Por qué la BI tradicional está fallando a los equipos

Durante años, la BI prometió decisiones más rápidas e inteligentes mediante la recopilación de todos los datos, la creación de paneles de control bien estructurados y la concesión de acceso a todo el mundo. En la práctica, los paneles de control sustituyeron a los informes estáticos, la visibilidad mejoró y resultó más fácil realizar un seguimiento de las métricas entre los distintos equipos. Durante un tiempo, pareció un avance.

Hoy en día, la realidad es otra. Los equipos no carecen de datos, sino que están saturados de ellos. Hay cuadros de mando en todos los departamentos, los informes se actualizan continuamente y las métricas se supervisan con gran detalle. Sin embargo, cuando hay que tomar una decisión realmente importante, el proceso se estanca.

Siempre hay una pausa. Alguien pide otro desglose. Otro comprueba de nuevo una cifra. Se envía un mensaje rápido al equipo de datos solo para confirmar lo que todos ven.

Ese es el problema fundamental: si los paneles de control se crearon para convertir los datos en respuestas, ¿por qué resulta tan difícil obtener claridad?

La verdad es que una sobrecarga de datos sin una forma clara de interpretarlos genera confusión, no confianza.

Cuando disponer de datos no significa tener claridad

Lo que ha cambiado no es el acceso a los datos, sino su volumen. Los equipos trabajan en entornos en los que todo se registra, se mide y se comunica. Una mayor cantidad de datos debería suponer una mayor claridad, pero, con frecuencia, da lugar a más versiones de la verdad.

Cada equipo crea sus propios paneles de control y sus propias definiciones de rendimiento. En lugar de tener una visión única y clara, lo que se obtiene son versiones contradictorias. La toma de decisiones pasa de «¿Qué significan los datos?» a «¿En qué versión debemos confiar?». Las conversaciones se ralentizan, no porque falten datos, sino porque falta confianza.

Lo que los paneles de control no pueden revelar sobre tus datos

Los paneles de control se crean para responder a preguntas conocidas: ingresos, crecimiento, rendimiento a lo largo del tiempo. El trabajo real rara vez sigue un guion. Las preguntas van evolucionando:

• ¿Por qué se produjo este cambio?
• ¿A qué se debe?
• ¿Qué hacemos ahora?

Los paneles de control no se adaptan a las preguntas que van surgiendo. Los equipos acaban exportando datos, creando sus propias vistas a toda prisa o recurriendo de nuevo a los analistas para que les den una interpretación. Con el tiempo, los paneles de control se convierten en un punto de referencia, no en una solución.

Informes frente a análisis: por qué las herramientas de BI se quedan cortas

Aquí es donde se pone de manifiesto la verdadera brecha. Los paneles de control son excelentes para generar informes. Te dicen lo que ha pasado. Pero para tomar decisiones se necesita algo más que eso.

• Los informes muestran lo que ocurrió.
• El análisis explica por qué ocurrió.
• Las decisiones dependen de qué hacer a continuación.

La mayoría de las herramientas de BI se quedan en el primer paso. Por eso, aunque se disponga de paneles de control, los equipos siguen dependiendo de análisis adicionales para avanzar. Ahí es donde se pierde tiempo.

El cuello de botella de los analistas es, en realidad, un problema de dependencias

Cuando los paneles de control no dan la talla, los equipos recurren a los analistas.

Al principio, eso funciona. Pero, con el tiempo, se crea un sistema que depende de un pequeño grupo de personas para responder a todas las preguntas importantes. Los equipos de negocio están a la espera. Los equipos de datos se ven abrumados por solicitudes constantes. En lugar de ampliar el acceso a los datos, el sistema genera fricciones en torno a ellos.

No se trata solo de una cuestión de recursos. Es una cuestión de diseño.

Por qué falla la BI en los flujos de trabajo cotidianos

Lo que hace que todo esto resulte aún más frustrante es que el atasco no se produce en teoría, sino que surge en medio del trabajo real. Se aprecia en las reuniones, donde una simple pregunta se convierte en una solicitud de seguimiento. Se aprecia cuando alguien extrae una cifra de un panel de control, solo para darse cuenta de que tiene que desglosarla de otra forma. Y se aprecia cuando los equipos dedican más tiempo a validar los datos que a utilizarlos realmente.

El proceso empieza a resultarme familiar:

• Surge una pregunta a la que el panel de control no responde del todo.
• Alguien exporta los datos para analizarlos más detenidamente.
• Se va pasando una hoja de cálculo de mano en mano con pequeños ajustes.
• Al final, se recurre al equipo de datos para que confirme qué es lo correcto.

Ninguno de estos aspectos parece un problema grave por sí solo. Pero, con el tiempo, todo ello va sumándose. En lugar de seguir un proceso fluido desde la pregunta hasta la decisión, los equipos están constantemente cambiando de herramientas, volviendo a comprobar la lógica y rehaciendo el mismo análisis de formas ligeramente diferentes. Se pierde el contexto. Se pierde tiempo. Y la confianza empieza a mermarse.

Cuando se rompe la confianza, todo se ralentiza

Al mismo tiempo, surge otro problema de forma silenciosa.

Los distintos equipos empiezan a presentar cifras ligeramente diferentes para la misma métrica. Los ingresos se interpretan de una forma en el departamento de finanzas y de otra en el de ventas. Las definiciones varían lo suficiente como para generar confusión.

Es entonces cuando las conversaciones cambian. En lugar de preguntarse qué indican los datos, los equipos se preguntan qué cifra es la correcta. Y, una vez que la confianza se pone en duda, las decisiones tardan más en tomarse.

La inteligencia empresarial tradicional es demasiado lenta para tomar decisiones en tiempo real

La inteligencia empresarial (BI) tradicional se basa en ciclos de elaboración de informes diarios, semanales y mensuales. Las decisiones en tiempo real no esperan al siguiente informe. Se toman en reuniones, en su contexto, a medida que cambian las circunstancias. Si la respuesta no está disponible al instante, el equipo retrasa la decisión o sigue adelante sin ella. Para cuando los datos se actualizan, a menudo ya se ha perdido la oportunidad de actuar.

La inteligencia artificial por sí sola no puede resolver los problemas de inteligencia empresarial

La IA puede ofrecer respuestas más rápidamente, pero la rapidez sin claridad genera nuevos riesgos. Si las definiciones no son coherentes o el razonamiento no es transparente, la confianza vuelve a resquebrajarse. Sin definiciones comunes ni transparencia sobre cómo se obtienen los resultados, la IA puede agravar los mismos problemas de la inteligencia empresarial, solo que más rápido.

Lo que los equipos modernos esperan hoy en día de la analítica

A estas alturas, la cuestión no son los paneles de control, los analistas ni siquiera la inteligencia artificial por sí solos. Se trata de cómo se presentan los análisis.

Los equipos necesitan:

• Respuestas en el momento, no en informes.
• La posibilidad de formular preguntas de seguimiento al instante.
• Métricas uniformes en todos los equipos.
• Una lógica clara detrás de cada resultado.

En resumen, el análisis de datos debería parecer menos un informe estático y más una conversación inteligente.

Cómo resuelve Actian AI Analyst los problemas de inteligencia empresarial

Actian AI Analyst cambia el enfoque de los paneles de control al diálogo sin sacrificar la gobernanza. Puedes formular preguntas directamente y explorar las respuestas sobre la marcha. La magia no reside solo en la interfaz, sino en la estructura subyacente.

Ventajas principales:

• Capa semántica regulada: Las métricas se definen una sola vez. Las relaciones están claras. Todas las consultas utilizan la misma lógica.
• Coherencia entre los equipos: A la misma pregunta siempre se da la misma respuesta.
• Resultados transparentes: Puedes ver los filtros, las uniones y los cálculos que hay detrás de cada dato, por lo que confías en lo que ves sin dudar.
• Gobernanza empoderada: Los equipos de datos pasan de responder a preguntas repetitivas a dar forma a la lógica que impulsa el sistema, mientras que los usuarios empresariales exploran los datos dentro de unos límites establecidos.

El resultado es un sistema en el que los equipos pasan de la pregunta a la respuesta con rapidez y seguridad, y pueden actuar en función de lo que descubren sin ningún tipo de obstáculo.

Descubre cómo tu equipo podría trabajar de otra manera

Si tu equipo sigue verificando cifras, esperando informes o buscando respuestas en los paneles de control para obtener datos reales, no eres el único, pero esto no tiene por qué seguir siendo así.

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Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.