Los retos de la sobrecarga del Data
¿Acaba de salir de otra reunión en la que el tema central era discutir sobre qué número era el correcto, ¿en lugar de debatir sobre 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 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, como Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder y Manus AI. Seguro que sigue las noticias del mercado y se da cuenta de cómo estas tecnologías están transformando nuestra forma de trabajar con la tecnología, Data y la inteligencia empresarial (BI). En el universo de la data, soluciones como Power BI Copilot, Tableau Einstein AI y docenas de otras herramientas más de nicho prometen revolucionar el uso de la data. Se posicionan como parte de lo que llamamos BI Aumentado, que promete “Utilice el poder transformador de la IA generativa para sacar el máximo partido a su data”. La promesa es clara: eliminar la densa (y a veces tedioso) trabajo de comprensión 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 empresa dispone de un área de BI sólida y estructurada, capaz de aportar valor de forma precisa y coherente, pero tiene dificultades para satisfacer la creciente demanda de las partes interesadas, se encuentra en el momento ideal para implantar herramientas avanzadas de IA. Por otro lado, Si su organización sigue lidiando con silos entre áreas, KPI incoherentes y divergentes y una modelización débil (o inexistente), quizá sea necesario dar un paso atrás. Antes de adoptar soluciones de BI aumentada, es crucial comprender cómo funcionan las áreas y los proyectos de BI sólida y cómo puede prepararse su empresa para esta transformación.
Entendamos algunas definiciones.
¿Qué es la inteligencia empresarial?
Inteligencia empresarial (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, tales como Análisis data, visualización data, definición de KPI, data governance, y muchos otros, que ayudan a las organizaciones a comprender mejor su rendimiento e identificar las oportunidades de mejora.
La democratización de las herramientas de BI emerge como una tendencia transformadora, que permite a los profesionales del frente empresarial realizar el análisis data de forma independiente. Un entorno de BI bien consolidado permite a las organizaciones no sólo comprender el data histórico, sino también predecir tendencias y patrones de consumo, capacidades esenciales en nuestro mundo moderno e hiperconectado. La visualización 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.
Organizaciones en diferentes fases de madurez data requieren diferentes enfoques para la implantación de BI. Desde enfoques centrados en la creación de lagos Data y almacenes Data hasta enfoques que mejoran la democratización data en toda la empresa y automatizan el análisis data y las perspectivas para los ejecutivos de la empresa.
Para que una organización tenga área de BI mínimamente funcional y robusta, son necesarios algunos puntos clave:
Tenemos una clara comprensión de los sólidos cimientos de un área de BI robusta en una organización. ¿Cuáles son los principales tipos de proyectos de mejora de la Inteligencia de Negocio que pueden desarrollarse en una empresa? Podemos subdividirlos en 3 grupos principales:
Comprendamos este tipo de proyectos con más detalle.
Fábrica de BI: Estructurar 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 eficacia y la calidad de los análisis, alineando todas las áreas de la empresa en torno a una estrategia data cohesionada.
La misión de este equipo centralizado es coordinar las iniciativas de BI dentro de la empresa, 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, garantizando que la inteligencia generada sea coherente, tenga un alto impacto y respalde las decisiones estratégicas.Este enfoque fomenta el intercambio de información curada y estandarizada, rompiendo los silos de información y garantizando que todos los KPI se basen en un modelo data bien diseñado y robusto. La información pasa a estar disponible en toda la empresa 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 los dirigentes, 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 Factoría de BI eficaz facilita la entrega continua de insights a las distintas áreas de la empresa (elevando así el nivel de decisiones data-driven), 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 flexibles Data y exploración sin código
Su empresa ya cuenta con un área de BI funcional, que produce cuadros de mando de gran calidad dedicados a varios departamentos. Tienen tanto éxito que no paran de llegar peticiones de personalización (“¿puede 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-driven que su área de BI ya ha ayudado a implantar. ¿Cómo hacerlo? Ahí es donde entra la idea de un BI de autoservicio (SSBI).
Inteligencia empresarial de autoservicio lo define Gartner como “usuarios finales que diseñan y despliegan sus propios reports y análisis dentro de una cartera aprobada y respaldada de herramientas y arquitectura”.” 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 “...suele caracterizarse por herramientas de BI fáciles de usar con capacidades analíticas básicas y un modelo data simplificado o reducido para facilitar la comprensión y el acceso directo a data”.”
Mientras que el enfoque de BI factory se centra en proporcionar a los usuarios empresariales reports listos para analizar, la El enfoque del BI de autoservicio se centra en capacitar a los analistas empresariales para que exploren el data por su cuenta, y crear el reports de forma totalmente independiente, garantizando aún así la coherencia del data y la homogeneidad entre unidades de negocio. Se trata de la ruptura definitiva de silos 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 del SSBI es entonces 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 la data proporcionada, 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 los existentes o simplemente abandonar 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 data, 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: Una capa semántica clara y robusta, Data Alfabetización de los analistas y Data Gobernanza:
La implantación de un BI de autoservicio es un excelente complemento de una fábrica de BI, ya que da 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 reports más robustos y complejos.
Características clave del BI de autoservicio:
Cuándo considerar el BI de autoservicio:
BI Aumentado: El Próximo Nivel de Inteligencia Empresarial
BI Aumentado lleva la inteligencia empresarial al siguiente nivel añadiendo IA a su análisis data. Mientras que el BI tradicional le ofrece reports y el BI de autoservicio permite a los equipos crear sus propios cuadros de mando, el BI aumentado ayuda realmente a predecir las tendencias y responde a las 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 impulsadas por la IA.
Porque el BI Aumentado ofrece ventajas que cambian las reglas del juego para las empresas dispuestas a dar este paso, lo exploraremos a fondo en nuestro próximo artículo. Hablaremos de lo que ya está disponible y también de cuáles son las tendencias del mañana.
Entonces, ¿cuáles deberían ser mis próximos pasos?
¡Empiece poco a poco! Aunque el verdadero valor del BI reside en la integración de data procedentes de múltiples áreas, es esencial comenzar con un conjunto limitado, aunque estructurado, de data para ampliar la escala. 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 robusto: gobernanza centralizada, autonomía del usuario y perspectivas avanzadas automatizadas. La integración de estas estrategias maximiza el impacto del BI.
Invierta en cultura y formación. La tecnología sólo genera valor cuando va acompañada de una cultura data-driven y de usuarios capacitados. La formación y la alfabetización 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
-Inteligencia empresarial de autoservicio (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definición de análisis de autoservicio (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
-Vista general https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction
