Los paneles de control no son productos de datos

Si le pides a un directivo empresarial que te muestre su producto de datos más importante, probablemente te señalará un panel de control. Es comprensible. Los paneles de control son el lugar donde la gente consulta la información. Pero confundir un panel de control con un producto de datos es como confundir el escaparate de una tienda con la cadena de suministro que hay detrás.

Según un estudio de Gartner®,solo el 28 % de los casos de uso de la IA en infraestructura y operaciones tienen éxito pleno y cumplen las expectativas de retorno de la inversión. El problema no radica en la ambición ni en los algoritmos, sino en los cimientos sobre los que se asientan los paneles de control en los que las organizaciones ya confían.

Los paneles de control son visualizaciones de datos fáciles de interpretar. Ayudan a los responsables empresariales a supervisar el rendimiento, realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y tomar decisiones fundamentadas. Sin embargo, los paneles de control no son productos de datos. Más bien, son consumidores de productos de datos.

Es importante comprender esta diferencia, ya que las organizaciones invierten en inteligencia artificial, descubrimiento de datos y análisis de autoservicio. Cuando las empresas confunden los paneles de control con los productos de datos, suelen centrarse en la presentación y descuidan la base de datos subyacente que determina si se puede confiar en la información obtenida y actuar en consecuencia con seguridad.

El error común sobre el panel de control

Un panel de control es una interfaz. Presenta información mediante gráficos, tablas y otras visualizaciones que facilitan su comprensión. Su objetivo es responder a preguntas que ya se han definido.

Un producto de datos es algo distinto. Se trata de un activo de datos seleccionado, gestionado y reutilizable, diseñado para dar servicio a múltiples usuarios de toda la organización. Entre esos usuarios pueden figurar paneles de control, informes, aplicaciones, analistas, modelos de aprendizaje automático o agentes de inteligencia artificial.

Piénsalo de esta manera: un panel de control es el escaparate. Un producto de datos es la cadena de suministro que hay detrás.

Los clientes solo ven lo que se expone en el escaparate, pero el verdadero valor reside en todo lo que ocurre entre bastidores. La gestión de existencias, el abastecimiento, el control de calidad, la logística y la gestión de pedidos se combinan para determinar si el escaparate refleja fielmente la esencia del negocio y ofrece productos en los que la gente confía.

El mismo principio se aplica a los datos. El panel de control puede mostrar una métrica de pérdida de clientes, pero el producto de datos define qué es un cliente, cómo se calcula la pérdida de clientes, quién es el responsable de la métrica, de dónde proceden los datos y si son fiables.

Sin el producto de datos, el panel de control no es más que una capa de visualización superpuesta a la incertidumbre.

Superar las limitaciones de los paneles de control

Las organizaciones pueden tener cientos o incluso miles de paneles de control que recogen todo tipo de información, desde los ingresos hasta las operaciones o los clientes. Sin embargo, también tienen sus limitaciones. Un problema habitual es que distintos paneles de control muestren datos contradictorios.

Esto da lugar a preguntas como:

• ¿Qué cuadro de mando es el correcto?
• ¿Por qué difieren las cifras?
• ¿Quién es el responsable de este indicador?
• ¿De dónde proceden los datos?
• ¿Podemos utilizar los datos para la inteligencia artificial?

No se trata de problemas con el panel de control. Son problemas del producto de datos . Esto se debe a que un panel de control solo es tan fiable como los datos que lo alimentan.

Cuando los datos carecen de titularidad, gobernanza, historial, normas de calidad o definiciones comunes, los paneles de control suelen convertirse en visiones contradictorias del negocio. Resolver estos retos se vuelve aún más urgente cuando entra en escena la inteligencia artificial.

Un analista que revisa un panel de control suele darse cuenta cuando algo no va bien. Un modelo de IA o un agente autónomo no puede hacerlo. Simplemente procesa los datos que recibe y genera un resultado. Si los datos subyacentes carecen de contexto, calidad o gobernanza, los sistemas de IA amplificarán esos problemas a gran escala.

Qué ofrecen los productos de datos

Los productos de datos ofrecen algo que los paneles de control no pueden: datos fiables y reutilizables que sirven de base para el análisis, las aplicaciones operativas y la inteligencia artificial.

Un producto de datos bien diseñado ofrece mucho más que un conjunto de datos. Incluye:

• Responsabilidades y rendición de cuentas claras.
• Definiciones y contexto empresarial.
• Controles de gobernanza.
• Normas de calidad.
• Origen de los datos.
• Visibilidad.
• Reutilización en múltiples casos de uso.

El mismo producto de datos fiables sobre los clientes, por ejemplo, alimenta los paneles de control ejecutivos, las aplicaciones de atención al cliente, las campañas de marketing, los modelos predictivos y los agentes de IA. En lugar de crear versiones distintas de la misma información para cada caso de uso, las organizaciones crean un único producto de datos fiables que da soporte a todos ellos. Esa es la diferencia entre descubrir y confiar en los datos una sola vez, frente a tener que conciliarlos cada vez que alguien plantea una nueva pregunta. Este es el núcleo de lo que significa descubrir, confiar y activar los datos a gran escala.

Cómo son los productos de datos en la práctica

Las organizaciones que logran ampliar con éxito el uso de los datos se centran en la facilidad de búsqueda, la gobernanza y la reutilización, en lugar de limitarse a crear más paneles de control. Tomemos como ejemplo a Lufthansa Cargo. La empresa se propuso crear una única plataforma de datos de carga capaz de integrar datos en tiempo real, al tiempo que mejoraba el acceso a los datos y la alfabetización en materia de datos en toda la organización.

La solución no consistía en otro panel de control. En su lugar, Lufthansa Cargo implementó un catálogo de datos para democratizar los datos, mejorar su visibilidad y simplificar la comunicación entre los equipos comerciales y de TI. El resultado fue una plataforma única que conectaba más de 100 fuentes de datos y facilitaba la búsqueda, la fiabilidad y el uso de los mismos.

Del mismo modo, el reto al que se enfrentaba una importante empresa farmacéutica no era la falta de informes. La organización se veía las caras con numerosas fuentes de datos, silos, una responsabilidad poco clara, una capacidad de búsqueda limitada y pocas oportunidades para reutilizar los datos. Para abordar el problema, la empresa utilizó una plataforma de inteligencia de datos, implementó más de 1.000 productos de datos documentados y conectó aproximadamente 30.000 conjuntos de datos. Esto permitió que más de 13.000 empleados de todo el mundo tuvieran acceso a datos fiables.

El valor no se generó únicamente gracias a los paneles de control. Se obtuvo mediante la creación de productos de datos reutilizables, regulados y fácilmente localizables que pudieran dar respuesta a casos de uso posteriores.

El auge de la IA hace que los productos de datos sean imprescindibles

Durante años, los paneles de control satisfacían las necesidades más básicas de las organizaciones. La inteligencia artificial cambia las reglas del juego.

Los modelos de lenguaje a gran escala, los copilotos y los agentes autónomos no interactúan con los datos de la misma forma que lo hacen los seres humanos. Necesitan información fiable, contextualizada y regulada que pueda procesarse mediante programación y de forma repetida.

Un panel de control puede responder a una pregunta predefinida. Un producto de datos puede responder a miles de preguntas en diversas aplicaciones. Esa es una de las razones por las que la adopción de productos de datos sigue acelerándose. Las organizaciones reconocen cada vez más que una IA escalable requiere bases de datos fiables, y no solo mejores visualizaciones.

Las organizaciones que sigan considerando los paneles de control como su principal activo de datos tendrán dificultades en materia de confianza, gobernanza, reutilización y preparación para la inteligencia artificial. Por el contrario, aquellas que inviertan en productos de datos crearán algo mucho más valioso: una base reutilizable que respalde el análisis, las aplicaciones, la automatización y la inteligencia artificial a partir de una única fuente de verdad.

En la era de la IA, los paneles de control ya no son suficientes. Las organizaciones deben saber que los datos que hay detrás de ellos están bien gestionados, son fiables y reutilizables para respaldar todas las decisiones, aplicaciones y sistemas de IA que dependen de ellos.

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