Transformación digital empresarial: las claves para llegar fuertes a 2026

Transformacion digital empresarial

El calendario empresarial no se detiene y el inicio de 2026 está más cerca de lo que parece. En este contexto, la tecnología ha dejado de ser un área de soporte para consolidarse como un pilar estratégico del negocio. Aquello que hace cinco años representaba una ventaja competitiva, hoy es simplemente el punto de partida.

Aun así, la transformación digital sigue percibiéndose en muchas organizaciones como una inversión difusa o excesivamente ambiciosa. La realidad es que, cuando se aborda con una visión clara y pragmática, su impacto se refleja directamente en la eficiencia operativa y en la cuenta de resultados. Preparar a una empresa para el futuro no exige adoptar tecnologías futuristas de inmediato, sino identificar y eliminar las ineficiencias que frenan el crecimiento día a día.

A continuación, proponemos un ejercicio de diagnóstico a partir de situaciones habituales que funcionan como indicadores de madurez digital. Un punto de partida para detectar dónde se encuentran hoy las verdaderas oportunidades de mejora en su organización.

Indicadores de salud digital: ¿en qué punto se encuentra su empresa?

1. Integración de sistemas y fuente única de verdad

En muchas compañías, áreas como ventas, logística o administración trabajan con aplicaciones que no están conectadas entre sí. El resultado son silos de información que obligan a trasladar datos manualmente de un sistema a otro.

El riesgo: duplicidad de tareas y errores humanos. Cuando los equipos dedican tiempo a copiar y pegar información entre hojas de cálculo, ERP o CRM, la productividad se resiente. Una infraestructura preparada para 2026 se basa en la interoperabilidad: sistemas que se comunican automáticamente y garantizan un dato único, consistente y fiable para toda la organización.

2. Movilidad y operatividad remota

Una pregunta clave: ¿podría su operativa crítica mantenerse al 100 % si mañana se interrumpiera el acceso físico a las oficinas? La dependencia de servidores locales, archivos en red o documentación en papel limita seriamente la capacidad de respuesta ante imprevistos.

El objetivo: desvincular la productividad de la ubicación. La digitalización real permite aprobar presupuestos, gestionar inventarios o consultar expedientes de forma segura desde cualquier lugar. Si una empresa necesita estar físicamente presente para funcionar, su modelo es frágil frente a cualquier escenario inesperado.

3. La experiencia de usuario como ventaja competitiva

Las expectativas de los clientes, tanto en entornos B2B como B2C, están marcadas por los grandes referentes tecnológicos. Esto se traduce en procesos simples, ágiles y con la mínima fricción posible. Formularios interminables, trámites burocráticos o interfaces poco intuitivas ya no son solo una molestia: son una causa directa de abandono.

La realidad: la fricción digital es uno de los principales enemigos de la conversión. Optimizar la experiencia de usuario no es una cuestión estética, sino una decisión estratégica que impacta directamente en la rentabilidad, la satisfacción y la fidelización de los clientes.

4. Toma de decisiones basada en datos (data-driven)

Muchas direcciones siguen gestionando el negocio mirando al pasado: analizan informes mensuales para entender qué ocurrió. Este enfoque continúa siendo útil para el análisis histórico, pero resulta insuficiente cuando el contexto exige reaccionar con rapidez.

La evolución: la tecnología actual permite complementar el análisis tradicional con información en tiempo real. Cuadros de mando actualizados al instante sobre ventas, tesorería o producción facilitan decisiones más ágiles y mejor fundamentadas. Pasar de la intuición a la certeza basada en datos es uno de los rasgos distintivos de las empresas que lideran su sector.

Un camino que no tiene por qué recorrerse en solitario

Afrontar un proceso de transformación digital no consiste únicamente en implantar tecnología, sino en hacerlo con criterio, visión de negocio y acompañamiento experto. Contar con el socio adecuado marca la diferencia entre una inversión puntual y un cambio sostenible en el tiempo.

En este camino hacia 2026, RCM Software y nuestra red de partners acompañamos a las empresas en el diagnóstico, la definición y la ejecución de su transformación digital. A través de soluciones diseñadas para integrar datos, optimizar procesos y facilitar la toma de decisiones, ayudamos a las organizaciones a construir una base tecnológica sólida, escalable y alineada con sus objetivos estratégicos.

El futuro no se improvisa: se diseña hoy. Y hacerlo con el respaldo adecuado es el primer paso para liderar mañana.

Transforma tu software con embedded analytics

Transforma tu software con embedded analytics

La analítica de datos gana cada vez más terreno en las empresas y ha pasado de un agregado atractivo a un elemento indispensable para la toma de decisiones y el funcionamiento de las empresas.

En este panorama las fabricantes de productos CRM o ERP se enfrentan a la necesidad de integrar el análisis de datos a sus prestaciones. Es así que los ISV, independent software vendors, deben elegir si hacer un desarrollo propio o integrar herramientas desarrolladas por terceros, es decir embedded analytics.

En muchos casos se descarta el desarrollo propio, al no ser muy costo eficiente y suponer unos tiempos de desarrollo más largos. Además, de la disposición de recursos propios para continuar con el desarrollo y soporte.

La integración de herramientas o componentes de terceros ofrece un menor tiempo de entrega y permite el ISV se centre en el desarrollo y soporte de sus propios productos.

¿Qué es el análisis integrado o embedded analytics? 

Es el análisis que está incorporado en herramientas o soluciones cuyo objetivo principal no es el análisis de datos, por ejemplo, un CRM o un ERP. Esto facilita a los usuarios acceder al análisis sin tener que salir del producto.  La experiencia del usuario es que las gráficas, informes y paneles hacen parte del software en cuestión de manera nativa.

¿Cuáles son sus principales ventajas?

Empezar a usar embedded analytics en tus productos impacta directamente en la competitividad y hace que mejore el valor percibido por el mercado. Te compartimos el detalle de sus ventajas.

1. Mejora el valor percibido del producto

La analítica integrada hace que el software ya no se perciba únicamente como una herramienta de gestión, sino también como una que aporta a la toma de decisiones. Esto les da a los usuarios la capacidad de aprovechar el valor de los datos con herramientas y aplicaciones que ya usan. El aumento en el valor percibido también abre la posibilidad de crear opciones de precio premium que incluyan funciones avanzadas.

2. Mejora el engagement, la fidelización y reduce el churnch rate o tasa de abandono.

La ampliación del rango de acción del producto de la gestión a la decisión hace que los usuarios lo utilicen para más tareas críticas como la distribución del presupuesto de marketing, la estrategia de stock, etc. Como consecuencia aumenta la frecuencia de uso y se reduce la posibilidad de que cambien el producto que usan actualmente.

3. Hace el proceso de toma de decisiones más rápido

Sin embedded analytics la ruta para aprovechar los datos para la toma de decisiones, puede ser tan larga como exportar, limpiar, analizar y por último decidir. Con la analítica integrada los usuarios pueden ver información clave dentro de la aplicación y avanzar rápidamente al análisis y toma de decisiones.

4. Reduce la fricción y mejora la experiencia de usuario

Al usar una solución de análisis integrada, todo mantiene la misma apariencia, diseño y flujo que tu aplicación principal. No hay interfaces nuevas ni curvas de aprendizaje, esto permite una experiencia fluida, simple e intuitiva. 

5. Las funcionalidades core del producto mejoran

Al delegar el análisis de datos a empresas expertas en el tema con productos maduros, los ISV pueden destinar el 100% de sus recursos a desarrollar nuevas funcionalidades que mantengan a su producto competitivo en un mercado que cada vez evoluciona más rápido.

¿Qué desafíos pueden surgir al usar embedded analytics?

Ya te hemos contados los beneficios tanto para el ISV como para el usuario final. Ahora te explicamos algunos de los desafíos que pueden surgir y cómo superarlos.

¿Qué deberías tener en cuenta a la hora de elegir analítica integrada?

En el mercado existen diferentes proveedores que ofrecen embedded analytics o analítica integrada. Te compartimos algunos criterios a tener en cuenta que te permitan tomar la mejor decisión:

Integración sencilla

Elige opciones que permitas una integración que no esté cargada de pasos adicionales y que te permite integrar fácilmente la analítica de datos a tu producto.

Grado de personalización

Otro elemento a tener en cuenta es qué tan flexible es la herramienta a la hora de integrarse a la interfaz de usuario. Esto contribuye a reducir la fricción a mejorar la experiencia de usuario.

Flexibilidad de licenciamiento

Cada modelo de negocio tiene necesidades particulares, por eso te recomendamos tener en cuenta que el modelo de licenciamiento se ajuste al modelo que usas con tus clientes o que se pueda ajustar. Así podrás tener la libertad para tomar decisiones de producto que lo mantengan competitivo.

¿Qué perspectiva tiene el embedded analytics?

La analítica integrada se seguirá abriendo camino como aparece reflejado en la encuesta Data, BI and Analytic Trend Monitor 2025, realizada por BARC. En esta encuesta un 30% de empresas afirmó estar usando embedded analytics y un 16% manifestó estar en la fase de planeación para implementarla en los próximos 12 meses.

Con BI4Web podrás disfrutar de una integración sencilla, funcionalidades de clase mundial y la flexibilidad de licenciamiento que necesitas. Contáctanos y nuestro equipo te ayudará a empezar el camino de la analítica integrada.

La nueva misión que plantea la IA al data manager

La nueva misión del data manager

La llegada de la inteligencia artificial al mundo empresarial está teniendo un impacto gradual que se consolidando en áreas como la analítica de datos. Por eso queremos presentarte algunos desafíos, cómo enfrentarlos y cómo desde este rol se puede marcar la diferencia.

¿Cuáles son los principales cambios que llegan con la IA? 

La misión principal del data manager se podía resumir en mantener los datos ordenados y disponibles. Sin embargo, el escenario actual plantea nuevas necesidades; te compartimos algunas de más destacadas:

  • Calidad y preparación de datos: Mantener los datos preparados, limpios y bien gobernados cobra un nuevo sentido ya que el éxito del uso de la IA radica en la calidad de los datos utilizados.
  • Adaptación tecnológica y cultural: Esto abarca desde la integración de nuevos formatos como imágenes, videos y textos, hasta nuevas arquitecturas, nuevos procesos y mentalidades.  
  • Gobernanza, trazabilidad y ética: Estar preparado para cumplir con el marco legal gubernamental y los principios de ética, privacidad y transparencia.  
  • Asumir un rol más estratégico y de puente: Profundizar la colaboración entre negocio, tecnología y datos. Esto permite construir la sinergia necesaria para que la empresa se mantenga competitiva.
  • Facilitar el autoservicio sin perder el control: Evaluar cuidadosamente qué opciones de autoservicio se alinean a las necesidades de la empresa sin afectar la gobernabilidad de datos.

Para asumir estos retos es importante implementar buenas prácticas, estas son algunas que te recomendamos tener en cuenta:

Gobierna tus datos: Es el momento para revisar la definición el cumplimiento de la política de gobierno de datos que tiene tu empresa. Es central que incluya roles claros, políticas y seguimiento. Afina el plan lo que sea necesario para que se ajuste a la realidad actual de la empresa y también esté preparado para el futuro.

Automatización de tareas: Identifica y automatiza tareas rutinarias de calidad, limpieza y linaje de datos para optimizar el tiempo.

Almacena los datos correctos: Evalúa si los datos guardados y tratados responden a un objetivo de negocio. Puede ocurrir que algunos datos se traten sin objetivo claro y esto termine gastando recursos innecesariamente.

Fomenta la cultura de datos: Ten en cuenta que todas las personas que interactúen con los datos en la empresa necesitan entender su rol. Con programas de formación interna puedes mejorar la aplicación del gobierno de datos y obtener mejores resultados.

No te olvides de la ética ni de la privacidad: Debe ser un componente integral de la estrategia de datos para evitar sesgos, garantizar la transparencia y el cumplimiento del marco normativo.

¿Qué mitos existen sobre la IA?

A la par de seguir buenas prácticas, te recomendamos evitar la toma decisiones basadas en creencias que carecen de fundamento. Estas son algunas de ellas:

La IA no comete errores: Este es uno de los más extendidos. Por eso es importante que la supervisión humana siga haciendo parte de los procesos.

El data manager es únicamente un técnico: Concebir este rol desde una perspectiva meramente técnica, hace que trabaje desconectado del negocio.

La rigidez es sinónimo de una buena gobernanza de datos: La verdad es que el equilibrio es la clave para que exista gobernabilidad y agilidad.

¿Qué beneficios tiene para la empresa la evolución del rol de data manager?

La principal oportunidad que presenta esta evolución del rol es la de repensarse como una posición más integradora. Este cambio de paradigma eleva el aprovechamiento de la analítica de datos y la IA, y a su vez impulsa la toma de decisiones mejor informadas y con una estructura más completa. 

Podemos concluir que existen muchas oportunidades en este sentido y es por eso que en RCM Software creamos soluciones y herramientas que están diseñadas con esta nueva visión integrada. Si deseas conocer más sobre nuestro ecosistema de soluciones enfocadas para la empresa, escríbenos y nos pondremos en contacto contigo.

El diagrama de Gantt llega a BI4Web

El diagrama de Gantt llega a BI4Web

Como te habíamos contado en la noticia de la versión 25 de BI4Web, en esta nueva versión podrás encontrar el diagrama de Gantt como un nuevo control. Ahora te explicamos con más detalle en qué consiste este control y cuáles son sus principales beneficios.

¿Qué es el diagrama de Gantt?

Empecemos por una definición básica. El diagrama de Gantt es una herramienta visual muy utilizada para el seguimiento de proyectos que ayuda a mapear las tareas necesarias para llevar a cabo el proyecto, las relaciones de dependencia entre ellas y los tiempos necesarios para llevarlas a cabo.

¿De qué manera funciona? En la columna izquierda se escriben todas las tareas y la parte superior se encuentre el eje temporal. La duración de las tareas se representa con la longitud la barra horizontal ubicada en frente de cada tarea.

¿Cómo usar el diagrama de Gantt?

Te compartimos unos sencillos pasos para que puedas usarlo adecuadamente.

  1. Define las tareas. Divide el proyecto en tareas específicas.
  2. Establece la duración de la tarea. El tiempo puede expresarse en días o semanas, lo importante es hacer una estimación realista.
  3. Establece las dependencias. Define qué tarea o tareas deben estar terminadas antes de que empiece la siguiente.

¿Cuándo deberías utilizar el diagrama de Gantt?

Es altamente recomendable usarlo cuando tienes proyectos con múltiples tareas con fechas límites. Te compartimos algunos de los casos más comunes.

  • Lanzamiento de productos. El diagrama de Gantt es muy útil para mapear todas las tareas. Por ejemplo, la investigación de mercados, el desarrollo de prototipos, pruebas, marketing y distribución.
  • Planificación de eventos: Estos pueden ser empresariales como la fiesta de lanzamiento de un producto. Algunas de las tareas que podrías definir es el alquiler del lugar, la contratación de las personas que presentarán el evento, etc.

Mejores prácticas a la hora de usar el diagrama de Gantt

Ahora que sabes cómo funciona, te compartimos algunos consejos que debes tener en cuenta para sacar el máximo provecho.

  1. Desglosa las tareas: asegúrate de que las tareas sean pequeñas y manejables. Las tareas muy generales suelen ser difíciles de gestionar.
  2. Establece dependencias claras: Tómate el tiempo para revisar que las dependencias estén bien conectadas. Esto te ayudará a evitar retrasos inesperados y te dará una idea más realista de cómo se va desarrollando el proyecto.
  3. Usa un software de gestión. Por ejemplo, el diagrama de Gantt que viene incorporado en BI4Web versión 25. Te permite hacer un seguimiento en tiempo real de todas las tareas, explorar escenarios posibles y detectar el camino crítico.
  4. Sé realista con los tiempos: Dar un poco de espacio a las tareas es altamente recomendable ya que las fechas demasiado ajustadas pueden provocar espacios innecesarios.

¿Qué ventajas tiene el diagrama de Gantt de BI4Web?

Una de sus principales ventajas es que permite al usuario explorar lo que ocurriría en escenarios posibles sin afectar las fuentes de datos. Por ejemplo, si una tarea se completa dos días después de los previsto cómo se afectan todas las tareas que dependían de ella. Igualmente, te permite encontrar fácilmente el camino crítico, es decir, la secuencia de tareas más largas con interdependencia cuyo atraso afecta directamente el tiempo de desarrollo del proyecto.

Si quieres conocer todas las ventajas de BI4Web, incluido el diagrama de Gantt, solicita una prueba gratuita.

¿A quién le das las llaves de tu Business Intelligence?

A quien le das las llaves de tu business intelligence

Contar con un business intelligence en tu empresa es un elemento clave para mejorar la capacidad de toma de decisiones. Pero ¿a quién deberías darle las lleves tu BI dentro de tu empresa? ¿Todos los empleados necesitan acceder?

Bueno, podemos empezar diciendo que un acceso libre sin ningún tipo de gobierno opacará los beneficios del BI en la empresa. Así que tener una estrategia de gobierno de datos adecuada resulta clave para sacar el máximo provecho.

Te compartiremos algunas recomendaciones que debes tener en cuenta a la hora de determinar quién debe tener acceso al BI.

Primero estructura adecuadamente la información de tu empresa.

Con una definición clara de los datos con los que trabajará tu compañía será más fácil establecer el grado de acceso que deben tener cada uno de los empleados de tu empresa. Vamos a verlo con un ejemplo, si tu empresa tiene un equipo de ventas organizado por países, regiones, ciudades, etc. Puedes agrupar los datos siguiendo esa organización y proporcionar el acceso correspondiente a cada miembro del equipo. De esta manera, el vendedor con menor rango solamente podrá acceder a los datos de sus ventas y quien tenga más zonas a su cargo, tendrá más privilegios de acceso.

Piensa en hacer el trabajo de tus empleados más eficiente

Evalúa las funciones de cada empleado y consulta cómo las está llevando a cabo actualmente. Pregúntate si puedes facilitar el acceso a la información que necesita para desarrollar sus funciones. Esto te permitirá detectar oportunidades para ofrecer el acceso adecuado a las personas necesarias en menos tiempo. Un BI que ofrece información de valor a los usuarios se convierte en un elemento indispensable en el trabajo que redunda en mayor eficiencia en los tiempos de respuesta.

Estos son algunos ejemplos de la información a la necesita acceso cada rol:

Alta dirección: Necesita informes consolidados para tomar decisiones estratégicas. Con la navegación piramidal de BI4Web, puede ir desde el aspecto global hasta el nivel de detalle requerido para entender lo que está pasando en la empresa.

Gerentes de área o líderes de proceso: Necesitan acceder a datos específicos para gestionar equipos y proyectos. Puedes facilitar el trabajo dando acceso no solo a las áreas que lideran sino a información de otras áreas de la empresa que impacten en su gestión. Siempre con una estrategia de gobernabilidad clara para que terminen llenos de datos que no necesitan.

Analistas de datos: Tienen la labor de hacer análisis más específicos, así que su acceso deberá estar limitado al área de análisis a la que pertenecen.

Sigue el principio de mínimo privilegio

Este principio establece que es fundamental que cada persona, aplicación o sistema tenga estrictamente los permisos y accesos necesarios para desarrollar sus funciones. Un ejemplo sencillo, sería que, si el objetivo del rol es analizar las ventas, no hace falta que tenga acceso a los datos de recursos humanos.

Garantiza que los datos confidenciales y sensibles estén protegidos

Además de asegurarse de que cada uno vea la información que le corresponde en función de su rol, debes tener en cuenta hay datos que por su confidencialidad o sensibilidad deben tener una protección adicional.

Algunos ejemplos de información confidencial pueden ser los datos financieros, datos de clientes importantes o informes de recursos humanos.  

Controla el nivel de acceso

No es lo mismo poder visualizar, que modificar o borrar datos. Así que es imprescindible que cada rol tenga el nivel de acceso que corresponda a su grado de responsabilidad dentro de la empresa. Estos son algunos ejemplos de los niveles de acceso que un usuario puede necesitar:

A. Solo lectura 

Permite a los empleados ver los datos sin poder hacer modificaciones. Ideal para aquellos que necesitan tomar decisiones basadas en datos, pero no deben alterar la información 

B. Creación de análisis o informes 

Este tipo de acceso permite la creación de paneles de control y visualizaciones de datos.

C. Acceso total o administrativo

Estos usuarios pueden configurar el sistema, gestionar permisos y realizar tareas críticas para el mantenimiento del BI. 

 Elige un BI que te facilite hacer todo lo anterior

Con BI4Web podrás facilitar de manera segura el acceso a los datos que tus empleados necesitan. Solicita una prueba gratuita y comprueba cómo puedes empezar a tomar decisiones basadas en datos con seguridad.

BI4Web versión 25: más rápida, potente y fácil de usar

BI4Web Version 25

BI4Web versión 25 ya está disponible y viene cargada de mejoras pensadas para que tu trabajo sea más ágil, eficiente y divertido.

Studio: controla todo a tu manera

  • Parámetros de prueba: nueva pestaña en los selectores para encontrar la información que necesitas al instante.
  • Editar e IA separados: decide cuándo un control puede ser editable o funcionar con inteligencia artificial.
  • Guarda tus templates favoritas: nuevas plantillas para controles y HTML que puedes reutilizar en cualquier proyecto.
  • KPI mejorado: formateo de texto corregido y mayor rendimiento.
  • Exporta errores: genera listados de errores al actualizar proyectos, de forma rápida y sencilla.
  • Conectores y SQL actualizados: incluye nuevas funciones de subselect y ventana.
  • Rendimiento optimizado: conexiones lentas ya no son un problema gracias a la migración a peticiones estándar.

Diagrama de Gantt: flexibilidad total

Nuevo control para gestionar tus diagramas con facilidad.

  • Modificaciones sin tocar la base de datos: ajusta los caminos críticos directamente desde el viewer.
  • Visualización de caminos críticos: gestiona proyectos de manera más eficiente y sin riesgos.

Otras mejoras destacadas

  • Grid y Pivot Grid ahora aceptan cadenas de formato correctamente.
  • Pantalla de proyectos renovada: abre o actualiza versiones sin complicaciones.

Con BI4Web versión 25, trabajar en tus proyectos nunca ha sido tan sencillo: más velocidad, más control y nuevas herramientas para optimizar tu flujo de trabajo.

Si quieres saber cómo actualizar BI4Web, escríbenos y nuestro equipo te explicará cómo hacerlo de manera fácil y rápida.

Guía: ¿Sabes si tu empresa necesita un data hub?

Para responder a estar pregunta, empezaremos por definir qué es un data hub. Su principal función es gestionar de manera centralizada el uso de los datos entre diferentes orígenes y destinos en la empresa. Esta gestión incluye la integración, el gobierno y la distribución de los datos.

En otras palabras, un data hub es clave para evitar la creación silos de datos porque posibilita las conexiones necesarias para que el ecosistema digital de las empresas esté 100% comunicado. Adicionalmente, permite la aplicación de políticas que garantizan la calidad y la correcta distribución de los datos entre diferentes procesos y aplicaciones.

A la luz de los beneficios que trae la implementación de un data hub, te podrías preguntar cuándo es el momento adecuado para implementarlo. Para responder a esa pregunta te compartimos una práctica checklist:

Necesidades de negocio

Un datahub tiene sentido cuando los equipos de negocio y tecnología demandan un acceso más ágil y confiable a los datos. Para evidenciar estas necesidades, puedes hacerte las siguientes preguntas:

  • ¿Necesitamos integrar información de múltiples fuentes (ERP, CRM, bases SQL/NoSQL, archivos, APIs?
  • ¿Tenemos dificultades para acceder a datos confiables para la toma de decisiones?
  • ¿Las áreas de negocio piden autoservicio de datos sin depender de TI?
  • ¿Queremos habilitar analítica avanzada, IA o reporting centralizado?

Situación actual de datos

Estas preguntas te ayudarán a hacer un breve diagnóstico del estado actual de tu empresa:

  • ¿Los datos están dispersos en silos?
  • ¿Sufren duplicidades, inconsistencias o falta de trazabilidad?
  • ¿El gobierno de datos es limitado o inexistente?
  • ¿TI se convierte en un cuello de botella para entregar datasets?

Aspectos técnicos

La infraestructura es clave para garantizar que un datahub sea escalable y eficiente. Usa estas preguntas para evaluar la madurez técnica de tu empresa:

  • ¿Nuestra infraestructura actual soporta la integración centralizada?
  • ¿Disponen de APIs, conectores o pipelines básicos?
  • ¿Necesitan compatibilidad con entornos cloud, on-premise o híbridos?
  • ¿Pueden manejar el crecimiento futuro en volumen de datos?

Recursos y capacidades internas

Un datahub no es solo tecnología, también requiere personas y procesos:

  • ¿El personal de la empresa posee suficiente conocimiento en ETL/ELT y arquitecturas modernas?
  • ¿Existe un área o rol de data governance definido?
  • ¿Hay apoyo financiero y presupuesto definido por parte de la dirección?
  • ¿Los usuarios clave están preparados para adoptar el uso del data hub?

Valor esperado

Para estimar el valor esperado, puedes usar las siguientes preguntas como guía, teniendo en cuenta las necesidades de análisis de datos actuales.

  • ¿Reducirá los tiempos de preparación de datos para analítica?
  • ¿Mejorará la calidad y la fiabilidad de la información?
  • ¿Aportará ventajas competitivas? Por ejemplo, mejor experiencia de cliente, procesos más eficientes o gestión de nuevas oportunidades.
  • ¿Es posible definir metas claras con respecto al ROI?

Riesgos y gestión del cambio

La implementación de un data hub va de la mano de la gestión del cambio.

  • ¿Has evaluado o cuentas con los medios necesarios para evaluar la complejidad de la implementación?
  • ¿Existe un plan de formación para los usuarios?
  • ¿Hay cumplimiento de la normativa de seguridad y privacidad de los datos, por ejemplo, de GDPR?
  • ¿Has creado un roadmap aterrizado a la realidad de tu empresa o cuentas con los medios para hacerlo?

Conclusión y resultados

Si bien es cierto que un datahub puede ser un gran impulsor de la transformación digital. No todas las empresas están listas para para dar ese paso. Si tu empresa cumple con la mayoría de los puntos de la check list, probablemente el momento ha llegado. De lo contrario, crea un plan de trabajo que tenga como objetivo fortalecer los puntos negativos hasta que alcances la madurez necesaria para hacer de la implementación de datahub en una realidad.

La clave está en dimensionar el datahub como una inversión estratégica que permitirá generar valor a partir de los datos en áreas clave para mejorar la competitividad de la empresa. Si estás interesado en conocer un data hub que te puede ayudar a obtener todos sus beneficios de manera eficiente y potenciado con IA, te invitamos a conocer DataGate Orchestration Platform.

Retos de la modernización de aplicaciones Progress® OpenEdge® y cómo superarlos

La modernización de aplicaciones no está libre de retos y las aplicaciones de Progress OpenEdge no son la excepción. Especialmente porque implican el cambio del entorno de escritorio a la web. En este blog te contamos cuáles son y cómo superarlos.

¿Cómo cubrir las necesidades del front-end de las aplicaciones Progress® OpenEdge®?

La toma de decisiones en cuanto al front-end tiene un gran impacto en el proceso de modernización y posterior funcionamiento. Existe un camino que llamaremos tradicional, que permite la construcción del front-end utilizando tecnologías web.

En otras palabras, tendrás que contratar personal adicional especializado que se encargará de la creación y mantenimiento. Esto tiene como desventaja el aumento de los costes y los problemas de compatibilidad que puedan surgir entre las tecnologías web seleccionadas y OpenEdge.

Para evitar las complejidades y retos de aumentar el equipo de trabajo, es recomendable optar por una plataforma que con una interfaz drag-and-drop. De esta manera, los desarrolladores Progress con los que ya cuentas en tu equipo, podrán gestionar el front-end sin depender de terceros.

Esta opción además permite trasladar de manera más práctica el conocimiento en la lógica del negocio que tienen los desarrolladores de tu equipo, al front-end. También proporciona más agilidad en el proceso de modernización y en el posterior funcionamiento de las aplicaciones.

¿Qué estrategia usar para evitar la no disponibilidad de las apps?

Los periodos de no disponibilidad pueden ser un gran dolor de cabeza para los usuarios, por eso es mejor evitarlos siempre que sea posible. En el caso de las aplicaciones OpenEdge es ideal usar un modelo de trabajo híbrido que permita que sigan funcionando tanto en escritorio como web.

Con este modo de trabajo, se puede avanzar en la modernización de manera gradual sin cortar el servicio a los usuarios de escritorio. Otra ventaja es que la entrega de resultados de la modernización no tendrá que esperar hasta el final del proceso. Esto contribuye positivamente en la aceptación al cambio tan necesaria en este tipo de proyectos.

¿Cómo aprovechar al máximo el código ABL ya desarrollado?

Una plataforma integrada de manera nativa con Progress OpenEdge evitará disrupciones y te permitirá aprovechar al máximo el desarrollo que has hecho en el back-end sin problemas de compatibilidad o similares.

¿Cómo gestionar las APIs?

La gestión de APIs puede convertirse en todo un reto si se hace de manera individualizada, por eso es recomendable optar por una propuesta que no dependa de la gestión individualizada. Por ejemplo, una plataforma que se conecte directamente con la base de datos de Progress por medio de métodos globales. Así podrás optimizar el uso del tiempo y centrar la atención en temas menos operativos.

Elige Edgevolut

Con Edgevolut podrás modernizar aplicaciones Progress® OpenEdge® con todos los retos mencionados superados y una propuesta ágil que garantizar un paso a la web rápido, seguro y moderno.

Adicionalmente a las ventajas mencionadas, también proporciona la garantía de no perder información gracias a su máquina de estados que escribe directamente en la base de datos de Progress.

Si deseas conocer más sobre cómo funciona Edgevolut, contáctanos para que nuestro equipo resuelva todas tus dudas.

Consejos para transformar tu empresa en una organización data driven

Consejos para transformar tu empresa en una organizacion data driven

Convertirse en una organización data driven es la meta de muchas empresas. La principal motivación de esta transformación es su impacto directo en la competitividad. Este cambio implica una evolución en aspectos técnicos y culturales dentro de la empresa. Te presentamos algunos consejos prácticos que te pueden ayudar en el proceso de fomentar una cultura en la que cada decisión se base en datos y no en intuiciones.

La transformación empieza por el liderazgo

El ADN de la organización es el reflejo de las acciones que su liderazgo lleva a cabo. Por eso resulta clave que figuras como el CEO o los miembros de la alta dirección sean también líderes de esta transformación.

Con esto en mente, las primeras acciones deben estar orientadas a que los líderes usen datos para respaldar sus decisiones y que lo compartan en reuniones con empleados y colaboradores. Esto provocará un efecto cascada que se traducirá en que los empleados también empiecen a usar datos en sus decisiones.  

Para un inicio con mayores probabilidades de éxito, te recomendamos acotar el uso de datos a un proyecto al principio. Usa como criterios de selección el alto impacto y la baja complejidad. También es importante involucrar a un líder senior para generar el impacto deseado y construir la confianza inicial.

La transformación se construye con pequeños éxitos

En línea con el punto anterior, es importante seguir promoviendo los pequeños éxitos a diferentes niveles dentro de la empresa. Esto se logra a través de la cultura de la experimentación tipo test and learn. De esta manera, empresas como Amazon y Booking prueban sus hipótesis, analizan los resultados y ajustan las estrategias con base en datos reales.

El objetivo de esta cultura de experimentación es que los empleados poco a poco vayan integrando el uso de datos como regla y no como excepción.

Promueve la alfabetización de datos

Hablar el idioma de los datos es una habilidad fundamental para que todos en la empresa tengan las herramientas necesarias para integrar el análisis de datos en su trabajo. Por eso es fundamental la promoción de alfabetización de datos para que, incluso los empleados sin un rol técnico aprendan conceptos básicos como KPI, métricas y resultados.

Un ejemplo destacado de la promoción de la alfabetización de datos es el programa Data University de Airbnb que desde 2016 tiene la misión de brindar formación de análisis de datos a los empleados de la compañía sin importar su rol. De esta manera todos colaboradores de la empresa pueden hablar el mismo lenguaje y trabajar con mayor agilidad.

Facilita el acceso a la información para que tu empresa ame los datos

A la par de la formación y la promoción del análisis de datos, la creación de un ecosistema digital que facilite el acceso a los datos es clave. Por eso es importante elegir el software adecuado para cada caso. La premisa clave es elegir software que se adapte a los procesos de la empresa y a los usuarios. Esto ayuda a que la resistencia al cambio sea menor, los usuarios tengan una curva de aprendizaje más corta y una tasa de adopción más alta.

En este sentido, la elección de la plataforma de business intelligence adecuada contribuye a la construcción de la cultura de datos. Principalmente porque los empleados podrán acceder a los datos que necesitan y convertirlos en elementos indispensables de su trabajo.

Podemos concluir que cuanto más rápido los usuarios integren el uso de los datos en su trabajo y comprueben directamente sus beneficios, más alta será la tasa de adopción en el largo plazo.

Crea un entorno con datos gobernados, confiables y de calidad

La confiabilidad en los datos se deriva directamente de su calidad y la única manera de garantizarla es contar con una estrategia de gobernanza de datos bien ejecutada.

La gobernanza de datos comprende aspectos tan importantes como la definición de los criterios de calidad de los datos, los procesos para garantizar su calidad y los roles dentro de la empresa encargadas de cada proceso. Como resultado tendrás datos en los que tu equipo puede confiar para tomar decisiones.

¿Cuándo es el mejor momento para convertirse en una empresa data driven?

El mejor momento es ahora. No importa el tamaño o tipo de empresa porque tomar decisiones basadas en datos se está consolidando como una característica fundamental para seguir siendo competitivos.

Cuanto antes empieces a aplicar los consejos mencionados en este artículo, más rápido empezarás el camino que tu empresa debe recorrer para convertirse en una empresa data driven.

Si quieres ver tus datos en acción en una plataforma de business intelligence enfocada en las necesidades de las empresas de hoy, solicita tu prueba gratuita de BI4Web. Así podrás empezar tu camino hacia la transformación digital con el acompañamiento de expertos.

¿Cuál es el impacto de la IA en el análisis de datos?

Impacto de la IA en el análisis de datos

La IA lleva ya unos años irrumpiendo en diferentes ámbitos de la vida personal y empresarial. Cada vez son más las tareas y procesos en los que la IA participa de manera total o parcial. Esto por su puesto incluye el uso de la IA en el análisis de datos. Algo que impacta directamente la manera en la que las empresas toman decisiones.

Un aspecto muy importante del uso de la IA en el análisis de datos proporciona muchas más herramientas a los analistas de datos para que puedan trabajar de una manera más ágil y precisa. Todo ello gracias a que facilita la interacción con los datos, por ejemplo, creando gráficas a partir de prompts en lenguaje natural o previsiones a partir de interfaces amigables con el usuario.

Para profundizar un poco más en su impacto, te contamos algunos casos de uso más específicos:

Forecasting al alcance de usuarios de business intelligence

Los usuarios de BI pueden hacer previsiones basadas en IA sin necesidad de recurrir al equipo de desarrollo o a profesionales en estadística avanzada. Esto se debe principalmente a que pueden elegir los parámetros necesarios por medio de una interfaz amigable que entrega resultados rápidos. Plataformas de BI como BI4Web, ofrecen una previsión basada en IA disponible para usuarios finales con unos cuantos clics.

Un resultado interesante en este aspecto es que acelera los procesos de toma de decisión basados en datos porque reduce la fricciones en la adopción de una cultura de datos dentro de la empresa.

Detección ágil de anomalías en grandes volúmenes de datos

Los grandes volúmenes de datos hacen complejo detectar anomalías, pero gracias a la IA es posible detectar de manera ágil qué datos corresponden a una anomalía a pesar su volumen. Esta funcionalidad también incluida en BI4Web, permite a los usuarios encontrar rápidamente si los datos presentan alguna anomalía. Con esta optimización es posible dedicar el tiempo a actividades más estratégicas.

Presentando un aspecto específico

Creación de cuadros de mando hechos por IA

La capacidad generativa de la IA no se limita a las imágenes, textos y videos que inundan las redes sociales. El impacto de la IA en el análisis de datos también se manifiesta en su capacidad de generar cuadros de mando a partir de prompts.

De esta manera, los usuarios pueden crear cuadros de mando que cumplan con todos los estándares definidos por la empresa sin necesidad de recurrir al equipo de desarrollo. Esta funcionalidad estará disponible en la próxima versión de BI4Web.

Análisis potenciado por la IA

Los analistas de datos ya no están solos. La IA tiene la capacidad para sintetizar mucha información en pocas palabras, destacando los aspectos de más relevancia y facilitando su entendimiento. Esta es otra funcionalidad con la que contará BI4Web en su próxima versión. De esta manera, el analista reduce drásticamente la posibilidad de perder de vista aspectos clave de la información a analizar.

Como conclusión, podemos destacar que la IA se va posicionando como una herramienta de vital importancia en el análisis de datos. Convirtiéndose en un elemento con impacto directo en la competitividad de la empresa al mejorar su capacidad de análisis, velocidad de respuesta y precisión.

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