de negocio tendrán acceso a todos los data y KPI que no estén restringidos por razones de privacidad o seguridad.
El objetivo de SSBI es, pues, crear una capa semántica data robusta y animar a los usuarios finales a construir sus propios cuadros de mando y análisis. Sin embargo, permitir esta libertad al usuario conlleva retos relacionados con la forma en que los usuarios interpretarán los data proporcionados, si accederán sólo a la información que se les permita y si encontrarán eficazmente la información necesaria para su trabajo diario.
Dar tanta libertad al usuario final le permite mezclar conceptos incompatibles, combinar data no correlacionados en el mismo análisis, elegir un gráfico inadecuado para contar la historia que busca, crear reports casi idénticos a reports existentes o, simplemente, renunciar a la herramienta debido a la complejidad de utilizarla correctamente. Además, existe la posibilidad de que usuarios no preparados generen consultas muy grandes en la base de datos, congelando el procesamiento para todos los que comparten el mismo servidor.
Parecen muchos retos, pero con sólo tres fundamentos bien aplicados, todos ellos pueden resolverse: Capa semántica clara y robusta, Alfabetización de Data de los analistas y Gobernanza de Data :
La implantación de un BI de autoservicio es un excelente complemento de una BI Factory, ya que ofrece a los departamentos la libertad de explorar data de la forma que consideren necesaria para dirigir mejor el negocio, mientras que el equipo central se centra en la infraestructura y en los reports más sólidos y complejos.
Características clave del BI de autoservicio:
Cuándo considerar el BI de autoservicio:
BI aumentado: el próximo nivel de inteligencia empresarial
El BI Aumentado lleva la inteligencia empresarial al siguiente nivel añadiendo AI a su análisis de data . Mientras que el BI tradicional proporciona reports y el BI de autoservicio permite a los equipos crear sus propios cuadros de mando, el BI aumentado ayuda a predecir tendencias y responde a preguntas en un lenguaje sencillo. Es como pasar de un mapa a un GPS con predicciones de tráfico.
Este enfoque avanzado no es un punto de partida: funciona mejor cuando se construye sobre sistemas de BI bien establecidos. Las empresas deben dominar primero los informes básicos y los análisis de autoservicio antes de añadir estas capacidades AI.
Dado que Servicios de BI Aumentado aportan beneficios tan revolucionarios a las empresas que están dispuestas a dar este paso, lo exploraremos en profundidad en nuestro próximo artículo. Hablaremos de lo que ya está disponible y también de las tendencias del mañana.
Entonces, ¿cuáles deberían ser mis próximos pasos?
Empezar poco a poco Aunque el verdadero valor del BI reside en la integración de data procedentes de múltiples áreas, es esencial empezar con un conjunto de datos limitado, pero estructurado, para poder ampliarlo. Generar resultados tangibles rápidamente ayuda a generar confianza y compromiso.
Integrar los enfoques. BI Factory, Self-Service BI y Augmented BI no tienen por qué excluirse mutuamente. Juntos, crean un ecosistema sólido: gobernanza centralizada, autonomía del usuario y conocimientos avanzados automatizados. La integración de estas estrategias maximiza el impacto del BI.
Invertir en cultura y formación. La tecnología sólo genera valor cuando va acompañada de una cultura data y unos usuarios capacitados. La formación y la alfabetización en data son esenciales para transformar la información en acciones estratégicas.
Por último, recuerde que el BI es un viaje continuo. Con planificación, integración y aprendizaje constante, su organización estará preparada para transformar data en resultados.
Referencias
-Self-Service Business Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definición de Self-service Analytics (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
-Visión general -reports
