Inteligencia de Decisiones

The growth in the volume of information available to businesses is one of the most noticeable consequences of Digital Transformation. However, the sheer amount of data does not in itself constitute value for the business. It is necessary, in fact, for data to become "actionable" information—data that can be used to make informed strategic and operational decisions.

In this context, Decision Intelligence represents the practice that adds the most value to the business: it is no coincidence that market analyses forecast an aggregate growth rate (CAGR) of 17.2% for this technology during the period 2024-2032. With Decision Intelligence, thanks to the use of Artificial Intelligence and Advanced Analytics, data is translated into business predictions, articulated in the specific language of the business domain or relevant industry sector. Companies that invest in robust data infrastructures, advanced analytics technologies, and develop a data-driven corporate culture are better positioned to make effective strategic decisions and gain a competitive advantage in the market. In Manufacturing, for example, Decision Intelligence can suggest how to modify production plans in anticipation of future market demands; in Finance, it can indicate how to adjust the investment portfolio based on performance forecasts; and in Retail, Decision Intelligence can provide guidance on changes to store layout based on existing patterns between product placement and the purchasing process. The added value of Decision Intelligence lies in supporting and enhancing the strategic decision-making process of companies by combining data science, artificial intelligence (AI), and advanced analytics techniques with real-time feedback.

La importancia de un enfoque basado en datos

El éxito de la Inteligencia de Decisiones depende en gran medida de una base informativa sólida, lo que requiere una gestión de datos eficiente. Las empresas deben adoptar políticas de Gobernanza de Datos para garantizar que los datos sean coherentes, seguros y de alta calidad, disponibles en tiempo real y accesibles para todos los departamentos empresariales. No basta con recopilar datos; es esencial poder hacerlos accesibles y útiles para tomar decisiones estratégicas rápidas y precisas. Para ello, la adopción de una arquitectura basada en datos que integre la información proveniente de diversas fuentes empresariales es clave.

El proceso de la Inteligencia de Decisiones en 4 fases

Una arquitectura data-driven es, por tanto, el requisito fundamental para aprovechar al máximo los beneficios de la Decision Intelligence. La cadena de valor de los datos se construye mediante un proceso estructurado en cuatro fases clave:

1. Gobernanza de Datos. Creación de la infraestructura necesaria para la recopilación, preparación y gestión de los datos, asegurando la integridad y calidad de la información.
2. Semilaborados de Machine Learning. Uso de algoritmos preconfigurados para facilitar la implementación de machine learning, haciendo que el análisis de los datos sea más accesible.
3. Análisis Avanzado. Los Data Scientists y Business Analysts aplican modelos analíticos avanzados para identificar patrones de comportamiento y crear predicciones precisas.
4. Inteligencia de Decisiones. Finalmente, las decisiones empresariales se respaldan con información objetiva y análisis predictivos, optimizando tanto los procesos internos como externos de la empresa.

Es importante destacar que la colaboración entre los perfiles involucrados en el proceso -como Data Engineers, Data Scientists, Business Analysts y Decision-makers- es fundamental para garantizar la coherencia y la alineación a lo largo de todo el ciclo de vida del dato.
Solo una interacción fluida y continua entre estas funciones permite transformar los datos en decisiones estratégicas de alto impacto para el negocio.

Mejores prácticas para la implementación de la Inteligencia de Decisiones 

La implementación de la Decision Intelligence puede llevarse a cabo según diferentes modelos, dependiendo de los recursos disponibles y del tamaño de la empresa. Para las grandes empresas, las Best Practices se centran en la escalabilidad y la gestión de operaciones complejas:

• Implementación de Data Lake y Data Warehouse para centralizar y organizar grandes cantidades de datos, facilitando el acceso y análisis.
• Uso de Tecnologías Avanzadas de Machine Learning y Business Intelligence para aprovechar algoritmos avanzados que permitan analizar datos complejos y ofrecer insights predictivos y prescriptivos.
• Uso de Cloud Computing para escalar fácilmente el procesamiento de datos y facilitar el acceso en tiempo real gracias a infraestructuras cloud que ofrecen flexibilidad y reducción de costos operativos.
• Uso Extensivo de la Automatización de Procesos para automatizar procesos repetitivos, mejorar la eficiencia operativa y reducir los errores humanos, liberando recursos para actividades de mayor valor.
• Desarrollo de Equipos Interfuncionales compuestos por expertos de diferentes disciplinas (datos, TI, negocio) para asegurar que las decisiones estén informadas desde diversas perspectivas.

Para las PYMEs, las Best Practices se concentran en enfoques graduales y soluciones "listas para usar":

• Implementación de Proyectos Piloto de Pequeña Escala: comenzar con proyectos piloto para probar y demostrar el valor de la Decision Intelligence a pequeña escala, minimizando los riesgos.
• Uso de Soluciones Cloud "Pay per Use": adoptar servicios en la nube que permiten pagar solo por los recursos utilizados, reduciendo los costos iniciales y ofreciendo escalabilidad según sea necesario.
• Adopción de Plataformas Integradas de Recopilación de Datos, Análisis y Visualización: utilizar herramientas que combinan la recopilación, análisis y visualización de datos en una única plataforma, simplificando la implementación y el uso.
• Uso Extensivo de Modelos de Machine Learning Pre-entrenados: aprovechar modelos de machine learning pre-entrenados y soluciones preconfiguradas para acelerar la adopción y reducir la complejidad técnica.

La tendencia predominante en el mercado es la adopción progresiva de enfoques data-driven para apoyar el negocio, y la conciencia sobre el valor inherente en los datos impulsa la demanda de soluciones capaces de aprovechar ese valor. Al mismo tiempo, las tecnologías de vanguardia, como la Inteligencia Artificial, ofrecen soluciones sofisticadas pero fáciles de usar, lo que facilita la adopción de la tecnología. En este escenario, es adecuado que soluciones con gran potencial de negocio, como la Decision Intelligence, sean adoptadas según métodos y mejores prácticas consolidadas, con el fin de garantizar la mejora del rendimiento y el retorno de inversión esperado.