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.

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.

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.

Si quieres experimentar la IA integrada directamente en tu BI, escríbenos y solicita tu prueba gratuita para que compruebes con tus propios datos los beneficios que BI4Web aporta a las empresas.

5 conceptos clave de análisis de datos que todo profesional debe conocer

Contar con conceptos clave de análisis de datos es un reto al que cada vez más profesionales se enfrentan. Este conocimiento ya no es exclusivo de analistas o científicos de datos. La necesidad de tomar decisiones basadas en datos está creciendo dentro las organizaciones y esto hace que cada vez más roles dentro de ellas necesiten adquirir estos conceptos clave.

En este artículo te contamos 5 conceptos clave que te ayudarán a empezar a entender mejor el mundo del análisis de datos.

1. ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y datos no estructurados? 

Esta manera de clasificar los datos centra su criterio en la estructura que tienen los datos. Para considerarlos estructurados es necesario que estén ordenados en columnas y que cada columna tenga una cabecera que indique qué información podemos encontrar ahí.

Un ejemplo cotidiano para la mayoría de los profesionales es el uso de las hojas de Excel, pero también se consideran bases estructuradas las bases de datos SQL. Su estructura permite tratar los datos de una manera sencilla.

Por su parte, los datos no estructurados son todos aquellos que no siguen esta estructura. Esto incluye textos libres, imágenes, videos o audios en formatos como Word, PNG, PDF, etc. Esto también incluye comentarios en redes sociales y correos electrónicos.

En cuanto al volumen, los datos no estructurados representan un 80% de los datos empresariales y para poderlos analizar hace falta contar con herramientas avanzadas. Algunas de estas tecnologías pueden ser el machine learning (Aprendizaje automático), el procesamiento de lenguaje natural (NLP), entre otras.

En cuanto al uso, de datos estructurados son claves para calcular datos concretos del negocio como las ventas, cantidad de transacciones, etc. Los no estructurados son útiles para realizar análisis cualitativos de opiniones, percepción en redes sociales, grabaciones de voz, etc. 

2. ¿Qué es una ETL? 

Después de conocer el primero de los conceptos clave de análisis de datos, pasaremos a un sigla bastante conocida, las ETL. Más allá de definir una ETL como un proceso que extrae, transforma y carga los datos en un destino definido, es relevante que entiendas la importancia que cobra con el volumen creciente de datos en la empresa.

Al tratar los datos necesitamos que estén disponibles, que tengan calidad, que no se encuentren repetidos, etc. Todo lo anterior sin sacrificar mucho tiempo y arriesgarse a dañar la calidad de los datos con errores humanos. Esto último te podrá resonar de usar Excel para ajustar datos en una hoja, puede tomar mucho tiempo el margen de error humano está a la orden del día.

Con una ETL el proceso es automático y escalable; extrae datos de distintas fuentes, transformar los datos y finalmente los carga en una base de datos o almacén de datos para su análisis. Aquí una explicación más detallada de cada paso:

– Extracción: Se conecta a diferentes orígenes de datos como CRM, ERP, sistemas de producción, API`s.

– Transform: Después de extraer los datos se inicia la limpieza y la normalización. Es decir, se asegura de que los datos cumplan con los requisitos de calidad establecidos.

– Load: Con los dato limpios y normalizados, la ETL procede guardar el resultado en Data warehouses o almacenes de datos.

Con el proceso finalizado los datos cuentan con la calidad necesaria para ser analizados en un business intelligence.

3. ¿Para qué sirve un dashboard? 

Es muy probable que hayas visto algún dashboard en presentaciones de resultados u otros espacios dentro de la empresa. Pero, además de presentar resultados, un dashboard te sirve para hacer seguimiento a las métricas clave de tu empresa o departamento.

El dashboard logra sintetizar en una sola pantalla la información más relevante de una manera visual y clara con el uso de gráficos, tablas y demás recursos visuales. Debe tener la cantidad adecuada de información para que no exista saturación y el análisis visual sea más efectivo.

Algo relevante de este concepto clave para el análisis de datos, es que puedes visualizar información de la empresa como las ventas de periodos anteriores o puedes visualizar información en tiempo real. Esto último solo es posible en plataformas de business intelligence como BI4Web que se conectan en tiempo real a los orígenes de datos.

Estas son sus ventajas principales:

– Simplifica la información: transforma muchos datos en gráficos fáciles de entender.

– Permite ver todo en un solo lugar: puedes monitorear tus métricas y KPIs sin perder tiempo.

– Ayuda a tomar decisiones rápidas: si algo va mal, lo ves enseguida y puedes actuar.

– Se puede personalizar: cada área (como marketing o ventas) puede tener su propio tablero.

– Muestra datos en tiempo real: ideal para hacer ajustes sobre la marcha.

Ejemplo: si tienes una tienda online, tu dashboard puede mostrar las ventas del día, los productos más vendidos y cuántos visitantes hay ahora mismo.

4. KPI (Key Performance Indicator) 

Con todas las métricas disponibles puede resultar abrumador centrar la atención en lo que realmente importa, por eso es importante definir los indicadores clave o KPI. Estos indicadores te ayudan a medir el desempeño y la salud a nivel de empresa o departamento. Son una herramienta indispensable para saber si se están cumpliendo los objetivos estratégicos.

¿Cómo definir adecuadamente este concepto clave para el análisis?

– Deben ser específicos, medibles y alineados a metas: por ejemplo, tasa de conversión, coste por adquisición, satisfacción del cliente.

– Elige los que tengan más sentido con las metas trazadas para tu empresa, es un buen filtro para no hacer seguimiento a 100 KPI y perder el norte.

– Puedes usar datos estructurados como la cantidad de las ventas complementarlos con métricas derivadas de datos no estructurados, por ejemplo, el análisis de sentimiento de los clientes.

– Úsalos cada día para tener una gestión efectiva y proactiva.

5. ¿Qué es ser una campaña data-driven? 

Seguramente habrás visto esta definición en la descripción de muchas compañías, pero, ¿sabes qué se necesita para realmente serlo? Esencialmente debe ser una empresa que toma decisiones basadas en datos y no en la intuición o en las opiniones sesgadas de los tomadores de decisiones.

Esto no quiere decir que no se puede complementar el valor de los datos con la experiencia humana, más que nada porque los datos no tienen la respuesta para todo. Pero, en la gran mayoría de los datos, recurrir a los datos ofrece más certezas a la hora de tomar decisiones.

Así que en una organización data-driven, el análisis de los datos se convierte en el primer lugar al que acudir cada vez que se va a tomar una decisión sin importar su tamaño.

Para que esto sea realidad es necesario que exista una cultura de los datos y que los trabajadores tengan acceso a dashboards, análisis predictivos y demás herramientas de análisis de datos que tiene una plataforma de business intelligence. Esto también implica una sinergia entre los usuarios de negocio y el área técnica, ya que conforman una dupla poderosa para aprovechar el valor de los datos. Los primeros aportan su conocimiento del negocio y los segundos su experiencia en explotación de datos. 

Para terminar, te mostramos un resumen sencillo de los 5 conceptos clave de análisis de datos que todo profesional debe conocer:

1. Datos estructurados vs. no estructurados: Los estructurados son ordenados y fáciles de analizar (como en Excel); los no estructurados son más caóticos, como textos o imágenes, pero muy valiosos.

2. ETL (Extract, Transform, Load): Es el proceso que prepara los datos para que los puedas usar correctamente, limpiándolos y organizándolos.

3. Dashboard: Una pantalla visual con gráficos e indicadores que te muestra la información más importante de forma clara y rápida.

4. KPI (Indicador clave de desempeño): Son métricas que te dicen si lo estás haciendo bien o si necesitas mejorar algo en tu estrategia.

5. Toma de decisiones data-driven: Implica usar datos reales y no suposiciones para decidir mejor.

Estamos seguros de que estos conceptos te ayudarán a entender y aprovechar mejor el mundo del análisis de los datos. Si quieres conocer más de plataformas como BI4Web que hacen que usar los datos para tomar decisiones sea muy fácil, te proponemos dos cosas:

Primero que visites nuestra demo gratuita haciendo clic aquí y segundo que solicites una prueba gratuita para que puedas explorar todas las ventajas de BI con tus propios datos.

5 razones para tomar la prueba gratuita de BI4Web

Las empresas que están marcando la diferencia son aquellas que basan sus decisiones en datos. Para ello necesitan un business intelligence que sea ágil, potente y fácil de usar. En otras palabras, BI4Web y la prueba gratuita es la oportunidad perfecta que descubras por qué. Te compartimos 5 razones para que solicites tu prueba gratuita.

Experimentar con tus propios datos

Para esta razón te invitamos a pensar en las veces que compras ropa, no hay nada mejor que probártela antes de comprarla y así estar seguro de que elegiste la talla correcta. Con la prueba gratuita de BI4Web tendrás la misma sensación porque comprobarás antes de comprar cómo tus necesidades de visualización y análisis de datos quedan completamente satisfechas.

Es la oportunidad perfecta para que veas cómo nuestro extenso catálogo de representaciones de datos tiene la opción perfecta para que veas y analices tus datos como necesitas. De esta manera, podrás tomar una decisión fundamentada en la experiencia que ya tienes con tus datos y todas las ventajas que te ofrece BI4Web.

Acceso completo a todas las funcionalidades

Siguiendo con el ejemplo anterior, nada mejor que probarte todas las prendas que vas a comprar y ver si van bien juntas. Por eso en la prueba gratuita de BI4Web, tendrás acceso a todas las funcionalidades de la plataforma, de esta manera verás lo bien que quedan tus datos en BI4Web sin perderte nada.

Acompañamiento técnico personalizado

¿Cansado de las pruebas gratuitas sin atención humana? En BI4Web te acompañamos desde el primer momento. Nuestro equipo subirá los datos a la nube por ti y te explicará todo lo que puedas necesitar. Además, estará disponible por nuestros canales habituales de soporte para resolver cualquier duda que puedas tener.

Formación rápida incluida en prueba gratuita de BI4Web

Nuestro acompañamiento no se queda en responder preguntas, te incluimos una formación rápida y gratuita para que saques el máximo provecho de BI4Web desde el primer día. Un miembro de nuestro equipo te brindará la formación enfocada en un inicio rápido y eficaz en BI4Web. Serás capaz de crear cuadros de mandos por tu propia cuenta al finalizar la formación.

Continuidad garantizada

Si al finalizar la prueba decides adquirir BI4Web, podrás conservar los cuadros de mando que has creado. Así podrás aprovechar el trabajo realizado y seguir creando con tu nueva licencia de BI4Web.

¿Listo para transformar tus datos decisiones inteligentes?

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Data Storytelling: Transformar datos en historias

El uso del storytelling es muy efectivo para mejorar la retención de los mensajes en las audiencias. Por este motivo es muy utilizado en estrategias publicitarias, pero no es el único ámbito en el que puede ser utilizado. En el mundo de la empresa es muy útil para que los diferentes grupos de interés interactúen más fácilmente con los datos clave de cada departamento de la empresa.

¿De dónde viene la efectividad del storytelling?

El principal motivo de su efectividad es que usa algo que nos hace humanos y es el hecho de contar historias. Es por eso que, incluso en sociedades primitivas, las historias funcionaban como un gran vehículo para transmitir conocimientos, creencias e ideas. A pesar de todos los avances tecnológicos por los que hemos pasado, las historias siguen siendo poderosas para compartir información.

Por eso a la hora de mejorar la retención de la información por parte de los grupos de interés conviene dejar atrás los datos aleatorios. Principalmente porque los datos aleatorios son mucho más difíciles de recordar.

El data storytelling, también conocido como narrativa de datos, es una técnica que utiliza datos para contar una historia, es decir, es una forma para comunicar la información extraída del análisis de datos mediante una historia de una manera clara, coherente y concisa. El data storytelling consigue que la audiencia a la que está dirigida retenga la información y que la empresa consiga unos resultados más persuasivos e impactantes, además el uso de datos hace que aumente la credibilidad y genera confianza.

Es importante diferenciar entre la narración de datos y la visualización de datos. La visualización de datos representa los datos de manera gráfica, por lo que usa diferentes recursos gráficos para hacer más fácil la representación del análisis de los datos. Sin embargo, carece del hilo conductor narrativo que tiene la narración de datos. Esto no quiere decir que sea mejor o peor simplemente responde a necesidades diferentes.

Elementos esenciales del data storytelling

Con lo anterior explicado, es importante conocer cuáles son los elementos que debemos tener en cuenta a la hora de usar el storytelling en nuestra estrategia de divulgación de datos: los datos, la narrativa y la visualización.

Los datos: Son el corazón de lo que deseamos transmitir. Deben estar correctamente contrastados ya que ellos aportan a la fiabilidad de la información.

La narrativa: Ella brinda el contexto en el que los datos son relevantes. Es importante que se elijan elementos narrativos que acerquen a la audiencia a los datos.

La visualización: Es la selección de elementos concretos que materializan los datos y la narrativa. Esto incluye desde los gráficos hasta la fuente usada para escribir los datos.

Cómo aplicar el data storytelling

Os presentamos algunos pasos que podéis seguir para hacerlo:

  • Definir el objetivo. Este criterio es clave, ya que funcionará como filtro para tomar decisiones en los siguientes pasos. Es importante saber qué se quiere transmitir y cuáles van a ser los puntos clave.
  • Conocer a la audiencia. Esto permitirá saber qué cosas son conocidas para los miembros de la audiencia y nos dará los elementos de contexto necesarios para crear una historia relevante y poderosa.
  • Recopilar datos. Elegir los datos adecuados es más fácil si se han definido correctamente los pasos anteriores. Aquí el equilibrio es muy importante porque la cantidad y relevancia de los datos influyen en la efectividad del storytelling.
  • Ordenar los datos. Una vez elegidos los datos es importante darles un orden, este puede ser temporal o jerárquico, etc. Esto facilita que los datos sean entendibles y más fácilmente recordados.
  • Crear la narrativa. Es importante seguir la estructura aristotélica básica: introducción, desarrollo y desenlace. En la introducción brindamos el inicio del tema y el contexto. En el desarrollo mostramos la relación entre los datos y en el desenlace presentamos la conclusiones o mensaje principal. Además, es recomendable introducir comentarios y notas explicativas.
  • Visualización de datos. Crear los gráficos y visualizaciones para ayudar a la audiencia a comprender los datos, es importante tener en cuenta que la visualización siempre debe ser fácil de interpretar y que los gráficos deben apoyar la narrativa.
  • Evaluar los resultados. Para ello se deben tener en cuentan los objetivos definidos al principio, ya que ellos brindan el marco necesario para evaluar el éxito y visibilizar los puntos de mejora.

Además de seguir los pasos mencionados, es importante usar los aprendizajes recopilados de la fase de evaluación para hacer cada vez más relevante el mensaje del data storytelling dentro de la empresa. Esto puede ir desde la creación de un contexto más enriquecido hasta el cambio de criterio a la hora de elegir los datos a mostrar.

Para concluir podemos mencionar que contar con los elementos adecuados es indispensable, por eso te invitamos a probar BI4Web. El business intelligence con más representaciones gráficas nativas. Esto te permite elegir la opción adecuada para que los datos sean más fáciles de entender y así fortalecer la toma de decisiones basadas en datos en tu empresa. Solicita la prueba gratuita y disfruta de 15 días de acceso a BI4Web.