Con el gran avance de la Inteligencia Artificial (IA), el ámbito del Business Intelligence también está experimentando una transformación profunda. Aunque la IA acapara titulares, las empresas necesitan una base de datos sólida para poder aprovechar todo su potencial, y eso empieza por utilizar el Business Intelligence de forma eficaz.
A medida que las organizaciones gestionan volúmenes de datos cada vez mayores, el Business Intelligence se convierte en una herramienta esencial para transformar esos datos en información útil y tomar decisiones de forma más ágil. En este artículo, abordamos qué está cambiando y por qué es tan relevante.
Una nueva tendencia: del enfoque tradicional a uno orientado a resultados
Por qué el enfoque tradicional ya no es suficiente
Tradicionalmente, el Business Intelligence comenzaba por construir toda la estructura de datos desde cero. Esto incluía la creación de modelos semánticos (un término moderno para referirse a los conjuntos de datos) y cuadros de mando, pero solo después de limpiar y organizar minuciosamente la información. Este proceso podía prolongarse durante semanas o incluso meses antes de obtener los primeros insights.
Pero ahora todo va mucho más rápido. Las empresas ya no están dispuestas a esperar tanto tiempo para acceder a los informes. Quieren obtener valor de sus datos desde el primer momento y tener la capacidad de reaccionar con rapidez ante cualquier cambio.
Una alternativa moderna: centrarse en los resultados
Por eso, cada vez más empresas adoptan un enfoque basado en el dominio y orientado a los resultados. En lugar de construir toda la infraestructura en un sistema centralizado desde el principio, se parte de una pregunta empresarial clara: ¿Qué queremos conseguir?
Por ejemplo:
- ¿Cómo podemos mejorar la disponibilidad de nuestros productos estrella (artículos AA)?
- ¿Cómo podemos reducir los residuos en nuestra cadena de suministro?
- ¿Qué grupos de clientes tienen más potencial de crecimiento?
Equipos de distintas áreas de la empresa colaboran en torno a estos objetivos, utilizando únicamente los datos necesarios para responder a la pregunta concreta. Esto permite acceder a insights útiles con mayor rapidez, y la estructura de datos evoluciona de forma orgánica conforme a las necesidades del negocio.
Cómo el BI orientado a resultados cambia la forma de trabajar de los equipos
En la práctica, un enfoque orientado a resultados significa que los equipos no empiezan por los datos, sino por el impacto. En lugar de esperar a que se construya y apruebe centralmente un modelo de datos completo, los equipos interfuncionales se alinean rápidamente en torno a un resultado empresarial específico que quieren conseguir. A continuación, trabajan en ciclos cortos, extrayendo sólo los datos que necesitan para apoyar ese objetivo. Así se obtienen conocimientos más rápidos, que permiten tomar decisiones de manera más rápida.
Para los usuarios de negocio, esto significa que participan activamente en el diseño de los informes. Ya no son simples receptores de información, sino protagonistas en la generación de conocimiento relevante. Para los equipos de datos, implica menos tiempo dedicado a mantener grandes volúmenes de datos sin uso, y más tiempo centrado en aportar valor real a la empresa.
El resultado: El BI se convierte en una herramienta estratégica, no sólo técnica
Más foco en la gobernanza de los datos y en una plataforma centralizada.
La gobernanza de los datos cobra protagonismo
El futuro depende de tus datos. Para extraer valor real, tu estructura de datos debe estar bien organizada, especialmente en un entorno que no deja de cambiar. Si los datos de entrada son deficientes, los resultados también lo serán. Por eso, las empresas están prestando más atención que nunca a la gobernanza de los datos.
Esto significa, simplemente, establecer normas y acuerdos claros sobre quién trabaja con los datos, cómo se utilizan y qué herramientas y procesos están implicados.
Una única plataforma, una única fuente de verdad
Muchas organizaciones están apostando por construir una plataforma centralizada de datos que funcione como fuente única de verdad. En lugar de trabajar con múltiples archivos de Excel o sistemas aislados, todos los datos se integran en un solo entorno común. Esto facilita la combinación de información y permite acceder a insights de forma más ágil.
Crear una plataforma central puede parecer un reto, pero no es necesario abordarlo todo de golpe. Se puede empezar por los aspectos más prioritarios y asegurar que las personas adecuadas sean responsables de los datos correctos.
Las empresas que adoptan estas prácticas están mejor preparadas para el futuro. Pueden reaccionar con mayor rapidez, tomar decisiones más inteligentes y extraer un mayor valor de sus datos, posicionándose para aprovechar todo el potencial de la IA a medida que evoluciona.
